A Resolução 4.893 pede que o Banco Central saiba onde os dados podem ser processados. No Databricks, os recursos de IA seguem a área geográfica do workspace, que pode ir além do Brasil. Veja o que mapear antes de contratar e como configurar.

Só 19% dos bancos percebiam retorno da IA em 2025. Veja os cinco pontos que travam a escala, o que a regulação já exige e por que a resposta passa pela governança de dados.

A CSP Tech participou do Inovatech Executive Summit 2026, realizado em 27 de outubro no WTC São Paulo, como patrocinadora do encontro. Às 9h50, no Plenário, Lúcio Matias, Head de IA da CSP Tech, apresentou a palestra “O orçamento de inovação está preso no legado”, sobre um problema que aparece em quase toda conversa com CIOs: uma parte relevante do orçamento de TI já tem destino antes de qualquer decisão, porque precisa manter funcionando o que já existe. A mensagem central foi que a IA generativa acelera tudo, inclusive o erro, quando não conhece o sistema em que vai mexer. Por isso, a ordem de uso importa: primeiro usar a IA para entender o legado, com evidência registrada, e só depois para alterá-lo com governança e custo sob controle. No mesmo dia, a CSP Tech recebeu lideranças de tecnologia em um Almoço Executivo. Um marco para a CSP Tech: levar o debate para quem decide o orçamento Em 38 anos de mercado, a CSP Tech acumulou projetos de desenvolvimento, modernização, dados e plataformas Atlassian e Microsoft em empresas onde o sistema mais crítico costuma ser também o mais antigo. Levar essa experiência ao palco de um encontro de lideranças de tecnologia tem um peso especial para a empresa, porque coloca a discussão técnica diante de quem aprova o orçamento e responde pelo resultado dele. O Inovatech Executive Summit 2026 se propôs a discutir o que 2027 vai exigir da liderança de tecnologia, com palestras, painéis e casos sobre alocação de capital, IA, agentes, segurança e orçamento. A palestra da CSP Tech entrou nessa agenda com um recorte prático: antes de discutir quanto investir em IA, vale descobrir quanto do orçamento já está comprometido e por quê. A CSP Tech agradece a presença de todas as lideranças que participaram do Almoço Executivo e das conversas ao longo do dia. Foram trocas francas sobre o que funciona e o que ainda trava a adoção de IA nas empresas, e boa parte do que está neste texto nasceu delas. Tese da CSP Tech: o orçamento fica preso no legado quando a empresa perde o entendimento do próprio sistema, porque toda decisão sobre ele passa a ser tomada sem evidência e com margem de segurança cara. A ordem de uso da IA decide se ela libera ou consome orçamento: primeiro reconstruir o entendimento do sistema, com registro auditável e sem alterar código; só então mudar o código, com o contexto certo, modelo escolhido por tarefa e custo medido por entrega. O que preocupa as lideranças de tecnologia presentes no Summit A lista de participantes do evento trazia uma pergunta aberta: quais têm sido os maiores desafios para tecnologia e inovação nos tempos atuais. A CSP Tech classificou as respostas por tema, de forma agregada e sem identificar pessoas ou empresas. Das 320 inscrições da lista, 289 tinham resposta válida. Cerca de 63% dos inscritos ocupavam cargos de C-level, vice-presidência, diretoria ou head, e cerca de 35% vinham de empresas com mais de 5.000 funcionários. Quase metade das respostas válidas (136, ou 47%) cita IA, seja na adoção, na escala, no uso de agentes ou na IA generativa. Governança, segurança, risco e regulação aparecem em 103 respostas (36%), e custo, ROI, investimento e valor gerado em 68 (24%). O cruzamento é o dado mais revelador: 62 respostas (21%) citam IA junto com governança ou segurança, e 36 (12%) citam IA junto com custo ou retorno. Como uma mesma resposta pode tocar mais de um tema, os percentuais não somam 100%, e por se tratar de uma classificação por palavras-chave sobre respostas abertas, o retrato vale para o público do evento e não tem valor estatístico para o mercado como um todo. Na prática, a IA raramente aparece sozinha nas respostas. Ela aparece amarrada a governança, a segurança e à pergunta sobre retorno. Algumas respostas, transcritas sem identificação, resumem o problema que a palestra tratou: “transformar a POC de IA em ambiente produtivo”, “manter a empresa atualizada tecnologicamente quando se tem múltiplos débitos técnicos” e “trazer tecnologias como IA para empresas com processos e sistemas muito antigos”. Em outras palavras, o que as lideranças perguntam é como fazer a IA funcionar sobre a base de sistemas que a empresa já tem, com controle e com retorno que possa ser demonstrado. Até 40% do orçamento com destino definido: o que esse número quer dizer A descrição oficial da palestra na agenda do evento parte da constatação de que até 40% do gasto de TI ainda vai para manter os sistemas existentes. Faixas próximas aparecem nas pesquisas da McKinsey com CIOs, com uma diferença de base que vale entender antes de usar o número em uma apresentação ao conselho. Em outubro de 2020, a McKinsey relatou que CIOs estimam a dívida técnica em 20% a 40% do valor de todo o seu parque tecnológico antes da depreciação, e que de 10% a 20% do orçamento de tecnologia destinado a novos produtos acaba desviado para resolver problemas ligados a essa dívida. Em abril de 2023, a consultoria voltou ao tema para argumentar que separar de 15% a 20% do orçamento de TI para tratar a dívida técnica é insuficiente quando a empresa não muda a forma como ela é gerada e priorizada. Os números medem coisas diferentes, valor do parque em um caso e orçamento no outro, mas apontam na mesma direção da palestra. A leitura prática para o gestor é que o número exato varia por empresa e por método de medição, mas o mecanismo é o mesmo: cada projeto novo paga um pedágio para conviver com o que já existe. O primeiro passo para reduzir esse pedágio é medi-lo no próprio parque, por sistema, em vez de importar uma média de mercado. [INSERIR DADO REAL: percentual do orçamento de sustentação no parque do cliente, levantado no diagnóstico.] Por que a IA sem contexto acelera o erro no legado Na síntese que a CSP Tech publicou sobre a palestra, a ideia aparece de forma direta: sem contexto, a IA ganha velocidade na direção errada, e o contexto da empresa mora no legado, raramente na documentação. Em sistemas antigos, a documentação costuma estar desatualizada ou não existir, quem construiu já saiu e as dependências entre módulos ficam invisíveis. O código passa a ser o único registro confiável das regras de negócio. Quando um time joga arquivos inteiros desse código em um assistente de IA e pede uma alteração, três coisas acontecem ao mesmo tempo. O modelo tenta inferir relações que não enxerga, e a entrega pode quebrar outra parte do sistema. O consumo de tokens cresce sem relação com o valor entregue, porque o modelo recebe muito texto irrelevante. E, sem registro, ninguém consegue reconstituir depois qual contexto foi usado, qual modelo respondeu e quanto custou. Cada um desses sintomas tem um efeito direto no orçamento e uma pergunta que o gestor pode fazer ao time ainda hoje. O contexto incompleto vira retrabalho e incidente depois da entrega, e a pergunta é se a IA recebeu as dependências reais do trecho alterado. O envio de arquivos inteiros faz a fatura de IA crescer sem relação com o resultado, o que leva a perguntar quanto custou cada entrega feita com IA em cada projeto. O uso de ferramentas sem aprovação, o chamado shadow AI, coloca risco de vazamento e custo fora do radar, e pede um inventário de quais ferramentas e modelos estão em uso e por quem. Por fim, a falta de trilha torna a auditoria cara e as decisões difíceis de defender, porque ninguém consegue mostrar a um auditor o que foi gerado e com qual base. Esse retrato conversa diretamente com o que as lideranças escreveram no formulário do evento. A preocupação com governança de IA e com retorno é a mesma preocupação vista de dois lados: sem controle do contexto e do custo, nenhuma das duas pode ser demonstrada. A ordem que a CSP Tech defendeu no palco: entender antes de alterar A abordagem apresentada por Lúcio Matias organiza o uso da IA sobre o legado em uma sequência. Cada etapa entrega valor por si e prepara a seguinte, então a empresa decide até onde ir. 1. Reconstruir o conhecimento do sistema, sem alterar o código O ponto de partida é uma engenharia reversa assistida por IA. Em vez de tratar o código como texto, a análise lê a estrutura real dele (funções, classes, chamadas e dependências, extraídas da árvore sintática do código) e monta um mapa de relações. Sobre esse mapa, a IA ajuda a documentar fluxos, regras de negócio, riscos e dívida técnica. Nada é alterado no sistema nessa etapa, o que reduz o risco e permite começar mesmo em ambientes críticos. 2. Decidir com evidência entre manter, evoluir, modernizar ou reescrever Com o sistema mapeado, a decisão que costuma ser adiada por falta de dados passa a ter base, e cada caminho tem um momento em que faz sentido e um risco que precisa ser conhecido antes da escolha. Manter faz sentido quando o sistema é estável, muda pouco e o custo de sustentação está medido e aceito pela empresa, com o cuidado de acompanhar a obsolescência da tecnologia e a saída de quem ainda conhece o sistema. Evoluir é o caminho quando o negócio pede mudanças frequentes e o núcleo do sistema ainda atende, desde que cada alteração parta de um mapa de dependências, para não quebrar outra parte. Modernizar se justifica quando a plataforma limita escala, segurança ou integração, mas as regras de negócio continuam valendo, e o risco principal está em perder alguma dessas regras na migração se não houver rastreabilidade do sistema antigo para o novo. Reescrever só se sustenta quando a arquitetura impede o que o negócio precisa e as regras já estão documentadas, porque reescrever sem conhecer o que o sistema guarda costuma repetir o problema em uma tecnologia nova. 3. Executar com IA governada Quando chega a hora de alterar o código, a IA recebe apenas o recorte do mapa relevante para a tarefa, e não o sistema inteiro. O modelo é escolhido conforme a complexidade da tarefa e o orçamento definido, o resultado é validado contra critérios de aceite antes de entrar no código e cada chamada deixa um registro. O desenvolvedor continua na ferramenta que já usa; o controle fica na camada por trás dela. Esse registro funciona como a memória da operação. Para cada uso da IA, ele guarda em qual projeto e em qual tarefa ela foi acionada, quais partes do sistema entraram no contexto, qual modelo respondeu e por qual política foi escolhido, quantos tokens foram enviados, quanto aquilo custou, se o resultado passou nos critérios de aceite e quem foi o responsável. Com essas informações, a pergunta sobre quanto custou uma entrega feita com IA deixa de depender de estimativa. 4. Medir quanto do custo de sustentar virou capacidade de investir O fechamento da palestra foi sobre orçamento: o objetivo da sequência é transformar o custo de sustentar em capacidade de investir em inovação. Isso só pode ser demonstrado com medição antes e depois, por sistema, considerando horas de sustentação, incidentes, tempo de entrega e gasto com IA por entrega. Sem a linha de base levantada na primeira etapa, qualquer ganho vira estimativa. O que fica para o gestor de TI: antes de definir quanto investir em IA em 2027, vale definir em que ordem usá-la. Começar pelo entendimento do legado cria a evidência que falta para decidir e a linha de base que falta para provar retorno. A camada de governança, com a ressalva devida A preocupação com governança que apareceu nas respostas das lideranças tem referência formal. A norma ISO/IEC 42001, publicada em dezembro de 2023, estabelece requisitos para um sistema de gestão de inteligência artificial, com foco em uso responsável, gestão de riscos e transparência. Registrar contexto, modelo, custo e validação de cada uso de IA no desenvolvimento ajuda a gerar evidências para esse tipo de sistema de gestão e para auditorias de segurança da informação. Registrar evidência, porém, não equivale a estar em conformidade: a adequação a qualquer norma depende de escopo, processo e avaliação próprios, e não decorre do uso de uma ferramenta ou de um método. Quando essa abordagem é desproporcional Há cenários em que essa sequência custa mais do que resolve. Em um sistema pequeno, bem documentado e mantido por um time que o conhece, com dependências claras e mudanças raras, um mapeamento completo tende a ser desproporcional. Quando o sistema já tem data de desligamento definida e a substituição está contratada e próxima, o esforço rende mais se for para a migração dos dados e das regras críticas. E, se o uso de IA ainda é pontual e não toca código sensível, uma política clara de ferramentas permitidas e um inventário de uso resolvem a maior parte do risco antes de qualquer camada de controle. Perguntas frequentes O que foi o Inovatech Executive Summit 2026? Um encontro de lideranças de tecnologia e inovação realizado em 27 de outubro de 2026, no WTC São Paulo, com o tema do que 2027 vai exigir da liderança de tecnologia. A agenda reuniu palestras, painéis e casos sobre alocação de capital, IA, agentes, segurança e orçamento. Qual foi a participação da CSP Tech no Inovatech 2026? A CSP Tech foi patrocinadora do evento. Lúcio Matias, Head de IA da CSP Tech, apresentou às 9h50 a palestra “O orçamento de inovação está preso no legado”, sobre como usar a IA para entender sistemas legados antes de alterá-los e transformar custo de sustentação em capacidade de investir. A CSP Tech também recebeu lideranças de tecnologia em um Almoço Executivo durante o Summit. Por que a IA sem contexto aumenta o custo de manter sistemas legados? Porque o modelo não conhece as relações reais entre as partes de um sistema legado, que raramente estão documentadas. Ele infere essas relações, o que gera entregas que quebram outras partes e retrabalho. Enviar arquivos inteiros ao modelo também eleva o consumo de tokens sem ganho proporcional, e a falta de registro impede saber depois o que foi feito e quanto custou. Como começar a liberar orçamento preso no legado? Medindo antes de mudar. O primeiro passo é mapear o sistema e o custo de sustentação dele, sem alterar código, para ter evidência sobre dependências, riscos e dívida técnica. Com esse diagnóstico, a empresa decide entre manter, evoluir, modernizar ou reescrever, e passa a ter uma linha de base para provar o retorno de cada mudança, inclusive das feitas com IA. Próximo passo Faça um teste de dez minutos com o seu sistema mais crítico: quem hoje consegue explicar as regras de negócio dele sem abrir o código, quanto custou a sustentação dele no último ano e quanto do gasto com IA do time foi usado nele, com que contexto. Se alguma dessas respostas depende de uma pessoa ou de uma estimativa, o orçamento de 2027 desse sistema já está comprometido sem evidência. Receba um diagnóstico de legado da CSP Tech: um mapa do sistema, dos riscos e da dívida técnica, sem alteração no código, com a recomendação fundamentada entre manter, evoluir, modernizar ou reescrever. CSP Tech. Conectando pessoas, tecnologia e negócios. Autor: Guilherme Matos, estrategista de conteúdo e IA, certificado HubSpot, Google, Anthropic e Semrush. Revisão técnica por especialistas Atlassian e de dados da CSP Tech (Atlassian Gold Partner, parceira Databricks, Microsoft Gold Partner, participante do Anthropic Partner Network, 38 anos de mercado, produto próprio Power BI for Jira no Atlassian Marketplace). [INSERIR DADO REAL: nome e certificação do revisor].

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