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As manchetes de revistas e sites da mídia nacional e internacional, que antes noticiavam uma alta procura por mão de obra na área de Tecnologia da Informação, antes escassa, parecem ter se invertido.&nbsp;
Desde o final do ano passado estamos vendo as big techs, gigantes de tecnologia, que vem desligando muitos colaboradores de suas equipes, em consequência a um crescimento desenfreado que vinha acontecendo desde o começo da pandemia. De novembro de 2022 até agora já foram mais de 70 mil pessoas demitidas de companhias como Amazon, Microsoft, Google, Twitter, sem contar layoff nas startups brasileiras, que beiram as 4 mil demissões só em 2022.
O que se viu foi um cenário extremamente favorável para empresas de tecnologia durante a pandemia. Muitas companhias, de diversos segmentos, precisaram digitalizar suas operações, entrar no mundo digital, desenvolver soluções tecnológicas que pudessem manter as coisas funcionando ao mesmo tempo que respeitassem protocolos de segurança.
Houve o nascimento, praticamente, do trabalho remoto, aquisição de computadores pessoais, notebooks, smartphones para colaboradores, além de todo o cuidado e desenvolvimento de melhores proteções para as redes corporativas e domésticas.&nbsp; TI em plena expansão.
Com a poeira baixando, as grandes empresas de tech justificam as baixas como sendo um ajuste nas empresas, que incharam durante a pandemia e agora precisam focar na saúde financeira dos negócios. A Microsoft, por exemplo, anunciou o layoff de 5% de sua equipe, mas apesar disso deve continuar contratando em outras áreas-chave da empresa. Ou seja: ao contrário do que houve em outros setores nos últimos anos, o que vemos agora não é exatamente uma crise, mas um ajuste necessário em negócios que agora voltam a ter um ritmo mais contido de crescimento e maior foco em contenção de despesas.
A solução é investir em terceirização
Para evitar os gastos com contratações e demissões, o ideal é ter à disposição da empresa um time especializado que possa trabalhar em projetos específicos e personalizados de forma temporária. Afinal, o desenvolvimento/melhoria em produtos e soluções inovadoras não pode parar. E é preciso entender que há uma diferença entre inovação e TI: enquanto a primeira, que passa por layoffs, está focada em produtos e serviços diferenciados, a segunda diz respeito ao desenvolvimento puro, projetos que envolvem o que está por trás dessa oferta ao público. Nessa segunda área, o aquecimento segue acontecendo, especialmente no âmbito da terceirização.&nbsp;
Uma pesquisa da plataforma Turing, em parceria com a consultoria global Zinnov, mostrou que o mercado de terceirização deve crescer 13% nos próximos dez anos, chegando a cerca de US$ 216 bilhões em 2032. A pesquisa também apontou o uso da terceirização por cerca de 50% das companhias, para a busca de talentos digitais.
A contratação de uma equipe terceirizada pode evitar esse desgaste com admissões e possíveis demissões em massa, além de garantir a entrega dos projetos no prazo estipulado. Quando o foco da empresa é em áreas chave específicas, o melhor custo benefício é a busca por uma equipe que tenha disponibilidade, base de conhecimento e entregue alta performance nas habilidades contratadas.
Assim é possível reduzir os custos e a burocracia das contratações de profissionais &#8211; e com as possíveis demissões &#8211; além de reduzir a infraestrutura interna da empresa, já que os profissionais ficam alocados somente durante a execução do projeto ou trabalhando de forma remota.
Com profissionais de diferentes áreas capacitados para atuar em diversos segmentos, como análise de sistemas, programação, gerenciamento de projetos e outros, o gestor garante o melhor custo benefício para o seu negócio. E os benefícios se estendem ao profissional de TI também, que não fica “preso” a um único projeto ou empresa.

Como lidar com layoff na TI? A resposta está na terceirização

Modalidade de trabalho pode ser adotada para evitar a contratação em excesso e demissões em massa

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Administradores | Conhecimento para Resultados

Com itens para hidratação, nutrição, reconstrução e alinhamento, as fórmulas oferecem protocolos que aliam tecnologia, alta performance e resultados duradouros&nbsp;Como transformar cabelos fragilizados, ressecados, sem brilho ou sensibilizados por químicas em fios mais saudáveis, resistentes e com aparência renovada? Essa é uma das principais demandas de quem busca tratamentos capilares profissionais atualmente: não basta apenas melhorar a aparência dos fios, é preciso cuidar da estrutura, entender suas necessidades e oferecer soluções capazes de entregar resultados consistentes. Atenta a essa evolução do mercado, a Escova Express apresenta Supreme Pro, uma linha desenvolvida para redefinir o cuidado capilar profissional por meio da união entre tecnologia, ativos de alta performance e protocolos inteligentes.Criada para atender diferentes necessidades da fibra capilar, a Supreme Pro oferece uma jornada completa de tratamento, com soluções voltadas para hidratação, nutrição, reconstrução, fortalecimento e alinhamento. Cada fórmula foi desenvolvida com base em uma abordagem profissional, combinando ingredientes e tecnologias exclusivas para restaurar, proteger e potencializar a beleza dos fios.“Durante anos, acompanhamos as transformações do mercado profissional e entendemos que cada cabelo possui uma necessidade específica. A evolução dos tratamentos capilares exige soluções mais inteligentes, capazes de atuar profundamente sem comprometer a saúde dos fios. A Supreme Pro nasce desse propósito: oferecer tecnologia e conhecimento aplicado para que profissionais tenham ferramentas eficientes e consumidores tenham acesso a resultados cada vez mais completos”, afirma Mauricio Cesar, CEO da Escova Express.Entre as soluções da linha está BioForce, um sistema profissional de fortalecimento desenvolvido para cabelos enfraquecidos e com tendência à quebra. Com a tecnologia BioForce Complex, que reúne biotina, pantenol e ativos fortificantes, o tratamento auxilia no aumento da resistência da fibra capilar, contribui para um couro cabeludo saudável e proporciona fios mais hidratados e luminosos. Já o sistema Repair foi desenvolvido para cabelos danificados, frágeis ou sensibilizados por processos químicos, calor excessivo e agressões externas. Sua tecnologia Repair Complex, com complexo pró-colágeno, proteínas, pantenol e óleo de argan, promove reconstrução profunda, reposição de nutrientes essenciais e recuperação da elasticidade e da força dos fios.Para cabelos loiros, descoloridos ou com mechas, a Supreme Pro apresenta duas soluções complementares: o Repair Blond, que atua na reconstrução avançada da fibra capilar, utilizando queratina hidrolisada, blend de aminoácidos, ácido hialurônico e agentes reparadores para reduzir a porosidade, combater a quebra e devolver resistência, maciez e brilho aos fios sensibilizados; e o Blond Platinum, desenvolvido para a manutenção de loiros mais frios, uniformes e luminosos, utilizando pigmentos neutralizantes de alta performance, ácido hialurônico e aminoácidos para ajudar a neutralizar tons amarelados e preservar a saúde da fibra capilar.Para cabelos que precisam recuperar a hidratação e a vitalidade, a tecnologia Hidra Pro Complex promove reposição intensa de umidade por meio de ativos como ácido hialurônico, óleo de coco e xilitol. O protocolo auxilia no controle do frizz, melhora o toque dos fios e proporciona leveza, movimento e brilho intenso. Já o sistema Cachos Pro foi desenvolvido especialmente para cabelos cacheados, crespos e ondulados, combinando manteiga de manga, óleo de coco, pantenol e blend de aminoácidos para oferecer nutrição prolongada, definição, elasticidade e controle do ressecamento, valorizando a textura natural dos fios.Além dos tratamentos de cronograma capilar, a marca apresenta a Lisoterapia, um sistema profissional dedicado ao alinhamento e à disciplina dos cabelos. A linha reúne protocolos como Detox, B-Tox e Bioplastia Orgânica, desenvolvidos para promover limpeza profunda, preparação da fibra, redução de volume, controle do frizz e efeito liso duradouro. Com a tecnologia LissPro Complex, que combina ácido hialurônico, blend de ácidos supreme, óleo de argan, pantenol e agentes condicionantes, os tratamentos proporcionam alinhamento, toque sedoso e brilho espelhado.A proposta da Supreme Pro também contempla finalizadores premium, desenvolvidos para proteger, disciplinar e prolongar os resultados dos tratamentos profissionais no dia a dia. Cada etapa foi pensada para transformar a experiência do cuidado capilar, oferecendo soluções que acompanham diferentes momentos da jornada dos fios.&nbsp;&nbsp;Sobre a Escova Express:A Escova Express é a rede de franquias referência no mercado de beleza, que usa os melhores métodos em escovas, penteados, maquiagens e design de sobrancelhas. Com atendimentos que dispensam agendamento prévio otimizando o tempo das mulheres que têm uma rotina corrida, mas que querem estar sempre arrumadas. Atualmente com sete unidades no Sudeste e Centro-Oeste, a marca atende cerca de 3 mil clientes por mês. Com investimento a partir de R$200 mil, o faturamento médio mensal estimado é de R$60mil a R$80 mil e o retorno de investimento em 18 meses.

Escova Express lança Supreme Pro, linha profissional que transforma o tratamento capilar

O Modelo M4 como arquitetura para transformar informação em decisão, prevenção e melhoria contínua.A abundância de dados não eliminou a gestão reativaNunca foi tão fácil produzir informação dentro das organizações. Sistemas registram vendas, estoques, custos, produtividade e desempenho em tempo real. Dashboards consolidam indicadores, planilhas cruzam bases e relatórios chegam diariamente às mãos dos gestores. Ainda assim, muitas empresas continuam descobrindo seus problemas quando eles já produziram efeito.O aumento do custo é percebido depois que a margem caiu. A divergência de estoque aparece quando a perda já ocorreu. A pressão sobre o caixa se torna prioridade somente às vésperas do vencimento. Uma queda de produtividade é investigada depois do fechamento do mês. Em todos esses casos, a organização possui dados, mas não necessariamente possui capacidade gerencial para convertê-los em ação no momento adequado.Esse contraste ajuda a compreender um dos desafios centrais da Administração contemporânea: o problema já não está apenas na falta de informação. Está, cada vez mais, na dificuldade de organizar a relação entre informação, diagnóstico, método, risco, decisão e aprendizagem.Foi a partir dessa percepção que estruturei o Modelo M4, uma arquitetura gerencial formada por quatro pilares — Método, Medição, Monitoramento e Melhoria — e atravessada por quatro elementos essenciais: dados, diagnóstico, riscos e decisão.A proposta não é apresentar ferramentas conhecidas como se fossem novas. Método, indicadores, monitoramento, melhoria contínua e gestão de riscos fazem parte do repertório consolidado da Administração. A contribuição do M4 está em organizar esses elementos como partes interdependentes de um mesmo sistema de gestão.Ter informação não significa saber decidirÉ comum confundir capacidade analítica com quantidade de indicadores. Uma empresa pode acompanhar dezenas de métricas e ainda tomar decisões essencialmente reativas. Da mesma forma, pode investir em tecnologia, automação e inteligência artificial sem resolver problemas básicos de definição de processos, responsabilidades ou critérios de decisão.Um indicador informa que o custo aumentou. Mas ele, sozinho, não explica por que aumentou, qual desvio é aceitável, quais riscos essa variação representa, quem deve investigar o problema, quando uma intervenção é necessária ou como saber se a ação adotada funcionou.Por isso, a tecnologia não substitui a arquitetura gerencial. Ela amplia a velocidade e a escala com que dados podem ser produzidos, mas continua dependendo de critérios humanos e organizacionais capazes de transformar esses dados em evidência, julgamento e ação.É justamente nesse intervalo entre “saber o que aconteceu” e “saber o que fazer” que muitas organizações perdem capacidade de resposta.Método: criar uma referência para a execuçãoO primeiro pilar do M4 é o Método. Não existe controle consistente sobre aquilo que não foi minimamente definido.Método significa estabelecer uma referência para a execução: qual é o objetivo do processo, quais etapas são relevantes, quem responde por elas, quais critérios devem ser observados e em que situações o próprio processo precisa ser revisto.Isso não significa transformar toda atividade em um manual extenso. A boa gestão precisa respeitar proporcionalidade. Processos simples e de baixo risco podem exigir poucos critérios. Processos críticos, caros ou sujeitos a grande variabilidade precisam de maior padronização, rastreabilidade e controle.A função do Método é reduzir ambiguidade. Sem uma referência, todo desvio se torna discutível e toda melhoria depende excessivamente da percepção individual. Com uma referência, a organização consegue comparar aquilo que deveria acontecer com aquilo que realmente aconteceu.Medição: transformar operação em evidênciaO segundo pilar é a Medição. Medir não é acumular números. É produzir evidências capazes de sustentar análise e decisão.Uma boa medição começa por uma pergunta gerencial. Quanto estamos gastando? Qual é a margem? Qual é a acurácia do estoque? Quanto tempo o processo leva? Qual é a taxa de retrabalho? O resultado está melhorando ou piorando?Quando um indicador não ajuda a responder nenhuma pergunta relevante e não influencia nenhuma decisão, existe o risco de ele se transformar apenas em burocracia informacional.No M4, a medição deve conectar dado, referência e comparação. O número isolado tem valor limitado; é a relação entre o resultado observado e uma meta, padrão, série histórica ou limite de risco que permite transformá-lo em evidência gerencial.Essa distinção é importante porque organizações maduras não medem tudo o que é possível. Medem aquilo que é necessário para compreender desempenho, identificar desvios e decidir melhor.Monitoramento: perceber movimento antes que ele vire problemaO terceiro pilar é o Monitoramento. Aqui existe uma diferença que parece simples, mas muda profundamente a capacidade de gestão: medir não é monitorar.Uma empresa pode saber que determinado indicador atingiu 32%. Monitorar significa perceber que ele estava em 27%, passou para 29%, depois 31% e agora chegou a 32%.O valor isolado mostra uma situação. A sequência mostra uma tendência.Tendências permitem antecipação. E antecipação é um dos principais pontos de ruptura entre uma gestão predominantemente reativa e uma gestão mais preventiva.Monitorar exige estabelecer frequência, limites, responsáveis e gatilhos. O gestor precisa saber não apenas o que acompanhar, mas quando uma variação passa a exigir investigação ou decisão. Sem esses critérios, dashboards podem se tornar apenas painéis de observação do passado.Quando o monitoramento é integrado à análise de riscos, a organização começa a observar não apenas aquilo que já saiu do controle, mas aquilo que está se aproximando de uma condição crítica.Melhoria: fazer a organização aprenderO quarto pilar é a Melhoria. Nenhum método deve ser considerado definitivo.Toda organização opera em ambientes sujeitos a mudança. Clientes mudam, custos mudam, tecnologia muda, equipes mudam e os próprios processos geram aprendizado. Por isso, um sistema de gestão precisa ser capaz de revisar suas próprias referências.Quando um problema é identificado, a organização investiga causas, testa respostas, acompanha resultados e incorpora aquilo que funcionou. A melhoria deixa, então, de ser uma ação episódica e passa a fazer parte do funcionamento regular da gestão.É nesse ponto que o M4 se fecha como ciclo: a melhoria produz aprendizado e esse aprendizado pode alterar o próprio método. O sistema não retorna ao mesmo ponto; retorna a uma referência aperfeiçoada.Dados, diagnóstico, riscos e decisão: o que conecta os quatro pilaresOs quatro pilares não funcionam isoladamente. Entre eles existem elementos transversais que dão coerência ao sistema.Os dados registram a realidade observável. O diagnóstico procura explicar por que determinado resultado ocorreu. A gestão de riscos amplia a análise para aquilo que pode acontecer. E a decisão transforma compreensão em ação.Essa relação impede dois erros frequentes. O primeiro é decidir apenas por intuição, ignorando evidências disponíveis. O segundo é imaginar que dados, sozinhos, produzem decisões corretas.Dados precisam de contexto. Diagnósticos precisam ser testados. Riscos precisam ser avaliados. Decisões precisam ser acompanhadas.Por isso, a lógica do M4 pode ser representada por um fluxo integrado:Dados → Medição → Diagnóstico → Método → Riscos → Decisão → Monitoramento → Melhoria → Método.Não se trata de uma sequência rígida ou linear. Em situações reais, as relações podem ocorrer simultaneamente e retroalimentar umas às outras. O importante é que a organização tenha uma arquitetura capaz de conectar execução, evidência, interpretação, decisão e aprendizagem.Um exemplo simples: o custo que começa a escapar do controleImagine uma empresa que estabeleceu como referência um determinado percentual de custo sobre a receita. Durante três semanas consecutivas, o indicador apresenta deterioração gradual.Em uma gestão reativa, é possível que o assunto só ganhe atenção depois do fechamento mensal, quando a margem já foi afetada. A organização então inicia uma busca por explicações: preço de compra, desperdício, estoque, perdas, ficha técnica, mix de vendas ou falhas de lançamento.A mesma situação pode ser conduzida de maneira diferente quando existe uma arquitetura de gestão.O Método define como compras, estoque, produção e registros devem funcionar. A Medição calcula o custo e compara o resultado com a referência. O Monitoramento identifica a tendência de deterioração antes que o fechamento mensal consolide o problema. O Diagnóstico procura as causas. A análise de Riscos avalia o impacto potencial da continuidade daquela tendência. A Decisão determina a intervenção. E a Melhoria incorpora ao processo aquilo que se mostrou eficaz.O dado inicial pode ser exatamente o mesmo nas duas empresas. A diferença está na velocidade e na qualidade da resposta gerencial.Da gestão reativa à gestão inteligenteChamo de gestão inteligente não uma gestão que utiliza mais tecnologia, mas uma gestão que aumenta sua capacidade de compreender, antecipar, decidir, aprender e adaptar-se.Uma organização inteligente não elimina problemas. Isso seria impossível. O que ela procura é reduzir o intervalo entre o surgimento de um sinal relevante e a capacidade de interpretá-lo e agir.Nesse sentido, maturidade gerencial não pode ser medida apenas pelo número de sistemas implantados ou pela sofisticação dos dashboards. Ela precisa ser observada também pela qualidade dos métodos, pela relevância das medições, pela disciplina de monitoramento, pela capacidade de diagnóstico, pela incorporação de riscos às decisões e pela aprendizagem gerada a partir dos resultados.É uma mudança de perspectiva importante. Em vez de perguntar apenas “quais ferramentas utilizamos?”, a organização passa a perguntar “como essas ferramentas se conectam para melhorar nossas decisões?”O M4 não substitui ferramentas. Ele procura conectá-las.5S, PDCA, BPM, indicadores de desempenho, gestão de riscos, gestão da qualidade, análise de processos, dashboards e diferentes metodologias de melhoria continuam tendo valor. O problema surge quando são aplicados como iniciativas desconectadas.Uma organização pode ter um ótimo dashboard e processos mal definidos. Pode aplicar PDCA sem possuir dados confiáveis. Pode mapear riscos sem integrar os alertas às decisões operacionais. Pode padronizar processos sem criar mecanismos para medir se o padrão funciona.O M4 procura atuar justamente nesse espaço de integração.Sua função não é disputar espaço com metodologias consolidadas, mas oferecer uma arquitetura que permita posicioná-las dentro de uma lógica comum de gestão.Essa talvez seja a principal mensagem do modelo: organizações não se tornam melhores simplesmente porque acumulam ferramentas. Elas se tornam melhores quando conseguem fazer essas ferramentas conversar entre si.Antes de buscar mais dados, talvez seja preciso organizar a gestãoA transformação digital aumentou extraordinariamente nossa capacidade de registrar o que acontece dentro das empresas. O próximo desafio é transformar essa capacidade informacional em capacidade decisória.Isso exige tecnologia, mas exige também método. Exige indicadores, mas também diagnóstico. Exige monitoramento, mas também critérios de risco. Exige decisão, mas também aprendizagem.Em muitos casos, a pergunta mais importante não é “qual novo sistema devemos implantar?”. É outra: “o que faremos diferente quando esse sistema nos mostrar alguma coisa?”Se a organização não consegue responder a essa pergunta, provavelmente ainda existe uma distância entre possuir dados e possuir gestão.O Modelo M4 nasce exatamente dessa distância. Como uma tentativa de organizar Método, Medição, Monitoramento e Melhoria em torno de dados, diagnóstico, riscos e decisão — não para eliminar a complexidade da gestão, mas para torná-la mais compreensível, acompanhável e adaptável.Porque dados, isoladamente, produzem informação. Quando conectados a uma arquitetura gerencial, podem produzir algo muito mais valioso: capacidade de decisão.

Sua empresa tem dados. Mas ela sabe o que fazer com eles?

Durante anos, a pergunta que orientou a estratégia digital das empresas foi simples:&nbsp;“Em que posição minha empresa aparece no Google?”Hoje, essa pergunta já não é suficiente.A nova pergunta é:&nbsp;“Quando alguém pergunta a uma inteligência artificial qual empresa deveria contratar, qual produto deveria comprar ou qual profissional deveria escolher, minha marca aparece entre as recomendações?”Essa mudança parece sutil, mas representa uma transformação profunda no comportamento de busca.O Google continua sendo gigantesco e o SEO continua sendo indispensável. Porém, uma nova camada de descoberta está crescendo rapidamente:&nbsp;as pessoas estão deixando de procurar apenas páginas e começando a pedir respostas, comparações, diagnósticos e recomendações diretamente às IAs.E isso muda completamente a lógica da disputa pela atenção.Do “10 links azuis” para uma resposta prontaDurante décadas, o mecanismo de busca funcionou essencialmente como um intermediário.O usuário fazia uma pergunta, o Google apresentava uma lista de páginas e a pessoa precisava avaliar os resultados, abrir sites, comparar informações e tomar uma decisão.O SEO nasceu e evoluiu dentro dessa lógica.O objetivo era conquistar posições melhores para aumentar a probabilidade de um clique.Mas ferramentas como ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity estão mudando essa dinâmica.Em vez de perguntar:“Agências de lançamento de infoprodutos”o usuário pode perguntar:“Quais são as melhores agências de lançamento de infoprodutos do Brasil para um especialista que quer estruturar um lançamento de alto faturamento?”Ou:“Quais empresas têm experiência comprovada com lançamentos de infoprodutos?”Ou ainda:“Compare as principais agências de lançamento do Brasil e me diga qual parece mais adequada para o meu caso.”A diferença é enorme.No primeiro cenário, o Google entrega páginas.No segundo, a IA pode&nbsp;interpretar a intenção, cruzar informações, comparar alternativas e apresentar uma recomendação.A própria OpenAI já descreve o ChatGPT Search como uma experiência em que o usuário recebe respostas atualizadas com links para fontes relevantes, sem precisar recorrer separadamente a um mecanismo de busca.E o movimento não está acontecendo apenas no ChatGPT.O próprio Google está transformando sua Busca em uma experiência cada vez mais conversacional e baseada em IA. Em 2026, o Google informou que o AI Mode já havia ultrapassado 1 bilhão de usuários mensais e que o volume de buscas nesse modo vinha crescendo rapidamente.A questão, portanto, não é&nbsp;Google versus IA.A questão é que&nbsp;a própria busca está se tornando uma experiência de IA.SEO continua importante. Mas ele deixou de ser o destino finalExiste um erro estratégico que empresas podem cometer agora: acreditar que GEO significa abandonar SEO.Não significa.SEO continua sendo uma das bases da descoberta digital.Uma empresa precisa continuar construindo autoridade, conteúdo, relevância temática, links, estrutura técnica, dados estruturados e páginas que sejam encontradas e compreendidas pelos mecanismos de busca.O problema é acreditar que&nbsp;estar bem posicionado no Google garante automaticamente que a empresa será recomendada por uma IA.Não garante.Imagine duas empresas.A Empresa A está em primeiro lugar no Google para uma determinada palavra-chave.A Empresa B aparece em terceiro.Até aqui, a Empresa A parece estar vencendo.Mas agora imagine que o potencial cliente pergunta ao ChatGPT:“Qual dessas empresas você recomendaria para o meu caso?”Se a IA recomendar a Empresa B, quem está realmente mais próximo da conversão?Essa é a mudança de paradigma.Ranking e recomendação são fenômenos diferentes.Uma página pode ser excelente para uma determinada consulta e, ainda assim, não oferecer evidências suficientes para uma IA concluir que aquela empresa é uma boa recomendação.A corrida do ouro da próxima décadaDurante muito tempo, conquistar o primeiro lugar no Google foi uma espécie de corrida do ouro.Empresas investiram milhões em conteúdo, links, tecnologia, autoridade de domínio e otimização para disputar algumas posições privilegiadas.Agora começa uma nova corrida.A disputa não será apenas por:“Quem aparece primeiro?”Será também por:“Quem a IA considera uma resposta confiável?”E existe uma diferença fundamental entre essas duas coisas.No Google tradicional, uma empresa pode disputar uma palavra-chave específica.Em uma conversa com uma IA, entretanto, o usuário pode fazer dezenas de perguntas relacionadas antes de tomar uma decisão.Por exemplo:A empresa que aparece repetidamente nesse processo de investigação constrói algo muito mais valioso do que uma simples posição.Ela entra no conjunto de alternativas que a IA apresenta ao usuário.Uma recomendação pode ser mais poderosa do que o primeiro lugar no GoogleAqui precisamos fazer uma distinção importante.Não existe uma regra universal dizendo que uma recomendação de IA sempre vale mais do que a primeira posição no Google. Isso depende da consulta, do setor, da intenção e do comportamento do usuário.Mas, em determinadas jornadas de decisão,&nbsp;a recomendação pode ter um poder persuasivo muito maior.Por quê?Porque o primeiro lugar no Google normalmente diz:“Esta página é relevante para sua busca.”Uma recomendação de IA pode dizer algo muito mais próximo de:“Considerando o que você me explicou, esta é uma das opções que eu consideraria.”São mensagens completamente diferentes.O primeiro resultado é uma descoberta.A recomendação é uma&nbsp;curadoria.E curadoria reduz o esforço de decisão.Imagine que alguém pesquise no Google:“melhores notebooks para trabalho”Essa pessoa pode receber dezenas de resultados.Agora imagine perguntar a uma IA:“Tenho R$ 6 mil, trabalho com edição de vídeo, viajo bastante e preciso de bateria razoável. Qual notebook você recomenda?”A IA não está simplesmente entregando páginas.Ela está tentando&nbsp;resolver o problema.O mesmo raciocínio vale para serviços.“Preciso de uma agência para lançar meu curso online. Tenho uma audiência de 80 mil pessoas, nunca fiz um lançamento e quero estruturar uma operação completa. Quem você recomenda?”Nesse contexto, ser mencionado não é simplesmente conquistar visibilidade.É participar da decisão.A IA pode aparecer antes do cliqueEsse é outro ponto que as empresas precisam entender.No modelo tradicional, a jornada frequentemente era:Busca → resultado → clique → site → avaliação → decisãoNa busca generativa, pode se tornar:Pergunta → interpretação → comparação → recomendação → clique → decisãoEm alguns casos, o site pode até deixar de ser a primeira etapa da descoberta.O usuário pode conhecer uma marca dentro da própria conversa com a IA.Isso já aparece claramente em experiências de compra do ChatGPT. A OpenAI informa que seus resultados de produtos são selecionados de forma independente com base na relevância para a intenção do usuário e em fatores como preço, disponibilidade e qualidade.A OpenAI também afirma que cada vez mais pessoas começam suas jornadas de compra no ChatGPT para explorar, comparar e decidir o que comprar.Isso é uma mudança importante.A IA começa a ocupar uma posição que antes pertencia principalmente ao mecanismo de busca:&nbsp;o ponto de partida da descoberta.E existe algo ainda mais importante: contextoO Google tradicional trabalha muito bem com palavras-chave.As IAs trabalham cada vez mais com&nbsp;contexto.Essa diferença muda o jogo.Uma pessoa não precisa mais encontrar exatamente a palavra-chave que descreve seu problema.Ela pode simplesmente explicar:“Tenho uma empresa B2B, já invisto em tráfego pago, meu site recebe visitas mas gera poucos leads e quero aumentar minha presença nas respostas de IA. Quem poderia me ajudar?”A IA pode interpretar esse cenário e buscar empresas, profissionais ou soluções compatíveis.Isso cria uma quantidade gigantesca de novas consultas.E muitas delas sequer aparecem nos tradicionais estudos de palavras-chave.É por isso que a otimização para mecanismos generativos exige uma mudança de mentalidade.A empresa não deve pensar apenas:“Para quais palavras quero ranquear?”Ela precisa começar a pensar:“Quais perguntas meu potencial cliente fará durante toda a jornada de decisão?”A IA precisa de evidências para recomendar uma empresaExiste outro ponto que costuma ser ignorado.Uma IA não deveria simplesmente recomendar uma empresa porque a própria empresa afirma ser “a melhor”.Autodeclarações têm valor limitado.Se uma empresa diz:“Somos líderes de mercado.”isso é uma afirmação.Se dezenas de fontes independentes mencionam a empresa, clientes apresentam cases, veículos especializados publicam matérias, especialistas reconhecidos estão associados à organização e existem evidências consistentes sobre sua atuação, o cenário é diferente.A IA passa a encontrar um&nbsp;conjunto de sinais convergentes.É aqui que entram conceitos como autoridade, reputação, entidades, citações, relacionamentos, consistência de informações e presença em diferentes fontes.A empresa precisa ser compreensível não apenas dentro do próprio site, mas em todo o ecossistema digital.Não basta falar sobre sua empresa. É preciso construir uma entidade reconhecívelEssa talvez seja uma das mudanças mais importantes do SEO para GEO.No SEO tradicional, grande parte do esforço está concentrada em fazer uma página ser encontrada.No GEO, existe uma pergunta anterior:“A inteligência artificial consegue entender exatamente quem somos, o que fazemos, para quem fazemos, quais resultados produzimos e por que deveríamos ser considerados uma opção relevante?”Isso envolve muito mais do que produzir artigos.Uma empresa deveria possuir informações claras sobre:Quem é a empresaO que ela fazQuais problemas resolvePara quem trabalhaQuais são seus diferenciaisQuais clientes já atendeuQuais resultados produziuQuais especialistas fazem parte da operaçãoQuais metodologias utilizaQuais produtos e serviços ofereceEm quais temas possui autoridadeOnde já foi mencionadaQuais fontes independentes confirmam essas informaçõesQuanto mais clara e consistente for essa representação, mais fácil tende a ser para sistemas de IA compreenderem a empresa.GEO não é simplesmente colocar “palavras-chave para IA”Esse é outro erro que pode custar caro.GEO não deveria ser tratado como uma versão moderna do antigo keyword stuffing.Não adianta escrever dezenas de vezes:“A Publiki é a melhor agência de lançamento.”A IA não precisa apenas encontrar essa frase.Ela precisa encontrar&nbsp;evidências que sustentem a associação.Por isso, uma estratégia de GEO madura envolve conteúdo próprio, estrutura técnica, dados estruturados, páginas institucionais, cases, autores, especialistas, citações externas, menções editoriais, consistência de marca e relacionamento entre entidades.Em outras palavras:SEO ajuda os mecanismos a encontrar você.GEO ajuda os mecanismos generativos a entender, contextualizar e considerar você.O novo KPI não deveria ser apenas posição médiaDurante anos, empresas acompanharam:Esses indicadores continuam importantes.Mas a nova realidade exige novas perguntas.Quantas vezes minha marca aparece quando alguém pergunta sobre meu mercado?Em quais perguntas ela aparece?Quais concorrentes são recomendados no meu lugar?A IA descreve corretamente minha empresa?Quais atributos ela associa à minha marca?Quais fontes utiliza para sustentar essa recomendação?Minha empresa aparece quando o usuário faz perguntas de comparação?Ela aparece apenas quando o usuário cita meu nome ou também quando procura uma solução genérica?Esse último ponto é especialmente importante.Existe uma diferença enorme entre:“O que é Publiki?”e:“Qual agência você recomenda para lançar um infoproduto no Brasil?”No primeiro caso, a IA está sendo solicitada a reconhecer uma marca.No segundo, ela precisa&nbsp;descobrir e selecionar uma marca.É aí que a verdadeira disputa acontece.O futuro da busca será menos sobre páginas e mais sobre decisõesA evolução do Google mostra que essa transformação não está acontecendo apenas fora dos mecanismos de busca tradicionais.O próprio Google afirma que suas experiências de AI Overviews e AI Mode foram desenvolvidas para ajudar usuários a encontrar sites relevantes e conteúdo original, ao mesmo tempo em que a empresa amplia a presença de links dentro das respostas geradas por IA.Isso significa que estamos caminhando para uma web em que diferentes mecanismos podem assumir uma função semelhante:entender o problema → pesquisar → selecionar informações → sintetizar → recomendar.A empresa que continuar pensando apenas em “posição no Google” estará olhando para apenas uma parte dessa transformação.A pergunta que sua empresa deveria fazer hojeFaça um teste simples.Abra o ChatGPT, Gemini, Claude ou Perplexity e faça perguntas relacionadas diretamente ao seu mercado.Não cite sua empresa.Não dê pistas.Pergunte como um potencial cliente perguntaria.Por exemplo:“Quais são as melhores empresas de [seu segmento] no Brasil?”Depois:“Quais você recomendaria para uma empresa como a minha?”Depois:“Compare as três melhores.”Depois:“Quais têm mais experiência comprovada?”Depois:“Quais têm os melhores cases?”E finalmente:“Se você tivesse que escolher apenas uma, qual escolheria e por quê?”Agora observe.Sua empresa apareceu?Se não apareceu, isso não significa necessariamente que sua empresa seja ruim.Significa que existe um problema de&nbsp;visibilidade, compreensão, autoridade ou evidência no ecossistema que alimenta as respostas das IAs.E esse problema tende a se tornar cada vez mais relevante.A próxima corrida não será apenas para estar no GoogleO SEO não morreu.Muito pelo contrário.Mas o SEO que conhecemos está entrando em uma nova fase.Durante anos, a pergunta foi:“Como faço minha empresa aparecer na primeira página?”Agora precisamos adicionar outra:“Como faço minha empresa ser considerada quando uma IA precisa recomendar uma solução?”Essa mudança é maior do que simplesmente trocar uma sigla.É uma mudança na lógica de descoberta.O Google ajudou a transformar a internet em um grande índice de páginas.A inteligência artificial está transformando esse índice em uma camada de&nbsp;interpretação, comparação e recomendação.E quando uma IA passa a responder:“Entre essas opções, eu recomendaria esta.”a disputa deixa de ser apenas por posição.Passa a ser por&nbsp;confiança algorítmica.Essa pode ser a nova corrida do ouro da presença digital.E as empresas que começarem a trabalhar nisso agora terão uma vantagem importante: estarão construindo sua reputação no momento em que esse novo canal de descoberta ainda está sendo formado.Sua empresa já é recomendada pelas IAs?A Publiki atua na interseção entre&nbsp;SEO, GEO e AEO, ajudando empresas a construir uma presença digital preparada não apenas para aparecer nos mecanismos de busca, mas também para ser compreendida, mencionada e considerada por mecanismos de resposta baseados em inteligência artificial.Porque conquistar o primeiro lugar no Google continua sendo importante.Mas talvez a próxima grande disputa seja fazer a IA dizer o seu nome quando o cliente perguntar: “Quem você recomenda?”&nbsp;

Como lidar com layoff na TI? A resposta está na terceirização

Milton Felipe Helfenstein

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