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Todos os anos no Brasil existem milhares de pequenas empresas empreendedoras e na sua maioria, familiares, que abrem e fecham as portas. Existem empresas com mais de 40 anos no mercado, que tentam, tentam e tentam, mas não conseguem ganhar uma maior amplitude de mercado, não conseguem vender seu produtos e conquistar novos clientes. Por que isso acontece? A resposta é simples. A cultura de uma educação corporativa no cenário brasileiro é fraca. Houve muito falar em empreendedorismo, em especializações, mas pouco em educação corporativa. Atuando em pequenas empresas familiares e algumas empreendedoras pude observar, que em sua maioria, a importância a educação corporativa é mínima, a maioria dos chefes e/ou líderes se prendem a questões como o valor da conta telefonica ou porque ta faltando R$ 2,00 no caixa, existem também aquele chefe que chega 5 minutos mais cedo só pra observar qual funcionários ta chegando cedo ou mais tarde. As consequências são claras, as empresas não crescem, ficam paralisada no tempo ou vão a falência. Líderes assim geralmente não aceitam soluções de um subordinado para tal problema ou sugestões para melhoria da empresa, se eles tivessem preocupados em procurar novas soluções para melhoria da empresa, buscando novos mercados, lendo, aprendendo, treinando, melhorando a educação corporativa da empresa e preocupados com a qualidade de vida de seus funcionários, certamente iriamos ter empresas brasileiras de qualidade, com um melhor mercado de atuação.

O problema é o chefe!!!!

Empresas que são lideradas por pessoas que se prendem a aspectos como medo de ser passado para trás, detalhes rotineiros e até mesmo a falta de interesse de fortalecer o negócio, ficam paralisadas no mercado ou até mesmo vão a falência. Isso não é bom para o futuro do empresariado brasileiro.

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O futuro terá que reconhecer a convivência entre modelos híbridos, combinando o processamento local com a nuvem a fim de equilibrar a escalabilidade e velocidade



Com a chegada da inteligência artificial, o tradicional monitoramento de vídeo está passando por uma mudança importante, deixando de ser apenas uma ferramenta reativa voltada exclusivamente para a segurança e passando a ser uma solução estratégica e proativa que promove a eficiência operacional. Isso está acontecendo porque a IA está melhorando a experiência do cliente e ao mesmo tempo do próprio negócio, com seu suporte nas previsões mais acertadas para a tomada de decisão.



Ficou claro que o vídeo com Inteligência Artificial evoluiu para se tornar um novo ‘sensor’ estratégico, assim como qualquer outro sensor de IoT. O que há de diferente é que a IA conectada ao vídeo "compreende" e decifra contextos mais complicados, transformando imagens em ações automáticas, além das ferramentas adicionais como percepções e previsões.



Hoje em dia, a IA passou a analisar, por exemplo, o comportamento dos consumidores dentro de uma loja. Com o recurso do people counting se faz a contagem de pessoas, quantificando o fluxo em diferentes lugares e horários. Deste modo é possível identificar quais produtos precisam receber mais atenção e necessitam de ações para reposicioná-los ou impulsioná-los.&nbsp;



O tempo de permanência nas filas, agora registrado digitalmente, tornou-se um importante indicador de gargalos no atendimento e pode sugerir a realocação de funcionários. Naqueles picos de movimento no varejo, a IA tem a capacidade de alertar a equipe para abrir mais caixas, e desta forma diminuirá o tempo de espera e naturalmente vai melhorar a experiência do consumidor.



<h2 class="wp-block-heading">Processos produtivos</h2>



Na indústria a manutenção preditiva e a segurança operacional conseguiram ganhos consideráveis para o seu dia a dia a partir do uso desse novo instrumental. Agora o sistema de vídeo com IA consegue identificar riscos operacionais, sinais sutis de desgaste e falhas que devem surgir em breve. Nos processos de produção será usual a detecção em tempo real de desvios ou anormalidades, o que reduzirá as perdas consideravelmente.&nbsp;



A IA tem ainda a capacidade de analisar a coloração ou o formato de uma peça e avisar da necessidade de manutenção antes que ocorra uma falha deste componente. Isso evita paradas de produção não previstas. 





Na segurança operacional, a IA detecta também a presença de pessoas não autorizadas ou a permanência excessiva de alguém no local. Além disso, consegue fazer o reconhecimento do uso do Equipamento de Proteção Individual (EPI), assegurando a conformidade com as normas de segurança contra acidentes de trabalho.&nbsp;



Em empresas de logística e supply chain as soluções de TI vão elevar mais a eficiência das operações. As contribuições estão na agilização e saída de veículos, além de outras tarefas. No monitoramento das docas o giro de cargas será melhor e serão evitados congestionamentos. No rastreamento de pessoas e ativos, o controle de movimentações internas terá um aumento considerável. A vantagem será sobretudo na melhoria da precisão logística e na redução do tempo ocioso.&nbsp;



Todas essas novidades só foram possíveis por meio da IA e pelos avanços na visão computacional em real time e emprego de dashboards analíticos integrados à operação. Haverá nesse conjunto de benefícios a redução de custos com sensores e hardwares,&nbsp;e a possibilidade de análise do vídeo com IA na borda (local mais próximo da fonte de dados ou do usuário, onde ocorre o processamento e o armazenamento de informações), sem depender de nuvem. O aumento da demanda por eficiência baseada em dados também ajudou na adoção desse recurso digital e na mudança do comportamento organizacional como um todo.



<h2 class="wp-block-heading">Desafios</h2>



A IA em monitoramento de vídeo é muito promissora, mas terá pela frente o enfrentamento de vários desafios tecnológicos, operacionais e sobretudo éticos. O primeiro deles na área técnica é a necessidade de ter um “cenário” com boa iluminação, enquadramentos dos takes&nbsp;com ângulos adequados e imagens sem obstruções que prejudiquem a captação durante a gravação do vídeo. Será vital a integração entre plataformas para que todos os sistemas, especialmente aqueles predecessores, que se comuniquem satisfatoriamente, o que pode exigir investimentos em adaptações ou substituições.



A infraestrutura robusta é outro aspecto que não pode ser desconsiderado, porque o processamento em tempo real exige um hardware potente, principalmente quando utiliza arquiteturas híbridas como a borda (edge computing) mais a nuvem. Será um desafio manter também o desempenho à medida que cresce o número de câmeras e sensores. Se torna mais uma situação desafiadora a questão da latência baixa, ou seja, o tempo de atraso entre o envio de uma solicitação e o recebimento de uma resposta em uma rede ou aplicação.&nbsp;



As novas questões de privacidade e ética vão ser desafiadoras. Será necessário observar e ponderar o excesso de vigilância para que não ocorra invasões de privacidade, principalmente em locais de trabalho e espaços públicos. Há o risco ainda do chamado viés algoritmo, quando os dados usados para treinar os modelos são enviesados e por isso o sistema acaba tomando decisões erradas, discriminatórias e até injustas.



Um procedimento que nem sempre é adotado, mas que será imprescindível é atuar com consentimento e transparência. Vai ser preciso deixar claro como os dados são coletados, analisados e armazenados pelo sistema.&nbsp;



Vai ser preciso cautela em algumas questões dentro dos desafios operacionais e humanísticos. A IA também erra e pode gerar alarmes improcedentes ou deixar passar eventos críticos. São os chamados casos falsos positivos/negativos, que precisam ser suprimidos devidamente. Portanto, será imperativa a capacitação de equipes profissionais, em que os operadores terão que entender melhor como interpretar os alertas gerados pela IA e como agir com base neles.&nbsp;



Na realidade, há também organizações que ainda resistem à automação por considerar que certas atividades são atribuições de seres humanos ou também por desconfiança operacional. Sendo assim, será absolutamente necessária uma mudança da cultura da organização que pretende trocar sua tecnologia e avançar no seu modus operandi&nbsp;e modus vivendi.



O futuro terá que reconhecer a convivência entre modelos híbridos, combinando o processamento local com a nuvem a fim de equilibrar a escalabilidade e velocidade. Todas as mudanças terão que ser regidas segundo as determinações de normas técnicas vigentes, visando a garantia da compatibilização entre todos os sistemas.&nbsp;

Além da vigilância: como a IA transforma o monitoramento em inteligência operacional

Se sua empresa quer ir além do “cumprir tabela” e deseja construir equipes que entregam mais e melhor, comece avaliando com profundidade



Treinamentos corporativos são parte essencial da estratégia de desenvolvimento humano nas organizações. Segundo um relatório do LinkedIn de 2022, a aprendizagem evidencia a cultura das empresas, tendo sido afirmada por 64% dos profissionais de T&amp;D como um dos fatores de sucesso dos seus times. Mas uma pergunta precisa ser feita com honestidade: você sabe medir, de verdade, se seu treinamento gera resultado?



Investir na formação de colaboradores não é novidade. O desafio está em comprovar o impacto desse investimento. E é aí que entra o Modelo de Avaliação de Kirkpatrick, uma das ferramentas mais utilizadas no mundo para avaliar a eficácia de treinamentos com base em evidências.



<h2 class="wp-block-heading">Por que medir é essencial?</h2>



Em um cenário onde empresas buscam alta performance, inovação e resultados mensuráveis, não há mais espaço para treinamentos baseados apenas em boa vontade. Treinar por treinar é jogar dinheiro fora. É preciso comprovar que o investimento em capacitação realmente transforma comportamentos, melhora indicadores e gera impacto positivo nos resultados do negócio.



A maioria das empresas ainda limita sua avaliação a formulários de satisfação, o famoso “o que você achou do curso?”. Embora importante, essa abordagem superficial não responde à pergunta mais estratégica: “Esse treinamento fez diferença no dia a dia do colaborador e nos resultados da empresa?”



Medir vai muito além de coletar dados, é uma forma de alinhar o treinamento com os objetivos organizacionais, justificar investimentos, identificar pontos de melhoria e tomar decisões mais inteligentes para o futuro. Treinamentos bem avaliados tornam-se ativos valiosos, pois alimentam uma cultura de aprendizagem contínua baseada em evidências.





Além disso, ao mensurar os efeitos reais de um programa de desenvolvimento, o RH e os líderes de T&amp;D ganham credibilidade estratégica diante da alta gestão. É possível demonstrar com clareza que a educação corporativa não é custo, mas um investimento de alto retorno, desde que bem planejado, executado e acompanhado.



Medir também é essencial para corrigir rotas. Um treinamento que não entrega resultado precisa ser revisto, ajustado ou até mesmo descontinuado. O que não se mede, não se melhora, e o que não melhora, não justifica continuidade.



A boa notícia é que existem modelos validados [como a Escala de Kirkpatrick] que permitem avaliar com profundidade e praticidade.&nbsp;



<h2 class="wp-block-heading">O que é a Escala de Kirkpatrick?</h2>



Desenvolvida por Donald Kirkpatrick, ainda na década de 1950, essa escala propõe quatro níveis de avaliação, que se complementam:



<h3 class="wp-block-heading">Nível 1 – Reação</h3>



Como os participantes reagiram ao treinamento?



Avalia a satisfação dos colaboradores com o conteúdo, o instrutor e a experiência de aprendizagem.



Ferramentas: pesquisas de feedback, formulários on-line, QR Codes com avaliação em tempo real.



<h3 class="wp-block-heading">Nível 2 – Aprendizagem</h3>



O que foi aprendido de fato?



Mede se houve aquisição de novos conhecimentos, habilidades ou atitudes.



Ferramentas: testes comparativos (pré e pós-treinamento), desafios práticos, dinâmicas com avaliação.



<h3 class="wp-block-heading">Nível 3 – Comportamento (Transferência)</h3>



O que mudou na prática do colaborador?



Analisa se os participantes estão aplicando os aprendizados no ambiente de trabalho.



Ferramentas: observações em campo, entrevistas com líderes, acompanhamento por indicadores de desempenho.



<h3 class="wp-block-heading">Nível 4 – Resultados (Impacto no Negócio)</h3>



Qual foi o impacto do treinamento nos resultados da empresa?



Foca nos indicadores estratégicos: produtividade, redução de custos, satisfação do cliente, entre outros.



Ferramentas: KPIs comparativos, ROI de treinamentos, dashboards de desempenho.



<h2 class="wp-block-heading">Como aplicar o modelo na prática?</h2>



A Escala de Kirkpatrick pode [e deve] ser adaptada à realidade da empresa. Comece com perguntas como:



O que esperamos que o colaborador faça de diferente após o treinamento?Que indicadores queremos impactar com essa capacitação?Como podemos acompanhar a aplicação do conhecimento no dia a dia?



<h2 class="wp-block-heading">Conectando aprendizagem e estratégia</h2>



A Escala de Kirkpatrick é mais do que uma ferramenta de avaliação. É um modelo de gestão de aprendizagem com foco em resultado, que ajuda a alinhar o treinamento aos objetivos do negócio. Ao aplicá-lo, a área de RH e T&amp;D se posiciona de forma mais estratégica e evidencia que educação corporativa não é custo, é investimento com retorno.



<h2 class="wp-block-heading">Considerações Finais</h2>



Treinamento sem avaliação é como diagnóstico sem exame. A Escala de Kirkpatrick oferece um caminho confiável para demonstrar, com dados, o valor real das ações de capacitação.



Se sua empresa quer ir além do “cumprir tabela” e deseja construir equipes que entregam mais e melhor, comece avaliando com profundidade. Treinamentos eficazes transformam. E transformação se mede.

Treinamento com resultado se mede: a Escala de Kirkpatrick como aliada da Educação Corporativa

Como Alexandre Gregianin, CTO responsável pela tecnologia e novos negócios, revela a estratégia por trás do desenvolvimento de novos negócios e o que ele pensa sobre o investimento em Inteligência Artificial, mostrando que o óbvio nem sempre é o melhor caminho



Alexandre Gregianin é o CTO da Smart Fit, líder no segmento de academias na América Latina e uma das maiores redes de fitness do mundo. Com uma vasta experiência em tecnologia e inovação, ele orquestra a estratégia digital de uma empresa que atende milhões de usuários e constantemente expande suas fronteiras.



Sua autoridade vem da responsabilidade de guiar o desenvolvimento tecnológico e novos negócios de um ecossistema complexo, que vai da unidade física à plataforma digital (Total Pass, Smart Coach, Studios). Gregianin não apenas gerencia tecnologia; ele a molda para impulsionar o crescimento e a inovação em um mercado altamente competitivo, provando que o foco estratégico é a chave para a expansão.



<h2 class="wp-block-heading">1. Inovação que dá certo: o modelo de incubação interna da Smart Fit</h2>



Pergunta: Com tantas possibilidades e frentes de negócio (academias, Total Pass, serviços digitais), como a Smart Fit consegue manter o foco e priorizar o que realmente importa para o crescimento?



Insight de Alexandre:



“Normalmente os novos projetos, sejam novas marcas de academia, como a Bio Ritmo, o Total Pass ou até a Studios, assim como Add-ons por exemplo, o Smart Energy, o Coach, começam sendo desenvolvidas dentro dos departamentos, e depois quando ganham força e volume, passam a ser unidades de negócio com estruturas próprias, para que possam progredir e avançar.”



A genialidade aqui não está na descoberta de novas ideias, mas na disciplina de como se testam e escalam essas ideias. Em vez de grandes lançamentos arriscados, a Smart Fit adota um modelo de incubação interna: novas iniciativas nascem como MVPs (Mínimo Produto Viável) dentro de departamentos existentes, como o de tecnologia. Somente quando provam seu valor, ganham volume e demonstram tração é que são elevadas a unidades de negócio independentes. Essa abordagem minimiza riscos, otimiza recursos e, acima de tudo, garante que cada investimento seja feito em algo que já validou seu potencial, permitindo um crescimento focado e ágil.





<h2 class="wp-block-heading">2. IA: desvendando o hype – onde o dinheiro realmente está (e não está)</h2>



Pergunta: Em um mundo corporativo obcecado por Inteligência Artificial, qual a visão da Smart Fit sobre o uso da IA?



Insight de Alexandre:



“Um relatório do MIT fala que 95% do dinheiro investido com IA não está tendo retorno. E que desses cinco por cento que estão tendo retorno, normalmente são as pessoas com uso pessoal da IA, que daí obviamente tomam melhores decisões, fazem melhores ações e aí obviamente dá retorno. E também pequenas ações como a IA na área de atendimento, em áreas que envolvem uma resposta mais simples e uma execução muito simples.”



Alexandre Gregianin corta a “fumaça” do hype da IA com uma clareza impressionante. Ele destaca que a vasta maioria dos investimentos corporativos em IA não gera retorno, citando um relatório do MIT. Para ele, o valor real, hoje, está em dois pontos: o uso pessoal da IA, onde indivíduos amplificam sua capacidade de decisão e execução, e em aplicações de IA mais simples e diretas, como no atendimento ao cliente. Ele é categórico ao afirmar que, para grandes projetos da Smart Fit, usam muito de Machine Learning (ML) – ou seja, usar melhor os dados que já se tem para otimizar a competitividade e a experiência do aluno (como personalizar um plano de treino). No lado Gen AI existem pilotos que ainda não provaram seu retorno em larga escala. A exceção do uso da Gen AI na automação de desenvolvimento de software, onde 20% das linhas de código já são geradas por IA. A Smart Fit, portanto, aposta na IA para capacitar as pessoas e refinar processos.



<h2 class="wp-block-heading">3. O futuro da IA: pé no chão e foco nas pessoas</h2>



Pergunta: Olhando para o futuro, onde a Smart Fit vê a Inteligência Artificial realmente adicionando valor? Quais são os próximos passos e as cautelas que ainda persistem?



Insight de Alexandre:



“Tem muito mais projeto ainda a ser feito de machine learning. Tem muito projeto a ser ajustado com dados, tem muito projeto que ainda pode ser feito com bot, que já resolvem problemas imensos. Tem que entender ainda a capacidade da IA, que é não se assustar com todos esses gritos, essas ações que grandes empresas fazem às vezes para provocar um movimento, para gerar uma nova demanda por um assunto, entender a real capacidade disso. O futuro são as pessoas. O futuro é fazer com que as pessoas usufruam melhor a IA, usufruam melhor os LLMs, consigam conversar melhor para ter melhores respostas, ideias.”



Soluções simples, como bots, continuam sendo ferramentas poderosas para resolver problemas significativos. A chave é entender a real capacidade da IA e não se deixar levar pelo “barulho” ou pelas ações de marketing de grandes empresas que buscam criar novas demandas. Ele exemplifica a limitação atual da IA com a impossibilidade de a ferramenta, hoje, entrar em seu e-mail e buscar com 100% de assertividade notas corporativas para o financeiro – uma tarefa que parece simples para um humano, mas complexa para a IA atual. Assim, o foco da Smart Fit é continuar acoplando a IA em suas frentes estratégicas, mas sempre com clareza sobre seus limites. Para Alexandre, o futuro mais evidente e com retorno está nas pessoas, capacitando-as para usar bem a IA e os LLMs, amplificando suas decisões e gerando melhores ideias.



<h2 class="wp-block-heading">A revolução silenciosa que está mudando o jogo (mesmo sem hype)</h2>



A visão de Alexandre Gregianin ressoa com o que as empresas de maior sucesso do mundo, como Google, Intel, Adobe e LinkedIn, entenderam há muito tempo: inovação e tecnologia não são sobre seguir o hype, mas sobre construir capacidades de forma estratégica e disciplinada. A Smart Fit, assim como essas gigantes, demonstra que a genialidade não está em gastar milhões em “IA” por “estar na moda”, mas em identificar onde a tecnologia (seja ela Machine Learning ou IA aplicada) realmente entrega valor tangível e onde o foco e a priorização são os grandes diferenciais.



No contexto da inovação, a estratégia da Smart Fit de incubar ideias como MVPs e só então escalá-las para unidades de negócio é um exemplo clássico de como construir agilidade e resiliência. Essa abordagem evita o desperdício de recursos em projetos que não se provam, ao mesmo tempo em que fomenta uma cultura de experimentação contínua. É uma aplicação prática da agilidade em um nível empresarial, onde a “startup” nasce dentro da própria corporação. E sobre a IA, a verdade dita por Alexandre é um banho de água fria necessário. Enquanto muitos C-levels são pressionados a “fazer algo com IA”, a Smart Fit mostra que o caminho é mais sobre inteligência de aplicação e gestão da expectativa do que sobre complexidade tecnológica. O foco no uso pessoal da IA, em soluções de ML para otimização de dados e na resolução de problemas com ferramentas já maduras (como bots) é um atalho eficaz para o retorno. A “fumaça” dos grandes projetos ainda busca seu lugar ao sol, e o retorno mais claro, por enquanto, está na capacitação das pessoas para que elas usem a IA como uma extensão de suas capacidades. Empresas que querem replicar o sucesso da Smart Fit precisem entender que a maturidade estratégica é sobre onde aplicar a energia e o dinheiro, e não apenas “ter IA”.



<h3 class="wp-block-heading">A pergunta que vai tirar seu sono</h3>



Sua empresa está investindo em IA real ou apenas comprando a “fumaça” do mercado?

O problema é o chefe!!!!

Joyce Aline Daddio

Da crise ao faturamento: como essa empresa de mineração se transformou, com Christian Hluchan

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Joyce Aline Daddio

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