Como os países ricos ficaram ricos? E por que os pobres continuam pobres?

02/12/2018  Por: Paulo Gala

Não poderia ter saído em melhora hora a versão em português do livro mais importante de Erik Reinert (editora Contraponto). Trate-se de um dos melhores livros já escritos sobre a história e a teoria do desenvolvimento econômico. Em tempos de vitória de Trump e Brexit não custa repetir uma frase dita ad nauseam nos anos 90 e que parece mais atual do que nunca: é a economia estúpido! O magistral livro de Reinert nos ajuda a entender como os países ricos ficaram ricos e porque os países pobres continuam pobres. Acrescentaria eu: como agora alguns países ricos empobrecem até. Além de sua tradicional competência em teoria, história e história do pensamento econômico, Reinert nos brinda ainda na versão em português com um breve resumo dos caminhos e descaminhos das ideias sobre desenvolvimento econômico na língua portuguesa desde o século XVII. Vale muito a leitura. Para os autores clássicos do desenvolvimento econômico as atividades produtivas são diferentes em termos de suas habilidades para gerar crescimento e desenvolvimento. Atividades com altos retornos crescentes de escala, alta incidência de inovações tecnológicas e altas sinergias decorrentes de divisão do trabalho dentro das empresas e entre empresas são fortemente indutoras de desenvolvimento econômico segundo a leitura de Reinert. São atividades onde em geral predominam competição imperfeita e todas as características desse tipo de estrutura de mercado (importantes curvas de aprendizagem, rápido progresso técnico, alto conteúdo de R&D, grandes possibilidades de economias de escala e escopo, alta concentração industrial, grandes barreiras à entrada, diferenciação por marcas, etc).

Reinert nos mostra como esse grupo de atividades de alto valor agregado se contrapõe às atividades de baixo valor agregado, em geral praticadas em países pobres ou de renda média com típica estrutura de competição perfeita (baixo conteúdo de R&D, baixa inovação tecnológica, informação perfeita, ausência de curvas de aprendizado e possibilidades de divisão do trabalho. O aumento de produtividade de uma economia viria justamente da subida da escada tecnológica, migrando de atividades de baixa qualidade para as atividades de alta qualidade, rumo à sofisticação tecnológica do tecido produtivo. Para isso a construção de um sistema industrial complexo e diversificado é fundamental, sujeito a retornos crescentes de escala, altas sinergias e linkages entre atividades. A especialização em agricultura e extrativismos não permitiria esse tipo de evolução tecnológica. Migrar de atividades de baixa qualidade (concorrência perfeita) para as atividades de alta qualidade (concorrência imperfeita) é tarefa de enorme dificuldade. Reinert nos mostra que desse salto depende o processo de desenvolvimento Econômico. Por definição as atividades de alta qualidade aparecem em mercados com estruturas de oligopólio e concorrência monopolística o que já dificulta sobremaneira a entrada de novos players de países emergentes. Barreiras à entrada, grandes economias de escala e diferenciação por marcas são algumas das características desses mercados que dificultam muito o acesso de novas empresas do mundo emergente. Alguns exemplos ilustram facilmente o ponto e ajudam a entender como a economia mundial está estruturada em termos desses mercados. Aviões: Boeing, Airbus, Bombardier e Embraer. Automóveis: Toyota, Hyundai, GM, Ford, Fiat. Alimentos processados: Nestlé, Danone. Eletrônicos: Apple e Samsung e assim por diante. Os exemplos nos setores de manufaturas e bens complexos são abundantes. Para se desenvolver um país precisa ser capaz de constituir empresas nesses setores já muito bem ocupados onde os potenciais de economias de escala e lucros são enormes: aí está a produtividade. Tarefa nada fácil para um país emergente.

Reinert mostra como podemos usar as idéias de Michael Porter para entender a microeconomia do Desenvolvimento Econômico: como evitar trabalhar onde não há barreiras à entrada, economias de escala e escopo e onde a informação é razoavelmente perfeita. Entender o subdesenvolvimento é compreender o que acontece nas indústrias onde as estratégias de Porter não funcionam – as “dog industries” que ele diz a seus clientes para se manterem longe. “Star industries” são atividades onde em geral predominam competição imperfeita e todas as características desse tipo de estrutura de mercado. Esse grupo de atividades se contrapõe às atividades de baixo valor agregado “dog industries”, em geral praticadas em países pobres ou de renda média. No livro “A vantagem competitiva das nações”, Porter leva as conclusões tiradas da arena da competição industrial para o nível nacional. O conselho que ele dá às nações é essencialmente o mesmo que ele dá às corporações: cultivar “star industries” e manter-se longe das “dog industries”. A “competitividade” no esquema de Porter consiste em posicionar seu próprio país nas atividades de “stars”. Segundo Erik Reinert, as recomendações da estratégia de Porter são essencialmente uma versão mais sofisticada das recomendações das escolas de pensamento mercantilistas e cameralistas que ele analisa longamente ao longo do livro. Reinert construiu durante décadas uma biblioteca de mais de 60.000 volumes com pensadores esquecidos do mercantilismo italiano, alemão, francês e inglês.

Dessa análise surgem no livro duas rotas possíveis para as diversas nações. A primeira que leva ao desenvolvimento econômico e a constituição e manutenção de atividades com retornos crescentes de escala, especialmente, mas não unicamente, manufaturas. As economias de escala permitem aumentos significativos de produtividade, pressionam salários para cima e geram lucros e excedentes tributáveis. Os salários mais altos geram maior poupança e maior demanda por bens mais sofisticados. Os excedentes tributáveis permitem aos governos taxar e investir, de preferência em infra estrutura e atividades públicas que estimulem inovações. O aumento do custo do trabalho estimula novas ondas de investimento em máquinas que poupam trabalhadores, mas aumentam ainda mais a produtividade. Assim o sistema vai se retroalimentando num ciclo virtuoso. O oposto ocorre em economias pobres que se dedicam a atividades com baixos retornos de escala, especialmente extrativismos de commodities. Os salários reais não sobem de forma consistente, pois não ha ganhos de produtividade relevantes no sistema. Não há excedentes para aumentos de lucros, poupança e tributação. Nesse caso o sistema fica preso numa armadilha de pobreza; um círculo vicioso sem investimentos e inovações tecnológicas relevantes, dependente das oscilações do mercado mundial de commodities: a boa e velha historia da América Latina.

Livro aqui: http://www.contrapontoeditora.com.br/produto.php?id=10011

Paulo Gala

Professor de Economia da FGV/EESP

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A tecnologia e o impacto no mercado de trabalho e suas consequências

Mais um vez no IPP em São Paulo, dia de compartilhamento "A tecnologia e o impacto no mercado de trabalho" foi o tema desta vez, muito obrigado pela oportunidade!
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Compartilhar conhecimento para o crescimento de todos!
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Comportamento – Recolocação & Entrevista

Por Lúcia Renata

Esse mês vamos falar sobre recolocação profissional, posicionamento em Entrevista de Emprego?

Para quem ainda não me conhece, eu sou Coach de Carreira e Vida e trabalho com recolocação profissional há 10 anos.

Nesse artigo eu vou falar para você que está em nessa busca de recolocação profissional e já seguiu as minhas dicas de uma boa construção curricular e que agora foi chamado para a entrevista pessoal.

E agora Lúcia, como eu me comporto na entrevista?

Vou sinalizar alguns pontos importantes:

       I.        Estar preparado para a entrevista, isto é, pesquisar antes da entrevista, sobre seu possível contratante, saber sobre o produto que a empresa trabalha, sua missão, visão e valores e analisar se estão de acordo com a sua missão e valores;

     II.        Pesquisar antes de sair, o endereço, localização da entrevista, se prevenir sobre trajetos e avaliar possíveis atrasos para que você chegue ao local com antecedência;

    III.        Ir bem apresentável, conforme a descrição do seu cargo solicita: mulheres com cabelos escovados, unhas feitas, roupas adequadas para uma entrevista, evitar roupas curtas e ou com decotes muito profundos, evitar maquiagem pesada/ para homens: usar de preferência calça social e camisa e ou calça sarja e camisa polo, estar com a barba feita ou aparada, unhas limpas/ e para ambos evitem perfumes muito fortes;

   IV.        Falar bem ao entrevistador, isto é, saber se comunicar de forma clara e objetiva, sobre suas experiências anteriores/Falar o essencial evitar em falar em demasia ou ser muito objetivo demais, evite os extremos;

     V.        Evitar focar em pontos negativos de suas experiências anteriores ou de antigos empregadores;

   VI.        Procure falar a verdade e evite emitir pontos fundamentais sobre sua trajetória profissional;

  VII.        Focar nas qualificações desejáveis pelo empregador e se assegurar porque você está apto a ocupar essa nova posição;

VIII.        Esteja aberto a negociar, salário, benefícios e horários de trabalho;

   IX.        Foque nas suas qualidades, experiências e cursos, que sejam o foco da entrevista, acrescente apenas o que acredita ser primordial.

Outra boa dica é: Saiba que pretensão salarial depende de alguns fatores como: ramo de atividade da empresa, tamanho da empresa (pequeno, médio, grande porte e multinacionais) e localização. Esses fatores são primordiais para que você tenha em mente a sua pretensão salarial, faça uma pesquisa, antes da entrevista, em sites qualificados para esse tipo de serviço. Outra dica importante é busque um profissional que tenha experiência e boas referências nesse trabalho, para que ele possa te orientar de maneira eficaz e sendo ele um coach, além dele te orientar a maneira de enviar o seu curriculo ele também poderá te auxiliar a manter o equilíbrio emocional e vencer as adversidades.

O melhor investimento é o investimento em si mesmo.

Te desejo sucesso na sua recolocação.

Vem ser feliz AGORA! 

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Dúvidas? Entre em contato, para mais informações.

Lúcia Renata

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Career & Life Coach – Terapeuta Holística – Master Practitioner PNL – Analista Comportamental Neurosistêmico e Eneagrama das Personalidades

Se sua empresa não é boa em Analytics, ela ainda não está pronta para a Inteligência Artificial

Por: Cristian Machado de Almeida: 

Muitos gestores (normalmente os desinformados) assumem que podem desconsiderar as práticas básicas recomendadas para análise de dados (Analytics), indo diretamente para a adoção de Inteligência Artificial e outras tecnologias avançadas. Mas as empresas que se apressam em Inteligência Artificial sofisticada antes de atingir uma massa crítica de processos automatizados e análises estruturadas, podem acabar paralisadas.

Essas empresas podem ficar sobrecarregadas de parcerias com Startups que oferecem tecnologias de ponta, sistemas de caixa-preta impenetráveis, clusters computacionais e kits de ferramentas de código aberto, sem que os Cientistas de Dados escrevam código específicos para a empresa. A questão é simples: Se a sua empresa não é boa em analytics, ela não está pronta para IA.

Por outro lado, empresas com cultura de análise de dados – como de vendas e tendências de mercado – fazem avanços em áreas complexas e críticas após mergulharem em Inteligência Artificial. Por exemplo, uma empresa de telecomunicações pode prever com 75 vezes mais precisão se seus clientes estão prestes a cancelar um plano, usando aprendizado de máquina. Mas a empresa só consegue isso se já tiver automatizado os processos que tornam possível entrar em contato com os clientes rapidamente e entender suas preferências usando técnicas analíticas mais padronizadas.

analytics

Automatizando Processos Básicos

Primeiro, os gestores devem se perguntar se eles têm processos automatizados em áreas problemáticas, com custo significativo e que desaceleram as operações. As empresas precisam automatizar processos repetitivos envolvendo quantidades substanciais de dados – especialmente em áreas onde a inteligência de análise ou velocidade seria uma vantagem. Sem automatizar esses feeds de dados primeiro, as empresas descobrirão que seus novos sistemas de Inteligência Artificial estão chegando a conclusões erradas uma vez que estão analisando dados desatualizados.

Por exemplo, os varejistas online podem ajustar os preços dos produtos diariamente porque eles automatizam a coleta de preços dos concorrentes. Mas aqueles que ainda verificam manualmente o que os rivais estão cobrando podem levar até uma semana para coletar as mesmas informações e, como resultado, têm ajustes de preços perpetuamente atrás da concorrência. Neste caso, mesmo que usem Inteligência Artificial continuarão atrasados, uma vez que seus dados são obsoletos.

Sem automação básica, visões estratégicas de resolução de problemas complexos com o toque de um botão permanecem ilusórias. Veja o exemplo dos gestores de fundos de investimentos. Embora a profissão seja uma excelente candidata à automação pela Inteligência Artificial, muitos gerentes passam várias semanas reunindo manualmente dados e verificando erros humanos introduzidos por meio de resmas de planilhas do Excel. Isso os deixa longe de estarem prontos para Inteligência Artificial e assim prever o próximo risco em portfólios de investimento de clientes ou modelar cenários alternativos em tempo real.

Enquanto isso, as empresas que automatizam os processos básicos de manipulação de dados podem ser proativas. Com mecanismos de preços automatizados, as seguradoras e os bancos podem lançar novas ofertas com a mesma rapidez dos concorrentes online. Uma seguradora tradicional, por exemplo, mudou seu processo de coleta de dados de cotações de 15 dias para a cada 15 minutos simplesmente automatizando os processos que coletam dados de preços de referência. Uma empresa de serviços públicos tornou seu serviço mais competitivo ao oferecer preços personalizados em tempo real e ofertas especiais com base em leituras automáticas de medidores inteligentes, em vez de visitas pessoais semestrais às residências.

Análise de Dados Estruturados

Uma vez que os processos críticos para alcançar uma eficiência ou meta são automatizados, os gerentes precisam desenvolver análises estruturadas e centralizar os processos de dados para que a maneira como os dados são coletados seja padronizada. Data Lakes vem sendo cada vez mais usados nesse processo.

Com arquiteturas de informação mais centralizadas, todos os sistemas referem-se à “fonte da verdade” principal, atualizações se propagam para todo o sistema e as decisões refletem uma única visão de um cliente ou problema. Um conjunto de análises estruturadas fornece aos gerentes de categoria de varejo, por exemplo, um quadro completo dos dados históricos do cliente; mostra-lhes quais produtos eram populares com quais clientes; o que vendeu onde; quais produtos os clientes trocaram; e para o qual eles permaneceram leais.

Munidos dessa informação, os gerentes podem alocar melhor os produtos e ver porque as escolhas são feitas. Compreendendo os impulsionadores por trás das decisões dos clientes, os gerentes também podem ter conversas mais ricas sobre o gerenciamento de categorias com seus fornecedores – como explicar que produtos muito semelhantes serão removidos para abrir espaço para alternativas mais exclusivas.

Experimentando a IA

Depois que essas análises estruturadas padrões são integradas à Inteligência Artificial, é possível prever, explicar e prescrever de forma abrangente o comportamento do cliente. No exemplo anterior da empresa de telecomunicações, os gerentes entendiam as características do cliente. Mas eles precisavam de Inteligência Artificial para analisar o amplo conjunto de dados coletados para prever se os clientes estavam em risco de cancelar o plano. Depois que as técnicas de aprendizado de máquina identificaram os clientes que apresentavam um “risco de rotatividade”, os gerentes voltaram à análise estruturada para determinar a melhor maneira de mantê-los e usar processos automatizados para obter uma oferta de retenção adequada.

Sistemas de Inteligência Artificial fazem uma enorme diferença quando dados não estruturados, como mídias sociais, notas de call center, imagens ou pesquisas abertas, também são necessários para se chegar a um julgamento. A razão pela qual a Amazon, por exemplo, pode recomendar produtos a pessoas é porque, usando técnicas de aprendizado de máquina, a empresa pode inserir dados não estruturados sobre sua coleção forte e centralizada de análises estruturadas, como detalhes de pagamento dos clientes, endereços e históricos de produtos.

A IA também ajuda com decisões não baseadas em desempenho histórico. Os varejistas com forte análise estruturada implementada podem descobrir a melhor forma de distribuir produtos com base em como estão vendendo. Mas são necessárias técnicas de aprendizado de máquina para prever como os produtos ainda não disponíveis para venda servirão – em parte porque não há dados estruturados disponíveis.

Finalmente, os sistemas de Inteligência Artificial podem fazer previsões mais precisas com base em conjuntos de dados diferentes. Os gestores de fundos com uma base sólida de análise de dados automatizada e estruturada estão prevendo com maior precisão como as ações serão executadas aplicando Inteligência Artificial a conjuntos de dados que envolvem desde dados meteorológicos a contagem de carros em diferentes locais para análise de cadeias de suprimentos.

Alguns pioneiros de dados estão até mesmo começando a descobrir se as empresas vão ganhar ou perder terreno usando sistemas de Inteligência Artificial para análises de sentimento do consumidor a partir de feeds de mídia social.

As empresas estão apenas começando a descobrir as muitas maneiras diferentes pelas quais as tecnologias de Inteligência Artificial podem potencialmente reinventar os negócios. Mas uma coisa já está clara: elas precisam investir tempo e dinheiro para se prepararem com análises de dados suficientemente automatizadas e estruturadas, a fim de aproveitar ao máximo as novas tecnologias.

Cristian Machado de Almeida

Formado em engenharia de Produção e Pós Graduação em Indústria 4.0.
Industrial Business Development na Nova Fase Tecnologia.

Membro do Grupo de Estudos de Direito Digital e Compliance na Federação das Indústrias do Estado de São Paulo-FIESP

Representante Comercial do Festival Internacional de Tecnologia e Comunicação.

Publicado em 27 de junho de 2019 no (Linkedin)

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/cristian-machado-de-almeida-510b8759/

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Dicas de como perder clientes

Por, André Castro:
“Clientes podem demitir todos de uma empresa, do alto executivo para baixo, simplesmente gastando o seu dinheiro em outro lugar”

Sam Walton – fundador WalMart

Para empreendedores e empresários, clientes podem parecer figuras difíceis de lidar, mas são mais simples do que parecem.

Independente do setor em que se trabalha, sejam lojas de departamento, restaurantes ou salões de beleza, eles possuem demandas específicas e buscam suprir suas necessidades em locais de confiança. Por esse motivo, é necessário entender o que você pode oferecer além dos seus serviços rotineiros.

Existem algumas razões simples que fazem com que os clientes busquem outras alternativas e é importante prestar atenção em como você lida com a sua empresa, seus colaboradores e os seus consumidores para não perdê-los.

Dados indicam que mal atendimento e reclamações não atendidos somam 79% das razões para um cliente não voltar a um estabelecimento. Outros motivos são: vantagens melhores em outras organizações, mudança de endereço, amizades comerciais e falecimento. Dessa forma fica ainda mais fácil compreender como se faz para perder fregueses.

Confira algumas dicas de como perder seus clientes:

Atendimento e vendas

O atendimento é um dos pontos principais para fazer com que as pessoas se sintam lesadas: vendedores desinteressados, grosseiros ou confusos fazem com que os clientes percam a vontade de comprar algo. Há também os atendentes que forçam ou são muito apressados para concluir uma venda.

Ambiente

Esse também pode ser um dos motivos que faz com que as pessoas se sintam incomodadas. Locais em que tudo parece desorganizado, com conversas paralelas ou sem sentido e horários irregulares são extras para clientes deixarem de frequentar um estabelecimento.

Administração

Erros de administração são corriqueiros, mas alguns são efetivos na hora de fidelizar ou não um cliente. Não se manter atualizado e acompanhar as tendências do seu setor, deixar de ter um relacionamento e acompanhar o comportamento dos fregueses, manchar a imagem da concorrência, tudo isso pode ser decisivo para os clientes.

Portanto, fique sempre atento no atendimento prestado ao seu cliente e sucesso!

André Castro - Contatos e Redes Sociais:

Site: www.andrecastropalestras.com.br

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Como os Modelos Mentais podem limitar suas ações?

Por Nilbo Nogueira:
É comum escutarmos gerentes, lideres, coordenadores dizerem confiar plenamente em seus colaboradores, que eles são pessoas extremamente competentes, etc., mas a prática mostra-nos que essas pessoas nunca delegam poderes aos colaboradores, sempre vistoriam tudo e não permitem que novas idéias sejam criadas para melhoria dos processos.
#acesse -->Como os Modelos Mentais podem limitar suas ações?   e leia o excelente texto de Nilbo Nogueira

http://nilbonogueira.com.br/

PUBLICADO EM FEVEREIRO 19, 2018 POR NILBO #tecnologia
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#networking

Brasil fica atrás na inovação tecnológica

Por Ana Conceição | De São Paulo
25/06/2019  05:00hs

Ótimo texto para refletir no Valor Econômico:
Os países da OCDE respondem por cerca de 80% da pesquisa e desenvolvimento no mundo. Fora do grupo, o país mais relevante na área é a China.

No mundo, o "filé mignon" do desenvolvimento tecnológico é realizado por apenas 13 setores dos grupos de alta e média-alta tecnologia, que reúnem a produção de aviões, desenvolvimento de sistemas (softwares), produtos farmacêuticos, informática e eletrônicos, armas e munições, automóveis, máquinas e equipamentos, químicos, serviços de informação, entre outros...
#acesse e leia matéria completa!
https://www.valor.com.br/brasil/6318251/brasil-fica-para-tras-na-inovacao-tecnologica?fbclid=IwAR1jqiabhocTVBwVnu9vUT2K211FoXVs53Sh5qcvywZPwXss0hVco7NK53s#

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