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O treinamento em TI no setor público, sobretudo em projetos governamentais estratégicos, consolidou-se como um pilar para a eficiência da prestação de serviços. Afinal, a eficiência é um princípio constitucional da administração pública e deve também orientar a maturidade digital dos órgãos.  Dessa forma, não se trata de implantar sistemas isolados, mas, sim, de capacitar equipes para operá-los em um ecossistema no qual a segurança da informação, a conformidade regulatória, a interoperabilidade e o impacto social são decisivos. Nesse contexto, cada erro operacional pode significar prejuízos financeiros, além de atrasar políticas públicas, comprometer a confiança do cidadão ou afetar direitos fundamentais. O Brasil já caminha nessa direção. A Lei de TICs, reformulada em 2019, embora não seja específica para servidores, fortaleceu a indústria nacional de tecnologia e fomentou a formação de profissionais qualificados – cerca de 30% dos empregos gerados com a lei são de nível superior. Esse ecossistema de inovação pressiona o setor público a absorver mão de obra treinada, reduzindo a dependência de tecnologias importadas e sustentando a digitalização do Estado. Paralelamente, iniciativas como o Sistema de Administração dos Recursos de Tecnologia da Informação (Sisp) estruturam a governança digital federal, exigindo de servidores não apenas domínio técnico, mas também capacidade de atuar em ambientes integrados, intersetoriais e sob rigorosos padrões éticos. Diante disso, a pergunta que se impõe a gestores de RH e líderes públicos é: como estruturar programas de treinamento em TI no setor público capazes de acelerar a adaptação de equipes recém-contratadas e alinhar os profissionais às exigências específicas da administração pública? É o que você vai descobrir neste conteúdo. Leia também: “Habilidades em alta no mercado de trabalho de Tecnologia da Informação”  O papel estratégico do treinamento em TI na administração pública A tecnologia é um dos eixos centrais da gestão pública moderna. Somente a título de exemplo: de acordo com a Pesquisa TIC Governo Eletrônico 2023, 60% dos órgãos federais e apenas 26% dos estaduais realizaram treinamentos em inteligência artificial. Tal disparidade revela que, embora haja avanços, a maturidade digital é desigual e ainda insuficiente para garantir um Estado realmente digital. E isso impacta diretamente a vida do cidadão. Na saúde, prontuários eletrônicos integrados reduzem o tempo de atendimento. Na educação, plataformas digitais expandem o acesso. Na segurança pública, dados em tempo real ajudam na prevenção ao crime. No Judiciário, a automação de processos aumenta a acessibilidade. Esses exemplos demonstram que investir em capacitação tecnológica no setor público é garantir políticas públicas mais ágeis, transparentes e confiáveis. Desafios do onboarding de profissionais de TI no setor público Integrar novos servidores à TI na administração pública não se resume a apresentar sistemas ou fluxos de trabalho. O onboarding precisa considerar o ambiente altamente regulado e crítico em que esses profissionais atuarão. Os principais desafios enfrentados nesse contexto incluem: Portanto, ao pensar no onboarding de profissionais de TI na administração pública, gestores precisam ir além da mera introdução a sistemas: devem cultivar uma cultura digital voltada para a inovação, a segurança e o serviço ao cidadão. Leia também: “O que é preciso para começar uma carreira em TI?”  Competências técnicas e comportamentais indispensáveis no setor público O treinamento em TI no setor público deve preparar profissionais para lidar com sistemas críticos e, ao mesmo tempo, com as particularidades da administração direta e indireta. Isso exige um equilíbrio entre competências técnicas de alto nível e comportamentais ligadas ao serviço público. Competências técnicas Competências comportamentais Cibersegurança e proteção de dados – conformidade com a LGPD e normas de segurança Resiliência cultural – adaptação a processos rígidos e muitas vezes lentos Governança de dados – domínio de interoperabilidade e integração de sistemas Colaboração interinstitucional – trabalho em ecossistemas com múltiplos órgãos Computação em nuvem e ambientes híbridos – configuração e gestão de serviços escaláveis Comunicação clara – tradução de linguagem técnica para gestores não especialistas Automação e inteligência artificial – aplicação em serviços públicos (educação, saúde, justiça) Foco no impacto social – entendimento de que cada linha de código e cada automação pode afetar direitos fundamentais Esse equilíbrio forma a base de equipes aptas a reduzir riscos, inovar em políticas públicas e garantir eficiência no uso da tecnologia. Métodos eficazes de treinamento em TI no setor público Quando falamos em treinamento em TI no setor público, estamos abordando mais do que cursos genéricos ou o repasse de manuais técnicos. A capacitação precisa ser pensada como estratégia de Estado, adaptada às diferentes realidades dos órgãos, alinhada à legislação e ao impacto social das políticas públicas. Os métodos mais eficazes incluem: 1) Consultoria educacional especializada Um dos erros mais comuns na capacitação governamental é importar modelos prontos do setor privado.  Como se sabe, a TI na administração pública tem particularidades que exigem um olhar específico, como a conformidade com normas do Sisp, a aderência à LGPD, a interoperabilidade entre sistemas de diferentes órgãos e o impacto direto na vida do cidadão. A consultoria educacional atua como um diagnóstico estratégico que mapeia o nível de maturidade digital de cada órgão, identifica lacunas de competências e desenha programas sob medida para cada cenário. Esse modelo garante que o investimento em treinamento não seja disperso, mas direcionado para os pontos que realmente geram ganhos de eficiência. Conheça a Consultoria Educacional da ESR! 2) Cursos EAD de alta referência Os programas de educação a distância oferecem escalabilidade, permitindo que servidores e contratados públicos em qualquer região do país tenham acesso ao mesmo conteúdo sem depender de deslocamentos ou agendas presenciais.  Essa modalidade é especialmente eficaz em um país continental como o Brasil, no qual órgãos municipais e estaduais ainda enfrentam desafios de conectividade e infraestrutura. Na ESR, os cursos EAD combinam conteúdo técnico de ponta com a flexibilidade necessária ao serviço público. Além disso, há a possibilidade de integrar os cursos às trilhas de certificação, preparando equipes para padrões de excelência reconhecidos no mercado de tecnologia. Ou seja, há o fortalecimento da carreira dos profissionais, o que eleva ainda a credibilidade institucional do órgão. 3) Workshops e treinamentos presenciais Apesar da praticidade do ensino online, algumas habilidades são plenamente desenvolvidas apenas em ambiente presencial.  Workshops práticos permitem simular incidentes de cibersegurança, falhas de interoperabilidade de sistemas ou mesmo situações críticas de atendimento ao cidadão em que o fator humano é determinante. Treinamentos presenciais também favorecem a troca de experiências entre os servidores, fortalecendo a cultura digital de maneira coletiva e colaborativa. Quando combinados com cursos EAD, criam um modelo híbrido altamente eficiente. 4) Laboratórios e simulações realistas Mais do que absorver teoria, equipes de TI precisam vivenciar, na prática, os desafios que enfrentarão no dia a dia.  Ambientes de simulação colocam o especialista diante de situações críticas reais, como ataques cibernéticos, falhas de integração de dados ou testes de continuidade de serviços públicos digitais. Esse método é especialmente eficaz para reduzir o risco de falhas humanas, uma das principais causas de incidentes de segurança em órgãos públicos. Um exemplo ilustrativo vem do Laboratório de Análise de Águas (Lana), em Pernambuco. Com uma equipe treinada em metodologias avançadas de monitoramento de efluentes, o laboratório conseguiu transformar dados em políticas ambientais e fortalecer a economia local.  O caso reforça que tecnologia só gera impacto público quando profissionais são capacitados para aplicá-la com propósito. 5) Capacitação contínua e preparação para certificações Treinar uma equipe apenas no momento do onboarding não basta. A transformação digital é dinâmica, e os profissionais de TI precisam acompanhar os avanços constantes em IA, computação em nuvem, automação e segurança cibernética. Por isso, os programas de maior sucesso são os que estabelecem planos contínuos de capacitação, com revisões periódicas de conteúdos e atualizações diante das tendências globais.  Nesse ponto, a preparação para certificações ganha protagonismo: ao conquistar selos de competência reconhecidos internacionalmente, os especialistas fortalecem sua carreira e os órgãos demonstram conformidade e confiabilidade perante a sociedade. Principais benefícios do treinamento contínuo em TI no setor público Estruturar um programa robusto de treinamento em TI no setor público traz impactos que vão muito além da capacitação técnica. Trata-se de uma ferramenta estratégica para consolidar a eficiência da máquina pública e a confiança do cidadão. 1) Eficiência operacional e redução de erros Equipes treinadas reduzem falhas técnicas e desperdícios de recursos, acelerando processos críticos como emissão de documentos digitais, análise de dados e atendimento online ao cidadão. 2) Conformidade regulatória e segurança da informação A capacitação garante aderência às exigências da LGPD, às normas do Sisp e às auditorias governamentais.  Além disso, mitiga riscos de ciberataques e vazamento de dados, problemas que podem abalar a credibilidade institucional. 3) Retenção e valorização de talentos No setor público, é imprescindível focar em estímulo e entrega de resultados. Investir em capacitação contínua pode contribuir para a percepção de valorização dos funcionários ou contratados públicos, gerando engajamento e produtividade. 4) Inovação e adaptação às mudanças Capacitações recorrentes mantêm as equipes atualizadas sobre tendências emergentes, como inteligência artificial aplicada à gestão pública, blockchain em registros oficiais e análise preditiva em políticas de segurança. 5) Transparência e confiança social Equipes capacitadas operam com mais clareza e segurança, reduzindo a burocracia e fortalecendo a confiança do cidadão nos serviços digitais.  Esse benefício é intangível, mas representa um dos maiores ganhos para a administração pública. Treinamento contínuo em TI no setor público vs. ausência de treinamento  Com treinamento contínuo Sem treinamento contínuo Eficiência operacional        Processos ágeis, menos erros, economia de tempo Falhas recorrentes, retrabalho, atrasos Segurança da informação Conformidade com a LGPD, menor risco de incidentes Vulnerabilidade a ataques e vazamentos Engajamento e retenção Profissionais valorizados e engajados Desmotivação, alto turnover Inovação em políticas públicas Soluções digitais criativas e atualizadas Obsolescência tecnológica Confiança do cidadão Serviços digitais transparentes e confiáveis Burocracia e perda de credibilidade Como a ESR apoia órgãos públicos na capacitação de equipes de tecnologia Se a transformação digital já é um desafio no setor privado, no setor público ela exige um compromisso ainda maior: alinhar tecnologia à missão de garantir direitos e melhorar a vida do cidadão. E isso só é possível quando servidores estão devidamente preparados para atuar em ambientes de alta complexidade que envolvem segurança da informação, interoperabilidade de sistemas, compliance regulatório e impacto social direto. É nesse ponto que a ESR se torna uma parceira estratégica.  Com anos de experiência em consultoria educacional e no desenvolvimento de programas de capacitação sob medida, a ESR auxilia órgãos governamentais a estruturar treinamentos que não apenas ensinam ferramentas, mas moldam equipes para atuar em conformidade com políticas públicas e práticas modernas de gestão digital. Na prática, isso significa: Ao investir em um programa estruturado com a ESR, os gestores não apenas aceleram a curva de aprendizado de equipes recém-contratadas, mas também asseguram resultados concretos: redução de falhas, maior eficiência operacional, fortalecimento da transparência e, sobretudo, um serviço público mais confiável e inovador. Saiba como a Consultoria Educacional da ESR pode apoiar seu órgão governamental a capacitar times de tecnologia com foco em resultados reais! FAQ – perguntas frequentes sobre treinamento de equipes de tecnologia no setor público e em projetos governamentais  1. O que torna o onboarding de profissionais de TI no setor público mais complexo que no privado? A necessidade de alinhar profissionais a regras rígidas, conformidade legal e impacto direto na vida do cidadão. 2. Quais habilidades são mais críticas para os servidores de TI? Cibersegurança, governança de dados, automação e competências comportamentais como resiliência e colaboração. 3. Consultorias educacionais são realmente necessárias? Sim. Elas permitem personalizar treinamentos para cada órgão, garantindo aderência às normas e maior eficácia. 4. Quais são os maiores benefícios do treinamento contínuo? Reduz falhas, mantém as equipes atualizadas e prepara o setor público para responder a novas demandas sociais e tecnológicas.

A tecnologia evolui rápido demais para que times de TI aprendam de forma improvisada. Frameworks se renovam em ciclos curtos, ferramentas se expandem, stacks se multiplicam e as organizações, públicas e privadas, exigem cada vez mais autonomia, maturidade técnica e capacidade de adaptação. Nesse contexto, ter um roadmap de aprendizado se apresenta como uma necessidade estratégica para equipes de TI, especialmente para áreas como Desenvolvimento, DevOps, Segurança, Dados e Infraestrutura. Quando bem construído, esse instrumento fornece direção, alinhamento e previsibilidade, que são três fatores que determinam se um time evolui de forma caótica ou consistente. E é exatamente por isso que este conteúdo foi criado. A seguir, explicamos o que é um roadmap, como ele funciona e por que ele é indispensável para a sua rotina e gestão em TI. Como conteúdo extra ainda apresentamos o modelo prático e interativo desenvolvido pela ESR para apoiar indivíduos, equipes e gestores na atuação “stack”. O que é um roadmap de aprendizado em TI? Antes de entender seu impacto em equipes técnicas, é importante partir do conceito estrutural. De acordo com a Atlassian, um roadmap é “uma representação visual de como um projeto, produto ou iniciativa evoluirá ao longo do tempo”, servindo para alinhar prioridades, organizar etapas e comunicar claramente o caminho até o objetivo.  No contexto de aprendizado em TI, essa definição se adapta para: Ou seja, um roadmap não aborda somente elementos que se traduzem em lista de itens para estudar. Trata-se, na verdade, de uma visão estratégica do desenvolvimento profissional. Enquanto métodos tradicionais focam o conteúdo, um roadmap foca a progressão, o domínio e a aplicabilidade prática, conectando o estudo ao trabalho real. Além disso, a ferramenta dá destaque ao aprendizado visual, inspirando-se em metodologias ágeis relevantes como o Design Thinking.  Os tipos de roadmap mais utilizados em tecnologia Apesar de existirem diversos formatos, três categorias são as mais presentes em ambientes de TI. Compreendê-las se torna uma tarefa essencial para gestores da área, uma vez que tais modelos podem influenciar como os times aprendem e evoluem. 1) Roadmap de produtoComum em times ágeis, representa a evolução de features, releases, sprints e objetivos de um software. É muito usado por product managers e tech leads para comunicar prioridades e alinhar expectativas entre áreas. 2) Roadmap tecnológicoDocumento que detalha como novas tecnologias serão adotadas ao longo do tempo. Inclui arquitetura, migração para cloud, containers, automações, modernização de sistemas e infraestrutura. 3) Roadmap estratégicoPor sua vez, como o nome indica, o roadmap estratégico é focado em objetivos corporativos. É o responsável por traduzir metas, resultados esperados, indicadores, iniciativas e prazos e algo visual e compreensível para toda a organização. Por fim, o roadmap de aprendizado (como o produzido pela ESR) é inspirado nesses três modelos. Ele combina progressão (produto), padrões técnicos (tecnológico) e objetivos de capacitação (estratégico), criando um formato direto, visual e aplicável ao dia a dia. Por que roadmaps de aprendizado são essenciais para equipes de TI? A formação em TI cresceu em complexidade e amplitude. Hoje, mesmo funções consideradas “iniciais” lidam com stacks múltiplas, ferramentas empresariais e demandas que exigem autonomia. Para gestores de TI, líderes técnicos, coordenadores e órgãos governamentais, isso gera três desafios centrais: Cada dev segue uma trilha diferente; alguns começam pelo front, outros pelo back, outros mergulham direto em DevOps. Sem uma referência visual, medir a maturidade técnica se torna quase impossível. Equipes acabam estudando ferramentas por modismo, e não por impacto real no trabalho. Um roadmap alinha o que deve ser aprendido primeiro, depois e por quê. Segundo relatórios recentes, mais da metade das falhas operacionais em TI ocorre por falta de habilidades técnicas básicas e não por ferramentas. Um roadmap reduz esses riscos ao identificar competências essenciais.  Além disso, organizações governamentais e grandes empresas precisam de processos mais robustos de desenvolvimento profissional,— e roadmaps se tornaram padrão para: É um instrumento de gestão, não apenas de estudo. Como estruturar um roadmap de aprendizado realmente eficiente? Embora muitos profissionais tentem construir o próprio roadmap, a maioria esbarra no mesmo problema: transformar listas de temas aleatórios em alta em aprendizado real. Para funcionar, um roadmap precisa seguir uma lógica de progressão clara e conectada ao mercado. Aqui estão algumas dicas e pilares essenciais: Tudo isso significa dizer que um roadmap não deve ser uma lista de tutoriais, mas um mapa de competências que levam à prática real. Exemplos de roadmaps utilizados em TI Existem roadmaps famosos na comunidade, como: Mas todos têm uma limitação importante: não foram desenhados para equipes brasileiras, muito menos para times B2B e B2G com demandas reais de capacitação. É por isso que a ESR desenvolveu um material exclusivo! Nele você vai encontrar:  ? Baixe gratuitamente o Roadmap da ESR. Um material pronto para ser usado por líderes, devs e equipes de TI. Por que o Roadmap da ESR é diferente e mais completo? Porque ele é construído com base na experiência prática da Escola Superior de Redes, referência nacional em capacitação de TI e um dos braços da RNP: O material mescla visão técnica, pedagógica e de gestão, para oferecer exatamente o que equipes precisam: clareza, organização e um caminho realista de aprendizado. Conclusão Roadmaps são hoje uma das ferramentas mais estratégicas para acelerar o desenvolvimento técnico em Tecnologia da Informação, tanto para indivíduos quanto para organizações. Seja para orientar estudos pessoais, estruturar trilhas internas ou acompanhar a maturidade de equipes inteiras, um roadmap bem construído dá forma ao que antes era disperso. ?Baixe agora o Roadmap de Aprendizado por Stack da ESR e transforme a evolução da sua equipe em um processo claro, mensurável e contínuo. Você também pode se interessar:Guia de IA AgenteReflexos da IA na CibersegurançaRequisitos de Rede para IAMachine Learning: o que é e por que importa?Panorama da IA no mercado de TI – Infográfico gratuito

Saber quais são os KPIs e como estruturá-los na gestão de TI exige uma equação: clareza dos objetivos estratégicos × escolha das métricas certas × comunicação efetiva com stakeholders. Essa combinação transforma dados técnicos em insights que realmente orientam a tomada de decisão.  Para gestores, os indicadores servem para medir a eficiência da equipe, bem como para mostrar como a área de TI contribui diretamente para a geração de valor do negócio.  Nesse contexto, um erro comum em muitas organizações é olhar para os KPIs apenas como relatórios de Service Level Agreement (SLA, Acordo de Nível de Serviço em português) ou métricas de disponibilidade. Embora esses parâmetros sejam importantes, eles representam apenas a camada operacional.  Para que os KPIs sejam instrumentos estratégicos, é essencial que estejam conectados às metas organizacionais, como redução de custos operacionais, aumento de satisfação do usuário final, aceleração de projetos digitais e até impacto em receita.  Nesse sentido, os KPIs de TI deixam de ser “números internos” e passam a ser um idioma compartilhado entre tecnologia e negócios. Outro aspecto que diferencia organizações líderes no desenvolvimento e na aplicação de indicadores de TI é o uso de benchmarking. Empresas e órgãos públicos que comparam seus KPIs com pares do setor conseguem identificar os aspectos da TI que devem ser melhorados e provocam melhorias nos processos. A Gartner estima que os gastos globais com TI devem totalizar o montante de US$ 5,43 trilhões em 2025, um crescimento de cerca de 7,9% em relação ao último ano, impulsionado pela demanda por infraestrutura e inovação digital.  “Embora haja uma pausa nos gastos líquidos por causa de um pico na incerteza global, o efeito é compensado pelas iniciativas contínuas de digitalização de IA e IA generativa (GenAI)”, afirma John-David Lovelock, vice-presidente analista da Gartner. “Por exemplo, espera-se que o crescimento dos gastos com software e serviços em 2025 desacelere em razão dessa ‘pausa de incerteza’, mas os gastos com infraestrutura relacionada com a IA , como sistemas de data center, continuem a aumentar.” Esse cenário intensifica a necessidade de indicadores bem estruturados. Afinal, sem mensuração de valor, gestores podem perder apoio da alta administração. Ferramentas como Grafana (a plataforma interativa de visualização de dados open source), Power BI e Datadog (software que fornece um SaaS de observabilidade para serviços em nuvem), entre outros, já se consolidaram como recursos essenciais para visualizar métricas de TI em tempo real e torná-las acessíveis para quem não é técnico. Também é fundamental definir cadências de revisão. KPIs de rotina podem ter frequência diária, semanal ou mensal, enquanto indicadores estratégicos merecem avaliação trimestral ou semestral. Essa periodicidade previne que métricas “perdidas” acumulem poeira em dashboards esquecidos. Este artigo traz outras informações sobre o tema, em um guia completo e técnico para gestores de TI, líderes de equipes e responsáveis por governança estruturarem KPIs que meçam não só performance, mas impacto estratégico. Nele você encontrará: Leia também: Como preparar líderes de TI para o cenário de trabalho do futuro  Características de um KPI eficaz (modelo SMART) Para que um KPI seja realmente útil, e não apenas mais um número no dashboard, ele precisa acompanhar o modelo SMART. Citado pela primeira vez por George T. Doran, em 1981, em uma publicação na revista Management Review e popularizado por Peter Drucker, o método SMART, acrônimo das palavras elencadas anteriormente, auxilia diretamente a construção e as metas que realmente se adaptam às diferentes realidades.  Além disso, gestores de TI precisam valorizar quando indicadores têm comparativos históricos e benchmarks setoriais, como mencionado anteriormente. Dessa forma, é possível interpretar se um desempenho é bom ou precisa de melhoria.  Adaptar os KPIs ao contexto da organização (tamanho da equipe, maturidade tecnológica, setor de atuação) é parte da arte de torná-los estratégicos. Áreas-chave da TI que você deve medir Para evitar indicadores superficiais, é útil ter categorias bem definidas. Essas cinco áreas capturam a essência da operação de TI e sua contribuição estratégica: Essa dimensão aborda a estabilidade e a acessibilidade de sistemas, servidores e aplicações. KPIs típicos incluem uptime, porcentagem de cumprimento de SLA e tempo de inatividade planejada versus não planejada. Essa métrica é fundamental porque falhas impactam diretamente o negócio ou os serviços ao público. Por exemplo, um órgão público com portais indisponíveis perde a credibilidade. Como gestor, você vai querer ver não só o valor do KPI, mas comparativos por período (dia, semana, mês) e alertas automáticos se a disponibilidade cair abaixo de thresholds (limite ou ponto de ativação que determina quando uma ação deve ser tomada em resposta a um evento específico) críticos. Aqui medimos latência, tempo de resposta, taxa de erros e consumo de recursos, como CPU, memória e rede.  Esses KPIs mostram se a infraestrutura está “aguentando o tranco”. Aplicações lentas geram insatisfação do usuário, aumento de chamadas ao suporte e retrabalho. Você como gestor vai esperar dashboards que permitam filtrar por aplicação e horário de pico e correlacionar performance com eventos externos (por exemplo, picos de acesso ou deploys recentes). Indicadores como o número de tickets resolvidos por técnico, o tempo médio de resolução, o percentual de soluções por meio de automação e o backlog entram nessa categoria.  Esses indicadores de TI ajudam a entender em qual área o time está mais demandado e se existe gargalo operacional. Também permitem identificar oportunidades de treinamento ou automação. Para um gestor, é valioso cruzar a produtividade com a carga de trabalho para evitar sobrecarga ou ociosidade, além de estabelecer metas claras de eficiência. 4.  Custos operacionais versus resultados entregues Essa categoria compara o investimento em TI com os resultados percebidos. Exemplos: custo por ticket, custo de downtime por hora e ROI de projetos de melhoria, entre outros. Esse KPI é essencial para que a TI deixe de ser vista apenas como custo e passe a ser justificada como investimento estratégico.  Como gestor, invista em relatórios que mostrem o custo acumulado trimestre a trimestre, bem como o impacto no negócio (economia evitada, aumento de receita ou eficiência). 5. Satisfação do usuário interno/externo  Aqui entram métricas de Customer Satisfaction Score (CSAT), Net Promoter Score (NPS) e Customer Effort Score (CES), quando aplicáveis.  Esses KPIs conectam a TI aos diversos públicos que impacta: servidores, profissionais liberais, clientes e cidadãos. Valorizar comparativos antes/depois de mudanças (upgrade, novo serviço) e correlações entre satisfação e outros KPIs (performance, disponibilidade) é interessante. Exemplos práticos de KPIs na gestão de TI Veja uma tabela com exemplos claros, definição e relevância:  Categoria KPI Definição detalhada Por que importa para o gestor de TI? Disponibilidade        Uptime (%) Percentual de tempo em que o sistema fica ativo e acessível Fornece confiança aos usuários e permite medir se os SLAs estão sendo cumpridos Incidentes Mean Time to Recovery (MTTR)        Tempo médio para restaurar o serviço após uma falha Reduz o impacto para o negócio e indica capacidade de resposta da equipe Eficiência Custo por ticket Soma de custos (hora, ferramenta) dividida pelo número de tickets resolvidos Ajuda a otimizar recursos e justificar investimentos Inovação Percentual de automação de processos Percentual de tarefas manuais automatizadas Indica evolução tecnológica e redução de retrabalho Satisfação CSAT/NPS Índice de satisfação ou recomendação dado pelos usuários Mostra o valor percebido pela TI no contexto do serviço Esses exemplos servem como pontos de partida. Com maturidade, você poderá expandir para KPIs compostos, métricas ponderadas e dashboards integrados entre TI e negócio. Como implementar KPIs na gestão de TI de forma estruturada Implementar indicadores eficazes exige disciplina e governança. Aqui está um plano em cinco etapas.  Etapa 1: alinhar os objetivos estratégicos da organização  Antes de definir qualquer métrica, a TI precisa entender quais são as metas do negócio (reduzir os custos, aumentar a confiabilidade, dar suporte à inovação…). Os KPIs devem emergir com base nesse alinhamento. Etapa 2: selecionar métricas relevantes e viáveis  Evite medir tudo. Escolha indicadores que respondem diretamente a decisões. Priorize aqueles do quais você tem dados para mensurar com precisão. Etapa 3: escolher ou construir dashboards eficientes Use ferramentas como Power BI, Grafana e Datadog para consolidar e visualizar dados. Dashboards permitem cruzamentos entre KPIs e facilitam a leitura executiva. Etapa 4: comunicar e educar stakeholders  Entregar um painel bonito não é suficiente. Apresente os KPIs aos líderes, explique o significado deles e mostre como eles impactam as metas corporativas. Envolva as partes interessadas no processo. Etapa 5: revisar periodicamente e ajustarOs KPIs precisam evoluir com a organização. Revise periodicamente, por exemplo, os KPIs operacionais mensalmente, os estratégicos trimestralmente. Ajuste metas, retire indicadores obsoletos e introduza novos conforme a maturidade aumenta. Esse processo permite que os KPIs acompanhem o crescimento da TI sem se tornarem estáticos ou irrelevantes. Leia também: Guia de inteligência artificial (IA) para otimizar sua rotina em TI  Erros comuns e armadilhas na implantação de KPIs na gestão de TI Mesmo equipes experientes cometem deslizes ao longo da implementação de indicadores de TI. É o caso da seguinte lista:  Para evitar essas armadilhas, são necessários disciplina, governança e envolvimento constante da liderança. Como a ESR pode apoiar sua equipe nesse processo?  Definir KPIs de TI exige tanto conhecimento técnico quanto visão de negócio. A ESR oferece consultorias educacionais, cursos impressos e trilhas especializadas que preparam equipes para:  Consulte as próximas turmas e capacite seu time. FAQ: perguntas frequentes sobre KPIs na gestão de TI 1 – KPIs e métricas são a mesma coisa? Não exatamente. Uma métrica é qualquer dado mensurável; um KPI é uma métrica que foi selecionada por seu impacto estratégico e alinhamento a certos objetivos. 2 – Quantos KPIs devo ter inicialmente?Comece com cinco a sete indicadores estratégicos bem escolhidos. Aumente apenas se eles trouxerem novos insights acionáveis. 3 – Com que frequência deve-se revisar os KPIs? Depende do tipo: operacionais, semanal ou mensal; estratégicos, trimestral. O importante é manter a cadência fixa. 4 – Posso usar ferramentas simples (Excel) para KPIs? Sim, no começo. O crítico é garantir a confiabilidade dos dados, a clareza nas visualizações e as revisões periódicas. 5 – KPIs são úteis no setor público também? Sim. Em órgãos públicos, os KPIs ajudam na transparência, accountability e justificativa de investimentos tecnológicos para a sociedade.

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.

Em 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!

A importância de um desenvolvimento de carreira completo, que una competências de hard e soft skills, é ainda mais evidente no mercado de trabalho de tecnologia da informação.  Nessa área, tal demanda se faz necessária, uma vez que profissionais do segmento lidam com situações bastante desafiadoras e de muita complexidade, que exigem um vasto repertório de atuação e resolução de problemas.    Assim, é preciso ter domínio do conhecimento técnico e ainda aperfeiçoar a capacidade analítica, a inteligência emocional e a aptidão para trabalhar em equipe.  Neste artigo, vamos abordar em quais pontos você precisa focar para se tornar o candidato certo para qualquer vaga da área.  Como está o mercado de trabalho de Tecnologia da Informação para 2025 e 2026?  Como mencionamos anteriormente, o mercado de trabalho de Tecnologia da Informação está entrando em um novo ciclo.  Ao contrário de períodos anteriores, a disputa por vagas não se resume mais a quem sabe programar ou gerenciar sistemas; agora, exige-se um conjunto robusto de hard skills de ponta, soft skills estratégicas e, em muitos casos, visão de negócios para manter a relevância.  Essa mudança é reflexo direto de dois fatores que caminham lado a lado: a alta demanda por soluções tecnológicas em todos os setores e a escassez crônica de talentos qualificados. Em um cenário assim, a combinação de competências técnicas e comportamentais se transforma em um diferencial decisivo para conquistar ou manter uma posição estratégica.  E os números confirmam esse cenário. Uma projeção recente da IDC indica que a área deve crescer cerca de 13% no Brasil em 2025, superando a média da América Latina e impulsionando setores como finanças, saúde e agronegócio.  Ao mesmo tempo, a Brasscom estima que o macrossetor de TIC possa gerar até 147 mil empregos formais apenas ao longo deste ano.  Entretanto, como já experienciado há algum tempo, a formação anual de novos profissionais não acompanha o ritmo de crescimento do setor, o que resulta em um déficit significativo de oferta e demanda.  Na prática, isso significa mais oportunidades, mas também mais exigências. Empresas querem profissionais capazes de integrar novas tecnologias, analisar dados em profundidade e entregar soluções de impacto em menos tempo.  E não se trata de um contexto local. Globalmente, o CompTIA Tech Jobs Report projeta aumento de mais de 3% nas contratações de TI em 2025, com destaque para cibersegurança, computação em nuvem e inteligência artificial. Entre as carreiras de maior demanda para trabalho remoto estão: Além disso, um ponto importante revelado pelo relatório é o avanço das contratações com requisito de habilidades em IA.  O gráfico a seguir ilustra bem essa tendência. Desde meados de 2023, as ofertas de vagas que demandam conhecimentos em inteligência artificial cresceram muito acima da média de outras funções técnicas, evidenciando que dominar essa competência pode acelerar a empregabilidade nos próximos anos.  Gráfico retirado do CompTIA Tech Jobs Report.   No mercado de trabalho de Tecnologia da Informação, o Índice de Intenção de Contratação de IA representa a comparação entre vagas com requisito de habilidades em inteligência artificial, funções especializadas em IA e todas as ocupações de tecnologia entre 2023 e 2025.  O que é preciso para começar uma carreira em TI? Quais as profissões mais visadas no mercado de trabalho de TI em 2025 e 2026? Profissões que combinam conhecimento técnico profundo com visão estratégica continuam em alta e se popularizam à medida que as empresas se soltaram da pandemia.   Segundo levantamento da Forbes Brasilprofissões como especialista em aprendizado de máquina (machine learning), engenheiro de dados e especialista em IA figuram entre as que mais devem crescer, representando cerca de 23% das ocupações a serem impactadas por mudanças até 2027, conforme projeções do Fórum Econômico Mundial com apoio da Fundação Dom Cabral.  Esse movimento sinaliza que as habilidades ligadas à IA, à automação e a dados estão não apenas em alta, mas consolidadas como fundamentais para o sucesso do profissional moderno de TI.   Algumas das carreiras mais visadas incluem: Diferentemente dos perfis voltados apenas para a codificação, essas carreiras exigem um mix de especialização técnica, adaptabilidade e capacidade de gerar impacto direto nos processos de decisão, competências altamente valorizadas para qualquer empresa em transformação digital.  Futuro do trabalho em TI: quais carreiras da área tendem a crescer?  Afinal, quais são as 11 habilidades necessárias para quem quer uma vaga no mercado de trabalho de tecnologia da informação?  1) Conhecimento de inteligência artificial e aprendizado de máquina  A IA é uma das grandes realidades do setor de tecnologia. Assim, é crucial que os profissionais de TI tenham compreensão sólida das técnicas de aprendizado de máquina e dos algoritmos por trás de suas ferramentas e aplicações, como:  2) Habilidades de programação  Com a crescente demanda por tecnologia baseada em software, as habilidades de programação serão um requisito essencial para qualquer profissional de TI, como já eram há bastante tempo. É importante dominar, pelo menos, uma linguagem de programação popular, como Python, Java ou JavaScript, algo que mencionamos ser imprescindível também para a área de IA. 3) Domínio de Big Data e Business Intelligence  O domínio de Big Data – ou seja, a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações oriundas de conjuntos de dados muito grandes – é um componente crítico do setor de tecnologia da informação.    Além disso, o conhecimento de técnicas de análise de dados, bem como a capacidade de trabalhar com as ferramentas que fazem tal análise de dados, e a habilidade de transcrever os insights trazidos à luz por meio dos dados serão cada vez mais importantes nos próximos anos.   Inclusive empresas orientadas por dadose que agora destinam seus investimentos em, pelo menos, 20% para IA e TI terão mais facilidade em se adaptar ao contexto digitalizado do mercado, o qual vai se potencializar ao longo de 2025 e 2026. Ou seja, a procura por profissionais que saibam traduzir os insights dos códigos de dados para o dia a dia prático dos negócios estará em alta.    4) Habilidade para colaboração  A capacidade de trabalhar em equipe e colaborar com os colegas é fundamental em qualquer setor, principalmente com o trabalho remoto, o que torna essa habilidade ainda mais desafiadora e necessária.   À medida que as empresas trabalham em projetos mais complexos e, agora, com bastante incidência do modelo remoto, a colaboração eficaz se torna ainda mais importante. Assim, é imprescindível que esta seja uma habilidade tratada não só na perspectiva do profissional, como também naquela ligada às condições que uma empresa cria para que a comunicação, o diálogo e as parcerias de trabalho se deem de forma fluida e sem entraves.  5) Habilidade em comunicação  A habilidade em comunicação também é um requisito para qualquer profissional que deseja ingressar no mercado de trabalho de Tecnologia da Informação.   É necessário ser capaz de explicar conceitos complexos de forma clara e concisa para colegas e clientes. Além disso, a capacidade de se comunicar com pessoas de diferentes áreas e níveis hierárquicos será fundamental.  Outro ponto de destaque é utilizar a comunicação para compreender as diferentes necessidades dos clientes, inclusive em quesitos de acessibilidade.  Focar a experiência do cliente demanda atenção para as soft skills relacionadas com a comunicação.   6) Gosto pela aprendizagem contínua e gestão de capacitação   Uma das características que se desejam de um profissional de TI nos próximos anos é que ele volte seu mindset para a metodologia do aprendizado contínuo e, assim, saiba como criar sua trilha de conhecimentos de forma estratégica Em vez de tentar dominar tudo, é preferível que o colaborador se especialize em uma área e busque certificações diversas nesse sentido, por exemplo.   7) Estar com as certificações em dia  Certificações são uma peça de ouro para o mercado da tecnologia da informação. Muitas empresas exigem que seus funcionários tenham essas credenciais em áreas específicas, como segurança cibernética, desenvolvimento web e análise de dados.  Por isso, o profissional de TI deve se atualizar sobre as melhores certificações do mercado para sua área de interesse e voltar seus esforços para a conquista de uma ou quantas forem possíveis.  8) Estar por dentro da cibersegurança O investimento em cibersegurança é uma das principais preocupações das empresas atuais. Afinal, as ameaças e os crimes virtuais têm se sofisticado com muita velocidade. Dessa forma, entre as habilidades necessárias para se desenvolver no mercado de trabalho de Tecnologia da Informação em 2025 e 2026 está o domínio de funções, ferramentas, metodologias e plataformas de segurança, seja de aplicações e nuvem, seja de servidores, etc.  É preciso know-how básico sobre:  9) Computação em nuvem e arquitetura distribuída Entre as habilidades recomendadas para o mercado de Tecnologia da Informação em 2025 e 2026, compreender o universo da cloud computing talvez seja a mais essencial. Por quê? Segundo a Gartner,até 2027, 90% das organizações utilizarão ambientes de nuvem híbrida para otimizar custos e melhorar a resiliência Esse cenário é impulsionado pelo crescimento acelerado do mercado. Apenas em 2025, o setor global de computação em nuvem deve movimentar cerca de US$ 723 bilhões, com destaque para serviços que integram múltiplos provedores (multicloud) e permitem maior flexibilidade na gestão de dados.  Para o profissional de TI, dominar a integração, segurança e orquestração desses ambientes é essencial, especialmente em operações críticas e distribuídas, como aquelas baseadas em Kubernetes e microsserviços. Assista ao webinar gratuito produzido pela Escola Superior de Redes Kubernetes e orquestração de containers  10) Automações, DevOps e orquestração de processos A velocidade de entrega e a confiabilidade dos sistemas também são diferenciais competitivos diretos, e é nesse ponto que automação, práticas DevOps e orquestração de processos se destacam.   Do uso de pipelines de integração e entrega contínua (CI/CD) à aplicação de infraestrutura como código (IaC) e automação robótica de processos (RPA), essas competências permitem reduzir ciclos de desenvolvimento, minimizar erros humanos e garantir a consistência das entregas Empresas que já operam com esse mindset conseguem responder rapidamente a mudanças de mercado e demandas dos clientes, além de ganhar eficiência operacional.   Para o profissional de TI, ter domínio dessas ferramentas significa estar preparado para atuar em ambientes ágeis, com alto volume de deploys e necessidade constante de escalabilidade.  11) Capacitação para equipes (visão B2B) Como vimos, a escassez de talentos qualificados no mercado de tecnologia é um dos problemas da área.  Por isso, as empresas que compreendem essa realidade estão investindo na formação interna como estratégia de crescimento.  Nesse cenário, oferecer capacitação contínua para as equipes não é apenas uma ação de RH, mas uma decisão estratégica.   Times treinados internamente absorvem novas tecnologias mais rápido, reduzem custos de contratação e aumentam a competitividade organizacional.   Para o profissional de TI, isso significa que participar ativamente de programas internos de qualificação pode ser um diferencial na progressão de carreira.  Que curso de tecnologia é feito para mim? Conheça as Trilhas ESR e descubra sua jornada de aprendizagem ideal ________________________________________ Conclusão:  De forma resumida, para um profissional ter sucesso no mercado de trabalho de Tecnologia da Informação nos próximos anos, deve estar disposto a se atualizar. O mesmo se aplica às organizações. É indicado buscar desenvolver habilidades práticas nas áreas de interesse e também algum conhecimento acerca de inteligência artificial, cibersegurança e programação, entre outras atividades comuns ao dia a dia desse especialista.  A Escola Superior de Redes (ESR) é a principal referência do mercado em ensino para a área, com 18 anos de atuação nesse campo.  Por meio de nossos conteúdos e, principalmente, cursos, trilhas e treinamentos, o profissional – experiente ou não – desenvolve as habilidades mais desejadas do mercado de trabalho de TI.  Conheça nossos cursos aqui e comece sua preparação para a próxima vaga.

A internet 6G tem causado certo burburinho entre os gigantes da tecnologia e entre os governos globais, que precisam traçar estratégias para receber um novo conceito de conectividade em redes móveis. Apresentada como a evolução do já conhecido 5G, a rede móvel de 6ª geração promete uma revolução, principalmente no quesito velocidade. De acordo com as estimativas mais promissoras, o 6G será marcado por uma velocidade de até 1 terabit por segundo, o que irá impactar diretamente setores de automação industrial, internet das coisas (IoT), saúde e inteligência artificial. Trata-se de uma tecnologia que se propõe a promover interações em tempo real mais aprimoradas, além de entregar dados com latência ultrabaixa e integração eficiente com a inteligência artificial. Em um cenário no qual o 5G ainda se expande em uma escala global, a evolução do 6G é um projeto em desenvolvimento, com previsão de implantação comercial apenas na próxima década. Grandes players do mercado, como China, Estados Unidos, Japão e Coreia do Sul, já realizam pesquisas, testes e investimentos robustos para garantir a liderança tecnológica nessa nova etapa. Para se ter uma ideia desse cenário incipiente de desenvolvimento, apenas em dezembro de 2024, dois anos após a chegada da 5G ao Brasil, é que a Anatel afirmou ser possível ver a ferramenta em todo o país, na modalidade standalone e na faixa de 3,5 GHz. Ainda assim, a implementação se deu com ressalvas: “A instalação antecipada de estações de quinta geração nessas cidades depende do planejamento individual de cada prestadora. A partir de 2 de dezembro, com a liberação da faixa nos últimos 190 municípios, todos os 5.570 municípios poderão ter a oportunidade de acesso a essa tecnologia”, explicou a Anatel. Ou seja, a internet 6G se apresenta, sobretudo, no campo da pesquisa e em testes iniciais, mas promete transformar, de maneira ainda mais radical, a forma como pessoas, máquinas e sistemas interagem, impulsionando novas oportunidades para negócios e para a sociedade. Neste artigo, vamos detalhar 5 aspectos da internet 6G que você precisa conhecer. Qual a diferença entre internet 5G e internet 6G? A principal diferença entre a internet 5G e a internet 6G está no salto de desempenho e nas possibilidades tecnológicas que a nova geração pretende oferecer. Enquanto o 5G já trouxe grandes avanços em velocidade, capacidade de dispositivos conectados e baixa latência, o 6G vai além, mirando experiências ainda mais imersivas e conectividade praticamente instantânea. Confira alguns pontos de destaque: Em resumo, o 6G não apenas amplia a capacidade do 5G ou da internet residencial padrão, como propõe um novo paradigma de conectividade para suportar tecnologias futuristas e demandas cada vez mais complexas. Entenda isso de uma forma visual abaixo: Internet 5G Internet 6G (estima-se) Internet comum/residencial (cabo/fibra) Velocidade média (BR) 300 a 600 Mbps (pico até 1–2 Gbps) 1 a 10 Gbps (a meta é que seja 100x a do 5G) 100 Mbps a 1 Gbps (fibra óptica) Velocidade máxima Até 2 Gbps (mmWave) Teoricamente até 1 Tbps em testes Até 2 Gbps (em planos premium de fibra) Latência 10 a 20 ms(até 1 ms no 5G standalone) <1 ms (a meta é que seja de 0,1 ms em aplicações críticas) 5 a 20 ms (a fibra é mais estável) Estabilidade Variável (depende de sinal e interferência) Espera-se que seja maior que o 5G com base na IA e em redes híbridas Alta (ótima para uso contínuo) Disponibilidade Cidades médias e grandes Prevista em 2030, sobretudo em grandes centros Alta (com boa cobertura urbana e rural) Limite de dados Pode ser usada por meio de franquia (ex.: 100 GB/mês) Ainda incerto; depende da propositura de uma política de dados Normalmente ilimitada (fibra) Custo (Brasil, 2025) R$ 80 a 150/mês (com dados generosos) Ainda desconhecido (provavelmente mais alto) R$ 70 a 120/mês para 300 Mbps ou mais Uso ideal Mobilidade, backup, locais sem cabeamento Realidade virtual, holografia, IoT extremo Streaming, jogos online, trabalho remoto Fonte: https://www.opensignal.com/brazil & https://research.samsung.com/. Medições técnicas (Ookla, Netflix ISP Index), artigos da NIC.br Aprofunde-se por aqui – Blockchain e o futuro dos negócios! 5 fatos sobre a internet 6G para você ficar por dentro Ainda que a internet 6G esteja em fase de estudos e passe por uma corrida tecnológica para que empresas e países dominem o recurso e se estabeleçam na liderança da inovação, já é possível apontar alguns fatos importantes que ajudam a entender o que vem por aí. 1) O Brasil só começará a explorar a internet 6G em 2032 De acordo com o presidente da Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel), Carlos Baigorri, o Brasil só deve começar a explorar de forma comercial a internet 6G em 2032. Em entrevista para o Canaltech, Baigorri explicou que a implementação da também chamada de IMT-2030 demanda uma etapa profunda de estudos e concepção, a qual é conduzida pelo setor de telecomunicação. O objetivo desse primeiro momento é contar com a participação de reguladores, pesquisadores e representantes da indústria para definir as faixas de frequência que serão dedicadas à nova geração de conectividade. Para isso, a Anatel disse à CNN que a consulta pública sobre as faixas de 6G ocorrerá em agosto de 2025. Isso significa que é provável que o edital do leilão saia em outubro de 2026. Nesse cenário, antes que a internet 6G ganhe contornos reais no país, está prevista uma fase intermediária, com a adoção do 5.5G, representando uma velocidade 10 vezes maior do que a 5G. Espera-se que esse passo seja uma preparação para a infraestrutura e o desenvolvimento de chips compatíveis para o novo mundo da conectividade. 2) O funcionamento exato da internet 5G ainda não é conhecido As especificações da internet 6G ainda estão em fase de desenvolvimento. Por isso, não é possível afirmar com exatidão como ela funcionará. Entretanto, com base na análise das gerações pregressas, podemos fazer algumas estimativas. É o caso, por exemplo, dos pontos a seguir: 3) Aplicações em potencial para a Internet 6G O cientista brasileiro e autor do livro 6G: The road to future wireless technologies 2030 (6G: A estrada para as tecnologias wireless do futuro de 2030, em tradução livre), Paulo Sergio Rufino Henrique, mencionou que “O diferencial da padronização do 6G é que ele possui objetivos econômicos e de desenvolvimento sustentável que devem melhorar o mundo, especialmente em regiões vulneráveis”.  Nessa perspectiva, a internet 6G representa muito mais do que uma rede de altíssima velocidade: ela pode ser um vetor de inclusão digital e de redução de desigualdades. Entre as aplicações que devem ganhar força estão a telemedicina avançada, sistemas de alerta em tempo real para desastres naturais, gestão de cidades inteligentes e automação agrícola, beneficiando comunidades que hoje ainda enfrentam barreiras de acesso à tecnologia. 4) As vantagens da internet 6G Do que já se visualiza da internet 6G, podemos esperar as seguintes vantagens: 5) A convergência de tecnologias em 6G O que se discute é que 6G não se trata apenas de uma evolução do 5G, mas, sim, uma convergência de tecnologias disruptivas, que integram inteligência artificial, computação quântica, redes ópticas avançadas e sensores inteligentes em uma mesma infraestrutura. Essa combinação tende a permitir experiências inéditas, como comunicação sensorial (em que se transmite, além de dados, sensações táteis, por exemplo) e redes capazes de se adaptar em tempo real ao contexto do usuário. A expectativa é que o 6G se torne a espinha dorsal de um ecossistema hiperconectado e muito mais responsivo às necessidades humanas. Conclusão Mesmo que a internet 6G ainda dê seus primeiros passos no mundo, fica claro que ela poderá transformar a maneira como vivemos, trabalhamos e nos conectamos. Quer acompanhar as últimas novidades sobre tecnologias do futuro? Fique de olho nos conteúdos semanais da ESR e não perca nenhum detalhe do que está por vir. Veja três conteúdos que podem te interessar nesse sentido: Adoção de redes Wi-Fi 6 e 7: o que está por trás dessas tecnologias?Computação Quântica: o que está por trás dessa tecnologia e quais suas tendências?Tecnologias emergentes para TI: arquitetura de malha de segurança cibernética.

O conceito de computação eficiente em energia tem se consolidado como uma das pautas mais urgentes do mercado moderno. Isso porque, em um cenário no qual o avanço tecnológico ocorre em ritmo acelerado, surge também a necessidade de repensar os impactos ambientais gerados pela própria tecnologia e por toda a infraestrutura que a sustenta. Com a popularização da inteligência artificial e seu uso cada vez mais frequente nas aplicações cotidianas (de assistentes virtuais aos modelos generativos), por exemplo, cresce proporcionalmente a demanda por data centers robustos capazes de processar volumes gigantescos de dados.  O problema? Essa infraestrutura não é neutra, pois consome energia em larga escala, exigindo recursos naturais finitos e gerando resíduos complexos, tanto no processo de fabricação quanto na operação. Para se ter uma ideia do desafio a ser superado, na fabricação de um computador de 2kg são necessários 800kg de matérias-primas. É o que nos diz o Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), no recente Relatório de Desenvolvimento Humano (RDH) 2025, cujo tema escolhido para essa edição foi “Uma questão de escolha – pessoas e possibilidades na era da IA”. Além disso, os microchips que alimentam a IA dependem de elementos raros, cujo processo de extração, na maioria das vezes, é destrutivo para o meio ambiente, causando desmatamento e poluição de rios e solos, além de gerar emissões significativas de gases de efeito estufa que contribuem para o aquecimento global. Ainda sobre o tema, o PNUD também alerta para outro problema crescente nesse contexto: os data centers produzem uma quantidade significativa de lixo eletrônico, que, geralmente, contém substâncias perigosas, como mercúrio e chumbo, ambos altamente tóxicos e de difícil descarte. O consumo de água é outro fator crítico para os grandes data centers, tendo em vista que o insumo é utilizado durante sua construção e na fase operacional, sendo essencial para o resfriamento dos componentes eletrônicos. Estima-se, por fim, que, globalmente, a infraestrutura relacionada com a IA poderá consumir, em breve, seis vezes mais água do que a Dinamarca inteira, um país com aproximadamente 6 milhões de habitantes. Ou seja, falar sobre computação eficiente em energia não é apenas uma demanda técnica, trata-se de uma necessidade urgente e de uma responsabilidade que recai sobre os profissionais de TI, empresas, governos e, claro, a sociedade. Ao longo deste artigo, abordamos as especificidades da computação sustentável, explorando os seguintes tópicos: Você também pode gostar – TI Verde: o papel da tecnologia e das organizações diante da urgência da sustentabilidade O que é uma computação eficiente em energia? Em linhas gerais, a computação eficiente em energia refere-se ao desenvolvimento e uso de sistemas computacionais que maximizam a performance por watt consumido, incluindo otimizações de hardware, software, algoritmos e infraestrutura para reduzir o consumo energético total. Ou seja, seu objetivo é maximizar a eficiência energética e minimizar o impacto ambiental da tecnologia por toda a cadeia produtiva de uma empresa, observando desde a preocupação com as matérias-primas utilizadas no desenvolvimento de sistemas e softwares até as etapas de descarte adequado de material eletrônico. Assim, a computação eficiente em energia abrange a criação de estratégias de TI que priorizam a eficiência energética, bem como a fabricação, o uso e o descarte correto de computadores e outros eletrônicos, além da escolha de matérias-primas de menor potencial lesivo. Por trás da história da computação eficiente em energia O conceito de computação eficiente em energia, ou computação verde, ganhou impulso significativo em 1992, quando a Agência de Proteção Ambiental dos Estado Unidos lançou o programa Energy Star. Na ocasião, o programa tinha como objetivo identificar eletrônicos de consumo que conseguiam atender aos padrões de eficiência energética. Uma espécie de proposta de reconhecimento das iniciativas que já haviam aderido, àquela época, à chamada computação ecológica e à função de modo de suspensão em todo o setor de TI. Com base nisso, o Programa Energy Star foi aprimorado, dando origem à Ferramenta de Avaliação Ambiental de Produtos Eletrônicos (Electronic Product Environmental Assessment Tool ou Epeat), responsável por registrar produtos organizados e mantidos de acordo com critérios de desempenho que valorizam a sustentabilidade. Entre eles: Depois desse momento e com o tempo, a computação eficiente em energia ampliou seu escopo e a abrangência dos seus pilares, com o setor de TI dedicando-se não só à produção de inovação e novas tecnologias, com dispositivos cada vez menores e mais rápidos, mas também preocupado em otimizar esses ativos para um modelo sustentável de ponta a ponta. Na prática, a computação eficiente em energia requer um planejamento sustentável de toda a cadeia de serviços de TI capaz de elaborar medidas e estabelecer metas direcionadas para as diversas etapas do setor – desde a fabricação dos produtos até seu descarte. Portanto, podemos dizer que o termo computação sustentável descreve práticas que promovem: Quais são os principais elementos que caracterizam a computação verde? Destacamos os mais relevantes a seguir. Você também pode gostar – Governança em TI e ESG: Como integrar práticas de sustentabilidade em sua estrutura tecnológica A importância da computação eficiente em energia no cenário atual Com a crescente digitalização e o aumento exponencial da demanda por recursos de TI, a computação sustentável emerge como uma solução indispensável para equilibrar inovação tecnológica e sustentabilidade. Ao minimizar os impactos ambientais, as práticas da TI ecológica harmonizam a necessidade do mercado por desempenho e competitividade das empresas e também por uma cadeia de produção mais consciente, transparente e “limpa”. A seguir, destacamos a importância da computação eficiente em diferentes áreas. Qual a relevância da computação eficiente em energia? 1) Importância para os data centers Conforme abordado anteriormente, a transformação digital e o aumento do volume de dados armazenados tornam os data centers elementos cruciais na operação das empresas. Entretanto, eles também são grandes consumidores de energia e fontes de emissão de carbono, sendo responsáveis por uma parcela significativa das emissões de gases globais. Nesse cenário, a computação eficiente em energia oferece soluções, como o uso de energias renováveis e virtualização e sistemas de refrigeração eficientes, para driblar esses problemas e reduzir os custos operacionais dos negócios. 2) Importância para a logística A fabricação e o transporte de equipamentos de TI geram emissões significativas de gases de efeito estufa. Nesse sentido, a computação verde promove práticas como: Essas medidas, combinadas com as outras citadas aqui, tornam a cadeia de suprimentos de TI mais sustentável e eficiente. 3) Importância para a infraestrutura geral De escritórios a fábricas, a computação verde auxilia na construção de infraestruturas inteligentes, integrando sistemas de gestão de energia, sensores IoT e práticas de manutenção preditiva para entregar as seguintes vantagens: 4) Importância para a experiência do usuário Os usuários estão cada vez mais atentos à responsabilidade ambiental das empresas com as quais interagem. Inclusive, de acordo com uma pesquisa da Sherlock Communications, entre consumidores brasileiros e latino-americanos, as ações de Responsabilidade Social Corporativa (RSC) são extremamente influentes na tomada de decisões. Segundo o levantamento, 90% dos brasileiros afirmam que a responsabilidade social corporativa influencia a opinião que têm sobre as empresas. Por isso, a adoção da computação verde é também um investimento direto no branding e na manutenção do negócio no mercado. Além disso, produtos e serviços alinhados à computação verde: Tais compromissos não apenas atraem mais clientes, mas também fortalecem a fidelização de quem já utiliza os serviços. 5) Importância para a área legal Optar por práticas de computação eficiente em energia auxilia empresas a se adequarem às regulamentações ambientais, que estão se tornando mais rigorosas em diversos países. Desse modo, podemos dizer que, em relação a compliance e governança legal, o conceito de computação ecológica viabiliza que as empresas estejam à frente nestes campos: No atual cenário, estar em conformidade com as normas é crucial para operar de forma legítima e competitiva no mercado global. 6) Importância a longo prazo Como dissemos, a computação eficiente em energia cria um impacto positivo duradouro ao: Ao investir em sustentabilidade, as organizações garantem sua relevância no presente, construindo um legado inovador e responsável para o futuro. Afinal, como a computação ecológica pode otimizar a eficiência energética das empresas? Respondemos a isso em cinco passos: Ou seja, com a computação verde, o setor de TI se compromete a ser um importante aliado em prol da sustentabilidade global, provando que tecnologia e consciência ambiental podem (e devem) caminhar lado a lado. _______________________________________ Encontre a sua especialização em uma área de tendência dentro da TI. Conheça os cursos da ESR!

A automação tem tomado outros contornos com o desenvolvimento do conceito de IA Agente ou agentes de IA. Se antes o foco da tecnologia de automatização era desburocratizar tarefas repetitivas pontuais nas empresas, agora a tendência é que os sistemas autônomos de computador sejam capazes de executar atividades complexas e tomar decisões de forma muito aproximada da aptidão humana. Nesse contexto, os agentes de Inteligência Artificial (AI Agents) são definidos como entidades autônomas que conseguem perceber o ambiente físico ou digital no qual estão inseridos para se adaptar, aprender, realizar ações focadas em objetivos específicos e tomar decisões. Ou seja, na prática, trata-se de sistemas de softwares projetados para realizar tarefas de forma autônoma – isso significa dizer com a mínima ou nenhuma intervenção humana.  Por meio da coleta de dados e da interação com o ambiente, esses sistemas buscam atingir metas predeterminadas, utilizando ferramentas externas e interagindo com funcionalidades que estão além de seu padrão nativo, de modo ordenado e fluido, incluindo comunicação com outros agentes em diferentes plataformas.  Cada um do IA Agente ou agentes de IA é enquadrado em um nível de acordo com a complexidade do sistema usado e do objetivo final desse uso. Quanto mais complexa uma tarefa, mais inteligente o agente deve ser. De acordo com o MIT Technology Review, a IA agentiva é um dos principais focos do Vale do Silício, e empresas grandes, como Google DeepMind, OpenAI e Anthropic, têm traçado uma corrida para aprimorar seus modelos de linguagem ampla. Saiba mais sobre esse universo no conteúdo a seguir. Boa leitura! Machine learning e inteligência artificial na área de TI: o que esperar do futuro? Características do IA Agente ou agentes de IA Se o foco do mundo digital em 2025 estava voltado para os grandes modelos de linguagem (LLMs), agora, encontra-se no crescimento dos agentes de Inteligência Artificial (IA), que podem revolucionar os mercados e as engrenagens do trabalho. Diferentemente dos sistemas passivos, os agentes de IA possuem autonomia para escolher qual caminho seguir sem a intervenção humana. Assim, eles se distanciam de assistentes de IA tradicionais, uma vez que, ao atribuir uma tarefa de alto nível a um agente, ele descobre como concluí-la sozinho. No primeiro caso, dos assistentes tradicionais, é necessário sempre um prompt para a geração de uma resposta. Por meio dessas tecnologias, você não apenas conversa com as ferramentas ou as direciona para executar uma atividade isolada. É possível solicitar que elas realizem uma tarefa completa do início ao fim, desde o planejamento até a execução, com tomada de decisão no processo. Nesse cenário, as projeções indicam que, nos próximos meses, os IA Agentes devem evoluir em diferentes frentes: No Brasil, a preocupação do último tópico já começa a se transformar em ação concreta. O Projeto de Lei nº 2338/2023, em tramitação no Senado, propõe um marco legal para a inteligência artificial no país. A proposta visa estabelecer diretrizes para o desenvolvimento e o uso responsável da IA, incluindo os sistemas autônomos, como os IA Agentes, garantindo transparência, segurança e proteção aos usuários. Por que uma empresa deve se preocupar com privacidade e ética no uso de dados e qual o papel do profissional de TI nesse cenário? Como os IA Agente são desenvolvidos na prática? Por trás da ascensão dos IA Agentes, existe uma camada técnica que explica como esses sistemas são construídos e como vêm se tornando cada vez mais acessíveis, mesmo para quem não é programador avançado. Inicialmente, a criação de um agente de inteligência artificial exigia conhecimentos sólidos de programação, especialmente de Python. Isso porque, para se comunicar diretamente com modelos de linguagem, como o Llama 3, um padrão de código aberto, era necessário desenvolver códigos específicos, sem nenhuma camada de abstração. Essa etapa, naturalmente, ficava restrita a desenvolvedores experientes. Para reduzir essa complexidade, surgiu o LangChain, um framework que se tornou rapidamente popular. Ele permite que desenvolvedores construam aplicações de IA de forma mais simples, fornecendo estruturas prontas para criar cadeias de tarefas, chamadas externas, integração de ferramentas e definição de funções. Foi por meio dessa evolução que se tornou viável programar agentes capazes de executar sequências inteiras de atividades. Nesse cenário, um dos projetos que ganharam destaque foi o BabyAGI, justamente por demonstrar, de forma prática, que um agente pode receber uma tarefa, buscar as informações necessárias e, se for preciso, delegar subtarefas a outros agentes, tudo de forma autônoma, até apresentar a resposta final ao usuário. Com a popularização desse conceito, começaram a surgir frameworks ainda mais especializados e voltados para a construção de agentes, o que reduziu gradualmente a barreira técnica. Foi assim que nasceu, por exemplo, o CrewAI, que se baseia no LangChain, mas é focado especificamente na criação de agentes colaborativos. Apesar de simplificar parte do processo, o CrewAI ainda exige conhecimentos de Python. A tendência, no entanto, é diminuir cada vez mais essa dependência da programação. Por isso, começaram a surgir plataformas de low-code (baixo código), que demandam apenas noções básicas de desenvolvimento, e soluções no-code, por meio das quais é possível criar e gerenciar agentes de IA sem escrever nenhuma linha de código. Essas ferramentas ampliam o acesso à tecnologia e aceleram a adoção dos IA Agentes nos mais diversos setores. Exemplos de IA Agente À medida que a tecnologia avança, surgem soluções cada vez mais sofisticadas que exemplificam, na prática, como o IA Agente opera no mundo real. Veja alguns dos principais exemplos disponíveis em 2025: 5 dicas para entender o que é lógica de programação e aplicá-la Diferença entre chatbots ou assistentes passivos de IA e IA Agente Embora muitas vezes sejam confundidos, o IA Agente é uma tecnologia bem mais avançada do que os chatbots tradicionais ou assistentes passivos de IA. Um chatbot, ou assistente passivo, como os modelos anteriores do ChatGPT, da Alexa ou do Google Assistente, funciona de forma reativa. Ele depende diretamente de comandos ou perguntas do usuário para gerar uma resposta. Cada ação é isolada e não possui memória processual, ou seja, não entende o contexto além da conversa atual, nem executa tarefas de múltiplos passos de forma autônoma. Além disso, assistentes passivos não têm a capacidade de tomar decisões ou criar planos de ação. Eles operam dentro de uma estrutura limitada, em que respondem com base em comandos simples, sem buscar informações adicionais, interagir com sistemas externos e executar tarefas de maneira contínua. Já um IA Agente é projetado para trabalhar de forma ativa e autônoma. Isso significa que, ao receber um objetivo, ele consegue definir um plano de ação, quebrar esse plano em etapas, executar cada uma delas, buscar dados externos, acessar diferentes ferramentas e até colaborar com outros agentes, se necessário. Tudo isso sem que o usuário precise intervir a cada passo. Em vez de simplesmente responder, o agente executa. Ele entende o contexto, toma decisões, faz ajustes conforme os resultados e entrega soluções mais completas e precisas. Chatbots/Assistentes passivos: IA Agentes: Conclusão Os IA Agente representam um avanço significativo na evolução da inteligência artificial. Eles saem da lógica reativa dos assistentes tradicionais e entram em uma nova era de sistemas capazes de operar como verdadeiros colaboradores digitais. Essa transformação tem impacto direto no mercado de tecnologia, na produtividade das empresas e até na forma como as pessoas interagem com máquinas no dia a dia. Ao combinar autonomia, capacidade de tomada de decisão e integração com diferentes ferramentas, os AI Agents deixam de ser uma tendência para se tornarem realidade operacional em 2025. Dominar esse conceito, entender seu funcionamento e acompanhar suas aplicações no mundo real é um diferencial competitivo para qualquer profissional que deseja se destacar no ecossistema de tecnologia e inovação. Aprimore seus conhecimentos e especializações em TI com os cursos da ESR, a escola referência em ensino e aprendizado em tecnologia. 

A automação tem tomado outros contornos com o desenvolvimento do conceito de IA Agente ou agentes de IA. Se antes o foco da tecnologia de automatização era desburocratizar tarefas repetitivas pontuais nas empresas, agora a tendência é que os sistemas autônomos de computador sejam capazes de executar atividades complexas e tomar decisões de forma muito aproximada da aptidão humana. Nesse contexto, os agentes de Inteligência Artificial (AI Agents) são definidos como entidades autônomas que conseguem perceber o ambiente físico ou digital no qual estão inseridos para se adaptar, aprender, realizar ações focadas em objetivos específicos e tomar decisões. Ou seja, na prática, trata-se de sistemas de softwares projetados para realizar tarefas de forma autônoma – isso significa dizer com a mínima ou nenhuma intervenção humana.  Por meio da coleta de dados e da interação com o ambiente, esses sistemas buscam atingir metas predeterminadas, utilizando ferramentas externas e interagindo com funcionalidades que estão além de seu padrão nativo, de modo ordenado e fluido, incluindo comunicação com outros agentes em diferentes plataformas.  Cada um do IA Agente ou agentes de IA é enquadrado em um nível de acordo com a complexidade do sistema usado e do objetivo final desse uso. Quanto mais complexa uma tarefa, mais inteligente o agente deve ser. De acordo com o MIT Technology Review, a IA agentiva é um dos principais focos do Vale do Silício, e empresas grandes, como Google DeepMind, OpenAI e Anthropic, têm traçado uma corrida para aprimorar seus modelos de linguagem ampla. Saiba mais sobre esse universo no conteúdo a seguir. Boa leitura! Machine learning e inteligência artificial na área de TI: o que esperar do futuro? Características do IA Agente ou agentes de IA Se o foco do mundo digital em 2025 estava voltado para os grandes modelos de linguagem (LLMs), agora, encontra-se no crescimento dos agentes de Inteligência Artificial (IA), que podem revolucionar os mercados e as engrenagens do trabalho. Diferentemente dos sistemas passivos, os agentes de IA possuem autonomia para escolher qual caminho seguir sem a intervenção humana. Assim, eles se distanciam de assistentes de IA tradicionais, uma vez que, ao atribuir uma tarefa de alto nível a um agente, ele descobre como concluí-la sozinho. No primeiro caso, dos assistentes tradicionais, é necessário sempre um prompt para a geração de uma resposta. Por meio dessas tecnologias, você não apenas conversa com as ferramentas ou as direciona para executar uma atividade isolada. É possível solicitar que elas realizem uma tarefa completa do início ao fim, desde o planejamento até a execução, com tomada de decisão no processo. Nesse cenário, as projeções indicam que, nos próximos meses, os IA Agentes devem evoluir em diferentes frentes: No Brasil, a preocupação do último tópico já começa a se transformar em ação concreta. O Projeto de Lei nº 2338/2023, em tramitação no Senado, propõe um marco legal para a inteligência artificial no país. A proposta visa estabelecer diretrizes para o desenvolvimento e o uso responsável da IA, incluindo os sistemas autônomos, como os IA Agentes, garantindo transparência, segurança e proteção aos usuários. Por que uma empresa deve se preocupar com privacidade e ética no uso de dados e qual o papel do profissional de TI nesse cenário? Como os IA Agente são desenvolvidos na prática? Por trás da ascensão dos IA Agentes, existe uma camada técnica que explica como esses sistemas são construídos e como vêm se tornando cada vez mais acessíveis, mesmo para quem não é programador avançado. Inicialmente, a criação de um agente de inteligência artificial exigia conhecimentos sólidos de programação, especialmente de Python. Isso porque, para se comunicar diretamente com modelos de linguagem, como o Llama 3, um padrão de código aberto, era necessário desenvolver códigos específicos, sem nenhuma camada de abstração. Essa etapa, naturalmente, ficava restrita a desenvolvedores experientes. Para reduzir essa complexidade, surgiu o LangChain, um framework que se tornou rapidamente popular. Ele permite que desenvolvedores construam aplicações de IA de forma mais simples, fornecendo estruturas prontas para criar cadeias de tarefas, chamadas externas, integração de ferramentas e definição de funções. Foi por meio dessa evolução que se tornou viável programar agentes capazes de executar sequências inteiras de atividades. Nesse cenário, um dos projetos que ganharam destaque foi o BabyAGI, justamente por demonstrar, de forma prática, que um agente pode receber uma tarefa, buscar as informações necessárias e, se for preciso, delegar subtarefas a outros agentes, tudo de forma autônoma, até apresentar a resposta final ao usuário. Com a popularização desse conceito, começaram a surgir frameworks ainda mais especializados e voltados para a construção de agentes, o que reduziu gradualmente a barreira técnica. Foi assim que nasceu, por exemplo, o CrewAI, que se baseia no LangChain, mas é focado especificamente na criação de agentes colaborativos. Apesar de simplificar parte do processo, o CrewAI ainda exige conhecimentos de Python. A tendência, no entanto, é diminuir cada vez mais essa dependência da programação. Por isso, começaram a surgir plataformas de low-code (baixo código), que demandam apenas noções básicas de desenvolvimento, e soluções no-code, por meio das quais é possível criar e gerenciar agentes de IA sem escrever nenhuma linha de código. Essas ferramentas ampliam o acesso à tecnologia e aceleram a adoção dos IA Agentes nos mais diversos setores. Exemplos de IA Agente À medida que a tecnologia avança, surgem soluções cada vez mais sofisticadas que exemplificam, na prática, como o IA Agente opera no mundo real. Veja alguns dos principais exemplos disponíveis em 2025: 5 dicas para entender o que é lógica de programação e aplicá-la Diferença entre chatbots ou assistentes passivos de IA e IA Agente Embora muitas vezes sejam confundidos, o IA Agente é uma tecnologia bem mais avançada do que os chatbots tradicionais ou assistentes passivos de IA. Um chatbot, ou assistente passivo, como os modelos anteriores do ChatGPT, da Alexa ou do Google Assistente, funciona de forma reativa. 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Aprimore seus conhecimentos e especializações em TI com os cursos da ESR, a escola referência em ensino e aprendizado em tecnologia. 

Assim como a internet 5G, a inteligência artificial em TI, que tem como uma de suas principais bases o machine learning, representa um avanço digital significativo na forma como a sociedade moderna se estrutura.  Embora não seja necessariamente recente (visto que a IA foi mencionada pela primeira vez ainda na década de 1950), foi depois da pandemia de Covid-19 e o consequente isolamento social que a tecnologia ganhou importância e alcance sem precedentes. A partir desse momento, o mundo “on-line” e o “offline” se integraram de forma mais fluida, e atividades que antes eram complexas se transformaram em meros casos de rotina.   Depois de um período de expansão inédito em 2023, estima-se que a IA cause um impacto econômico global de US$ 4,4 trilhões até 2040.  O sucesso das tecnologias guiadas pela IA cria grandes expectativas, assim como acende alertas sobre quais caminhos o mercado tomará a partir de agora.  Neste conteúdo, vamos abordar como a relação entre inteligência artificial e machine learning pode influenciar as áreas de TI e o que se espera do futuro dessa inovação. Boa leitura!  Leia também – Estratégia de inovação: por que a ousadia é importante no ambiente corporativo? O que é inteligência artificial?  Antes de entendermos a relação entre machine learning e inteligência artificial em TI, é importante compreendermos os conceitos dessas tecnologias.  A inteligência artificial, IA ou AI (do inglês artificial intelligence) refere-se a um conjunto de ferramentas digitais que permite que sistemas eletrônicos simulem a “inteligência e o comportamento humanos”, por meio da análise e do processamento de dados e de seus padrões.  De forma resumida, falar em inteligência artificial é também pensar na capacidade, cada vez mais avançada, de máquinas e dispositivos gerarem interações de tipos diversos, para os mais diferentes fins, com base em dados armazenados e em seus emissores.  Assim, o objetivo da IA é atuar para além da observação simples de dados e da programação de ordens específicas. Ou seja, a IA deve ser capaz de perceber o ambiente no qual está inserida para gerar resultados significativos, de forma independente e totalmente conectada com esse universo enorme de bancos de dados. Para isso, são usados machine learning, deep learning, processamento de linguagem natural e ciência de dados, entre outros avanços tecnológicos. A inteligência artificial se caracteriza, portanto, pela possibilidade de as máquinas adquirirem a habilidade de reproduzir competências humanas, como raciocínio, planejamento, criatividade, aprendizagem e até mesmo interações. Segundo o Google Trends, o termo tem se popularizado nos últimos cinco anos, refletindo a integração da tecnologia ao dia a dia da sociedade.  Apesar desse recente boom de informações e do uso da inovação, o conceito de inteligência artificial foi criado há mais tempo, mesmo que em outros contextos e condições. Era 1956 quando o professor de matemática do Dartmouth College John McCarthy usou a nomenclatura pela primeira vez. Leia também – Reflexos da IA na cibersegurança: você conhece o potencial dessa relação?  O que é machine learning?  Se a inteligência artificial funciona como um grande cérebro digital, o machine learning (ML) é uma de suas principais engrenagens.  Ao falarmos de IA aplicada à Tecnologia da Informação, é impossível não destacar o papel do ML como o mecanismo que permite que os sistemas se tornem cada vez mais autônomos e precisos, com base na própria experiência com os dados. Em tradução livre do inglês, o termo carrega o significado de “aprendizado de máquina”, que pode ser entendido como um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. Com base nessa explicação, compreende-se que o conceito está diretamente ligado a um ramo da inteligência artificial fundamentado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana – como as plataformas digitais, os sistemas de Internet das Coisas (IoT) e outras inovações já conseguem fazer.  De modo geral, pode-se dizer que machine learning é uma subárea da IA, por meio da qual os computadores têm a capacidade de aprender de acordo com as respostas esperadas, com base em associações de diferentes dados, os quais podem ser imagens, números e tudo que essa tecnologia possa decodificar. Pense em um conjunto: o ML está contido na IA. Se falarmos em IA generativa, por exemplo, podemos imaginar o seguinte cenário: Definindo IA generativa Para entender a inteligência artificial generativa (GenAI), primeiro precisamos entender como a tecnologia se baseia em cada uma das subcategorias de IA listadas abaixo:  Inteligência artificialA teoria e os métodos para construir máquinas que pensam e agem como humanos  ↓  Aprendizado de máquina (machine learning)A capacidade dos computadores de aprender com a experiência ou dados sem programação humana  ↓  Aprendizado profundo (deep learning)Imita o cérebro humano, pois usa redes neurais artificiais como transformadores para permitir que os computadores executem tarefas complexas  ↓  IA generativaGera novos textos, áudios, imagens, vídeos ou códigos com base em conteúdo pré-treinado  Fonte: aiforeducation.io Existe diferença entre ML e inteligência artificial em TI? Por estarem diretamente conectadas, machine learning e inteligência artificial em TI não são conceitos independentes. Trata-se de uma relação complementar, de modo que o ML é um dos principais componentes da IAl. Por isso, é importante compreender como se relacionam, assegurando uma visão integral desses termos.  Enquanto a IA é um conceito mais amplo, que engloba qualquer sistema capaz de simular capacidades humanas, como percepção, tomada de decisão, adaptação e resolução de problemas, o ML refere-se a uma aplicação de IA ou a uma subárea dentro desse universo, que permite às máquinas extrair conhecimento dos dados e aprender com eles de maneira autônoma.  Podemos visualizar a relação entre essas duas tecnologias com base em uma dinâmica análoga ao estudo dos conjuntos: o ML está contido na IA.  Ou seja, a Inteligência Artificial (IA) é um campo abrangente, que engloba diversas abordagens e algoritmos, como aprendizado profundo (deep learning) – uma subárea do ML –, robótica, sistemas especialistas e Processamento de Linguagem Natural (PLN).  Já o Machine Learning (ML) é uma subárea mais específica da IA, considerada uma peça central dentro desse ecossistema, que foca no desenvolvimento da capacidade das máquinas de aprender com base em dados. Como uma subárea da IA, o ML permite que as máquinas aprendam com dados, identifiquem padrões e façam previsões ou tomem decisões de forma autônoma, sem serem programadas explicitamente para cada tarefa. Assim, a inteligência artificial abrange a ideia de uma máquina que pode imitar a inteligência humana. Por sua vez, o ML tem como objetivo ensinar uma máquina a realizar uma tarefa específica e fornecer resultados precisos, identificando padrões.  O contexto do machine learning e da inteligência artificial atualmente em TI No mercado, esses são avanços tecnológicos que figuram como verdadeiras promessas para a otimização de processos e a rentabilidade dos negócios. A exemplo disso, de acordo com um relatório da consultoria FrontierView, encomendado pela Microsoft, a Inteligência Artificial (IA) pode contribuir com o crescimento de 4,2% do PIB do Brasil até 2030. Diante desse resultado e tendo como pano de fundo o lançamento do ChatGPT pela OpenIA, o ano de 2023 foi marcado por uma corrida intensa das gigantes de tecnologia em busca da incorporação da IA a seus produtos: Todas essas organizações se mantiveram proativas na esteira da adaptação a um novo contexto, no qual até os próprios usuários finais passaram a utilizar as ferramentas do ML e da IA no cotidiano.  Embora o ano de 2023 tenha sido marcado por esse escopo positivo, também foi o período que registrou algumas discussões importantes sobre o tema, como os protestos dos profissionais criativos contra a ferramenta e sua possível interferência nas vagas de trabalho e também a ausência de regulamentação para as novas tecnologias.  Já em 2024, a inteligência artificial consolidou-se ainda mais no cotidiano, impulsionada por avanços significativos em diversas áreas. Destacaram-se os Modelos de Linguagem Compactos (SLMs), que possibilitaram a execução de IA em dispositivos móveis sem a necessidade de conexão com a internet, ampliando o acesso a tecnologias avançadas em regiões com recursos limitados. Nesse cenário de maturidade e ampliação da IA, também surgiram novos protagonistas na corrida tecnológica. Um dos principais nomes a chamar atenção foi a startup chinesa DeepSeek, que ganhou relevância ao lançar modelos de linguagem abertos e altamente eficientes, como o DeepSeek-Coder-V2. A empresa rapidamente se posicionou como uma concorrente direta das gigantes ocidentais ao entregar desempenho comparável ao do GPT-4 em tarefas de codificação com custos significativamente menores. Com isso, tornou-se símbolo de uma nova fase da concorrência em IA, marcada pela descentralização e pela valorização de soluções mais acessíveis e sustentáveis. Além disso, a União Europeia aprovou, em 2024, uma legislação abrangente sobre IA, em que estabeleceu padrões de transparência, segurança e responsabilidade no uso da tecnologia, influenciando diretamente o desenvolvimento e a aplicação da IA em escala global. Trata-se do primeiro arcabouço legal sobre IA, sendo um marco regulatório para o uso ético e seguro do recurso no bloco. Por fim, para 2025, as expectativas giram em torno da integração da IA a outras tecnologias emergentes, como a computação quântica e a Internet das Coisas (IoT). Essa convergência promete transformar setores como saúde, agricultura e manufatura, viabilizando diagnósticos médicos mais precisos, automação inteligente e cidades mais conectadas. Outro ponto de destaque é a crescente preocupação com o impacto ambiental da IA. Em 2025, espera-se que as empresas priorizem soluções energeticamente eficientes, adotando modelos menores e mais sustentáveis em resposta às demandas por responsabilidade ambiental e redução da pegada de carbono. Como o machine learning e a inteligência artificial em TI podem impactar o setor de TI? Veja 4 exemplos. O setor de TI não só respira as inovações e as transformações digitais como é responsável por criá-las. Portanto, não é difícil entender que a IA e o ML já fazem parte da rotina de trabalho de equipes dessa área há bastante tempo e tendem a se tornar cada vez mais abrangentes.  A computação cognitiva – aquela que desenvolve mecanismos de previsão comportamental e fornece respostas rápidas para questões complexas que exigem um aprendizado contínuo – é um exemplo desse contexto. No entanto, existem outros domínios nos quais a IA e o ML podem prosperar ou impactar a área de TI. Veja, a seguir, quatro competências nesse sentido.  1) Implicações na cibersegurança Com os novos contornos da transformação digital acelerada, profissionais de TI preveem que a IA generativa (a que produz conteúdo) seja capaz de transformar visceralmente a sociedade já nos próximos meses.  Embora tal popularização tenha ganhado força recentemente, a ferramenta já está presente há bastante tempo nas organizações, como nas análises de e-mails, que utilizam princípios de IA para fazer a detecção de spam. Ou seja, a IA – que já fazia parte da rotina dos especialistas em segurança da área de TI – agora será ainda mais empregada nesse ambiente, seja na perspectiva defensiva, seja no lado ofensivo, ponto de vista que mais tem se destacado.  A associação IA generativa + abordagens digitais ofensivas pode ocasionar o crescimento de ataques de engenharia social (aqueles capazes de hackear o próprio ser humano), visto que a tecnologia automatiza essa tarefa. Até então, a engenharia social demandava a ação, a configuração e o gerenciamento humano contínuos. Com o advento da IA, essa lógica se altera e passa a viabilizar uma possível automatização da geração de golpes e ameaças e a torná-los ainda mais específicos.  Os phishings direcionados, por exemplo, podem ser produzidos automaticamente, em escala industrial. Há também a previsão do aumento de chamadas telefônicas com áudios sintéticos e da propagação de deep fake, entre outros modelos de ataque.  Nesse contexto, pelo menos por enquanto, nota-se que o uso da IA prevalece no lado ofensivo. No defensivo, o desenvolvimento ainda é direcionado para ferramentas de correlacionamento de evento, análise de logs, análise de tráfego de redes e detecção de intrusão. Porém, é preciso equilibrar essas forças e direcionar a IA generativa para o combate da sofisticação dos cibercrimes. O que os especialistas da ESR consideram é que, em breve, a IA será utilizada não só como um copilot para o invasor, mas também representará um copilot para quem está preocupado com a segurança. Nas mãos de quem tem bons fundamentos e experiência de mercado, a IA é uma excelente ferramenta! 2) Otimização de tarefas manuais A IA e o ML têm o potencial de otimizar e automatizar tarefas manuais no setor de TI. Isso inclui processos como monitoramento de sistemas, gerenciamento de ativos de hardware e software, provisionamento de recursos em nuvem e resolução de problemas de infraestrutura.  Ao utilizar algoritmos inteligentes, as equipes de TI podem reduzir o tempo gasto em tarefas repetitivas e liberar recursos para atividades mais estratégicas e criativas. 3) Estabelecimento de sistemas autogerenciáveis A IA e o ML também podem impulsionar a criação de sistemas autogerenciáveis no setor de TI. Esses sistemas são capazes de monitorar, diagnosticar e corrigir problemas de forma autônoma, sem intervenção humana direta. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser implementados em sistemas de monitoramento de rede para identificar padrões de tráfego suspeitos e tomar medidas preventivas automaticamente. Com isso, há um aumento na eficiência operacional e um fortalecimento da resiliência e da segurança dos sistemas de TI. 4) Discussão sobre a regulação das ferramentas À medida que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina se tornam integrados às operações de TI, surge a necessidade de uma discussão abrangente sobre a regulação dessas ferramentas. E questões éticas, de privacidade e segurança estão no centro desse debate em evolução. A regulação das ferramentas de IA e ML no setor de TI envolve a definição de padrões e diretrizes para seu desenvolvimento, implementação e uso responsável. Requisitos de transparência algorítmica; garantia de imparcialidade e equidade; proteção de dados sensíveis e prestação de contas por decisões automatizadas podem fazer parte desse mapeamento. Além disso, a regulação também aborda preocupação com o impacto dessas tecnologias na força de trabalho, incluindo questões relacionadas com a substituição de empregos, treinamento e requalificação de profissionais afetados. O diálogo entre governos, empresas, especialistas em tecnologia e sociedade civil é e será fundamental para desenvolver políticas e regulamentações que promovam o uso ético e responsável da IA e do ML no setor de TI, garantindo, ao mesmo tempo, inovação contínua e proteção dos direitos individuais e coletivos. Você também pode gostar: Por que uma empresa deve se preocupar com privacidade e ética no uso de dados e qual o papel do profissional de TI nesse cenário?   Inteligência artificial para redes: requisitos e conceitos da tecnologia Guia de inteligência artificial (IA) para otimizar sua rotina em TI  O que é inteligência artificial e como ela é a aposta do presente Inteligência artificial na TI: como a ferramenta atua no contexto da cibersegurança?  Reflexos da IA na cibersegurança: você conhece o potencial dessa relação? _________________________________________________ Além dessas áreas, o ML e a IA serão muito utilizados nos processos de recrutamento e seleção em TI.   Fique por dentro de outras novidades em TI Acompanhe o lançamento semanal de conteúdos da Escola Superior de Redes (ESR) sobre o universo da tecnologia nas mais diversas frentes, inclusive sobre inteligência artificial e machine learning em TI.  Acesse nosso #Blog e baixe nossos materiais gratuitos para ter acesso a um conteúdo comprometido com a qualidade e com a disseminação de conhecimento na área.

Para quem já trabalha com inteligência artificial para TI, a ferramenta vai muito além do tradicional e comentado ChatGPT. Afinal, a tecnologia não é recente e já faz parte da rotina do setor em diferentes frentes, como programação, cibersegurança e automação. Contudo, é inegável que a popularização do recurso, por meio do algoritmo de geração de texto, promoveu também uma mudança nas próprias estruturas e usos dentro da Tecnologia da Informação, tornando o investimento mais acessível e diversificado. Além disso, à medida que a TI passou a ser demandada nesse aspecto, para atender à necessidade de implementação de IA em outros departamentos das empresas, ou seja, por toda a cadeia de produção dos negócios, houve uma aceleração nas descobertas e na inovação da área.  Para se ter uma ideia, a pesquisa The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, realizada pela McKinsey, identificou que, em 2024, 72% das organizações adotaram a tecnologia em alguma medida, o que representou um nítido avanço em relação aos 55% de 2023. Em 2025, estima-se que o uso da IA no cotidiano corporativo continuará se expandindo, mesmo que, agora, as preocupações associadas ao tema também repercutam nas pautas das empresas. Impacto ambiental, viés discriminatório, custo de implementação e ausência de regulamentação, por exemplo, são pontos que têm sido abordados com mais frequência nos últimos tempos. Ainda assim, conhecer o potencial da IA na rotina dos profissionais, em especial dos de TI, é imprescindível para quem deseja aprimorar a carreira, otimizar as tarefas e entregar mais resultados.  Pensando nisso, separamos, a seguir, algumas opções de IA para você usar no seu dia a dia em TI. Confira!  O que você precisa saber sobre Inteligência Artificial para TI ou não em 2025? A ideia de um neurônio artificial surgiu ainda em 1940, perpassando pontos interessantes, como o Teste de Turing (1950), até o nascimento oficial da chamada Inteligência Artificial, em 1956, no Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, um workshop de verão amplamente considerado como o evento fundador da IA como um campo de pesquisa. Desde então, a tecnologia tem sido aprimorada e tem experienciado, de acordo com o texto “A brief history of AI with deep learning”, cerca de três idades de ouro:  A evolução da Inteligência Artificial, com as três idades de ouro (Fonte: “A brief history of AI with deep learning”) Cada um desses momentos marca uma transformação significativa dos investimentos em IA, resultando em avanços expressivos na capacidade de processamento, aprendizado e aplicação da inteligência artificial. Por exemplo, em 2006, a Netflix se propôs a melhorar seu algoritmo de recomendação dos filmes (DVDs) enviados aos clientes pelo correio (sim, à época, esse era o modelo do negócio). Para isso, lançou um desafio no qual os participantes deveriam apresentar uma proposta capaz de otimizar esse recurso em, pelo menos, 10%. Três anos depois, a equipe BellKor’s Pragmatic Chaos foi a campeã, revolucionando o uso dos algoritmos da empresa por meio do aprimoramento do projeto original em 10,06%. Dessa forma, os integrantes do time vencedor garantiram o prêmio de 1 milhão de dólares e abriram um caminho para que o uso da IA, de machine learning e dos algoritmos se fortalecesse ainda mais.  Atualmente, na terceira idade de ouro, a IA é marcada pelo deep learning, que é um recurso onipresente em várias áreas, desde assistentes virtuais até diagnósticos médicos. Nesse contexto, as redes neurais ganham cada vez mais protagonismo por causa do aprimoramento da capacidade computacional e de armazenamento.  À medida que as empresas e os pesquisadores trabalham com algoritmos, usando os transformadores e vetores de palavras, por exemplo, percebem que, quanto mais parâmetros de palavras e camadas há em uma rede neural, mais promissores e precisos serão os resultados obtidos.  Para ilustrar, enquanto o GPT-1 possuía 117 milhões de parâmetros, sua última versão (GPT-4) conta com uma estimativa de mais de 1 trilhão de parâmetros, embora seja difícil precisar um número exato, tendo em vista que se trata de uma aplicação fechada. Dessa maneira, o tempo atual é formado por uma disputa comercial robusta entre empresas que apostam em algoritmos abertos e outras, em fechados, correndo contra o tempo para alimentar suas redes neurais.  No início de fevereiro, inclusive, o Chat GPT, que era o grande algoritmo de IA no quesito linguagem, foi estremecido pelo novo DeepSeek chinês, que apresentou um gasto muito inferior para treinar seus algoritmos. Outros marcos interessantes na história da IA:  2012 – primeiro ano em que um algoritmo de inteligência artificial, chamado Alexnet, usa a Convolutional Neural Network (CNN), uma rede neural com 8 camadas para identificar e reconhecer imagens.  2015 em diante – há um salto relevante nesse cenário de decodificação de imagens com o lançamento de uma rede neural de 152 camadas. Como resultado, o erro na identificação desses símbolos passa a ser menor do que aquele reproduzido por humanos. Ou seja, o algoritmo, pela primeira vez, é mais preciso que um ser humano. 2017 – os algoritmos Transformers passam a demandar menos tempo para serem treinados, têm mais eficiência no reconhecimento da conexão e nas dependências entre palavras e melhoram o reconhecimento de padrões e a capacidade de analisar problemas não sequenciais. É uma das fontes que dão origem ao GPT-3 e ao ChatGPT, o qual possui cerca de 12.288 parâmetros de entrada, além de uma grande quantidade de camadas, para interpretar a relação que as palavras têm entre si. Ou seja, falar em IA, em qualquer setor e atividade, é também abordar um universo em constante transformação e de diferentes aplicações.  Continue pensando nisso por aqui:  Reflexos da IA na cibersegurança: você conhece o potencial dessa relação?  Inteligência artificial na TI: como a ferramenta atua no contexto da cibersegurança? Assista, na íntegra, ao webinar gratuito da ESR sobre o tema: O que você precisa saber sobre IA em 2025 trabalhando ou não com tecnologia? Ao compreendermos o cenário e a história da IA, seja em TI, seja nos demais setores, estamos prontos para descobrir os tipos de inteligência artificial (IA) que podem otimizar realmente sua rotina. Guia de ferramentas de inteligência artificial para TI que podem otimizar realmente a sua rotina Separamos alguns exemplos, por categoria e atividades comuns aos setores de TI, para que você possa montar um verdadeiro repertório tecnológico. Veja:  1) IA para TI: produtividade e organização Trata-se de uma IA no modelo “fechado”, cujo funcionamento é definido como sendo uma extensão do Notion, uma plataforma de organização e gerenciamento de tarefas amplamente utilizada por profissionais e empresas. Na prática, ela é utilizada para otimizar a organização e a escrita, podendo gerar resumos, estruturar notas e sugerir melhorias em textos. É excelente para profissionais de TI que precisam documentar processos, registrar bugs, estruturar planejamentos e organizar projetos de forma clara e objetiva. Como ponto positivo, citamos a integração perfeita com o Notion, o que torna a produtividade mais fluida e dinâmica. Entretanto, na seara dos pontos desfavoráveis está a questão de ser uma funcionalidade premium, apenas para assinantes. Como já amplamente abordado por aqui, é o modelo de IA Generativa baseado na arquitetura de transformadores, desenvolvido pela OpenAI. Seu uso vai além da simples geração de textos, sendo um assistente poderoso para responder perguntas, auxiliar na programação e até mesmo na análise de dados. É ideal para profissionais de TI que buscam suporte na resolução de problemas de código, documentação técnica ou brainstorming de soluções para desafios complexos. O ponto positivo é a capacidade de entender contextos e gerar respostas detalhadas e coerentes. Por outro lado, seu acesso total a funcionalidades mais avançadas depende de um plano pago, e as respostas podem não ser 100% precisas, o que exige verificação. 2) IA para TI: automação de tarefas Plataforma de automação de fluxos de trabalho que conecta diferentes aplicativos sem necessidade de programação. Funciona como um integrador que permite que as ações em um software ativem respostas automáticas em outro. Para profissionais de TI, é útil na automação de processos repetitivos, como a sincronização de dados entre plataformas, o envio automático de alertas e a atualização de registros em bancos de dados sem intervenção manual. A vantagem dessa IA para TI é sua interface intuitiva e a compatibilidade com milhares de aplicativos. Já o ponto negativo é que tarefas mais complexas exigem planos pagos e um tempo inicial de configuração. Extensão de navegador que automatiza tarefas repetitivas diretamente na web. Pode, por exemplo, capturar informações de sites e inseri-las automaticamente em planilhas, preencher formulários e organizar dados sem intervenção manual. Para profissionais de TI, é excelente para coletar dados de diferentes fontes, extrair informações de dashboards e gerenciar tarefas sem precisar escrever o código manualmente. Como prós: praticidade e rapidez na automação de tarefas no navegador. Contra: sua funcionalidade depende do ambiente web e pode ter limitações para fluxos mais avançados. 3) IA para TI: comunicação e atendimento Tradutor baseado em redes neurais que oferece precisão superior ao Google Tradutor, principalmente em termos de contexto e fluidez. Profissionais de TI podem utilizá-lo para traduzir documentações técnicas, artigos e guias de API sem perder o significado original do texto. Também podem compreender melhor certificações e capacitações que, normalmente, são em língua estrangeira.  Seu ponto forte é a qualidade das traduções, mais naturais e coerentes. No entanto, a versão gratuita tem um limite de caracteres e a premium é necessária para traduções de textos maiores e integração com outras ferramentas. Inteligência artificial que grava e transcreve reuniões automaticamente, identificando os participantes e organizando resumos das conversas. Profissionais de TI podem utilizá-la para documentar reuniões técnicas, registrar discussões sobre projetos e garantir que nada seja perdido em reuniões de equipe. O ponto positivo é a automatização da transcrição e a análise de reuniões. O ponto negativo é que a transcrição em tempo real pode apresentar imprecisões em áudios de baixa qualidade. 4) IA para TI: programação e desenvolvimento Assistente de codificação baseado em IA, desenvolvido pela OpenAI e integrado ao GitHub. Ele sugere trechos de código, completa funções automaticamente e auxilia na escrita de scripts complexos. Para profissionais de TI, especialmente desenvolvedores, o Copilot agiliza o processo de programação, reduzindo o tempo gasto em tarefas repetitivas e ajudando na implementação de soluções mais eficientes. O ponto positivo é a integração direta com editores como VS Code, o que torna a experiência de codificação mais fluida. O lado negativo é que sua versão completa está disponível apenas mediante assinatura. Assistente de código que utiliza machine learning para prever e sugerir linhas completas de código enquanto o programador digita. É uma excelente ferramenta para profissionais de TI que trabalham com múltiplas linguagens de programação e desejam aumentar a produtividade sem comprometer a qualidade do código. Entre as vantagens, destacam-se a compatibilidade com diversos IDEs e a personalização das sugestões. Entretanto, sua versão gratuita tem funcionalidades limitadas em relação à premium. 5) IA para TI: análise de dados e inteligência de negócios Funcionalidade avançada do ChatGPT que permite a análise de dados e a execução de cálculos estatísticos diretamente na interface do chat. Profissionais de TI podem utilizá-lo para explorar conjuntos de dados, criar gráficos e gerar insights rapidamente sem a necessidade de linguagens de programação específicas para a análise de dados. O ponto positivo é a facilidade de uso e a flexibilidade para diferentes tipos de análise. Entretanto, essa funcionalidade está disponível apenas para assinantes do ChatGPT Plus. Plataforma de análise de texto baseada em IA que permite extrair insights de grandes volumes de dados, como feedbacks de clientes, e-mails e documentos. Para profissionais de TI que lidam com análise de dados não estruturados, é uma ferramenta útil para categorização automática, detecção de sentimentos e criação de relatórios inteligentes. A vantagem é a possibilidade de integração com outras ferramentas de BI e CRMs. O ponto negativo é que seu uso avançado requer uma assinatura paga. Conclusão A inteligência artificial, seja para TI, seja para os demais setores, já faz parte da rotina de colaboradores e usuários, aprimorando atividades e possibilitando que tarefas sejam desburocratizadas. Entretanto, é necessário que os profissionais compreendam suas limitações e saibam utilizá-las de forma estratégica. Afinal, a IA não substitui o conhecimento técnico, mas potencializa a produtividade, a tomada de decisões e a inovação nos projetos. Esteja pronto/a para abraçar um cenário de TI que explora essa e outras tecnologias que têm se tornado cada vez mais fundamentais no mercado: conheça todas as turmas da Escola Superior de Redes (ESR)!