Onde investigamos o futuro do custeio, e provamos que funciona.
O Profitability Lab é a parte da firma que investiga o custeio em vez de apenas o aplicar. O trabalho em TDABC desde 2010 está por trás dele. A IA voltou a tornar as perguntas urgentes. O Lab é onde testamos o que é verdade, o que é rápido, e o que é seguro entregar a um cliente. O que funciona acaba nos projetos. O que não funciona, publicamos na mesma.
Uma boutique que investiga o custeio, não só o aplica.
A maioria das consultoras nesta área aplica um método. Nós também. Depois de trabalhar em TDABC desde 2010, 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 administração que ninguém consegue defender por completo.
O Lab é 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 área, em geral, pode discutir connosco. Rapidez sem confiança seria o erro fácil. O Lab é o que nos impede de o cometer.
TDABC. CostCtrl. Confiança em IA. Uma só prática.
Na maioria das firmas seriam três equipas a falar umas para as outras sem se ouvirem. Nós tratamo-las como três pernas da mesma cadeira. O método diz-lhe como. A plataforma opera-o à escala. O framework de confiança diz-lhe se a resposta é segura para agir.
O método. Criado por Kaplan e Anderson, refinado nas nossas mãos em mais de 150 projetos desde 2010. Lemos a literatura original, e depois melhorámos as partes que não funcionavam na prática.
Como trabalhamosA plataforma que construímos para que um modelo de TDABC corra à escala de um negócio real, e não de um workshop. A camada de IA fica por cima: lê o modelo e explica o que mudou, em linguagem financeira simples, sempre que os dados chegam.
Ver o CostCtrlA perna mais recente. Um framework para distinguir um modelo de custos rápido feito com IA de um modelo defensável. 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 ProfitabilityTrês tipos de resultado. Todos públicos, 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 dá a esses serviços é o seu método, a sua evidência e a sua credibilidade.
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 é o atual. O próximo está a formar-se em torno do desvio dos modelos ao longo do tempo.
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 identificáveis. Se um número não for seguro de publicar, não o publicamos.
Peças curtas escritas enquanto o problema está fresco.
Método, opinião, 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. Às vezes erramos. E dizemo-lo.
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.
Uma rede, não um quadro fixo.
O Lab é conduzido por sócios sénior e funciona como uma rede aberta. Consoante a questão de investigação, convocamos especialistas independentes de todo o mundo, os engenheiros de custos, cientistas de dados e peritos de domínio certos para esse problema, em modelos de colaboração e parceria. Núcleo pequeno, capacidade profunda a pedido.
Sócios sénior que assinam o trabalho.
Um núcleo deliberadamente pequeno que define cada projeto, fixa o método e responde pelo resultado. Os nomes no framework são os nomes na chamada.
Especialistas, convocados por questão.
Engenheiros de custos, cientistas de dados e peritos de setor independentes em todo o mundo, envolvidos em modelos de colaboração e parceria nas linhas de investigação onde são os melhores do mundo.
Universidades e profissionais.
Colaboramos com académicos e líderes financeiros dispostos a testar ideias contra dados reais e anonimizados. O critério é simples: vale a questão um ano de atenção.
Nem sempre estamos a contratar. Estamos sempre interessados na pessoa certa.
Se tem verdadeira profundidade em custeio ou finanças, e fluência genuína em IA, o Lab é onde essa combinação é útil. Aceitamos candidaturas espontâneas. Lemo-las.
Respostas honestas, antes da chamada.
O Lab é um produto que posso comprar?
Quem escreve as notas de campo?
Porque publicar os benchmarks?
Aceitam colaborações de investigação?
Traga a pergunta. Dizemos-lhe, na chamada, se o Lab é o lugar certo para ela.
Sem apresentação. Sem sequência de seguimento. Um partner sénior. Trinta minutos. Grátis. NDA a pedido.
Workshops
Traga o método para a sala.
Um modelo de rentabilidade a funcionar, construído com dados reais, que leva consigo no fim do dia.
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Revisto por
Miguel Guimarães
Sócio-fundador, Cost and Profitability Consulting
Mais de 150 projetos de Time-Driven ABC em 11 setores desde 2010, dentro do enquadramento de Kaplan e Anderson.
Sobre o autor →Publicado