Cost & Profitability · Profitability Lab
Desde 2010/Porto/30+ países
O motor de investigacao

Onde investigamos o futuro do custeio, e provamos que funciona.

O Profitability Lab e a parte da firma que investiga o custeio em vez de apenas o aplicar. 25 anos de TDABC estao por tras dele. A IA voltou a tornar as perguntas urgentes. O Lab e onde testamos o que e verdade, o que e rápido, e o que e seguro entregar a um cliente. O que funciona acaba nos projetos. O que não funciona, publicamos na mesma.

Investigacao · Frameworks · Benchmarks · Notas de campo
01Porque um Lab

Uma boutique que investiga o custeio, não so o aplica.

A maioria das consultoras nesta area aplica um método. Nos tambem. Ao fim de 25 anos de TDABC o método conquistou o seu lugar. O que mudou recentemente foi a rapidez com que a IA monta um modelo de custos, e o novo risco que isso traz: um número numa agenda de administracao que ninguém consegue defender por completo.

O Lab e onde testamos o que a IA muda, onde os pressupostos ficam escritos, e onde publicamos o que aprendemos, incluindo as partes que não resultaram. Os clientes que servimos recebem um método com os comprovativos anexados. A area, em geral, pode discutir connosco. Rapidez sem confiança seria o erro facil. O Lab e o que nos impede de o cometer.

02O que o Lab abrange

TDABC. CostCTRL. Confiança em IA. Uma so prática.

Na maioria das firmas seriam três equipas a falar umas para as outras sem se ouvirem. Nos tratamo-las como três pernas da mesma cadeira. O método diz-lhe como. A plataforma opera-o a escala. O framework de confiança diz-lhe se a resposta e segura para agir.

Método · desde 1997
TDABC
Time-Driven Activity-Based Costing

O método. Criado por Kaplan e Anderson, refinado nas nossas maos em mais de 150 projetos em mais de 30 países. Lemos a literatura original, e depois melhoramos as partes que não funcionavam na prática.

Como trabalhamos
Plataforma · feita em casa
CostCTRL
Motor de custeio + comentario de IA

A plataforma que construímos para que um modelo de TDABC corra a escala de um negócio real, e não de um workshop. A camada de IA fica por cima: le o modelo e explica o que mudou, em linguagem financeira simples, sempre que os dados chegam.

Ver o CostCTRL
Confiança · a fronteira
AI Profitability
Trust Framework™ + Trust Score™

A perna mais recente. Um framework para distinguir um modelo de custos rápido feito com IA de um modelo defensavel. Sete dimensões, pontuadas de 0 a 100, certificadas de forma independente. Limiar de 75 para agir sobre os números. Abaixo disso, tem um rascunho, não um modelo.

AI Profitability
Resultado partilhado
Um modelo de custos que a sua equipa financeira detem, que o seu auditor consegue ler, e que a sua administracao consegue defender.
03O que o Lab produz

Três tipos de resultado. Todos publicos, todos datados, todos assinados.

O Lab não vende um produto separado. A entrega faz-se através de projetos de TDABC, do CostCTRL e da validação de IA. O que o Lab da a esses serviços e o seu método, a sua evidencia e a sua credibilidade.

A · Frameworks

Frameworks aos quais juntamos o nosso nome.

Métodos que usamos repetidamente com clientes, postos por escrito para poderem ser contestados. O AI Profitability Trust Framework e o atual. O próximo esta a formar-se em torno do desvio dos modelos ao longo do tempo.

Versionados · Abertos a critica
B · Benchmarks

Números anonimizados a partir do terreno.

Onde a margem se esconde de facto, por setor, ao longo dos nossos projetos. Publicados como aferimento, nunca como meta. Agregados, nunca identificaveis. Se um número não for seguro de publicar, não o publicamos.

Cortes por setor · Atualizados anualmente
C · Notas de campo

Pecas curtas escritas enquanto o problema esta fresco.

Método, opiniao, por vezes a desmontagem de algo que lemos ou nos pediram para rever. Mais perto do caderno de um engenheiro do que de um blog de marketing. Assinamo-las. As vezes erramos. E dizemo-lo.

Mais ou menos mensais · Com nome
04Notas de campo

Do caderno.

Uma amostra de trabalho. O feed em direto vai puxar do blog. As notas mais antigas sobrevivem no arquivo; não as editamos retroativamente, publicamos um seguimento quando mudamos de ideias.

Todas as notas de campo RSS · Sem pixel de rastreio
05Como o Lab funciona

Uma rede, não um quadro fixo.

O Lab e conduzido por socios sénior e funciona como uma rede aberta. Consoante a questao de investigacao, convocamos especialistas independentes de todo o mundo, os engenheiros de custos, cientistas de dados e peritos de dominio certos para esse problema, em modelos de colaboracao e parceria. Nucleo pequeno, capacidade profunda a pedido.

A · Nucleo

Socios sénior que assinam o trabalho.

Um nucleo deliberadamente pequeno que define cada projeto, fixa o método e responde pelo resultado. Os nomes no framework são os nomes na chamada.

Responsavel · Maos na massa
B · Rede

Especialistas, convocados por questao.

Engenheiros de custos, cientistas de dados e peritos de setor independentes em todo o mundo, envolvidos em modelos de colaboracao e parceria nas linhas de investigacao onde são os melhores do mundo.

Global · A pedido
C · Parceiros

Universidades e profissionais.

Colaboramos com academicos e líderes financeiros dispostos a testar ideias contra dados reais e anonimizados. O critério e simples: vale a questao um ano de atencao.

Investigacao · Aplicada
Junte-se ao Lab

Nem sempre estamos a contratar. Estamos sempre interessados na pessoa certa.

Se tem verdadeira profundidade em custeio ou financas, e fluencia genuina em IA, o Lab e onde essa combinacao e útil. Aceitamos candidaturas espontaneas. Lemo-las.

Ver o que procuramos Apenas candidaturas espontaneas · Sem vagas publicadas
06Perguntas sobre o Lab

Respostas honestas, antes da chamada.

O Lab e um produto que posso comprar?
Não. O Lab não vende nada em nome próprio. O que pode comprar e um projeto de TDABC, uma implementação de CostCTRL, ou uma validação de AI Profitability. O Lab da a esses serviços o seu método e a sua evidencia. Se algum dia vendessemos o Lab em si, estariamos a vender investigacao como produto, o que e uma ma ideia e um pior modelo de negócio.
Quem escreve as notas de campo?
A equipa do Lab e os especialistas da nossa rede, sempre assinadas por quem as escreveu. Ocasionalmente uma peca de um cliente ou parceiro, com autorizacao e com direito a retirar. Não usamos ghost-writers nem publicamos textos escritos por IA sob assinatura humana.
Porque publicar os benchmarks?
Porque tornam o nosso trabalho mais facil. Um CFO que chega a primeira reuniao ja sabendo, mais ou menos, como e uma margem bruta saudavel no seu setor poupa-nos uma sessão. Os números são anonimizados ao nível do projeto e voltam a ser agregados na publicacao. Se um número não for seguro de publicar, não o publicamos.
Aceitam colaboracoes de investigacao?
Por vezes. Com universidades, com líderes financeiros dispostos a partilhar dados anonimizados, com a rara consultora que pensa como nos. O critério e se a pergunta merece um ano de atencao. Escreva-nos pela página Join the Lab, ou comece com uma verdadeira pergunta de investigacao.
Comece com uma chamada de 30 minutos

Traga a pergunta. Dizemos-lhe, na chamada, se o Lab e o lugar certo para ela.

Sem apresentacao. Sem sequencia de seguimento. Um partner sénior. Trinta minutos. Grátis. NDA a pedido.