A inteligência invisível ambiental tem despontado como um dos principais termos de pesquisa nos buscadores online. Isso pode ser explicado uma vez que o conceito define o novo paradigma para o mercado moderno, otimizando a percepção de produto das organizações, o relacionamento com o cliente e as formas de interação com os espaços. Em linhas gerais, a também chamada “inteligência invisível do ambiente” pode ser definida como a integração imperceptível de dispositivos inteligentes (guiados pela Internet das Coisas – IoT) e sistemas de automação (IA). O objetivo dessa tecnologia abrange diferentes frentes: oferecer respostas às necessidades dos usuários sem interação direta ou visível, criando experiências fluidas – seja no varejo, seja em outros ramos; fazer com que o ambiente responda automaticamente às ações dos profissionais, funcionando como uma memória de preferências e comportamentos, sem que os dispositivos sejam percebidos ou manipulados, entre outras aplicações. Trata-se, portanto, de uma redesignação do conceito de ambiente inteligente, que pode ser aplicado tanto para indústrias, área da saúde e bem-estar como para o mercado em geral. Neste artigo, você vai compreender como a TI está associada à inteligência invisível ambiental e quais são as oportunidades de atuação nesse campo. O que é inteligência invisível ambiental? Como dissemos anteriormente, a inteligência invisível ambiental promove a integração de sistemas de inteligência artificial (IA) e dispositivos inteligentes, sempre de forma transparente, fluida e sutil. Para que isso dê certo na prática, os sensores, os algoritmos de IA e o machine learning estão sempre decodificando e compreendendo padrões de uso e preferências dos usuários em relação ao ambiente. Depois disso, a tecnologia é capaz de estabelecer comandos para transformar a experiência do espaço, alterando iluminação e temperatura, além de outros ajustes proativos, a fim de alcançar um ambiente confortável, produtivo e personalizado. Diferentemente da automação de ambientes simples, a qual é limitada a sistemas de controle de temperatura e iluminação básicos, a inteligência invisível ambiental evolui com a inteligência artificial e, cada vez mais, pode oferecer respostas complexas para as demandas dos usuários. Para se ter uma ideia, um relatório do IDC estima que os investimentos em IA crescerão 27% ao ano até atingir um mercado de US$ 423 bilhões em 2027. Nesse valor está incluída a transição do Large Language Model (LLM) para o Large Action Model (LAM), além da ampliação dos AI Agents, que aprendem com os usuários, interpretam movimentos e gestos e são capazes, inclusive, de antecipar necessidades. Assim, com base nessa hiperconexão e no avanço da ferramenta, os ambientes não só são mais inteligentes, como, de fato, interagem imperceptivelmente e a todo tempo com o usuário. Esse tipo de resposta em tempo real, baseada em dados contextuais e preditivos, é o que diferencia a inteligência invisível de soluções tradicionais de automação. Estamos falando de um cenário em que o ambiente entende quem está presente, reconhece padrões de comportamento e age com autonomia. Tudo isso sem comandos diretos ou a necessidade de interfaces visíveis. A informação está em segundo plano, mas com um impacto imediato. Luzes que se ajustam conforme a concentração da equipe cai, sistemas que reduzem ruídos ao identificar sinais de estresse ou salas que se preparam automaticamente para uma videoconferência com base no calendário integrado. Esses exemplos não são mais projeções futuristas. São implementações possíveis graças à evolução dos sensores ambientais, da computação pervasiva e da IA contextual. É a computação deixando de ser uma ferramenta para se tornar uma camada invisível da realidade. Para quem atua ou pretende atuar com tecnologia, entender esse movimento é crucial: a TI não é um suporte simples, mas uma inteligência estratégica aplicada ao cotidiano. A inteligência invisível ambiental, portanto, representa uma nova fronteira de atuação para profissionais de tecnologia da informação, especialmente para quem domina dados, segurança, desenvolvimento de soluções IoT, arquitetura de software e sistemas autônomos. O foco sai do dispositivo e se volta diretamente para o ecossistema: como fazer com que diferentes tecnologias conversem entre si para entregar uma experiência sutil, responsiva e eficiente, nos mais diferentes ramos de negócio? Como a TI se conecta ao conceito de inteligência invisível ambiental? A tecnologia da informação está no centro do desenvolvimento da inteligência invisível ambiental. Para que os ambientes se tornem responsivos e intuitivos são necessários: um ecossistema robusto de dados, a integração de sistemas e a capacidade computacional. Nesse cenário, mais do que fornecer infraestrutura, a TI viabiliza a coleta, o processamento e a interpretação contínua de dados sem que o usuário sequer perceba essas ações. São os profissionais de TI que constroem os caminhos para que sensores, câmeras, redes IoT e algoritmos de IA conversem entre si em tempo real, garantindo que as decisões do ambiente sejam baseadas em contexto, histórico e comportamento. Além disso, a TI é responsável por garantir a segurança dessa operação. Afinal, um ambiente que aprende com o usuário precisa estar amparado por boas práticas de governança, privacidade de dados e protocolos de cibersegurança. Há uma demanda por otimização da confiança, estabilidade e ética no uso das informações coletadas, bem como uma preocupação com a cibersegurança, uma vez que dispositivos inteligentes também aumentam a superfície de ataque e eventos maliciosos. Outro ponto fundamental nesse campo é o papel dos profissionais da área no desenvolvimento e na manutenção de soluções escaláveis. Conforme os ambientes inteligentes se tornam mais complexos, cresce também a necessidade de arquiteturas modulares, APIs eficientes e integração com diferentes plataformas e dispositivos. É nesse contexto que surgem oportunidades concretas: desde a programação de sistemas embarcados até o design de experiências sensoriais e contextuais, passando por engenharia de dados, cloud computing, edge computing e segurança da informação ao desenvolvimento de agentes autônomos. A TI reativa cede lugar a uma área protagonista na construção de experiências imersivas e automatizadas. Ou seja, quem domina a tecnologia está diante de uma fronteira rica em inovação e com alta demanda. Entender os fundamentos da inteligência invisível ambiental, somados a um olhar estratégico sobre a aplicação das ferramentas, pode ser o diferencial competitivo para profissionais e empresas que querem liderar essa transformação. Conheça os cursos da ESR e transforme a sua carreira em 2026 Vantagens de se especializar em inteligência invisível ambiental Com a rápida adoção de tecnologias inteligentes em empresas, cidades e residências, cresce a necessidade de profissionais que dominem sistemas IoT, IA e integração de dados em tempo real. A inteligência invisível pode ser aplicada em áreas como saúde, varejo, indústria, logística, educação e segurança. Isso amplia o leque de atuação e permite transitar entre projetos diversos. Enquanto muitos profissionais ainda focam na automação tradicional, quem entende inteligência ambiental já sai na frente com soluções mais sofisticadas, escaláveis e integradas. Especializar-se nessa área permite atuar diretamente na criação de experiências inovadoras, contribuindo para uma transformação digital mais centrada no comportamento e no bem-estar do usuário. Ambientes inteligentes ajudam a otimizar recursos como energia e tempo. Isso abre espaço para projetos com foco em ESG (ambiental, social e governança), cada vez mais valorizados pelo mercado. Com o avanço dos modelos de linguagem e ação (LLM e LAM), o campo está em constante expansão. Especializar-se agora significa crescer com as tecnologias mais promissoras da próxima década. Conclusão A inteligência invisível ambiental representa uma transformação concreta na forma como vivemos, trabalhamos e interagimos com os espaços. Para quem já atua com TI, ou deseja se posicionar nesse mercado em expansão, dominar esse conceito e suas aplicações práticas é um passo essencial. Na ESR, acreditamos que profissionais atualizados são os protagonistas das grandes mudanças. Por isso, nossos cursos unem teoria e prática para preparar você para os desafios e as oportunidades da nova era da computação ambiental. Explore agora os cursos da ESR e comece a construir soluções que vão além da automação, com inteligência e impacto real.
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Temas DiversosA inteligência invisível ambiental tem despontado como um dos principais termos de pesquisa nos buscadores online. Isso pode ser explicado uma vez que o conceito define o novo paradigma para o mercado moderno, otimizando a percepção de produto das organizações, o relacionamento com o cliente e as formas de interação com os espaços. Em linhas gerais, a também chamada “inteligência invisível do ambiente” pode ser definida como a integração imperceptível de dispositivos inteligentes (guiados pela Internet das Coisas – IoT) e sistemas de automação (IA). O objetivo dessa tecnologia abrange diferentes frentes: oferecer respostas às necessidades dos usuários sem interação direta ou visível, criando experiências fluidas – seja no varejo, seja em outros ramos; fazer com que o ambiente responda automaticamente às ações dos profissionais, funcionando como uma memória de preferências e comportamentos, sem que os dispositivos sejam percebidos ou manipulados, entre outras aplicações. Trata-se, portanto, de uma redesignação do conceito de ambiente inteligente, que pode ser aplicado tanto para indústrias, área da saúde e bem-estar como para o mercado em geral. Neste artigo, você vai compreender como a TI está associada à inteligência invisível ambiental e quais são as oportunidades de atuação nesse campo. O que é inteligência invisível ambiental? Como dissemos anteriormente, a inteligência invisível ambiental promove a integração de sistemas de inteligência artificial (IA) e dispositivos inteligentes, sempre de forma transparente, fluida e sutil. Para que isso dê certo na prática, os sensores, os algoritmos de IA e o machine learning estão sempre decodificando e compreendendo padrões de uso e preferências dos usuários em relação ao ambiente. Depois disso, a tecnologia é capaz de estabelecer comandos para transformar a experiência do espaço, alterando iluminação e temperatura, além de outros ajustes proativos, a fim de alcançar um ambiente confortável, produtivo e personalizado. Diferentemente da automação de ambientes simples, a qual é limitada a sistemas de controle de temperatura e iluminação básicos, a inteligência invisível ambiental evolui com a inteligência artificial e, cada vez mais, pode oferecer respostas complexas para as demandas dos usuários. Para se ter uma ideia, um relatório do IDC estima que os investimentos em IA crescerão 27% ao ano até atingir um mercado de US$ 423 bilhões em 2027. Nesse valor está incluída a transição do Large Language Model (LLM) para o Large Action Model (LAM), além da ampliação dos AI Agents, que aprendem com os usuários, interpretam movimentos e gestos e são capazes, inclusive, de antecipar necessidades. Assim, com base nessa hiperconexão e no avanço da ferramenta, os ambientes não só são mais inteligentes, como, de fato, interagem imperceptivelmente e a todo tempo com o usuário. Esse tipo de resposta em tempo real, baseada em dados contextuais e preditivos, é o que diferencia a inteligência invisível de soluções tradicionais de automação. Estamos falando de um cenário em que o ambiente entende quem está presente, reconhece padrões de comportamento e age com autonomia. Tudo isso sem comandos diretos ou a necessidade de interfaces visíveis. A informação está em segundo plano, mas com um impacto imediato. Luzes que se ajustam conforme a concentração da equipe cai, sistemas que reduzem ruídos ao identificar sinais de estresse ou salas que se preparam automaticamente para uma videoconferência com base no calendário integrado. Esses exemplos não são mais projeções futuristas. São implementações possíveis graças à evolução dos sensores ambientais, da computação pervasiva e da IA contextual. É a computação deixando de ser uma ferramenta para se tornar uma camada invisível da realidade. Para quem atua ou pretende atuar com tecnologia, entender esse movimento é crucial: a TI não é um suporte simples, mas uma inteligência estratégica aplicada ao cotidiano. A inteligência invisível ambiental, portanto, representa uma nova fronteira de atuação para profissionais de tecnologia da informação, especialmente para quem domina dados, segurança, desenvolvimento de soluções IoT, arquitetura de software e sistemas autônomos. O foco sai do dispositivo e se volta diretamente para o ecossistema: como fazer com que diferentes tecnologias conversem entre si para entregar uma experiência sutil, responsiva e eficiente, nos mais diferentes ramos de negócio? Como a TI se conecta ao conceito de inteligência invisível ambiental? A tecnologia da informação está no centro do desenvolvimento da inteligência invisível ambiental. Para que os ambientes se tornem responsivos e intuitivos são necessários: um ecossistema robusto de dados, a integração de sistemas e a capacidade computacional. Nesse cenário, mais do que fornecer infraestrutura, a TI viabiliza a coleta, o processamento e a interpretação contínua de dados sem que o usuário sequer perceba essas ações. São os profissionais de TI que constroem os caminhos para que sensores, câmeras, redes IoT e algoritmos de IA conversem entre si em tempo real, garantindo que as decisões do ambiente sejam baseadas em contexto, histórico e comportamento. Além disso, a TI é responsável por garantir a segurança dessa operação. Afinal, um ambiente que aprende com o usuário precisa estar amparado por boas práticas de governança, privacidade de dados e protocolos de cibersegurança. Há uma demanda por otimização da confiança, estabilidade e ética no uso das informações coletadas, bem como uma preocupação com a cibersegurança, uma vez que dispositivos inteligentes também aumentam a superfície de ataque e eventos maliciosos. Outro ponto fundamental nesse campo é o papel dos profissionais da área no desenvolvimento e na manutenção de soluções escaláveis. Conforme os ambientes inteligentes se tornam mais complexos, cresce também a necessidade de arquiteturas modulares, APIs eficientes e integração com diferentes plataformas e dispositivos. É nesse contexto que surgem oportunidades concretas: desde a programação de sistemas embarcados até o design de experiências sensoriais e contextuais, passando por engenharia de dados, cloud computing, edge computing e segurança da informação ao desenvolvimento de agentes autônomos. A TI reativa cede lugar a uma área protagonista na construção de experiências imersivas e automatizadas. Ou seja, quem domina a tecnologia está diante de uma fronteira rica em inovação e com alta demanda. Entender os fundamentos da inteligência invisível ambiental, somados a um olhar estratégico sobre a aplicação das ferramentas, pode ser o diferencial competitivo para profissionais e empresas que querem liderar essa transformação. Conheça os cursos da ESR e transforme a sua carreira em 2026 Vantagens de se especializar em inteligência invisível ambiental Com a rápida adoção de tecnologias inteligentes em empresas, cidades e residências, cresce a necessidade de profissionais que dominem sistemas IoT, IA e integração de dados em tempo real. A inteligência invisível pode ser aplicada em áreas como saúde, varejo, indústria, logística, educação e segurança. Isso amplia o leque de atuação e permite transitar entre projetos diversos. Enquanto muitos profissionais ainda focam na automação tradicional, quem entende inteligência ambiental já sai na frente com soluções mais sofisticadas, escaláveis e integradas. Especializar-se nessa área permite atuar diretamente na criação de experiências inovadoras, contribuindo para uma transformação digital mais centrada no comportamento e no bem-estar do usuário. Ambientes inteligentes ajudam a otimizar recursos como energia e tempo. Isso abre espaço para projetos com foco em ESG (ambiental, social e governança), cada vez mais valorizados pelo mercado. Com o avanço dos modelos de linguagem e ação (LLM e LAM), o campo está em constante expansão. Especializar-se agora significa crescer com as tecnologias mais promissoras da próxima década. Conclusão A inteligência invisível ambiental representa uma transformação concreta na forma como vivemos, trabalhamos e interagimos com os espaços. Para quem já atua com TI, ou deseja se posicionar nesse mercado em expansão, dominar esse conceito e suas aplicações práticas é um passo essencial. Na ESR, acreditamos que profissionais atualizados são os protagonistas das grandes mudanças. Por isso, nossos cursos unem teoria e prática para preparar você para os desafios e as oportunidades da nova era da computação ambiental. Explore agora os cursos da ESR e comece a construir soluções que vão além da automação, com inteligência e impacto real.
04/12/2025 -
Inteligência ArtificialUma infraestrutura de TI para a IA generativa demanda, sobretudo, alta capacidade de processamento (GPUs ou TPUs), redes de baixa latência, armazenamento escalável e sistemas de governança de dados robustos. Sem esse conjunto técnico, modelos generativos podem não alcançar desempenho em escala, o que inviabiliza projetos que exigem treinamento intensivo, inferência em tempo real e conformidade com legislações como a LGPD. Para dimensionar a urgência desta pauta no mundo corporativo, basta observar o mercado: os investimentos globais em data centers cresceram 51 % em 2024, atingindo US$ 455 bilhões, segundo o Dell’Oro Group. Tal crescimento reflete a corrida de empresas e governos para expandir sua capacidade computacional diante da escalada da IA. Data centers estão sendo redesenhados com clusters de GPUs, sistemas de refrigeração avançados e arquiteturas híbridas porque a demanda da IA generativa pressiona diretamente os limites da infraestrutura tradicional. “Os 10 maiores hiperescaladores foram responsáveis por mais da metade do CapEx global de data centers em 2024, impulsionado em grande parte por maiores investimentos em infraestrutura de IA”, afirma Baron Fung, diretor sênior de pesquisa do Dell’Oro Group Já no setor específico da IA generativa, o mercado global está avaliado em cerca de US$ 44,9 bilhões em 2025, um salto de 54,7 % em três anos, conforme dados da Statista. Essas movimentações indicam que a infraestrutura será o gargalo mais decisivo para a adoção plena de IA, e não apenas os algoritmos. Mas não basta investir: é preciso investir bem. Substituir equipamentos por versões “modernas” sem considerar arquitetura, latência, segurança, compliance e escalabilidade é desperdiçar capital. Este artigo entrega um guia prático e técnico para gestores B2B entenderem o que realmente envolve preparar a infraestrutura de TI para IA generativa. Ou seja, quais componentes são indispensáveis, quais decisões estratégicas tomar e como evitar erros clássicos. O que você vai encontrar neste conteúdo: Leia também: IA Agente: como funcionam os sistemas autônomos para decisões complexas? Por que pensar em uma infraestrutura de TI para IA generativa? Projetos de IA generativa não rodam em infraestruturas tradicionais sem comprometer, em algum grau, o desempenho e segurança. Esses modelos trabalham com bilhões de parâmetros e precisam processar dados multimodais (texto, imagem, áudio e vídeo) em tempo real. Nesse contexto, o primeiro ponto crítico é o processamento massivo. GPUs e TPUs* modernas são indispensáveis para treinar e operar modelos. Segundo a NVIDIA, a demanda por chips de IA (nova geração de GPUs, projetada para lidar com grandes volumes de dados e tarefas muito complexas essenciais para tecnologias de IA, como o ChatGPT e o Copilot) tem crescido de forma acelerada. Segundo a empresa, gigantes como Meta, Microsoft e OpenAI na fila para adquirir o Blackwell (produto da marca), que custa entre US$ 30.000 e US$ 40.000 cada unidade. Ou seja, organizações que não se anteciparem podem enfrentar gargalos severos de disponibilidade e custo. *Tome nota – Processadores Especializados para IAExistem processadores especializados com funções distintas que impulsionam a Inteligência Artificial: as GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) e as TPUs (Unidades de Processamento Tensor). As GPUs foram inicialmente projetadas para gráficos, mas sua principal força reside na aceleração de cálculos paralelos, o que as tornou perfeitamente adaptadas para a IA devido à sua capacidade de processar dados em massa e simultaneamente. Já as TPUs são circuitos integrados (ASICs) personalizados do Google, construídos especificamente para otimizar as operações de machine learning e IA, oferecendo uma eficiência superior, especialmente no treinamento em larga escala de redes neurais, por serem dedicadas desde o início à manipulação eficiente de tensores. O segundo é o armazenamento escalável. Treinamentos e inferências geram volumes grandes de dados. Estruturas tradicionais de storage, baseadas em discos rígidos, tendem a não suportar a velocidade nem a escalabilidade necessárias. É por isso que arquiteturas de object storage distribuído e data lakes se tornaram padrão em projetos corporativos. O terceiro é a latência ultrabaixa. Aplicações como assistentes virtuais ou sistemas de suporte a decisões em saúde pública são impactados negativamente com atrasos de segundos. Redes de alta performance, edge computing e arquiteturas híbridas são fundamentais para garantir experiência de usuário consistente. Por fim, está a questão da segurança e governança de dados. Modelos generativos podem manipular dados sensíveis, e falhas nesse processo geram riscos regulatórios e reputacionais. Organizações precisam adotar políticas rígidas de compliance, auditoria contínua e controles de acesso granulares para atender legislações como a LGPD. Elementos críticos de uma infraestrutura sólida para IA generativa Abaixo, uma tabela que resume os componentes centrais da infraestrutura: Elementos O que é Por que é essencial para IA generativa? Processamento (GPU/TPU/ASIC) Unidades especializadas para cálculos complexos. GPUs (placas gráficas) são mais comuns, TPUs (Tensor Processing Units, do Google) foram criadas para IA, e ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) são chips feitos sob medida para determinadas funções. Modelos de IA generativa precisam processar bilhões de parâmetros em paralelo. Sem esse poder de cálculo, o treinamento e a execução ficam lentos ou inviáveis. Armazenamento (Data Lakes, Object Storage) Soluções de guarda de dados em grande escala. “Data lake” é um repositório que armazena dados de diferentes formatos (texto, imagem, áudio), e “object storage” é uma forma moderna e distribuída de guardar informações. A IA generativa consome e gera grandes volumes de dados. É preciso armazenar com segurança, de forma escalável, garantindo também compliance com normas como a LGPD. Redes e conectividade Estruturas que ligam servidores, nuvem e usuários. Inclui banda larga de alta velocidade, fibra ótica, edge computing (processamento na “borda”) e baixa latência. Para aplicações em tempo real, como chatbots ou diagnósticos médicos, qualquer atraso (latência) compromete a experiência do usuário e a confiabilidade do sistema. Governança de dados Conjunto de práticas para gerenciar dados com segurança e ética. Inclui criptografia, controle de acessos, trilhas de auditoria e conformidade legal. Modelos de IA podem manipular informações pessoais ou sensíveis. Sem governança, há riscos de vazamento, uso indevido e penalidades regulatórias. Escalabilidade (Nuvem híbrida, GPUaaS, containers) Capacidade de crescer sob demanda. Nuvem híbrida combina infraestrutura local e nuvem pública; GPUaaS (GPU as a Service) é o aluguel de GPUs; containers permitem dividir sistemas em módulos independentes. A demanda da IA varia muito: treinar um modelo exige muito mais recursos que apenas usá-lo. A escalabilidade garante que a empresa não desperdice capital nem fique limitada quando precisar expandir. Cada um desses elementos é interdependente. Não adianta investir em GPUs de ponta sem redes robustas ou políticas de governança adequadas. Estratégias práticas para modernizar sua infraestrutura Modernizar a infraestrutura de TI para IA generativa não significa apenas trocar hardware, mas redesenhar processos tecnológicos e organizacionais. Mapear gargalos de desempenho, custos de energia, capacidade de rede e nível atual de compliance. Isso evita investimentos descoordenados. Ela permite usar recursos locais para dados sensíveis, enquanto demandas elásticas (como treinamento de novos modelos) podem ser direcionadas para a nuvem pública. Assim, equilibra-se flexibilidade com segurança. Esse modelo elimina a necessidade de imobilizar capital em clusters próprios, reduzindo riscos de obsolescência tecnológica. Segundo a Gartner, até 2026, mais de 80% das empresas terão usado interfaces de programação de aplicativos (APIs) ou modelos de inteligência artificial generativa (GenAI) e/ou implantado aplicativos habilitados para GenAI em ambientes de produção, um aumento de menos de 5% em 2023. “A IA generativa se tornou uma prioridade máxima para a alta gerência e gerou uma tremenda inovação em novas ferramentas que vão além dos modelos básicos”, disse Arun Chandrasekaran , Vice-Presidente Analista Distinto da Gartner. Esse design modular permite escalar componentes específicos sem comprometer o sistema inteiro, além de facilitar integrações com legados. Equipes precisam dominar práticas de MLOps, DevOps e governança de dados, garantindo que a infraestrutura evolua de forma sustentável e segura. Leia também: O que é arquitetura de microsserviços e quais são seus principais benefícios? É possível ter infraestrutura para IA generativa em empresas comuns? Apesar da complexidade técnica, a IA generativa não é privilégio de big techs. Empresas de médio porte já estão aplicando soluções viáveis e escaláveis. Uma alternativa comum para esse objetivo compreende iniciar com projetos de menor carga computacional, como geração de relatórios automatizados ou chatbots internos. Com isso, a organização pode colher resultados tangíveis e justificar investimentos progressivos. A contratação de serviços gerenciados em nuvem também democratiza o acesso. Plataformas como AWS, Azure e GCP oferecem pacotes específicos para IA generativa, com ferramentas pré-configuradas que reduzem barreiras de entrada. Além disso, o modelo de GPUaaS garante acesso à última geração de hardware sem comprometer o fluxo de caixa da empresa. Há um investimento compatível até com organizações que não dispõem de data centers próprios. Benefícios de investir em TI preparada para IA Os ganhos vão além da técnica: Como a ESR apoia organizações nesse processo A ESR atua como parceira estratégica para empresas que precisam capacitar suas equipes de TI antes ou durante a modernização da infraestrutura. Com cursos online, presenciais e trilhas de certificação, a instituição prepara profissionais para operar ambientes de alta complexidade, unindo aspectos técnicos (GPU, nuvem, governança de dados) e regulatórios (LGPD, auditorias, compliance). FAQ: dúvidas frequentes sobre infraestrutura de TI para IA generativa 1) IA generativa exige infraestrutura diferente da IA tradicional? Sim. Modelos generativos são muito maiores, demandando GPUs avançadas, storage massivo e redes de baixa latência. 2) Migrar para a nuvem é obrigatório? Não. A abordagem recomendada é híbrida: nuvem para escalabilidade, on-premises para dados sensíveis. 3) Quais riscos existem em não modernizar? Custos operacionais altos, falhas de desempenho, vazamentos de dados e descumprimento de normas regulatórias. 4) O que é GPUaaS? É o modelo de GPU como serviço, que permite alugar capacidade de processamento sob demanda. 5) Como a ESR pode apoiar? Com cursos, trilhas e consultoria educacional, preparando equipes para lidar com tecnologia, compliance e segurança. Leia também: Guia de inteligência artificial (IA) para otimizar sua rotina em TI
27/11/2025 -
Desenvolvimento de SistemasQual a importância de um checklist de deploy em TI no mercado moderno? Na prática, o deploy representa não só um comando de linha de código, mas o ponto de contato mais sensível entre o desenvolvimento (Dev) e a operação (Ops). Ou seja, trata-se da etapa que leva um novo software, funcionalidade ou serviço digital do ambiente de testes para o uso final pelo cliente. Em um mundo onde o tempo de atividade é crucial, a robustez do processo de deploy define a confiabilidade e a maturidade de um time de TI. Assim, nesse cenário competitivo, um processo de deploy despadronizado ou falho pode gerar downtime (tempo de inatividade), expor falhas de segurança e impactar a reputação e as finanças da organização. Para os gestores de TI, garantir que essa entrega seja segura e previsível é uma questão de governança e estratégia. A seguir, a Escola Superior de Redes (ESR) explica a relevância estratégica do deploy no dia a dia de TI e como estruturar uma visão de controle para reduzir a margem de erro. Leia também: Ferramentas de desenvolvimento web: o que utilizar na rotina de TI? Por que um checklist de deploy em TI não é “bobeira”? Em ecossistemas corporativos e governamentais (B2B e B2G), o deploy não é um evento isolado, mas, sim, um reflexo da saúde de toda a infraestrutura. Considerar o deploy como algo trivial é ignorar os riscos técnicos, operacionais e de negócio envolvidos. 1) Riscos de continuidade e custo elevado O deploy é o momento em que se materializa o risco de indisponibilidade. Falhas de TI podem custar caro, com uma média global de US$ 5.600 por minuto em perdas, segundo a Gartner. Em grandes corporações e órgãos públicos, o impacto de um sistema fora do ar pode comprometer serviços essenciais. O checklist de deploy é o instrumento que mitiga esses riscos, fortalecendo a confiança entre as áreas de negócio e a área técnica. 2) Governança e rastreabilidade A documentação do processo de deploy é fundamental para a governança. A prática padronizada cria uma cultura de rastreabilidade e controle sobre cada entrega. Isso é crucial em ambientes regulados, pois garante que a TI atue de forma mensurável e facilite auditorias e o cumprimento de normas como a ISO/IEC 27001. 3) Alinhamento à cultura DevOps O deploy é o cerne da cultura DevOps e das práticas de CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment). Integrar controle e documentação nesse ponto significa que a velocidade da entrega contínua não compromete a segurança ou a estabilidade do sistema. O checklist de deploy força esse alinhamento, elevando a capacidade de entrega e promovendo a melhoria contínua. Qual a visão macro de um checklist de deploy em TI? A estruturação de um checklist de deploy em TI deve ser lógica e dividida em fases, garantindo que a validação ocorra em cada momento crítico do ciclo. Essa abordagem garante que todos os aspectos (código, ambiente, segurança e monitoramento) sejam abordados. Com base nessas duas etapas, os riscos são reduzidos e a eficácia do controle aumenta quando o checklist de deploy é adaptado à tecnologia em questão. Um deploy de front-end tem desafios diferentes do de um back-end. Por isso, a estrutura do seu checklist deve incluir validações específicas para processos front-end, back-end ou full-stack. Conclusão Organizações que documentam e monitoram suas entregas conquistam previsibilidade e fortalecem a confiança. A Escola Superior de Redes (ESR) é referência nacional em capacitação técnica, ajudando empresas e órgãos a elevar sua maturidade operacional. Para que você e sua equipe possam aplicar essa visão de forma prática e técnica, a ESR desenvolveu um material rico com os templates prontos.
21/11/2025 -
Métodos Ágeis e InovaçãoEmpresas como Asana, Zoom e Dropbox adotam a abordagem de utilização de crescimento da organização focada no produto. Em linhas gerais, isso explica o que é PLG ou Product Led Growth (Crescimento Orientado pelo Produto). Trata-se de uma metodologia indispensável para empresas que desejam escalar suas operações de forma sustentável, representando uma mudança cultural e operacional do mercado moderno que alinha a organização inteira em torno do produto. Ou seja, o produto é enxergado como o motor central de aquisição, retenção e fidelização. Ao contrário de modelos tradicionais focados em vendas ou marketing, essa estratégia utiliza a própria experiência do produto para encantar o usuário, permitindo que ele tome a decisão de adoção e de compra de forma autônoma. Neste artigo, vamos aprofundar o conceito e seus diferenciais e dar o passo a passo para estruturar essa abordagem de crescimento na sua empresa e em áreas de TI. O que é PLG? Para entender como funciona uma empresa que usa a abordagem do foco no produto (PLG) e, por meio disso, orienta seu crescimento e escalabilidade do negócio, é necessário conhecer as outras três formas de alinhar estratégias de crescimento em uma organização. Normalmente, uma empresa tem a área de venda do produto como a sua verdadeira bússola. É o que se chama Sales Led Growth (SLG), metodologia por meio da qual a empresa foca sua operação na venda do produto, e não no produto em si. Nesse modelo de atuação, é o time de vendas quem lidera o crescimento da organização e é o responsável por encantar os clientes. Ou seja, os profissionais de vendas são os encarregados de distribuir o produto de uma empresa e falar sobre quais são as necessidades do cliente, além de destacar quanto do produto a organização precisa melhorar, vender e reestruturar. É uma abordagem que já foi e ainda é bastante utilizada, mas que tem perdido espaço com a digitalização e a migração do mercado para um contexto que depende do encantamento do cliente por aquilo que ele vê. Na abordagem Marketing Led Growth (MLG), por sua vez, em vez da equipe de vendas, é o time de marketing quem lidera a estratégia de crescimento. Já no terceiro tipo, o Tech Led Growth (TLG), a tecnologia é o ativo utilizado como líder de expansão da organização. Nesse modelo, a digitalização das funções do negócio apoia e orienta a estratégia de mercado dessa organização, o crescimento e a distribuição dos produtos. Resumo das principais estratégias de crescimento que moldam o mercado Sales Led Growth (SLG) Nesse modelo, a equipe de vendas atua como a principal bússola do negócio. O foco está na venda do produto, e não no produto em si. Os profissionais de vendas são responsáveis por liderar o crescimento da organização, distribuir o produto e identificar as necessidades dos clientes. Embora ainda seja utilizada, essa abordagem tem perdido relevância diante da digitalização e da importância crescente do encantamento do cliente. Marketing Led Growth (MLG) Aqui, o time de marketing se torna o epicentro da estratégia de expansão da empresa. A abordagem se baseia fundamentalmente na capacidade de gerar e qualificar um alto volume de leads por meio de ações de atração, em vez de depender da prospecção direta pela equipe de vendas. Tech Led Growth (TLG) A tecnologia não é apenas uma ferramenta de apoio, mas o principal ativo e motor de crescimento da organização. Essa abordagem se distingue por colocar a inovação tecnológica no centro da estratégia de mercado, com a digitalização de processos e o desenvolvimento de plataformas proprietárias para orientar a expansão e a distribuição dos produtos. O TLG utiliza a eficiência de sistemas automatizados, a análise de dados em larga escala e a construção de infraestruturas tecnológicas robustas para otimizar operações, reduzir custos e criar barreiras competitivas. Por fim, diferenciando-se de todas essas metodologias concentradas na empresa, o PLG possibilita o crescimento e a escala do negócio com base no foco integral na experiência do usuário sobre o produto. No dia a dia do mercado, é a necessidade do usuário que faz com que ele consuma um produto desejável, escalável e sustentável. O PLG se relaciona com esse universo à medida que orienta as estratégias da empresa para atender a essa equação. Dessa forma, no modelo PLG, todas as pessoas trabalham em prol do produto, o qual vai guiar os demais planos de ação da organização, e não mais o contrário. É o que houve, por exemplo, com os cases Blockbuster e Netflix. A primeira focava sua abordagem no processo de vendas, enquanto a última passou a direcionar seus esforços e melhorias de processo conforme a avaliação do produto. Você já sabe qual performou melhor, certo? Ratificando o potencial do Product Led Growth, estimativas gerais indicam que negócios liderados por serviços são avaliados em, no máximo, três vezes a receita. Em contrapartida, os negócios liderados por produtos são normalmente avaliados em dez vezes a receita da empresa. Outro ponto de destaque para a compreensão do que é PLG é que, nesse modelo, um dos grandes diferenciais é a otimização dos seus processos internos, ao mesmo tempo que há o fortalecimento das bases da empresa para eventos estratégicos de grande porte, como a abertura de capital (IPO)1. A disciplina e a transparência exigidas pelo PLG na estruturação de processos e na entrega de valor ao cliente criam um histórico sólido e atrativo para os investidores, facilitando a transição para o mercado de ações. Atualmente, essa é a abordagem que mais dá match com o perfil de consumidor atual. Isso porque, conforme uma recente pesquisa realizada pela PwC, “Global Consumer Insights Survey (GCIS)”, a maioria das decisões que envolvem compras é tomada antes que haja alguma comunicação com o time de vendas ou de tecnologia. De acordo com o relatório, 79% dos consumidores brasileiros pesquisam antes da decisão final de compra, dos quais 63% consultam avaliações de outros clientes e 65% usam aplicativos de varejistas para consultas e comparação de produtos e preços. Em outras palavras, o potencial de alcance das equipes internas pode não ser o mesmo que o potencial de alcance do produto. 1O termo IPO, ou Initial Public Offering (em português Oferta Pública Inicial), representa o momento em que uma empresa privada decide vender suas ações ao público pela primeira vez. ___________________________________ Leia também: ___________________________________ A relevância do PLG para as equipes de TI em ambientes B2B e B2G Embora o PLG seja frequentemente associado a startups e ao mercado B2C, o conhecimento sobre essa abordagem é um diferencial estratégico para profissionais de TI que atuam em empresas privadas (B2B) e órgãos públicos (B2G). A transição para um modelo PLG permite que a equipe de TI atue de forma mais estratégica. Em vez de focar apenas no suporte técnico ou na manutenção de sistemas legados, os profissionais passam a ser parceiros diretos na criação de soluções. Eles utilizam a telemetria do produto para entender o comportamento do usuário final, identificar pontos de fricção e propor melhorias que aumentem a adoção e a satisfação do cliente empresarial. Esse conhecimento eleva a área de TI de um centro de custo para um gerador de receita e fidelização. Em ambientes com foco no cidadão, o PLG pode ser adaptado para otimizar a entrega de serviços. A equipe de TI pode aplicar esse mindset para desenvolver plataformas e aplicativos governamentais mais intuitivos, fáceis de usar e eficientes. Ao focar a experiência do usuário-cidadão, o setor público pode reduzir custos de atendimento, aumentar a adesão a serviços digitais e construir uma relação de maior confiança e transparência. O conhecimento em PLG capacita a equipe a criar soluções que, por si sós, incentivam sua adoção e uso, superando barreiras de acesso e usabilidade. Em essência, a compreensão do PLG capacita as equipes de TI a liderar a inovação e a transformação digital em qualquer ambiente, seja ele voltado para o cliente final, para empresas ou para a sociedade. ___________________________________ Leia também: ___________________________________ Como estruturar o PLG em uma empresa? Para entender o que é PLG e implementar de fato essa abordagem de crescimento, é preciso checar vários pontos essenciais da operação da empresa: estratégia, cultura, ação comercial, cliente, operação e, claro, produto. Com essas informações em mãos, execute o passo a passo abaixo: _____________________________________ Conclusão Em resumo, o PLG, Product Led Growth, não trata apenas do produto. A abordagem abrange a empresa como um todo, observando a sua cultura, como fazer o cliente ter sucesso no uso desse produto, o entendimento sobre como a equipe de vendas interage com a equipe de marketing para tornar um produto escalável etc. É perceber o valor que será entregue, diferenciar a experiência, olhar para os dados e as métricas (internas e externas) e saber o que vale a pena manter e direcionar. É olhar para o que é tendência e fazer tudo isso funcionar, tanto para o negócio quanto para o cliente. Portanto, o PLG é uma abordagem de crescimento completa, que demanda conhecimento e envolvimento de todos os agentes da empresa, inclusive dos responsáveis pela condução da tecnologia. A Escola Superior de Redes (ESR) oferece cursos e trilhas de capacitação em tecnologia da informação que preparam profissionais para os desafios e as oportunidades do mercado. Explore nosso catálogo e garanta que você e sua equipe estejam à frente nessa jornada de inovação. ____________________________________________ FAQ: perguntas frequentes sobre Product Led Growth (PLG) 1) O que é Product Led Growth (PLG)? PLG é uma metodologia de crescimento que coloca a experiência do usuário com o produto no centro da estratégia de uma empresa. A ideia é que o produto, por si só, seja o principal motor de aquisição, retenção e fidelização de clientes. 2) Qual a diferença entre PLG e outras estratégias de crescimento? Diferentemente das abordagens Sales Led Growth (SLG), Marketing Led Growth (MLG) ou Tech Led Growth (TLG), o PLG foca integralmente a experiência do usuário para guiar a escala do negócio. Enquanto as outras metodologias se concentram em equipes ou tecnologias específicas, o PLG alinha toda a empresa em torno do produto. 3) Por que o PLG é tão valorizado no mercado? Negócios liderados por produtos são frequentemente avaliados em dez vezes a receita da empresa, enquanto negócios liderados por serviços são avaliados em, no máximo, três vezes a receita. Além disso, o PLG otimiza a estruturação de processos e fortalece a empresa para eventos estratégicos como um IPO. 4) O PLG é aplicável apenas a startups e empresas de tecnologia? Não. Embora seja popular em startups, o mindset do PLG é aplicável a qualquer setor. Em ambientes B2B, por exemplo, o PLG capacita equipes de TI para criarem soluções que geram valor diretamente para o cliente empresarial. No setor público (B2G), ele pode ser usado para desenvolver serviços digitais mais eficientes e centrados no cidadão. 5) Como as equipes de TI se beneficiam do conhecimento em PLG? Ao dominar o PLG, as equipes de TI deixam de ser vistas como centros de custo e passam a atuar como parceiras estratégicas na inovação e na criação de soluções. O conhecimento em PLG permite que esses profissionais utilizem dados de produto para identificar oportunidades, melhorar usabilidades e impulsionar a adoção de sistemas e plataformas. 6) Quais empresas utilizam o Product Led Growth? Grandes empresas de tecnologia, como Asana, Zoom e Dropbox, são exemplos de companhias que adotam a abordagem de crescimento PLG. 7) O que é IPO e como ele se relaciona com o PLG? IPO, ou Initial Public Offering, é o processo de abertura de capital de uma empresa privada, que passa a vender suas ações ao público pela primeira vez. A disciplina e a entrega de valor exigidas pelo PLG criam um histórico sólido e atrativo para investidores, facilitando a transição para o mercado de ações.
13/11/2025 -
Administração e Projeto de RedesEm tradução livre, Protocolo OSPF, ou Open Shortest Path First, significa “escolher o caminho mais curto primeiro”. Por isso, entender como ele funciona faz parte das premissas de quem se interessa pela área da tecnologia ou já é um profissional do mercado. Criado em 1988 pelo grupo de trabalho de Interior Gateway Protocol (IGPs), da Internet Engineering Task Force (IETF), essa tecnologia de roteamento surgiu como uma resposta às limitações do Routing Information Protocol (RIP), que apresentava baixo desempenho em ambientes complexos por causa da métrica simplificada de contagem de saltos e do limite de apenas 15 saltos. Ao contrário disso, o OSPF adota o modelo link-state, no qual cada roteador mantém uma base de dados com informações detalhadas sobre a topologia da rede e, por meio do algoritmo de Dijkstra, calcula de forma autônoma o melhor caminho para encaminhar pacotes IP. Na prática, o Protocolo OSPF não depende de informações simplistas, como a contagem de saltos. Em vez disso, considera o menor custo acumulado até o destino, calculado com base na largura de banda dos enlaces. Combinado com uma estrutura hierárquica em áreas, o protocolo seleciona as rotas mais eficientes e garante maior escalabilidade e resiliência da topologia. Essa abordagem permite que mudanças ou falhas em um segmento da rede tenham impacto limitado sobre o restante da infraestrutura. Essa robustez garante convergência rápida e alta escalabilidade, enquanto a aderência a um padrão aberto assegura a interoperabilidade entre equipamentos de diferentes fabricantes, algo crucial em redes corporativas, acadêmicas e governamentais. Por esses motivos, mesmo em 2025, quase quatro décadas após sua criação, o OSPF segue como um dos protocolos de roteamento mais utilizados em redes corporativas, tanto em ambientes de campus quanto em data centers, sendo considerado um verdadeiro “padrão de mercado”. Dessa forma, além de compreender sua origem, é essencial dominar seu funcionamento, sua lógica de organização em áreas e suas práticas de otimização, já que o protocolo continua como parte central das certificações de rede mais reconhecidas globalmente (como Cisco CCNP, CompTIA Network+, Aruba (ACSP) e Juniper JNCIP). A seguir, você vai compreender um pouco mais sobre esse conceito e sobre como ele ocorre no dia a dia de TI. Trata-se de um verdadeiro GUIA sobre o assunto. 1) O que é o Protocolo OSPF? Como dissemos anteriormente, o OSPF é um protocolo de roteamento dinâmico. De forma geral, podemos compará-lo com um GPS que observa quais são as rotas possíveis para se chegar a determinado destino, optando por aquela que será concluída em menor tempo ou sem trânsito. Em outras palavras, o Protocolo OSPF descobre a topologia da rede, identifica os enlaces disponíveis e seleciona as rotas de menor custo com base na largura de banda de cada conexão, usando, tradicionalmente, a seguinte fórmula (em equipamentos Cisco): Custo = 100 Mbps / Largura de banda do enlace (em Mbps) Isso significa que quanto maior for a largura de banda, menor será o custo do enlace e, portanto, ele será o preferido para o tráfego IP. Entretanto, nas redes corporativas atuais, em que são comuns enlaces de alta capacidade, como 10 Gbps, 40 Gbps e 100 Gbps, o valor de referência padrão (100 Mbps) deve ser alterado, na configuração dos roteadores, de modo a representar adequadamente a capacidade real da rede e manter a proporcionalidade dos custos entre os enlaces. O protocolo OSPF consegue, assim, analisar, interpretar e registrar dados dos roteadores para, posteriormente, escolher o melhor caminho para entregar os pacotes IP. Trata-se, portanto, de uma tecnologia que atualiza dinamicamente a tabela de rotas, ou seja, realiza o roteamento dinâmico cujos protocolos podem ser divididos em: Nesse cenário, é importante observar que o EIGRP é considerado um protocolo híbrido, pois, apesar de utilizar fundamentalmente vetores de distância, incorpora mecanismos que aumentam a eficiência e a confiabilidade do roteamento. Dessa forma, aproxima-se, conceitualmente, dos protocolos Link-state. Tal abordagem evidencia a tendência de evolução dos protocolos de roteamento em direção a métodos mais precisos, como os empregados pelo OSPF. Essa diferença é crucial, pois enquanto um protocolo de vetor de distância pode tomar decisões simplistas, o OSPF avalia toda a topologia para garantir desempenho, estabilidade e eficiência. ________________________________________________ Veja também: Mecanismos de segurança em protocolos de roteamento IP: afinal, quais são?________________________________________________ Como funciona o protocolo OSPF? O funcionamento do protocolo OSPF está diretamente ligado ao algoritmo de Dijkstra, desenvolvido pelo cientista Edsger Dijkstra. Esse algoritmo é responsável por calcular a árvore Shortest Path First (SPF), estrutura que permite determinar a rota mais eficiente dentro de uma rede. Em um ambiente OSPF, cada roteador participante mantém uma base de dados da topologia, que é chamada Link-State Database (LSDB). A LSDB é frequentemente alimentada por informações recebidas dos demais roteadores, por meio de mensagens descentralizadas, como Hello, Database Description (DBD), (Link State Request (LSR), Link State Update (LSU), Link State Acknowledgment (LSAck) e Link State Advertisement (LSA). Essas mensagens asseguram que todos os roteadores tenham uma visão consistente da topologia atual, evitando rotas incorretas e desatualizadas, além de garantir uma topologia livre de loops. Na prática, isso significa que o roteador OSPF não depende de instruções externas para decidir por quais enlaces de dados encaminhar o tráfego IP. Ele observa a rede como um todo, identifica os enlaces disponíveis e calcula, de forma autônoma, o caminho de menor custo. Esse custo não se refere à distância física ou ao número de saltos entre roteadores, mas à largura de banda dos links de dados existentes na topologia, como destacado anteriormente, resultando em decisões mais eficientes do que aquelas obtidas com protocolos do tipo vetor de distância, como o RIP. Outro ponto fundamental é que cada roteador, em um ambiente OSPF, deverá possuir uma identificação, denominada RouterID. Essa identificação – normalmente no formato de um endereço IPv4 – pode ser fornecida manualmente ou definida automaticamente pelo maior endereço IP ativo em uma interface loopback. Na ausência de interfaces loopback, o maior endereço IP ativo será obtido em qualquer interface física. Cabe observar que se o endereço IP selecionado for atualizado, para que o RouterID seja alterado, é necessário reiniciar o roteador. Em outras palavras, o Router ID, o maior IP entre as interfaces ativas no momento da inicialização do processo OSPF, não muda automaticamente se o IP for alterado depois. Por fim, a escalabilidade do Protocolo OSPF é reforçada pelo conceito de áreas OSPF. Em vez de tratar toda a topologia de maneira plana, a rede pode ser dividida em áreas hierárquicas, cada uma resumindo rotas locais para reduzir o processamento e o tráfego de atualização. Cabe destacar que em toda configuração OSPF, torna-se necessário definir o que conhecemos como Área 0 (Backbone), e todas as demais áreas devem se conectar à Área 0 diretamente ou por meio de roteadores de borda de área (ABR). Existem também variações de áreas com funcionalidades específicas, como: Esse modelo hierárquico aumenta o desempenho e torna o protocolo aplicável a redes corporativas de grande porte, assegurando eficiência mesmo em cenários de alta complexidade. Em resumo, o protocolo OSPF alia inteligência algorítmica, padronização e organização hierárquica para entregar rotas rápidas, estáveis e escaláveis, consolidando-se como uma das soluções mais robustas de roteamento dinâmico disponíveis até hoje. Entenda visualmente o funcionamento do Protocolo OSPF Etapa 1: Construção da base da topologiaCada roteador coleta informações dos enlaces da rede.Essas informações são armazenadas em uma Link-State Database (LSDB). Etapa 2: Troca de mensagens entre roteadoresOs roteadores sincronizam a base trocando LSAs por meio de mensagens LSU.Hello → Descoberta de vizinhos.DBD (Database Description) → Resumo da base de dados.LSR (Link State Request) → Pedido de informações faltantes.LSU (Link State Update) → Atualização com detalhes completos.LSAck (Acknowledgment) → Confirmação de recebimento. Etapa 3: Execução do algoritmo DijkstraO Protocolo OSPF aplica o algoritmo Shortest Path First (SPF).Uma árvore de menor custo é construída.Cada nó (roteador) calcula sua própria tabela de roteamento IP. Etapa 4: Escolha da rota mais eficienteCritério considerado: •Custo do enlace (largura de banda/tempo).•O tráfego IP segue pelo caminho de menor custo. Etapa 5: Estruturação em áreas OSPF A rede é dividida em áreas hierárquicas.Isso reduz o tráfego de atualização e melhora a escalabilidade.O backbone (Área 0) conecta todas as demais áreas.Resultado final:Rotas mais rápidas e confiáveis.Convergência rápida.Eficiência em redes de grande porte. 2) Comparando protocolos de roteamento: RIP, OSPF, EIGRP e BGP Antes de entender por que o Protocolo OSPF ainda se mantém tão atual, vale compará-lo com outros protocolos de roteamento amplamente utilizados. Essa comparação ajuda a visualizar em quais cenários cada tecnologia se destaca e quando o protocolo OSPF é mais vantajoso. Protocolo Uso pelo sistema autônomo (AS) Tipo Métrica principal Vantagens Limitações Uso típico RIP Interior Gateway Protocol Vetor de distância Número de saltos (máx. 15) Simples de configurar, fácil aprendizado Escalabilidade muito baixa, convergência lenta Redes pequenas e legadas OSPF Interior Gateway Protocol Link-state (padrão aberto) Custo baseado em largura de banda Escalável, convergência rápida, interoperável entre fabricantes Exige maior conhecimento técnico para configuração Backbones, data centers e redes corporativas EIGRP Interior Gateway Protocol Híbrido (vetor avançado) Largura de banda, atraso, confiabilidade Convergência rápida, eficiente em ambientes Cisco Proprietário (menos compatibilidade entre fabricantes) Redes Cisco-only BGP Exterior Gateway Protocol Path-vector Atributos de caminho e políticas Escalabilidade global, controle de políticas complexas Alta complexidade, não é ideal como IGP interno Roteamento entre sistemas autônomos (provedores, Internet) ________________________________________________ Veja também: Protocolo OSPF vs. BGP: 10 principais diferenças dos modelos de roteamento________________________________________________ 3) O protocolo OSPF ainda é atual? Embora criado há mais de 35 anos, o protocolo OSPF permanece relevante, conforme demonstrado pela tabela anterior. Sua arquitetura robusta e adaptável garante que ele continue sendo a preferência de redes de grande escala em 2025. Além disso, a constante evolução do protocolo, com a adição de recursos como a otimização para IPv6 (OSPFv3) e melhorias na engenharia de tráfego, o mantém na vanguarda do roteamento dinâmico. Há na tecnologia uma capacidade de lidar com a complexidade das redes corporativas e de data centers que, somada a um padrão aberto, faz com que o Protocolo OSPF seja uma tecnologia duradoura. 4) O valor do Protocolo OSPF para empresas Para gestores e líderes de negócios, a otimização da infraestrutura de TI é uma prioridade. Nesse cenário, o protocolo OSPF se destaca como um ativo estratégico, garantindo que o tráfego IP das empresas siga sempre o caminho mais eficiente, melhorando o desempenho de aplicações, reduzindo a latência e assegurando a resiliência da rede. A adoção do Protocolo OSPF se traduz em um ambiente de TI mais ágil e confiável, capaz de suportar o crescimento do negócio sem a necessidade de investimentos contínuos em infraestrutura. No mais, a flexibilidade para trabalhar com equipamentos de diferentes fabricantes oferece maior poder de negociação e reduz a dependência de um único fornecedor, gerando economia a longo prazo. Treinar a equipe para atuar com essa abordagem pode ser um grande diferencial para qualquer organização. _______________________________________ Quer saber mais sobre como funciona o protocolo OSPF, seus benefícios, como aplicá-lo na prática e gerar novas oportunidades de emprego e negócios? No curso da ESR“OSPF Avançado (EaD)”, o aluno terá 04 encontros online para descobrir esse universo e também alternativas para trabalhar com a engenharia de tráfego, mostrando como mudar as métricas e forçar o roteamento por caminhos otimizados. No treinamento, são apresentadas também técnicas para controlar a redistribuição de prefixos utilizando mapas de rota (ou route-maps) e sugestões de boas práticas e metodologia para resolução de problemas. Faça a sua inscrição aqui! Ah, curte tecnologia ou é profissional da área? Compartilhe o conteúdo com alguém e, logo depois, siga conosco por este universo:
07/11/2025 -
Computação em NuvemNo mercado moderno, além de títulos técnicos, as certificações em Cloud Computing representam ativos estratégicos de negócio. À medida que a computação em nuvem se consolida como base das operações digitais, as organizações reconhecem o certificado como um diferencial competitivo direto, tanto em eficiência operacional quanto em inovação. Nesse sentido, o domínio das principais plataformas (AWS, Azure, Google Cloud) se torna um critério determinante para manter a infraestrutura ágil, segura e escalável, e as certificações são as principais alternativas para comprovar o conhecimento de tais ferramentas. De acordo com o relatório divulgado pela consultoria MarketsandMarkets, o setor global de Cloud Computing deve saltar de US$ 1,29 trilhão, em 2025, para US$ 2,28 trilhões até 2030, impulsionados pelo uso crescente de IA, edge computing e modelos as a service. Esse avanço evidencia que a transformação digital não depende apenas de tecnologia, mas de equipes qualificadas para operar e otimizar os ambientes em nuvem. Em paralelo, diversos estudos mostram que profissionais certificados ganham mais do que colegas sem certificação, o que é um claro reflexo do valor percebido pelas empresas. Para gestores de TI, o contexto é claro: a certificação não está mais no campo do reconhecimento individual, mas, sim, da consolidação de uma cultura técnica sólida. Equipes certificadas entregam projetos com mais segurança, reduzem o retrabalho e seguem práticas alinhadas às melhores metodologias de governança, automação e segurança da informação. Em empresas públicas ou privadas, isso significa previsibilidade e credibilidade, dois pilares cada vez mais exigidos em auditorias e contratações em tecnologia. Leia também: 8 etapas para implementar uma estratégia eficaz de computação em nuvem Por que certificações funcionam como indicadores de performance em TI? Um dos maiores desafios dos gestores de TI é traduzir a performance técnica em indicadores de negócio. É nesse ponto que as certificações Cloud ganham relevância como instrumentos de mensuração de maturidade e desempenho. Elas permitem visualizar, de forma objetiva, o nível de competência do time, o domínio sobre tecnologias críticas e o retorno sobre o investimento em capacitação. Assim, de forma semelhante aos KPIs, as certificações funcionam como “termômetros de valor”. Elas mostram a evolução do time e permitem estabelecer metas concretas, como o percentual de colaboradores certificados em determinado período ou a progressão média em níveis (Foundational, Associate, Professional). Esse acompanhamento contínuo ajuda a identificar gargalos de aprendizado e a ajustar estratégias de treinamento. Além disso, empresas que utilizam certificações como parte de sua governança de TI têm mais facilidade para justificar orçamentos e mensurar o ROI. O impacto não é só no desempenho técnico, mas também na redução de incidentes, na velocidade de implementação de novas soluções e na consistência das entregas. Para o gestor, isso significa alinhar a capacitação à performance, e não apenas cumprir uma agenda de cursos. Leia também: Computação em nuvem: a tecnologia indispensável para empresas programadas para o futuro Como planejar certificações Cloud de forma estratégica Organizar a jornada de certificações Cloud é um exercício de planejamento organizacional. A primeira etapa consiste em mapear o perfil da equipe, compreendendo quais funções são críticas, e descobrir em quais pontos estão os maiores gaps de competência e quais metas corporativas exigem domínio técnico em nuvem. Por exemplo, se o objetivo é migrar workloads legados para AWS, é natural priorizar certificações como Solutions Architect. A segunda etapa é selecionar certificações com o ROI claro. Ou seja, identificar quais credenciais trazem benefícios diretos para o negócio, seja em redução de custos de infraestrutura, seja em ganho de eficiência. Certificações como AWS Cloud Practitioner, Microsoft Certified: Azure Administrator Associate e Google Cloud Professional Architect são marcos reconhecidos de proficiência e costumam oferecer retorno rápido sobre o investimento. Por fim, é essencial estruturar um roadmap de capacitação baseado em prioridades e estágios de maturidade. Abaixo, um exemplo de tabela comparativa que ajuda gestores a identificar o foco ideal de cada tipo de certificação: Nível de certificação Objetivo principal Público-alvo Retorno esperado Fundamental/Foundational Introduzir conceitos básicos de Cloud e arquitetura Iniciantes e profissionais em transição Entendimento geral e alinhamento conceitual Associate/Intermediário Operar e administrar ambientes em nuvem Analistas e técnicos de infraestrutura Ganho de eficiência operacional e de padronização Professional/Avançado Projetar e otimizar soluções complexas em larga escala Engenheiros e arquitetos de sistemas Redução de custos, alta performance e governança sólida Specialty/Especialista Focar em áreas específicas (Segurança, DevOps, Machine Learning) Profissionais seniores Inovação e diferenciação técnica Esses níveis servem como referência para montar trilhas de capacitação graduais, permitindo medir progressos e justificar investimentos. O e-book Guia completo de certificações Cloud para TI traz essa estrutura expandida, com 12 certificações detalhadas e sugestões de roadmap para diferentes portes de organização.Baixe o e-book gratuitamente e descubra as certificações Cloud que podem transformar o desempenho da sua equipe. h2 Os principais benefícios de investir em certificações Cloud Adotar uma política estruturada de certificações Cloud gera impactos diretos e mensuráveis tanto para a equipe quanto para o negócio. Entre os principais benefícios estão: 1. Padronização técnica Profissionais certificados seguem metodologias consistentes, o que reduz falhas e retrabalho. 2. Aumento da eficiência operacional Maior domínio das ferramentas gera ganhos de produtividade, com a tendência de tomar decisões de arquitetura mais rápidas e seguras. 3. Segurança fortalecida Certificações atualizadas em segurança Cloud ajudam a mitigar riscos de compliance. 4. Retenção de talentos Profissionais que percebem investimento em seu crescimento têm maior engajamento e permanecem mais tempo na empresa. 5. Nivelamento e linguagem comum As certificações (especialmente as fundamentais e de associados) criam uma linha de base de conhecimento. 6. Adoção das melhores práticas Os provedores de nuvem baseiam suas certificações em seus “well-architected frameworks”. Isso significa que o time não aprende apenas a usar um serviço, mas a usá-lo da forma correta. 7. Validação e credibilidade A certificação é uma validação formal de que o profissional detém aquele conhecimento. Isso aumenta a credibilidade do time de TI perante outras áreas de negócio. 8. Apoio à inovação Equipes capacitadas testam novas soluções com confiança e aplicam IA, automação e DevOps com menos resistência. Esses ganhos constroem uma espiral positiva, tendo em vista que quanto mais o time se qualifica, mais a empresa cresce de forma sustentável. Erros comuns ao implementar certificações em equipes de TI Mesmo com boas intenções, muitas organizações tropeçam na execução de programas de certificação. Um dos erros mais recorrentes é a falta de alinhamento estratégico. Em outras palavras, investir em formações que não dialogam com os objetivos da empresa. Essa prática resulta em profissionais certificados em tecnologias que não fazem parte da arquitetura corporativa ou em treinamentos duplicados que não agregam valor real. Outro equívoco comum é focar apenas em certificações populares, sem considerar o contexto técnico da operação. Uma empresa que trabalha majoritariamente com Azure, por exemplo, não se beneficia ao direcionar recursos para certificações AWS apenas pela “fama” da provedora. O mesmo vale para times que não revisitam seus KPIs de capacitação: indicadores desatualizados perdem sentido e reduzem a credibilidade da gestão. A ausência de métricas de retorno também compromete o processo. Gestores devem acompanhar indicadores como taxa de conclusão, tempo médio de certificação e impacto em performance pós-treinamento. Assim, é possível demonstrar resultados tangíveis e consolidar a capacitação como parte do planejamento estratégico da organização. As certificações em nuvem são, sem dúvida, um catalisador poderoso para o crescimento de um time de TI. Elas padronizam o conhecimento, validam habilidades e inserem as melhores práticas do setor na cultura da equipe. O sucesso delas depende de uma estratégia clara que alinhe os objetivos de negócio, combine rigorosamente a teoria com a prática (hands-on) e inclua um plano de reconhecimento e retenção para os talentos que se destacam. Como a ESR apoia gestores e equipes na jornada de certificação Cloud Computing A Escola Superior de Redes (ESR) atua como parceira estratégica de empresas e instituições públicas que desejam transformar a capacitação em resultados concretos. A instituição – unidade de serviço da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP) – oferece cursos online e presenciais, além de trilhas completas, voltados para a formação em Cloud Computing, que cobrem desde os fundamentos da tecnologia até a obtenção de certificações relevantes. Há ainda o modelo de consultoria educacional personalizada, que mapeia as necessidades do cliente, recomenda trilhas de aprendizado e orienta o processo de mensuração de resultados. Assim, os gestores conseguem visualizar a evolução técnica do time e justificar investimentos de forma fundamentada. Com quase duas décadas de atuação e reconhecimento no mercado de TI, a ESR alia conteúdo técnico de ponta à experiência prática de instrutores certificados, garantindo que o aprendizado seja aplicável, mensurável e alinhado às exigências do mercado digital. Capacite sua equipe para o futuro da tecnologia. Confira as próximas turmas da ESR e baixe o e-book gratuito para conhecer as certificações mais estratégicas do mercado. FAQ: perguntas frequentes sobre certificações Cloud As mais reconhecidas são dos provedores AWS, Microsoft e Google Cloud. Para conhecer as 12 certificações mais relevantes, seus níveis e aplicações, baixe o e-book gratuito da ESR. O tempo médio varia entre 2 e 6 meses, dependendo do nível de complexidade (básico, intermediário ou avançado) e da familiaridade do profissional com a tecnologia. Programas intensivos podem acelerar o processo com simulações e estudos guiados. Sim. Organizações públicas e privadas podem adotar certificações que garantem padronização, segurança e interoperabilidade entre provedores, o que é essencial em estratégias multi-cloud e ambientes governamentais com restrições de dados.
30/10/2025 -
Métodos Ágeis e InovaçãoQuando uma organização e seus colaboradores conhecem as etapas do Design Thinking, a tomada de decisão se torna mais ágil, inovadora e centrada no usuário. Essa abordagem criativa de resolução de problemas se encaixa perfeitamente na rotina corporativa, sobretudo em áreas que demandam dinamismo, como TI, ciência de dados e empreendedorismo digital. Afinal, pensar diferente do “caminho tradicional” passou a ser uma necessidade competitiva. Embora seja popular entre startups e negócios digitais, o Design Thinking pode ser aplicado em praticamente qualquer setor, inclusive em órgãos públicos que buscam modernizar processos ou em equipes multidisciplinares que precisam alinhar os desafios que necessitam de resolução e gerar soluções inovadoras. Neste artigo, você vai compreender o conceito, visualizar suas principais fases e conhecer ferramentas para aplicar a abordagem do Design Thinking de forma prática em projetos de tecnologia e inovação. O que é Design Thinking? Como o próprio nome sugere, o Design Thinking é uma abordagem que combina ferramentas e métodos do design para resolver problemas de maneira criativa, colaborativa e não linear. A ideia central é enxergar o desafio sob diferentes perspectivas, priorizando sempre as necessidades reais das pessoas envolvidas, ou seja, dos potenciais usuários. Por isso, essa metodologia coloca a capacidade humana em evidência, unindo criatividade e empatia na busca por soluções que resolvem os problemas reais. A especialista no tema Katja Tschimmel define o conceito como “um processo de pensamento para conceber novas realidades, expressando a introdução da cultura do design e seus métodos em áreas como inovação empresarial, social e do ensino”. Na prática, ele não se resume a post-its coloridos e mapas mentais. É um processo que, aplicado corretamente, deve atender a pré-requisitos como: É com base nesses temas e nas dinâmicas de engajamento dos times que as etapas do Design Thinking são capazes de criar soluções mais inovadoras para os consumidores finais ou para o aprimoramento dos processos internos das empresas. Assim, para times de tecnologia, o Design Thinking é uma ótima forma de voltar a mentalidade dos desenvolvedores e dos demais profissionais para compreender as necessidades dos usuários e os possíveis atritos em suas experiências. Inclusive, Anill Tibe, cientista em Inteligência Artificial, ratificou a importância de integrar a área de ciência de dados às estratégias de Design Thinking como forma de encontrar respostas para problemas que sempre ocorrem com equipes de Data Science. Por isso, a compreensão das etapas do Design Thinking é valorizada em equipes de tecnologia, em que a integração com metodologias ágeis e ciência de dados potencializa os resultados. Leia também: Design Thinking na TI: benefícios e como implementar essa metodologia As 5 etapas do Design Thinking Não é novidade que o mercado está cada vez mais acelerado e os usuários, mais exigentes. Em outras palavras, isso significa dizer que as soluções corporativas precisam representar, de fato, alguma melhoria para seu consumidor ou para a sociedade. Entenda, a seguir, como as etapas do Design Thinking contribuem para esse objetivo. 1) Etapa da imersão ou etapa da empatia Nessa etapa do Design Thinking, o objetivo é compreender, por meio de um olhar empático, qual é o cenário do problema enfrentado pela organização e seus clientes ou o cenário no qual se deseja inserir um novo serviço ou produto. Os participantes – por meio de avaliações como Pesquisa Desk, observação e entrevistas com usuários – buscam elementos que os auxiliam a enxergar vários lados de uma mesma situação. É aqui, por exemplo, que há busca por referências sobre temas relacionados e por pontos de vista da empresa e também dos consumidores ou usuários finais. Geralmente, ferramentas como Mapa de Empatia, Personas e Jornada do Usuário são bastante utilizadas. Podemos dizer que a primeira etapa equivale a um mergulho em direção ao problema. 2) Etapa da análise ou etapa da decisão Com base nas informações coletadas, o Design Thinking precisará sintetizar o que foi discutido na etapa anterior para, de fato, delinear/delimitar o problema. Podemos dizer que é nesse momento que há a separação do “joio e do trigo”. O objetivo da análise é entender os dados, as referências e os conteúdos compilados sobre os atritos e as frustrações dos usuários, que, em seguida, poderão dar origem às estratégias de criação de um novo produto, serviço ou processo. É o momento de transformar uma massa de informações em decisão estratégica. 3) Etapa da ideação A ideação compreende a geração de ideias alinhadas aos desafios priorizados na etapa anterior com uma apresentação do que foi elaborado até então, sem julgamento. Portanto, recomenda-se que os colaboradores pensem fora da caixa e ousem em suas explanações. E é exatamente por isso que o Design Thinking demanda uma equipe multidisciplinar, diversa e heterogênea. Ferramentas como brainstorming, cardápio de ideias e matriz de posicionamento podem potencializar essa fase. Para tanto, é importante que ninguém se sinta constrangido e que a comunicação ocorra livremente entre os membros do projeto. Nessa ocasião, pontos que precisam ser aprimorados também podem ser identificados. 4) Etapa do protótipo Depois de percorrer todos esses caminhos e etapas do Design Thinking, a equipe seleciona oficialmente as ideias mais promissoras para a resolução do problema. Além disso, há a definição dos planos de ação e das metas do projeto, bem como a testagem dos protótipos dos produtos e serviços criados por meio da metodologia ágil. Somente depois dos testes, que podem conter vários ciclos e períodos de comparação entre uma opção e outra, é que os colaboradores decidem se uma ideia está apta a ser implementada imediatamente ou se deve passar por melhorias. 5) Etapa da implementação A última etapa do Design Thinking é a mais aguardada entre gestores e profissionais de uma organização. Afinal, é na implementação que vem após o desenvolvimento das demais fases anteriores que a ideia ou a solução do problema é apresentada ao público. Depois da testagem, há a garantia de que o projeto está apto a ser lançado no mercado ou que a solução está pronta para ser utilizada nos processos internos do negócio. Design Thinking e outras metodologias de inovação Quando falamos em metodologias de inovação, o Design Thinking não é a única opção. Ao longo dos últimos anos, outras abordagens ganharam espaço, como Lean Startup, Agile/Scrum e Design Sprint, cada uma com um foco distinto. O ponto em comum entre elas é o alinhamento ao Manifesto Ágil, lançado em 2001, que estabeleceu princípios de colaboração, adaptabilidade e entrega de valor contínuo. Mais de duas décadas depois, essas práticas continuam sendo exploradas, mas com diferentes graus de maturidade e resultados nas organizações. Veja a comparação: Metodologia Foco principal Aplicação típica Diferença-chave Design Thinking Usuário e experiência Criação de soluções centradas no ser humano Baseado em empatia, colaboração e prototipagem iterativa Lean Startup Produto mínimo viável (MVP) Startups e novos negócios Validação rápida de hipóteses de mercado Agile/Scrum Entregas contínuas Desenvolvimento de softwares e projetos de TI Gestão em ciclos curtos, com foco em adaptação Design Sprint Validação rápida Testes de ideias em até 5 dias Processo intensivo e de curta duração criado pelo Google Ventures Entre essas opções, o Design Thinking se destaca pela flexibilidade e pela centralidade no usuário, mas, em muitos projetos, sua aplicação é ainda mais poderosa quando combinada com métodos ágeis ou o Lean Startup. Tal integração aprimora o pensamento criativo, bem como valida e escala soluções em tempo recorde. Leia também: 5 coisas que um profissional de agilidade não deve fazer Qual a relevância da metodologia ágil e das etapas do Design Thinking para os próximos anos? No evento Agile Trends 2025, a Deloitte entrevistou 422 profissionais de diversos setores para mapear o estado atual da transformação ágil nas empresas brasileiras. Com acesso a esses dados, Rafael Ferrari, sócio de Strategy & Business Design e líder de Soluções de Inovação da Deloitte, traçou um retrato que mostra que houve avanços importantes nesse contexto, mas também desafios persistentes. De acordo com o profissional, os dados a seguir foram os de maior relevância do estudo: O que os números evidenciam é que “fazer ágil” não é o mesmo que “ser ágil”. Muitas organizações adotam rituais e frameworks, mas falham em gerar valor real. Assim, o foco para os próximos anos precisa ir além da adoção metodológica: é necessário conectar estratégia, cultura e execução. Barreiras para a transformação ágil Ainda conforme os resultados da pesquisa Deloitte, as principais dificuldades apontadas pelos respondentes em relação à implementação da agilidade foram: Ou seja, a transformação não falha por falta de frameworks, mas pela ausência de propósito claro e resultados percebidos. O papel da IA na agilidade Nesse contexto, a inteligência artificial emerge como um vetor de profusão das etapas do Design Thinking. Quando a metodologia ágil é potencializada por inteligência artificial, amplia sua relevância como ferramenta de transformação digital. Ele deixa de ser apenas uma abordagem criativa e passa a integrar uma estratégia organizacional de ponta, capaz de conectar pessoas, processos e tecnologia em busca de inovação sustentável. Um dado interessante, destacado por Rafael Ferrari, é que 70% das empresas já utilizam a inteligência artificial em algumas práticas ágeis, especialmente em atividades de planejamento e análise de dados. No entanto, a aplicação ainda é incipiente e exploratória. Casos bem-sucedidos mostram que a IA pode ajudar na priorização de backlog, no PI Planning e em análises de produtividade, mas seu impacto estratégico ainda depende de maior maturidade. Ou seja, a próxima onda da transformação ágil passa pela integração estruturada da IA como aceleradora da inovação e da eficiência organizacional. ——————————- Conclusão De modo geral, o importante das etapas do Design Thinking é a adequação da técnica às especificidades de cada empresa e de cada projeto. Como uma alternativa mais criativa de resolução de problemas ou de criação de produtos, serviços e processos mais arrojados, a atividade acaba impulsionando o desenvolvimento de outras áreas do negócio. É bastante comum, por exemplo, que a comunicação, o trabalho em equipe e o aprendizado contínuo, entre outras habilidades, sejam potencializados em empresas que usam o Design Thinking. >>>> É da área da Tecnologia da Informação e deseja compreender como o Design Thinking pode otimizar seus projetos e carreira? Inscreva-se no curso da Escola Superior de Redes e aprenda os passos iniciais para a criação de modernos frameworks por meio de abordagens de inovação.
24/10/2025 -
RHVocê sabe por que a consultoria educacional em TI se transformou na melhor aposta das empresas disruptivas do Brasil (e do mundo)? Em uma escala global, o mercado de tecnologia da informação encontra-se atravessando um dos períodos mais dinâmicos de sua história. A aceleração da transformação digital, a popularização da inteligência artificial, o avanço da nuvem híbrida e o aumento dos riscos de cibersegurança criaram um contexto em que a formação técnica contínua deixou de ser opcional e passou a ser questão de sobrevivência empresarial. Os números corroboram tal realidade: segundo a IDC, o setor de TI no Brasil deve crescer 13% apenas em 2025, enquanto a Brasscom projeta a criação de até 147 mil novos empregos formais no mesmo período. Mas o ritmo de formação de profissionais não acompanha essa curva, gerando um déficit estrutural. Esse movimento é confirmado, inclusive, pela 36ª Pesquisa Anual do Uso de TI da FGV, que aponta que os gastos e investimentos atuais em TI já representam 10% da receita das médias e grandes empresas brasileiras, enquanto o custo anual por usuário de TI ultrapassa R$ 60 mil. Em outras palavras, as organizações investem mais do que nunca em tecnologia, mas enfrentam enorme desafio em garantir que suas equipes desenvolvam as competências necessárias para transformar essa injeção de capital em resultados estratégicos. É nesse ponto que surge a pergunta central: como garantir que times de TI estejam preparados para lidar com demandas complexas e em constante mudança sem perder a produtividade? Treinamentos avulsos e certificações isoladas já não respondem a essa necessidade. O que as empresas precisam é de uma estratégia educacional estruturada, que alinhe competências técnicas e comportamentais, gere valor para o negócio e acompanhe o ritmo das inovações. A Consultoria Educacional em TI da ESR se posiciona nesse sentido, como um diferencial competitivo comprovado na prática. Neste artigo, mostramos os resultados do último Case de Sucesso da Solução, responsável por capacitar mais de 2.000 profissionais e modernizar 41 Institutos Federais no Brasil. Resumo consultoria educacional em TI: Por que investir em consultoria educacional em TI? Times que acumulam treinamentos, mas não conseguem aplicar o que aprendem. Gestores que observam orçamentos consumidos sem retorno em produtividade, segurança ou inovação. Essa é a realidade de grande parte das empresas em 2025. Com a intensificação da complexidade tecnológica, do uso de computação quântica, da IA generativa e da integração de sistemas em nuvem, o desafio tem se apresentado para além do conhecimento técnico. Agora, uma abordagem holística de capacitação é exigida como boa prática de negócio. Ou seja, é preciso alinhar hard skills (como programação, segurança e análise de dados) a soft skills (comunicação, visão de negócios, inteligência emocional). Nesse cenário, a consultoria educacional em TI atua como bússola estratégica ao mapear lacunas, desenhar trilhas de desenvolvimento e garantir que o investimento em pessoas gere impacto direto no negócio. O que é preciso para começar uma carreira de TI? Afinal, o que é uma consultoria educacional em TI? Ao contrário do modelo tradicional de “cursos pontuais”, a consultoria educacional em TI é um serviço estruturado que conecta diagnóstico, planejamento e execução contínua. Na prática, trata-se de uma solução que: A consultoria educacional em TI acompanha resultados com métricas claras, ou seja, não se limita a ensinar: transforma a educação corporativa em ativo estratégico. Como os métodos ágeis podem ajudar no dia a dia das empresas? E quais são os limites dos modelos tradicionais de capacitação? Workshops isolados, certificações sem plano de continuidade e treinamentos genéricos não acompanham a velocidade da transformação digital. De acordo com a FGV, 12% das empresas já listam a busca e a retenção de talentos de TI como prioridade crítica. Isso porque investir em cursos avulsos sem estratégia é como abastecer um carro sem direção definida: gasta-se energia, mas não se chega ao destino. A consequência é clara: profissionais que acumulam certificados, mas não conseguem aplicar conhecimento em situações reais e empresas que perdem competitividade. Por isso, a consultoria educacional em TI tem emergido como uma realidade promissora entre as empresas que dependem da tecnologia e querem se destacar no universo corporativo. Diferenciais da Consultoria Educacional em TI da ESR A Consultoria Educacional em TI da ESR transforma complementarmente a capacitação tradicional. Trata-se de uma solução que combina diagnóstico, planejamento e execução de estratégias educacionais sob medida, estruturadas para alinhar competências técnicas e comportamentais às necessidades reais do negócio. Enquanto treinamentos avulsos costumam gerar conhecimento fragmentado, a consultoria cria trilhas contínuas de aprendizagem, personalizadas de acordo com os objetivos de cada organização e baseadas em frameworks internacionalmente reconhecidos, como o SFIA. Assim, empresas deixam de investir em capacitação apenas como despesa e passam a tratá-la como ativo estratégico para inovação e competitividade. Entre seus principais diferenciais estão: 5 benefícios práticos para sua empresa ou carreira Os resultados da Consultoria Educacional em TI da ESR não se limitam ao aprendizado em sala virtual. Eles se traduzem em impacto real nos negócios e na carreira dos profissionais envolvidos, sobretudo por meio das seguintes vantagens: 1) Redução de gaps de competências A consultoria faz o alinhamento preciso entre as demandas estratégicas da organização e as habilidades do time. Com isso, há uma redução de lacunas críticas e a garantia de que a equipe vai estar preparada para atuar em projetos de alta complexidade alinhados aos objetivos da organização. 2) Maior retenção de talentos Ao oferecer trilhas personalizadas de desenvolvimento, as empresas aumentam o engajamento dos colaboradores e reduzem índices de turnover, fortalecendo a cultura de inovação. 3) Retorno mensurável do investimento Os gestores passam a contar com métricas claras e indicadores objetivos para acompanhar a evolução da capacitação, transformando treinamentos em resultados concretos. 4) Aumento da produtividade Profissionais preparados aplicam de imediato o conhecimento adquirido, otimizando processos e elevando a eficiência operacional. 5) Vantagem competitiva Organizações que investem em consultoria educacional ficam mais bem posicionadas para integrar tecnologias emergentes, responder a mudanças regulatórias e conquistar novos mercados. Que curso de tecnologia é feito para mim? Conheça as Trilhas ESR e descubra sua jornada de aprendizagem ideal Case: como a Consultoria Educacional em TI da ESR potencializou o digital dos Institutos Federais do Brasil O ponto de partida desse projeto foi um desafio comum a muitas instituições públicas e privadas: equipes de TI formadas por profissionais altamente capacitados tecnicamente, mas sem um mapeamento claro das competências estratégicas necessárias para acompanhar a transformação digital. Nos Institutos Federais, isso se refletia em três obstáculos principais: Foi nesse cenário que a Consultoria Educacional em TI da ESR entrou em ação. A solução partiu de um diagnóstico completo das equipes, em que foram identificados pontos fortes e lacunas críticas. Em seguida, a ESR aplicou o Skills Framework for the Information Age (SFIA), um framework internacionalmente reconhecido que classifica e organiza habilidades em tecnologia e transformação digital. Tome nota: o que é o SFIA? Criado no Reino Unido e hoje adotado globalmente, o SFIA é um modelo que define habilidades e níveis de responsabilidade em TI que englobam desde funções técnicas específicas até competências de gestão e estratégia. Assim, as empresas e instituições conseguem alinhar o desenvolvimento profissional às exigências reais do mercado e da transformação digital. Resultados da Consultoria Educacional em TI da ESR: O resultado prático foi um salto qualitativo: além da padronização, os Institutos conquistaram maior clareza sobre em quais competências investir, como medir a própria evolução e como preparar seus times para tecnologias emergentes, como inteligência artificial, segurança avançada e nuvem híbrida. Esse case demonstrou na prática como a Consultoria Educacional em TI da ESR transmite conhecimento e também cria, estrutura e escala uma estratégia para transformar a capacitação em ativo competitivo. Veja na íntegra os resultados desse CASE de sucesso! Conclusão O cenário atual de TI exige equipes atualizadas e estrategicamente preparadas para transformar conhecimento em resultados. Nesse contexto, a Consultoria Educacional em TI da ESR se consolida como a solução ideal para empresas que querem superar a escassez de talentos, reduzir desperdícios com capacitação fragmentada e construir times preparados para os desafios digitais. Seja no setor público, seja no privado, cases como o dos Institutos Federais comprovam que investir em uma consultoria estruturada é o alicerce para a produtividade, a segurança e a inovação de longo prazo. Quer transformar o aprendizado da sua equipe em diferencial competitivo?Conheça agora mesmo a Consultoria Educacional em TI da ESR e descubra como podemos apoiar sua organização com diagnósticos precisos, trilhas personalizadas e resultados mensuráveis
10/10/2025 -
RHO termo “outsourcing de TI” descreve uma abordagem de contratação de serviços terceirizados do setor, os quais são acessados e utilizados conforme a demanda do negócio. Entretanto, engana-se quem pensa que se trata apenas de um investimento orientado pela contratação simples de uma força de trabalho externa. Na prática, o outsourcing de TI vai além, já que abrange uma complexa cadeia produtiva, com entregas de serviços, consultoria, execução de projetos, suporte e as demais tarefas especializadas, a fim de garantir que empresas dos mais variados setores tenham acesso a recursos técnicos sem precisar estruturar um departamento tecnológico. O objetivo dessa prática é reduzir os custos organizacionais e permitir que as empresas tenham acesso a conhecimentos e componentes de TI de forma mais direcionada, escalável e quando for realmente necessário. Para usar a estratégia adequadamente, é preciso, primeiro, conhecer o que é outsourcing, bem como seus tipos e indicações. Veja tudo isso neste conteúdo. Você também pode gostar: Tecnologias emergentes para TI: como identificá-las e se preparar para os próximos anos Afinal, o que é outsourcing de TI? Como dissemos anteriormente, outsourcing de TI significa basicamente terceirizar serviços de TI. Porém, na prática, isso se traduz em um exercício completo, com um mapeamento inicial e estratégico das demandas da empresa capaz de orientar a contratação adequada dos serviços e recursos de tecnologia da informação para cada organização. Invariavelmente, toda empresa precisa de soluções de TI, das mais simples às mais complexas. Em alguns desses casos, optar pela prestação de um serviço especializado e terceirizado faz mais sentido. Nesse contexto, a prática de outsourcing de TI pode ajudar as empresas tanto na missão de atualizar ferramentas tecnológicas que já são implementadas no dia a dia do negócio quanto em atuar de forma mais consistente na transformação digital e na nova estrutura tecnológica da organização. Para cada uma dessas situações existe um tipo de outsourcing de TI específico, além de diversos serviços que fazem parte dessa dinâmica. Tipos de outsourcing de TI Podemos definir os tipos de outsourcing de acordo com os modelos de empresas que oferecem esses serviços, quais sejam: Offshore No modelo offshore, a empresa contrata serviços de TI de fornecedores localizados em outros países, geralmente com custos operacionais mais baixos, como Índia e China. Esse tipo de terceirização é comum em empresas que buscam redução de despesas e acesso a uma base global de talentos bastante especializados. Embora o suporte seja estabelecido normalmente em uma escala 24/7 e o modelo reflita uma redução significativa de gastos em TI, as diferenças culturais e linguísticas podem ser um entrave para sua implementação. Por isso, uma das etapas para sua contratação é avaliar esses quesitos. Nearshore Como uma proposta de superar alguns dos desafios da prática anterior, o nearshore refere-se à terceirização de serviços de TI para empresas em países próximos ou da mesma região. Assim, esse modelo busca equilibrar custos reduzidos com maior compatibilidade cultural e de fuso horário. Nessa opção, há melhor comunicação por causa da proximidade geográfica e linguística, porém, pode ser uma atividade um pouco mais cara. Onshore Já no onshore, os serviços de TI são terceirizados para empresas localizadas no mesmo país. Trata-se de uma opção ideal para organizações que precisam de um suporte mais próximo e que também se preocupam com alinhamento regulatório e com melhor comunicação. Essas empresas devem oferecer serviços já adequados às regulações regionais, como é o caso da LGPD no Brasil. Com base nesses três modelos, desenvolvem-se uma série de atividades em TI, como: Você também pode gostar: 16 boas práticas em testes de software para acompanhar agora Por que investir em outsourcing de TI? A terceirização de serviços de TI é uma alternativa indicada principalmente para contrastar o conflito existente entre demanda e dificuldade de preenchimento de vagas do setor. Além disso, a prática proporciona algumas vantagens para os negócios, como flexibilidade de recursos de TI; afastamento da empresa de aspectos muito técnicos, de modo que ela possa, com isso, focar a atividade-fim; e redução de riscos na implementação, otimização e manutenção de processos tecnológicos, bem como a possibilidade de escalonar atividades sempre que necessário. Em um cenário no qual há cada vez mais dispositivos conectados, mais acesso a cloud computing, maior demanda por resultados digitais e consumidores mais conectados, a terceirização pode surgir como um caminho viável para uma empresa se equipar tecnologicamente e atender a esses anseios sem precisar se especializar nesses campos. Embora conte com alguns desafios para sua implementação, o outsourcing de TI tem crescido e ampliado sua atuação entre os mais variados nichos. Para ilustrar, um relatório da Mordor Intelligence estima que esse mercado alcance 701 bilhões de dólares até 2028. Entre as atividades que compõem a abordagem, estão gestão, apoio, conserto e disponibilização de equipamentos; suporte técnico; aluguel de recursos tecnológicos; manutenção e consultoria técnica e especializada, entre outras. Ou seja, condicionada a uma análise profunda do negócio, a prática de outsourcing de TI pode refletir algumas vantagens para as organizações, como: Contudo, é importante destacar que o outsourcing de TI possui recomendações. Não deve ser considerado uma fórmula mágica viável indiscriminadamente para todos os negócios. Para tanto, alguns fatores devem ser analisados antes da sua sistematização no dia a dia da empresa, como a dependência excessiva de fornecedores, a possível falta de controle da equipe terceirizada e os riscos relacionados com a segurança da informação. Dessa forma, é imprescindível que, antes de optar pelo outsourcing de TI, a empresa invista em um mapeamento detalhado das suas necessidades tecnológicas e dos objetivos que pretende alcançar com as futuras contratações. 3 sinais de que uma empresa precisa de uma abordagem de outsourcing de TI Nem toda empresa precisa necessariamente terceirizar seus serviços de TI, mas existem alguns sinais claros de que esta pode ser a melhor solução para otimizar operações e reduzir custos. Confira três situações em que o outsourcing de TI pode ser a melhor alternativa: 1. Falta de profissionais qualificados na equipe interna A demanda por especialistas em TI cresce a cada ano, mas nem sempre as empresas conseguem contratar e reter esses talentos. Se a equipe interna tem dificuldades para lidar com problemas técnicos, implementar novas soluções ou acompanhar as inovações tecnológicas, o outsourcing pode preencher essa lacuna com profissionais altamente capacitados e disponíveis conforme a necessidade. 2. Custos elevados e dificuldade de manter infraestrutura própria Manter uma infraestrutura de TI robusta pode ser um desafio financeiro significativo. Os custos com aquisição de hardware, licenciamento de software, manutenções e atualizações podem pesar no orçamento. Nesse contexto, o outsourcing permite que a empresa tenha acesso a recursos de ponta sem precisar investir pesadamente em equipamentos e treinamentos contínuos. 3. TI sobrecarregada que impacta o core business Se a equipe interna de TI lida constantemente com suporte técnico, manutenção de sistemas e outros processos operacionais, pode não haver tempo suficiente para focar em estratégias de inovação e crescimento. Por consequência, a terceirização libera recursos internos para que a empresa concentre esforços no seu core business, impulsionando a eficiência e a competitividade no mercado. Ao identificar um ou mais desses sinais, a empresa pode considerar o outsourcing de TI uma solução estratégica para garantir maior eficiência, segurança e escalabilidade nas operações tecnológicas. _______________________________________________________ Gostou deste conteúdo e deseja se aprofundar no universo de notícias, certificações e cursos de TI? Conheça a Escola Superior de Redes, a instituição de referência em ensino e aprendizado de TI!
07/10/2025 -
Temas DiversosEm um cenário tecnológico cada vez mais complexo, dinâmico e distribuído, as abordagens correntes de monitoramento de TI podem não ser suficientes para garantir o desempenho esperado do ambiente sistêmico de produção, seja na infraestrutura, seja em aplicações hospedadas. As plataformas de observabilidade em TI emergem como uma evolução essencial para esse desafio, oferecendo uma compreensão muito mais profunda e contextualizada do comportamento do ambiente sistêmico. Em uma definição rápida, plataformas de observabilidade em TI são soluções que integram métricas, logs e traces para detectar, diagnosticar e corrigir problemas em tempo real, indo além do monitoramento tradicional. Isto é, elas coletam, correlacionam e analisam uma vasta gama de dados para proporcionar uma compreensão aprofundada do sistema. Enquanto o monitoramento indica quando algo está errado, a observabilidade auxilia na identificação do que está por trás do erro, de onde ocorreu a inconsistência e até de como evitar que aconteça novamente. Esse conceito é fundamental em ambientes modernos, como nuvem híbrida, Kubernetes e arquiteturas de microsserviços, nos quais problemas raramente têm uma única causa e podem se propagar rapidamente. Nesse novo contexto, em que a gestão moderna de infraestrutura e aplicações em ambientes complexos exige mais do que simples alertas sobre quedas de serviço, o conceito de observabilidade tem se popularizado. Ao ampliar a visibilidade, promover análise preditiva e aumentar a capacidade de resposta técnica diante de incidentes, a observabilidade emerge como estratégia indispensável para empresas e profissionais de TI. Equipes de DevOps modernas utilizam ferramentas de observabilidade para avaliar a saúde de sistemas distribuídos ou aplicativos, buscando compreender o estado interno de um sistema com base nas saídas externas. Como dissemos, trata-se de uma evolução concreta em relação às soluções tradicionais de monitoramento, movida por coleta, análise e correlação de dados em tempo real, que permite que equipes entendam como um problema sucedeu, e não apenas que ele ocorreu. Neste artigo, vamos explicar o que são essas plataformas, como funcionam, quais benefícios oferecem e por que elas devem fazer parte da estratégia de qualquer equipe técnica que busca eficiência operacional, resiliência e escalabilidade. Você também pode gostar: ESR e Ascend: 3 cursos que vão otimizar seu conhecimento em TI Monitoramento tradicional × observabilidade em TI: o que mudou? Ao longo da última década, o monitoramento de sistemas foi considerado suficiente para manter a operação de TI sob controle. No entanto, a transformação digital e a adoção massiva de nuvem híbrida, microsserviços e arquiteturas distribuídas mudaram completamente o cenário. Hoje, empresas operam em ambientes dinâmicos, em que um erro de configuração ou uma sobrecarga de tráfego pode se propagar em segundos, afetando clientes e gerando perdas financeiras significativas. Exemplo disso, segundo o Information Technology Intelligence Consulting (ITIC), por meio de um relatório, ainda de 2022, que pesquisava a confiabilidade de servidores, o custo do tempo de inatividade de TI, na época, era de, no mínimo, US$ 5 mil por minuto. Nessa lógica, ao observar uma Pequena e Média Empresa (PME) com 25 funcionários ou menos e um servidor, por exemplo, o tempo de inatividade poderia ser de US$ 1.670 por minuto ou cerca de US$ 100 mil por hora. Embora a Análise Anual de Interrupções do Uptime Institute tenha constatado uma queda nas taxas de interrupção em data centers em 2023, também identificou que quando ocorrem, são mais caras. É nesse ponto que a observabilidade se diferencia. Enquanto o monitoramento tradicional atua como um alarme que dispara quando há um problema conhecido, a observabilidade fornece um diagnóstico detalhado e contextual, permitindo que equipes entendam o que e por que ocorreu e como evitar que se repita. Portanto, a diferença entre monitoramento e observabilidade está no nível de profundidade e maturidade das duas práticas. O monitoramento detecta sintomas conhecidos. Já a observabilidade explora causas desconhecidas, correlacionando dados para um diagnóstico preciso. Em resumo: Monitoramento tradicional – acompanha métricas predefinidas e alerta quando algo foge do padrão. Observabilidade – investiga comportamentos não previstos, correlacionando múltiplas fontes para entender o problema sob certo contexto. Assim, ao passo que o monitoramento de sistemas foi considerado suficiente para manter a operação de TI sob controle, a transformação digital e a adoção massiva de nuvem híbrida, microsserviços e arquiteturas distribuídas mudaram completamente o cenário. Pense que o monitoramento tradicional atua como um alarme que dispara quando há um problema conhecido; já a observabilidade fornece um diagnóstico detalhado e contextual, viabilizando que equipes entendam os pormenores de uma situação-problema A observabilidade possibilita prevenção e resposta preditiva, algo que o modelo clássico de monitoramento não consegue oferecer. Na prática, essa evolução muda o papel das equipes de TI. Com monitoramento, a prioridade é restaurar o serviço o mais rápido possível. Com observabilidade, o objetivo é entender profundamente o comportamento do sistema e agir antes que um problema cause impacto. Em um ambiente corporativo B2B, especialmente para empresas que lidam com operações críticas, como bancos, hospitais, telecomunicações ou e-commerces de alto volume, essa mudança é estratégica. Plataformas de observabilidade passam a ser ativos de negócios, ajudando a preservar SLA, proteger a experiência do cliente e otimizar os custos operacionais. Você também pode gostar: IA Agente: como funcionam os sistemas autônomos para decisões complexas? O que uma plataforma de observabilidade em TI deve oferecer? Uma plataforma de observabilidade em TI eficaz não se resume a uma única ferramenta, mas a uma solução integrada que centraliza e correlaciona três pilares essenciais: métricas, logs e traces em um só painel. É uma solução para antecipar problemas e otimizar a performance dos ambientes sistêmicos. Ao combinar essas três fontes de dados, uma plataforma de observabilidade em TI permite que as equipes visualizem, de forma mais ampla e aprofundada, o desempenho do ambiente sistêmico, identifiquem a causa raiz de problemas complexos rapidamente e tomem decisões proativas, em vez de reativas. Benefícios estratégicos da observabilidade para seu negócio A adoção de plataformas de observabilidade em TI visa à resolução de problemas técnicos, bem como a ganhos estratégicos para toda a organização, especialmente para negócios que buscam eficiência e resiliência. Separamos abaixo algumas vantagens da sua implementação. Redução do tempo de inatividade (downtime) Ao diagnosticar problemas em minutos, e não em horas, a observabilidade minimiza o impacto financeiro e de reputação causado por falhas de sistema. Otimização de custos A análise de desempenho em tempo real ajuda a identificar recursos subutilizados ou ineficientes, além de permitir um gerenciamento mais inteligente da infraestrutura em nuvem e evitar gastos desnecessários. Maior eficiência operacional Com insights claros sobre o comportamento do sistema, as equipes de DevOps podem automatizar a resolução de problemas, otimizar o fluxo de trabalho e focar em inovação, em vez de apagar incêndios. Tomada de decisão A observabilidade fornece dados mais confiáveis sobre o desempenho do sistema, permitindo que as tomadas de decisão do negócio e de tecnologia sejam mais assertivas. Inovação acelerada Com melhor compreensão do comportamento das aplicações em produção, as equipes de desenvolvimento podem lançar as novas funcionalidades mais rapidamente. Melhora na experiência do cliente Ao prever e resolver problemas antes que eles afetem os usuários finais, a empresa garante a estabilidade de seus serviços, elevando a satisfação do cliente e fortalecendo a marca. Qual o potencial real das plataformas de observabilidade em TI? Para facilitar ainda mais sua compreensão da relevância do tema “plataformas de observabilidade em TI”, decidimos explicá-lo de um jeito prático. Afinal, à medida que a tecnologia evolui, pode-se esperar avanços significativos. Veja exemplos do impacto dessa tecnologia em casos factíveis e comuns. Um e-commerce de grande porte é um ambiente de altíssimo risco e volume. A performance está diretamente ligada à receita de um dos dias mais importantes do ano e pode sofrer lentidão no checkout das mercadorias, por causa do grande fluxo de demanda. Nesse contexto, sem observabilidade, a triagem necessitaria de múltiplas equipes para revisar logs e métricas isoladas. Com a plataforma certa, o time pode detectar, por exemplo, uma sobrecarga de requisições no serviço de busca de produtos ou no serviço de cálculo de frete, que satura a API de pagamento, causando lentidão. A mitigação do dano se dá de forma mais ágil, evitando perdas significativas. A estabilidade, segurança e velocidade das transações são fundamentais para a confiança do cliente. Serviços de autenticação podem falhar intermitentemente a qualquer momento. Quando esses negócios atuam com dashboard de observabilidade, há o apontamento de alta latência no banco de dados e rastreamento da origem e causa do desafio, como um deployment mal configurado. Uma empresa fornecedora de ERP tem como desafio gerenciar um ambiente multitenant (múltiplos clientes), de modo que a atividade de um cliente não impacte negativamente os outros e que os Acordos de Nível de Serviço (SLAs) sejam cumpridos. Por exemplo, uma importação massiva de dados começa a executar consultas extremamente pesadas no banco de dados compartilhado, degradando a performance para todos os outros clientes. Com a plataforma de observabilidade em TI monitorando os recursos por cliente, é possível encontrar padrões incomuns de requisição antes mesmo de os clientes reportarem instabilidade. Ajustes preventivos evitam a queda de serviço e o SLA é mantido. Como a ESR pode ajudar sua equipe a dominar a observabilidade em TI? Com um cenário de TI cada vez mais complexo, o conhecimento em plataformas de observabilidade de TI não é mais um diferencial, mas uma competência essencial para profissionais e gestores. A Escola Superior de Redes (ESR), unidade de capacitação da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), com sua expertise e parcerias estratégicas, oferece as formações necessárias para que sua equipe esteja pronta para dominar as principais tecnologias e os métodos do mercado. Nossos cursos e treinamentos são desenhados para fornecer o conhecimento prático e estratégico necessário para implementar e gerenciar novidades no universo de TI. Somos referência em ensino e aprendizagem de TI há quase 20 anos e podemos ajudar seu negócio a se desenvolver nessa área. Invista na capacitação de seu time ou na sua carreira individual para garantir a excelência operacional de seu negócio. Descubra a trilha de aprendizado ideal para você e sua equipe!
25/09/2025 -
Computação QuânticaO ano de 2025 é um divisor de águas para a ciência e para o conceito de Quantum as a Service (QaaS), modelo que descreve a possibilidade de acesso a computadores quânticos pela nuvem, dispensando investimentos bilionários em infraestrutura própria. Se antes a computação quântica parecia um experimento distante, restrito a laboratórios acadêmicos com equipamentos resfriados próximos ao zero absoluto, agora o QaaS revoluciona esse cenário. Ao democratizar o acesso a essa tecnologia, é possível que empresas e centros de pesquisa testem aplicações reais, explorando ações como simulação química, otimização de processos logísticos e segurança de dados. O momento não poderia ser mais oportuno. Recentemente, a Unesco declarou 2025 como o Ano Internacional da Ciência e Tecnologia Quântica, destacando o impacto global dessa inovação que, segundo o órgão, está impulsionando alguns dos avanços mais empolgantes do século XXI. De acordo com a organização, o campo quântico – que lida com partículas que desafiam a compreensão cotidiana da realidade – tem alterado como entendemos o universo e aberto caminho para evoluções tecnológicas realmente significativas. Para se ter uma ideia da relevância do tema, diversos países têm debatido ativamente os próximos passos do universo quântico e se posicionado na vanguarda da corrida para o desenvolvimento dessa inovação. Enquanto nos Estados Unidos a Semana Quântica do IEEE acaba de reunir cientistas, engenheiros e líderes da indústria para discutir as próximas fronteiras desse caminho a serem descobertas, no Brasil, o Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF) inaugura seu primeiro Laboratório de Tecnologias Quânticas, com investimento de R$ 30 milhões, posicionando o país na chamada “segunda revolução quântica”. “O laboratório será capaz de produzir e caracterizar chips quânticos baseados na tecnologia de supercondutores, que é a mesma adotada pela IBM e outras empresas pelo mundo, bem como outros dispositivos que utilizam a mesma tecnologia, como magnetômetros SQUIDs, amplificadores paramétricos, detectores de fótons e circuladores”, detalha o pesquisador Ivan S. Oliveira, coordenador do projeto. Diante desse panorama e da profusão global da computação quântica, surge a pergunta central: o Quantum as a Service é apenas uma promessa ou já é uma realidade para empresas e profissionais de TI? A resposta você encontra neste artigo, por meio do seguinte guia: O que é computação quântica? Para entender o que é Quantum as a Service, é importante dar um passo atrás e compreender o que significa computação quântica. Diferente dos computadores clássicos, que operam com bits que representam 0 ou 1, os computadores quânticos utilizam qubits, ou seja, unidades de informação que podem estar em 0 e 1 ao mesmo tempo graças ao princípio da superposição quântica. Essa característica permite que problemas extremamente complexos sejam resolvidos em uma fração do tempo que um computador clássico levaria anos para solucionar. Nesse contexto, a computação quântica é considerada parte da chamada segunda revolução quântica, que aplica fenômenos da física quântica em tecnologias práticas. Ela já se mostra promissora em áreas como modelagem de moléculas químicas, previsões financeiras, simulações de novos materiais e criptografia avançada. No texto “Computação quântica: o que está por trás dessa tecnologia e quais suas tendências?”, a ESR detalhou o funcionamento dessa tecnologia na prática e quais seus reflexos. Acesse o conteúdo na íntegra! Como funciona o Quantum as a Service (QaaS)? O Quantum as a Service funciona como uma extensão dos modelos de nuvem já conhecidos, como o Software as a Service (SaaS) e o Infrastructure as a Service (IaaS). A diferença é que, em vez de acessar softwares ou servidores, o usuário se conecta a computadores quânticos reais hospedados em data centers especializados. Os processadores podem ser supercondutores (como os da IBM), íons aprisionados em campos magnéticos (IonQ) ou até fótons em circuitos ópticos (Xanadu). Cada arquitetura tem suas vantagens e desafios, mas todas compartilham a necessidade de ambientes extremos, com câmaras de resfriamento a 273 ºC e blindagem contra radiação externa. Para o usuário final, esse detalhe é invisível. Ele acessa uma plataforma online, escreve seu código em linguagens, como Qiskit ou Cirq, e envia o algoritmo para execução. O resultado retorna em minutos, algo que seria inviável de simular em computadores clássicos em tempo hábil. Por que isso importa? Porque reduz drasticamente a barreira de entrada. Antes, apenas grandes centros acadêmicos podiam experimentar algoritmos quânticos. Agora, qualquer startup ou laboratório pode comprar créditos e rodar testes reais. Ou seja, o QaaS resolve uma barreira ao oferecer acesso remoto, escalável e sob demanda a computadores quânticos. Em outras palavras: funciona como um “aluguel” de tempo de processamento em um computador quântico de ponta, sem que a empresa precise construí-lo ou mantê-lo. Esse modelo permite que pesquisadores, startups e grandes corporações experimentem algoritmos quânticos em problemas reais, mesmo que em pequena escala. Plataformas como IBM Quantum Experience, Amazon Braket e Microsoft Azure Quantum já estão na dianteira desse mercado. O que o Quantum as a Service representa na prática? Na prática, o Quantum as a Service representa a democratização da computação quântica. Se antes o acesso era restrito a alguns centros de pesquisa de elite, hoje qualquer organização pode agendar tempo em máquinas quânticas pela nuvem. Isso não significa que o QaaS já substitui os sistemas clássicos, pelo contrário, estamos em uma fase de hibridização. A maioria das soluções combina processadores quânticos com os clássicos, aproveitando o melhor de cada abordagem. Essa integração híbrida já permite avanços concretos: _________________________ Leia também: 4 perguntas sobre computação quântica e cibersegurança que você precisa conferir agora! ______________________ Quais empresas já oferecem acesso remoto a computadores quânticos? O mercado de QaaS está em expansão, e algumas gigantes de tecnologia já oferecem serviços consolidados. Empresa Plataforma Diferencial IBM IBM Quantum Experience A primeira a disponibilizar acesso público e gratuito a computadores quânticos pela nuvem. Amazon Amazon Braket Integra diferentes hardwares quânticos em uma única plataforma. Microsoft Azure Quantum Conecta clientes a múltiplos provedores quânticos dentro da nuvem Azure. Google Em desenvolvimento Destaca-se por avanços em “supremacia quântica”, embora ainda sem oferta comercial aberta. _______________________ Leia também: Computação quântica: o que está por trás dessa tecnologia e quais suas tendências (guia completo da tecnologia)? ______________________ Essas plataformas competem para atrair desenvolvedores e empresas que queiram explorar casos de uso. O diferencial de cada uma está no hardware disponível, nos kits de desenvolvimento (SDKs) e na integração com ferramentas já conhecidas por equipes de TI. _________________________ Leia também: Criptografia quântica vs. criptografia tradicional: qual a relação entre elas?______________________ Quais os principais desafios para adoção do Quantum as a Service em larga escala? Embora o Quantum as a Service (QaaS) desperte enorme entusiasmo e já esteja disponível em plataformas de gigantes da tecnologia, sua adoção em escala corporativa enfrenta obstáculos técnicos, econômicos e humanos que ainda precisam ser superados. 1) Escalabilidade limitada Os computadores quânticos atuais operam com um número reduzido de qubits (unidades básicas da informação quântica). Para resolver problemas de larga escala, como simulações moleculares complexas ou otimizações de cadeias logísticas globais, seria necessário alcançar milhares ou até milhões de qubits estáveis. Hoje, a maioria dos provedores de QaaS oferece máquinas com dezenas ou poucas centenas de qubits, o que restringe a capacidade de processamento. 2) Ruído e estabilidade Mesmo com avanços na correção de erros quânticos, manter a coerência quântica (estado delicado que permite aos qubits processar informações em superposição) é um desafio. Os ruídos externos – como variações de temperatura e vibrações – podem comprometer os cálculos. Por isso, os data centers que hospedam esses computadores precisam de sistemas de resfriamento próximos ao zero absoluto, tornando o processo caro e tecnicamente complexo. 3) Custos elevados Ainda que o modelo de nuvem reduza barreiras de alcance, o acesso ao QaaS não é financeiramente trivial. Os preços variam conforme o tempo de processamento, a plataforma utilizada e o tipo de algoritmo executado. Para empresas em fase de experimentação, o custo-benefício pode ser questionado, já que muitas aplicações continuam em estágio de prova de conceito. 4) Escassez de profissionais especializados A adoção em larga escala também esbarra na falta de talentos. A formação em computação quântica exige conhecimentos avançados em física, matemática e ciência da computação. Apesar de universidades e centros de pesquisa – como o CBPF no Brasil – estarem investindo na formação de novos profissionais, há uma lacuna global que dificulta transformar pesquisas em soluções práticas. Esses desafios explicam por que, em 2025, o Quantum as a Service é mais uma plataforma de exploração e aprendizado do que uma solução corporativa massificada. No entanto, especialistas concordam que as empresas e os profissionais que começarem agora a se capacitar terão uma vantagem competitiva significativa ao dominarem linguagens, algoritmos e modelos de negócio que provavelmente se consolidarão na próxima década. Como a ESR pode ajudar? A ESR oferece cursos e trilhas de capacitação que permitem a equipes e líderes compreenderem e aplicarem as melhores práticas de segurança no cenário atual e futuro. Entre eles, destacam-se os cursos da nova Trilha de Computação Quântica: Apresenta os fundamentos da informação e comunicação quântica, criptografia de próxima geração (quantum safe), Distribuição Quântica de Chaves (QKD) e aplicações práticas da internet quântica. Capacita profissionais de TI, engenheiros, físicos e especialistas correlatos, oferecendo base teórico-conceitual sólida sobre qubits, superposição, emaranhamento quântico e algoritmos fundamentais. O curso combina teoria e prática para preparar os alunos para os desafios e as oportunidades emergentes na computação quântica. Além disso, o blog da ESR publica semanalmente conteúdos sobre tendências e avanços da TI, incluindo o universo quântico, garantindo que profissionais e empresas se mantenham à frente no mercado. Veja o que já saiu sobre o tema quântico por aqui: •Computação quântica e cibersegurança: o que muda na proteção de dados? •Computação quântica: o que está por trás dessa tecnologia e quais suas tendências?•Quais são os três padrões da criptografia pós-quântica? •Criptografia quântica vs. criptografia tradicional: qual a relação entre elas? •Novos cursos de computação quântica e internet quântica na ESR – parceria Dobslit FAQ: perguntas frequentes sobre Quantum as a Service (QaaS) 1) O que é Quantum as a Service (QaaS)? O Quantum as a Service (QaaS) é um modelo que permite acessar computadores quânticos pela nuvem, sem necessidade de infraestrutura própria. Empresas e pesquisadores podem executar algoritmos quânticos remotamente, pagando apenas pelo tempo de uso, de forma semelhante a serviços de nuvem como AWS ou Azure. 2) Como funciona o Quantum as a Service? O QaaS conecta usuários a processadores quânticos reais hospedados em data centers especializados. Esses equipamentos operam em condições extremas de resfriamento e são acessados remotamente, permitindo que startups, corporações e centros de pesquisa testem aplicações quânticas sem construir a própria infraestrutura. 3) Quais são as aplicações atuais do QaaS? O QaaS é usado em diversas ações, como: Embora ainda esteja em fase experimental, o QaaS permite que setores estratégicos experimentem soluções quânticas em ambientes reais. 4) O Quantum as a Service é viável para empresas hoje? Sim, mas com limitações. O QaaS já está comercialmente disponível, mas enfrenta desafios como: Ele é ideal para empresas que desejam experimentar aplicações quânticas, formar equipes e ganhar vantagem competitiva futura. 5) Qual a diferença entre computação quântica e QaaS? A computação quântica é a tecnologia em si, baseada em qubits e fenômenos quânticos. Já o QaaS é o modelo que torna essa tecnologia acessível pela nuvem, permitindo que qualquer organização utilize computadores quânticos remotamente. 6) Quem já oferece QaaS no mercado? Entre os principais fornecedores estão: 7) Quais setores podem se beneficiar primeiro com o QaaS? Os setores mais promissores incluem: 8) Por que há escassez de profissionais especializados em QaaS? A computação quântica exige conhecimentos avançados em física, matemática e ciência da computação. Essa lacuna global dificulta sua adoção em larga escala, tornando o QaaS mais uma plataforma de aprendizado do que uma solução corporativa massificada. Profissionais e empresas que começarem agora a se capacitar terão vantagem competitiva significativa. 9) Como se capacitar em computação quântica? A ESR oferece cursos e trilhas de capacitação em computação quântica, preparando equipes e líderes para aplicar práticas de segurança e inovação tecnológica. Destaques da nova trilha: Fundamentos da comunicação quântica, criptografia quantum safe, Distribuição Quântica de Chaves (QKD) e aplicações práticas. Conceitos de qubits, superposição, emaranhamento quântico e algoritmos fundamentais, com foco em aplicações práticas e tendências emergentes. Além disso, o blog da ESR publica conteúdos semanais sobre tendências da TI, incluindo criptografia pós-quântica, mantendo os profissionais atualizados sobre o futuro do setor.
18/09/2025 -
SegurançaNeste conteúdo, vamos abordar as principais tendências em cibersegurança para 2025 e 2026. Com os riscos da segurança da informação para empresas, esse tema representa a demanda prioritária para negócios e profissionais de TI nos próximos anos. As constantes inovações de tecnologia, sobretudo da engenharia social e das novas ferramentas de IA, bem como do uso sofisticado de recursos digitais por parte dos cibercriminosos, exigem o desenvolvimento proativo de estratégias capazes de mitigar os efeitos das ofensivas. Veja como capacitar sua empresa para driblar esses desafios ou como se especializar na área para estruturar um projeto de segurança da informação. Você também pode gostar: Cibersegurança: o que é e como seguir carreira na área Qual o cenário da cibersegurança atualmente? Com a pandemia de Covid-19, a adoção do trabalho remoto ou híbrido e o avanço em larga escala de múltiplas tecnologias, aumentaram também as vulnerabilidades digitais, tanto individuais quanto organizacionais. Nesse cenário inédito, muitos funcionários e usuários se viram sem conhecimento digital adequado e, por isso, ficaram mais expostos aos golpes e crimes variados. A exemplo disso, uma pesquisa realizada pela PSafe, uma das principais empresas de segurança digital da América Latina, identificou que o número de credenciais vazadas durante os primeiros seis meses de 2020 foi de mais de 4,6 bilhões, o que representa um aumento de 387% em comparação com todo o ano de 2019. Além disso, o estudo divulgou que em janeiro, fevereiro e setembro de 2021, cerca 600 milhões de dados foram vazados em três grandes ataques cibernéticos no Brasil. Outras 44,5 milhões de tentativas de estelionato virtual ocorreram e houve 41 milhões de bloqueios de arquivos programados para invadir redes de empresas e roubar ou sequestrar dados. Mais recentemente, a Brasscom divulgou o Relatório de Cibersegurança de 2025, destacando os impactos das transformações tecnológicas no cenário nacional. Segundo os dados da associação, apenas em 2023, o Brasil enfrentou cerca de 60 bilhões de tentativas de ataque cibernético. Já em 2024, o custo médio de uma violação de dados no país chegou a R$ 1,36 milhão. Com a popularização da inteligência artificial (IA), a expansão do uso de dispositivos de Internet das Coisas (IoT) e o acesso cada vez mais amplo à internet, esses números se tornam ainda mais alarmantes. Isso porque tais avanços, embora representem ganhos em eficiência e conectividade, também ampliam significativamente a superfície de exposição a ameaças digitais. Ou seja, se você ainda não está por dentro do que o mercado espera para a cibersegurança em 2025 e 2026, esta é a leitura essencial do dia! Você também pode gostar: ESR e Ascend: 3 cursos que vão otimizar seu conhecimento em TI Principais tendências em cibersegurança para 2025 e 2026 A cibersegurança está sempre em movimento. Tendo em vista que ela precisa dar respostas rápidas e precisas às transformações digitais, suas tendências também se atualizam com velocidade. Confira a seguir quais recursos estão em alta para 2025 e 2026. 1) Ransomware ainda é motivo de alerta! Esse risco para a segurança da informação organizacional segue como uma das principais preocupações para 2025 e 2026. De acordo com o estudo Ransomware Study do IDC, cerca de 37% das empresas ao redor do mundo disseram ter sofrido esse tipo de ataque nos últimos anos. É por meio dessa instabilidade que diversos documentos armazenados em nuvem ou compartilhados em ambientes digitais podem ser comprometidos, causando prejuízos significativos. Especialistas do setor apontam que o ransomware não apenas se manterá presente no dia a dia corporativo, como tende a crescer em volume e sofisticação, principalmente após a digitalização acelerada promovida desde 2020. Uma das formas mais eficazes de prevenção segue sendo a educação digital dos colaboradores, com foco em boas práticas e atenção a ameaças como o phishing. 2) Alta demanda por profissionais de cibersegurança À medida que as soluções digitais evoluem e os crimes virtuais se tornam mais complexos, cresce também a necessidade de profissionais qualificados para atuar na prevenção, detecção e resposta a incidentes. Essa é uma carreira em ascensão, que exige constante atualização e oferece diversas possibilidades de atuação. A Escola Superior de Redes (ESR), em parceria com instituições como a RNP e outros gigantes do mercado, como a Ascend, disponibiliza uma trilha completa de capacitação com foco em segurança da informação, do nível introdutório à formação de especialistas. ➔ Quer liderar equipes de segurança com excelência? Escolha seu curso e comece agora! 3) Efeitos da LGPD no Brasil Com a consolidação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e o início dos ciclos efetivos de fiscalização, as empresas brasileiras precisam estar preparadas para garantir o cumprimento dos dispositivos legais. A LGPD estabelece regras claras sobre o tratamento de dados pessoais e impõe responsabilidades tanto a organizações públicas quanto privadas. Mais do que uma obrigação legal, a adequação à LGPD fortalece a confiança entre empresas e consumidores, além de promover práticas seguras e transparentes no uso de dados. Para auxiliar nessa jornada, a ESR oferece o curso LGPD na Prática, com uma abordagem direta, aplicável e atualizada sobre as exigências da legislação. 4) Phishing com temas do cotidiano O uso de temas atuais como isca para phishing continua entre os métodos mais eficazes utilizados por cibercriminosos e por isso representa uma das tendências de cibersegurança para os próximos anos. Fraudes envolvendo pandemias, eventos climáticos, eleições e até promoções comerciais são adaptadas para simular comunicação legítima e enganar usuários. Esse tipo de golpe visa capturar dados pessoais, credenciais de acesso e informações confidenciais. 5) Cryptojacking: o ataque silencioso Embora menos perceptível do que o ransomware, o cryptojacking é uma ameaça crescente. Ele consiste na instalação silenciosa de malwares que sequestram o poder computacional dos dispositivos para minerar criptomoedas sem o conhecimento do usuário. Essa técnica costuma ser disseminada por meio de phishing ou downloads de softwares comprometidos e pode causar lentidão no sistema, superaquecimento do equipamento e aumento na conta de energia. Com a valorização das criptomoedas e o baixo custo de execução para os atacantes, o cryptojacking tende a se tornar cada vez mais frequente. 6) Deepfake e uso malicioso de IA Ferramentas de IA como o deepfake evoluíram e passaram a ser usadas para fraudes e ataques direcionados. Entre os riscos mais preocupantes estão: Para ilustrar, recentemente, a polícia de Hong Kong investigou um golpe envolvendo deepfake, no qual um funcionário da multinacional Arup foi enganado durante uma videoconferência. Na ocasião, ele acreditava falar com o diretor financeiro e colegas da empresa, mas todos eram simulações geradas por IA. O esquema resultou na transferência indevida de cerca de US$ 25 milhões. Por isso, educar os times e implementar verificações adicionais de segurança são ações fundamentais para mitigar esse tipo de risco. 7) Reuniões online com conduta segura Com a consolidação do modelo híbrido de trabalho, as reuniões online continuam sendo parte essencial da rotina corporativa. Porém, esse ambiente digital também pode ser explorado por invasores, que buscam acessar informações sensíveis discutidas nas videochamadas ou compartilhadas em apresentações. Para evitar esse tipo de vazamento, boas práticas, como o uso de senhas, controle manual de acesso e revisão da lista de convidados, devem ser incorporadas à cultura organizacional, sendo fundamental investir em: 8) 5G e IoT: atenção redobrada com a expansão da conectividade A combinação de Internet das Coisas (IoT) com o avanço do 5G representa um salto em conectividade, mas também em vulnerabilidades. Grande parte dos dispositivos inteligentes não possui uma proteção robusta, o que os torna alvos fáceis para ataques que podem comprometer redes inteiras. À medida que essa tecnologia se consolida, cresce também a necessidade de desenvolver protocolos de segurança específicos para IoT capazes de identificar e isolar dispositivos comprometidos rapidamente. 9) Crescimento do mercado de seguro cibernético Com o aumento dos riscos digitais, cresce também a procura por seguros cibernéticos, especialmente por empresas que precisam se proteger de prejuízos operacionais e reputacionais. À medida que essa modalidade ganha espaço, as seguradoras também endurecem os critérios de contratação e exigem comprovação de boas práticas de segurança por parte das empresas. Ou seja: investir em cibersegurança não é apenas uma medida de proteção, é uma exigência de mercado. 10) Inteligência artificial autônoma: ferramenta para ataque e defesa O uso da inteligência artificial no campo da cibersegurança não é novidade, mas o nível de sofisticação alcançado em 2025 exige atenção redobrada. Com a evolução de modelos de IA autônomos, capazes de planejar e executar ataques sem necessidade de intervenção humana, o cenário digital se torna ainda mais desafiador para as equipes de defesa. O fenômeno conhecido como Agentic AI já é realidade: são algoritmos com capacidade de tomar decisões em tempo real, adaptar estratégias e invadir redes de forma inteligente. Em contrapartida, cresce também o investimento em IA defensiva, como sistemas automatizados de detecção de ameaças e respostas rápidas com base em machine learning. 11) Criptografia pós-quântica: proteção para o futuro À medida que a computação quântica se torna mais próxima da realidade, os sistemas de criptografia atuais correm o risco de se tornarem obsoletos. Isso porque computadores quânticos serão capazes de quebrar os algoritmos que hoje protegem transações, comunicações e dados sensíveis. Por isso, a criptografia pós-quântica (PQC) está entre as maiores tendências de cibersegurança para 2025 e 2026. Grandes empresas de tecnologia, como a Apple, já começaram a implementar protocolos compatíveis com esse novo paradigma. As organizações que desejam se manter seguras precisam planejar essa transição com antecedência. Com treinamentos focados em infraestrutura segura e compliance, a ESR oferece apoio técnico e estratégico para quem quer proteger seus ativos na era quântica. 12) Zero Trust e segurança baseada em identidade A tradicional confiança em perímetros de rede está cada vez mais obsoleta. A arquitetura Zero Trust, que parte do princípio de que nenhuma conexão deve ser confiável por padrão, vem sendo amplamente adotada em 2025 por organizações que operam em ambientes distribuídos e híbridos. Nesse modelo, cada acesso é constantemente verificado, independentemente da localização ou do dispositivo do usuário. Soluções como autenticação multifator, segmentação de rede e controle dinâmico de acessos estão no centro dessa mudança. 13) Ciber-resiliência: o foco vai além da proteção Proteger é importante, mas se recuperar rapidamente é indispensável. A ciber-resiliência ganha destaque como estratégia integrada que une prevenção, detecção, resposta e recuperação. Ferramentas como backup imutável, análise de comportamento e respostas automatizadas fazem parte desse novo modelo. Além disso, soluções de Continuous Exposure Management (CEM) ajudam a identificar vulnerabilidades em tempo real e priorizar riscos com base no impacto real para o negócio. 14) Crescimento no investimento em cibersegurança Com a intensificação das ameaças digitais, os investimentos em segurança da informação devem alcançar US$ 213 bilhões em 2025, com expectativa de atingir US$ 240 bilhões até o fim de 2026, segundo projeções globais. Essa tendência se reflete também no Brasil, onde cresce a busca por soluções em segurança na nuvem, serviços gerenciados (MDR/MSSP) e capacitação de equipes internas. O cenário é promissor tanto para as empresas quanto para os profissionais que desejam atuar na área. __________________________________________________________ Conclusão Para todas as tendências de cibersegurança – seja para potencializar o uso seguro em rede, seja para se proteger contra ataques criminosos –, uma ação essencial no seu negócio é a capacitação profissional. Na ESR, você e seus colaboradores podem seguir uma trilha completa de aprendizado sobre cibersegurança, com treinamentos focados nas áreas mais atuais e críticas. Em parceria com organizações renomadas como CompTIA e Ascend, a ESR oferece cursos especializados em Pentest, para capacitar profissionais para realizar testes de invasão e proteger sistemas de forma eficaz. Descubra um universo de treinamentos especializados em Pentest e garanta a proteção digital da sua empresa com os cursos da CompTIA e da Ascend!
11/09/2025