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quinta-feira, 27 de maio de 2021

Dotcom : Capítulo XVII — O Legado da Bolha da Internet: As 50 Lições que Todo Programador COBOL Padawan Deve Levar para o Futuro Uma última conversa antes de embarcar na próxima revolução tecnológica

 

Bellacosa Mainframe e o estouro da bolha dotcom capitulo xvii

Capítulo XVII — O Legado da Bolha da Internet: As 50 Lições que Todo Programador COBOL Padawan Deve Levar para o Futuro

Uma última conversa antes de embarcar na próxima revolução tecnológica

"A experiência é uma biblioteca escrita com erros, sucessos, noites sem dormir e sistemas que sobreviveram ao teste mais difícil de todos: o tempo."

Se você chegou até aqui...

Parabéns.

Você acabou de percorrer uma viagem de mais de quatrocentos anos.

Começamos observando comerciantes holandeses comprando tulipas.

Vimos investidores acreditarem que qualquer empresa com ".com" no nome ficaria bilionária.

Acompanhamos o nascimento da Internet comercial.

Assistimos ao colapso de Wall Street.

Observamos empresas desaparecerem.

Conhecemos os sobreviventes.

Descobrimos como nasceram o Agile, o Lean Startup, a computação em nuvem, os smartphones e, finalmente, a Inteligência Artificial.

Mas este livro nunca foi apenas sobre computadores.

Foi sobre pessoas.

Sobre escolhas.

Sobre engenharia.

Sobre bom senso.

E sobre algo que nenhuma tecnologia consegue substituir.

A capacidade de aprender.

Antes de encerrarmos esta jornada, gostaria de deixar cinquenta pequenas lições.

Não são regras absolutas.

São princípios.

Daqueles que atravessam gerações.

Assim como um bom programa COBOL.


As 50 Lições da Bolha da Internet

1. Tecnologia não é negócio.

Uma excelente tecnologia pode fracassar comercialmente.

Um negócio sólido utiliza tecnologia para resolver problemas.

Nunca o contrário.


2. Resolver problemas sempre vale mais do que seguir modismos.

As empresas que sobreviveram resolveram dores reais.

As que desapareceram frequentemente resolveram problemas imaginários.


3. Receita importa.

Lucro importa.

Mas fluxo de caixa continua sendo rei.

Sem caixa não existe inovação.


4. Crescimento sem sustentabilidade é apenas velocidade rumo ao precipício.


5. Nem todo hype representa uma revolução.

Mas quase toda revolução vem acompanhada por hype.

Aprenda a separar os dois.


6. Marketing chama atenção.

Engenharia mantém clientes.


7. Um produto bonito não substitui uma arquitetura sólida.


8. Escalar um erro apenas produz um erro maior.


9. Disponibilidade é uma funcionalidade.

Se o sistema está fora do ar...

Nenhuma outra característica importa.


10. Segurança nunca deve ser instalada depois.

Ela deve nascer junto com o sistema.


11. Dados são patrimônio.

Proteja-os como protegeria dinheiro.

Porque, em muitos casos, eles valem ainda mais.


12. A melhor documentação continua sendo código bem escrito.


13. Nenhuma Inteligência Artificial substitui pensamento crítico.


14. O cliente raramente compra tecnologia.

Ele compra soluções.


15. Um sistema simples costuma sobreviver mais do que um sistema "genial".


16. Toda arquitetura precisa admitir que falhas acontecerão.


17. Backup que nunca foi restaurado é apenas uma esperança.


18. Monitorar é importante.

Entender o monitoramento é ainda mais importante.


19. Toda decisão técnica também é uma decisão financeira.


20. A infraestrutura invisível costuma ser a mais importante.


21. Grandes sistemas raramente nascem grandes.

Eles evoluem.


22. Refatorar não significa reescrever tudo.

Significa melhorar continuamente.


23. A experiência reduz riscos.

Nunca elimina todos eles.


24. O primeiro projeto dificilmente será o melhor.

Mas será aquele que ensinará mais.


25. Nunca aposte toda sua carreira em apenas uma tecnologia.

Aposte em princípios.


26. Frameworks mudam.

Algoritmos mudam.

Fundamentos permanecem.


27. Quem compreende arquitetura aprende novas linguagens rapidamente.


28. Bons profissionais fazem perguntas antes de oferecer respostas.


29. Métricas de vaidade impressionam investidores.

Indicadores operacionais salvam empresas.


30. Confiabilidade demora anos para ser construída.

E minutos para ser destruída.


31. Automatize tudo aquilo que você não gostaria de fazer pela centésima vez.


32. O maior custo de um software costuma ser sua manutenção.

Não seu desenvolvimento.


33. Nenhum sistema é melhor do que os dados que ele recebe.

Garbage In.

Garbage Out.

Essa regra continua absolutamente atual.


34. IA amplifica processos.

Ela não corrige processos ruins.


35. O futuro pertence à integração.

Não ao isolamento.


36. APIs aproximam sistemas.

Pessoas aproximam empresas.

Nunca esqueça da parte humana.


37. Aprender uma nova linguagem é fácil.

Mudar a forma de pensar leva anos.


38. O melhor momento para estudar uma tecnologia é antes que ela vire moda.


39. Nunca ridicularize tecnologias antigas.

Algumas delas sustentam o mundo moderno.


40. Nunca idolatre tecnologias novas.

Elas também envelhecerão.


41. Todo sistema legado já foi inovação um dia.


42. O verdadeiro legado não é o código.

É o conhecimento transmitido.


43. Grandes engenheiros constroem pontes entre gerações tecnológicas.

Não muros.


44. Curiosidade é mais importante do que idade.


45. Humildade acelera aprendizado.

Arrogância acelera obsolescência.


46. O maior diferencial profissional continuará sendo aprender continuamente.


47. Nenhuma certificação substitui experiência prática.

Mas ambas juntas tornam-se extremamente poderosas.


48. A tecnologia evolui.

A responsabilidade também deve evoluir.

Principalmente na era da Inteligência Artificial.


49. Nunca deixe que uma ferramenta pense por você.

Utilize-a para pensar melhor.


50. A maior lição da bolha da Internet

A Internet venceu.

O mainframe venceu.

A computação em nuvem venceu.

A Inteligência Artificial provavelmente também vencerá.

O que perde, repetidamente, não é a tecnologia.

É a ilusão de que qualquer revolução elimina a necessidade de boa engenharia.


A Jornada Continua

Se existe algo que a história da computação ensina, é que nenhuma geração presencia o "capítulo final" da tecnologia.

Quem viveu a era dos cartões perfurados acreditava estar vendo o auge da informática.

Depois vieram os terminais.

Depois os computadores pessoais.

Depois a Internet.

Depois os smartphones.

Depois a nuvem.

Agora a Inteligência Artificial.

E daqui a vinte anos?

Talvez estejamos discutindo computação quântica distribuída.

Interfaces neurais.

Biocomputação.

Computadores fotônicos.

Ou tecnologias que ainda nem receberam um nome.

Mas uma coisa permanecerá.

Sempre haverá um jovem Padawan entrando pela primeira vez em um Centro de Processamento de Dados.

Sempre haverá alguém olhando para um código COBOL escrito décadas antes e perguntando:

Como isso ainda funciona tão bem?

E sempre haverá um velho engenheiro respondendo com um sorriso discreto:

Porque alguém, muitos anos atrás, decidiu fazer o trabalho da maneira correta.


A Última Mensagem do Bellacosa Mainframe

Meu jovem Padawan...

Nunca permita que a velocidade do mercado faça você esquecer a beleza da engenharia.

Aprenda todas as linguagens que puder.

Experimente toda nova tecnologia.

Construa agentes de IA.

Automatize processos.

Desenvolva APIs.

Implemente microsserviços.

Trabalhe com Kubernetes.

Explore computação em nuvem.

Mas reserve sempre um espaço na sua mochila para carregar algo que nenhuma revolução tecnológica conseguiu substituir.

Bom senso.

Porque, no final das contas, o verdadeiro diferencial nunca foi dominar COBOL, Java, Python ou Inteligência Artificial.

O verdadeiro diferencial sempre foi compreender que computadores existem para servir pessoas.

E sistemas existem para resolver problemas.

Todo o restante...

São apenas versões diferentes da mesma jornada.


Encerrando o Diário de Bordo

A USS Enterprise está pronta para partir.

Os motores de dobra estão estabilizados.

Os sistemas principais respondem normalmente.

Os bancos de dados permanecem íntegros.

As rotinas batch terminaram com RC=0000.

Os logs não registram erros.

O operador sorri.

O Programador COBOL Padawan observa o painel principal pela última vez.

O veterano aproxima-se e entrega um pequeno holocron de dados.

Na capa existe apenas uma inscrição:

"Nunca tenha medo do futuro. Tenha medo apenas de parar de aprender."

A nave acelera.

As estrelas transformam-se em longos feixes de luz.

E uma nova aventura tecnológica começa.

Fim... ou melhor... EXEC CICS RETURN. 🚀☕


domingo, 4 de abril de 2021

DotCom : Capítulo XVI — A Caixa-Preta da Bolha da Internet: Os 25 Maiores Erros que Destruíram Milhares de Empresas e Como Evitá-los na Era da Inteligência Artificial

Bellacosa Mainframe e o estouro da bolha dotcom capitulo xvi

 

Capítulo XVI — A Caixa-Preta da Bolha da Internet: Os 25 Maiores Erros que Destruíram Milhares de Empresas e Como Evitá-los na Era da Inteligência Artificial

Toda queda deixa destroços. Mas também deixa uma caixa-preta cheia de informações preciosas para quem deseja não repetir os mesmos acidentes.

"Na aviação, cada acidente melhora os aviões. Na engenharia de software, cada grande fracasso melhora toda uma geração de sistemas."

Durante toda esta jornada analisamos empresas que desapareceram.

Investidores que perderam fortunas.

Profissionais que precisaram recomeçar suas carreiras.

Tecnologias que amadureceram.

Mercados que aprenderam.

Mas existe um exercício extremamente útil que engenheiros costumam fazer após grandes incidentes.

Chama-se Post-Mortem.

No universo da aviação existe algo semelhante.

Quando um avião sofre um acidente, investigadores procuram imediatamente a caixa-preta.

Ela registra tudo.

Cada comando.

Cada decisão.

Cada falha.

Cada alerta.

O objetivo não é encontrar culpados.

É aprender.

Na computação deveria acontecer exatamente o mesmo.

Se pudéssemos abrir a caixa-preta da bolha da Internet...

Quais seriam os maiores erros registrados?

E, mais importante...

Quais deles continuam acontecendo hoje na corrida pela Inteligência Artificial?

Vamos abrir essa caixa-preta.


Erro 1 — Confundir Tecnologia com Modelo de Negócio

A Internet era extraordinária.

Isso não significava que qualquer empresa da Internet seria extraordinária.

Hoje acontece algo parecido.

A IA é revolucionária.

Mas isso não transforma automaticamente qualquer startup de IA em um bom investimento.

Lição: tecnologia cria oportunidades; modelo de negócios cria empresas.


Erro 2 — Crescer Antes de Saber para Onde

Muitas Dot-Com contrataram milhares de funcionários antes de descobrir se realmente possuíam mercado.

Escalaram rapidamente.

Na direção errada.

Hoje algumas empresas treinam modelos gigantescos antes mesmo de validar a necessidade do cliente.

Lição: primeiro encontre o caminho. Depois acelere.


Erro 3 — Gastar Como se o Dinheiro Nunca Acabasse

Escritórios luxuosos.

Campanhas milionárias.

Eventos extravagantes.

Contratações exageradas.

Tudo parecia justificável.

Até o dinheiro acabar.

A história mostrou que caixa sempre vence apresentações bonitas.


Erro 4 — Ignorar Custos Operacionais

Durante a bolha poucos prestavam atenção ao custo de manter sistemas funcionando.

Hoje ocorre algo semelhante em alguns projetos de IA.

Treinar modelos.

Executar inferências.

Armazenar vetores.

Consumir energia.

Tudo possui custo.

Lição: inovação precisa caber no orçamento.


Erro 5 — Construir Produtos que Ninguém Pediu

Diversas startups criaram soluções impressionantes.

O problema?

Pouquíssimas pessoas realmente precisavam delas.

Essa continua sendo uma das principais causas de fracasso.


Erro 6 — Confundir Usuários com Clientes

Ter milhões de usuários não significa possuir receita.

Essa diferença destruiu inúmeras empresas.

Até hoje muitas startups descobrem tarde demais que audiência e faturamento não são sinônimos.


Erro 7 — Acreditar que Crescimento Resolve Todos os Problemas

Existe uma frase famosa entre arquitetos de software.

"Escalar um sistema ruim apenas produz um sistema ruim maior."

Empresas seguem exatamente a mesma lógica.


Erro 8 — Subestimar Engenharia

Durante a euforia, marketing frequentemente recebia mais investimentos do que engenharia.

A crise mostrou rapidamente a consequência.

Promessas sobrevivem poucos meses.

Arquiteturas sobrevivem décadas.


Erro 9 — Esquecer Segurança

Muitas empresas cresceram rapidamente sem investir em proteção.

Quando incidentes ocorreram...

A confiança desapareceu.

Hoje, na era da IA, segurança tornou-se ainda mais importante.


Erro 10 — Ignorar Governança

Quem toma decisões?

Quem aprova mudanças?

Quem responde por falhas?

Essas perguntas raramente apareciam durante a bolha.

Hoje são fundamentais.


Erro 11 — Acreditar Demais nas Próprias Projeções

Planilhas suportam praticamente qualquer cenário otimista.

Mercados reais não.

Toda previsão precisa conviver com a possibilidade de estar errada.


Erro 12 — Não Ouvir Clientes

Diversas empresas ouviam apenas investidores.

Os clientes permaneciam em segundo plano.

Esse erro continua surpreendentemente comum.


Erro 13 — Esquecer a Concorrência

Durante períodos de euforia muitos acreditam ser únicos.

Raramente são.

Sempre existe alguém tentando resolver o mesmo problema.


Erro 14 — Subestimar Infraestrutura

A infraestrutura costuma parecer cara.

Até o dia em que ela falha.

Foi exatamente isso que levou muitas empresas a investir posteriormente em cloud, observabilidade e automação.


Erro 15 — Acreditar que a Tecnologia Elimina Administração

Software não substitui gestão.

Inteligência Artificial também não.

Empresas continuam precisando de estratégia.

Planejamento.

Liderança.

Execução.


Erro 16 — Ignorar Pessoas

Nenhuma revolução tecnológica acontece sem profissionais preparados.

Treinamento sempre produz retorno.


Erro 17 — Pensar Apenas no Curto Prazo

Empresas sobreviventes quase sempre possuíam visão de longo prazo.

As demais estavam preocupadas apenas com a próxima rodada de investimentos.


Erro 18 — Não Medir

Aquilo que não é medido dificilmente pode ser melhorado.

Esse princípio vale para software.

Vale para negócios.

Vale para Inteligência Artificial.


Erro 19 — Não Preparar Planos de Contingência

Toda empresa acredita que continuará crescendo.

Poucas planejam crises.

As sobreviventes normalmente fazem ambos.


Erro 20 — Esquecer a Ética

Quando dinheiro entra rapidamente, decisões apressadas tornam-se tentadoras.

A história mostra que ética nunca deve ser tratada como acessório.

Principalmente quando lidamos com IA.


Erro 21 — Não Aprender com a História

Talvez o erro mais curioso.

Cada geração acredita estar vivendo algo completamente novo.

Raramente está.

Conhecer a história reduz enormemente a probabilidade de repetir erros antigos.


Erro 22 — Desprezar Sistemas Legados

Muitas startups acreditavam que poderiam reconstruir completamente tudo do zero.

Décadas depois descobriram que integrar costuma ser muito mais inteligente do que substituir.


Erro 23 — Subestimar Complexidade

Soluções simples frequentemente escondem enorme complexidade operacional.

Quem trabalha com mainframe conhece essa realidade muito bem.


Erro 24 — Confundir Velocidade com Direção

É possível correr muito rapidamente...

Na direção errada.

Esse talvez seja um dos maiores ensinamentos da bolha.


Erro 25 — Esquecer que Toda Revolução se Torna Infraestrutura

Poucas pessoas falam hoje sobre TCP/IP.

DNS.

HTTP.

Cloud.

Porque deixaram de ser novidades.

Passaram a ser infraestrutura.

O mesmo provavelmente acontecerá com a Inteligência Artificial.

Quando uma tecnologia realmente vence...

Ela deixa de chamar atenção.

Passa simplesmente a fazer parte do cotidiano.


O Que Todas Essas Falhas Possuem em Comum?

Observe cuidadosamente esses vinte e cinco erros.

Quase nenhum deles é tecnológico.

A maioria envolve:

expectativas;

gestão;

liderança;

planejamento;

engenharia;

psicologia;

economia.

Isso explica por que tantas revoluções tecnológicas apresentam padrões semelhantes.

Os computadores mudam.

As pessoas mudam muito menos.


Enquanto Isso... O Mainframe Continuava Ensinando

Existe um motivo pelo qual ambientes IBM Z valorizam tanto:

controle de mudanças;

gestão de configuração;

auditoria;

backup;

planejamento;

recuperação;

capacidade;

documentação;

testes.

Esses processos não existem para burocratizar.

Existem porque alguém já pagou muito caro pela ausência deles.

A história da computação é, em grande parte, uma história de lições aprendidas.


O Maior Aprendizado

Depois de abrir a caixa-preta da bolha percebemos algo surpreendente.

As empresas não fracassaram porque utilizavam Internet.

Fracassaram porque ignoraram princípios fundamentais de administração e engenharia.

Isso muda completamente a interpretação da história.

Não devemos temer novas tecnologias.

Devemos apenas evitar antigos erros.


Lições para o Padawan COBOL

Imagine que a USS Enterprise sofreu uma pane durante uma missão.

Os motores de dobra desligaram.

Os escudos falharam.

A tripulação conseguiu sobreviver.

Dias depois, engenheiros analisam cuidadosamente todos os registros da nave.

Ninguém pergunta:

"Quem devemos culpar?"

Todos perguntam:

"O que podemos aprender para que isso nunca mais aconteça?"

Esse é o verdadeiro espírito da engenharia.

A bolha da Internet foi uma gigantesca caixa-preta da história da tecnologia.

Ela registrou erros extremamente caros.

Mas também produziu conhecimento que hoje protege toda uma nova geração de empresas.

Talvez essa seja a maior vantagem do Programador COBOL Padawan.

Ele inicia sua carreira não apenas estudando linguagens modernas ou Inteligência Artificial.

Ele começa carregando consigo décadas de experiências acumuladas por milhares de engenheiros que vieram antes.

E isso representa uma vantagem competitiva impossível de comprar.

No próximo capítulo encerraremos nossa jornada reunindo as cinquenta maiores lições que atravessam toda esta história, formando uma espécie de Holocron do Programador COBOL Padawan: princípios atemporais capazes de orientar qualquer profissional, independentemente da próxima revolução tecnológica que venha a surgir.


sábado, 28 de novembro de 2020

Buzzwords sem Mistérios

 

Bellacosa Mainframe e o buzzwords sem misterios

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Buzzwords sem Mistérios

O Guia Definitivo para um Programador COBOL Padawan Entender Por Que Algumas Palavras Parecem Revolucionárias, Mas Muitas Vezes São Apenas Marketing com Roupa de Tecnologia

Existe uma cena que se repete há décadas dentro da informática.

Uma nova tecnologia aparece.

Logo depois surge uma enxurrada de apresentações, palestras, artigos, webinars e vendedores dizendo que ela vai mudar tudo.

Quem não aprender imediatamente ficará para trás.

Poucos meses depois, praticamente toda empresa começa a repetir exatamente as mesmas palavras.

Cloud.

Big Data.

Data Lake.

Blockchain.

DevOps.

Microservices.

AI-First.

Agentic AI.

Platform Engineering.

Zero Trust.

Observability.

Digital Transformation.

Parece que, de repente, todo mundo passou a falar o mesmo idioma.

Mas existe um detalhe curioso.

Nem sempre essas palavras significam aquilo que parecem significar.

Na verdade, muitas delas pertencem a uma categoria muito conhecida dentro da indústria de tecnologia.

As famosas Buzzwords.

Para quem está começando no universo COBOL e Mainframe isso pode ser extremamente confuso.

O iniciante costuma pensar:

"Será que preciso aprender tudo isso?"

Na maioria das vezes...

Não.

Primeiro é preciso entender o que realmente é uma Buzzword.

Como ela nasce.

Por que empresas adoram utilizá-la.

E principalmente como separar inovação verdadeira de puro marketing.

Pegue sua caneca de café.

Hoje vamos estudar uma palavra que, curiosamente, descreve milhares de outras palavras.


O que significa Buzzword?

Buzzword pode ser traduzida como:

palavra da moda

ou

expressão da moda

ou ainda

termo que gera entusiasmo.

A palavra é formada por duas partes:

Buzz
= zumbido, burburinho, falatório.

Word
= palavra.

Literalmente:

"palavra que faz barulho."

É exatamente isso.

Uma Buzzword é uma palavra que gera enorme repercussão, muitas vezes muito maior do que seu significado técnico.

Ela chama atenção.

Ela vende.

Ela impressiona.

Ela cria expectativa.

Nem sempre ela explica alguma coisa.


A origem da palavra Buzz

A palavra "buzz" existe há centenas de anos na língua inglesa.

Originalmente descrevia o som produzido por:

  • abelhas

  • moscas

  • insetos

Depois passou a representar qualquer murmúrio coletivo.

Como uma sala cheia de pessoas conversando.

Daí surgiu a ideia de:

"todo mundo está falando disso."

É exatamente daí que nasce a Buzzword.


Quando surgiu a expressão Buzzword?

Os linguistas apontam que buzzword começou a aparecer em ambientes corporativos e acadêmicos durante a primeira metade do século XX.

Os registros impressos mais antigos conhecidos aparecem por volta da década de 1940, embora o uso tenha se popularizado principalmente nos anos 1960 e 1970, quando jornais e revistas passaram a utilizar o termo para criticar jargões administrativos e tecnológicos.

Na década de 1980, com a explosão da informática corporativa, "buzzword" tornou-se parte do vocabulário de profissionais de TI, consultorias e universidades.

Curiosamente, foi justamente a indústria da computação que ajudou a transformar a palavra em um fenômeno mundial.


Antes das Buzzwords modernas

Cada época teve suas palavras mágicas.

Década de 1960

  • Automation

  • Electronic Data Processing

Década de 1970

  • Time Sharing

  • Distributed Computing

Década de 1980

  • Expert Systems

  • Artificial Intelligence (na primeira onda)

Década de 1990

  • Client Server

  • Multimedia

  • Information Superhighway

Anos 2000

  • SOA

  • Web 2.0

  • e-Business

2010

  • Cloud

  • Big Data

  • IoT

  • Blockchain

2020

  • Generative AI

  • LLM

  • Agentic AI

  • AI Factory

  • Digital Twin

  • Platform Engineering

Perceba que algumas realmente revolucionaram a tecnologia.

Outras praticamente desapareceram.


Buzzword não significa mentira

Esse é um erro muito comum.

Nem toda Buzzword é falsa.

Na verdade:

Uma Buzzword pode representar:

  • uma tecnologia revolucionária;

  • uma ideia excelente;

  • um conceito importante;

  • uma inovação legítima.

O problema acontece quando a palavra é usada sem conteúdo.


O melhor exemplo

Imagine um restaurante.

Você pergunta:

"O que tem de almoço?"

O garçom responde:

"Nossa cozinha trabalha com gastronomia experiencial de alta performance orientada por inovação disruptiva."

Você continua sem saber se existe arroz.

Nem feijão.

Nem carne.

A Buzzword fez muito barulho.

Mas informou quase nada.


O mundo corporativo adora Buzzwords

Porque elas vendem.

Imagine dois anúncios.

Primeiro:

"Software para controlar estoque."

Segundo:

"Plataforma inteligente baseada em IA Generativa com arquitetura cloud-native orientada por microsserviços."

Qual chama mais atenção?

Mesmo que ambos façam exatamente a mesma coisa.


O Mainframe também possui Buzzwords

E muitas.

Veja algumas.

Cloud Mainframe

Hybrid Cloud

Digital Transformation

AI on IBM Z

Modernization

API Economy

Hyperautomation

Open Banking

Observability

Self-Healing Systems

Nem todas são exagero.

Algumas representam mudanças reais.

Outras são apenas novos nomes para ideias antigas.


Easter Egg

O Mainframe talvez seja o computador que mais sofreu com Buzzwords.

Desde os anos 1980 ouvimos frases como:

"O Mainframe morreu."

"O futuro é totalmente distribuído."

"Agora tudo será cliente-servidor."

"Cloud substituirá IBM Z."

Décadas depois...

Os maiores bancos do planeta continuam processando bilhões de transações diárias em mainframes.

A tecnologia mudou.

O discurso mudou.

Mas o IBM Z continua executando a parte mais crítica de muitos negócios.

Às vezes a Buzzword envelhece antes da tecnologia que prometia substituir.


Um exemplo para um programador COBOL

Imagine duas reuniões.

Primeira reunião.

"Precisamos criar um programa COBOL que leia um VSAM e grave no Db2."

Todo mundo entende.

Segunda reunião.

"Precisamos implementar uma arquitetura orientada à transformação digital utilizando pipelines inteligentes baseados em IA Generativa."

O desenvolvedor pergunta:

"Tá... mas o programa faz o quê?"

Silêncio.


Buzzword pode esconder falta de conhecimento

Este é um fenômeno psicológico interessante.

Quanto menos alguém domina um assunto...

Maior tende a ser o uso de palavras impressionantes.

Especialistas normalmente fazem o contrário.

Eles simplificam.

Albert Einstein costumava defender que, se você não consegue explicar algo de forma simples, provavelmente ainda não o compreendeu profundamente.

No mundo do software, isso aparece todos os dias.


Como reconhecer uma Buzzword perigosa

Existem alguns sinais clássicos.

Primeiro.

Ninguém consegue definir exatamente o significado.

Segundo.

Cada pessoa explica de um jeito.

Terceiro.

Ela resolve absolutamente todos os problemas.

Quarto.

Todo fornecedor diz possuir aquilo.

Quinto.

Quem questiona parece estar "atrasado".

Quando esses cinco sinais aparecem juntos...

Vale investigar melhor.


O perigo para quem está aprendendo

O programador iniciante acredita que precisa decorar centenas de palavras.

Isso gera ansiedade.

Na prática, seu chefe provavelmente perguntará:

"Consegue alterar esse programa COBOL?"

Não:

"Você domina arquiteturas hiperconvergentes orientadas por ecossistemas cognitivos?"


O COBOL ensina uma grande lição

COBOL sempre valorizou nomes claros.

READ.

WRITE.

MOVE.

ADD.

SUBTRACT.

OPEN.

CLOSE.

STOP RUN.

Não existe glamour.

Existe clareza.

Essa simplicidade ajudou milhares de sistemas a sobreviverem por décadas.


Por que empresas continuam usando Buzzwords?

Existem várias razões.

Marketing.

Vendas.

Captação de investimentos.

Reposicionamento de marca.

Atrair talentos.

Criar sensação de inovação.

Nem sempre isso é negativo.

Uma Buzzword pode facilitar a divulgação de uma ideia complexa.

O problema surge quando ela substitui a engenharia.


A diferença entre conceito e Buzzword

Veja um exemplo.

Conceito:

Virtualização.

Buzzword:

Everything-as-a-Service.

Conceito:

Container.

Buzzword:

Cloud Native Revolution.

Conceito:

API REST.

Buzzword:

API Economy.

A tecnologia existe.

O nome comercial cresce muito além dela.


Como sobreviver às Buzzwords

Um bom profissional faz algumas perguntas.

O que realmente isso resolve?

Quais problemas elimina?

Como funciona internamente?

Quais limitações possui?

Qual empresa já utiliza isso?

Existe documentação técnica?

Existe padrão aberto?

Qual ganho mensurável?

Se ninguém consegue responder...

Talvez exista apenas marketing.


Buzzwords que sobreviveram

Nem todas desaparecem.

Internet.

Cloud Computing.

Virtualização.

Containers.

Machine Learning.

DevOps.

Observabilidade.

Essas começaram como palavras da moda.

Depois provaram seu valor.

Hoje fazem parte da engenharia de software.


Buzzwords que perderam força

Outras ficaram pelo caminho.

Information Superhighway.

Cyber Café.

Web 2.0.

Multimedia Revolution.

Office Automation.

Expert Systems.

Não desapareceram completamente.

Mas deixaram de dominar as conversas.


A IA também criou novas Buzzwords

Nos últimos anos surgiram dezenas.

Prompt Engineering.

AI Agent.

Copilot.

Reasoning Models.

Agentic AI.

Synthetic Data.

Foundation Models.

Nem todas permanecerão por décadas.

Mas algumas certamente entrarão para a história da computação.


O grande aprendizado para um Padawan COBOL

Quando ouvir uma palavra nova...

Não pergunte primeiro:

"Como faço isso?"

Pergunte:

"O que exatamente isso significa?"

Depois:

"Qual problema ela resolve?"

Por fim:

"Como isso funciona tecnicamente?"

Essas três perguntas eliminam boa parte do marketing.


Curiosidade histórica

Há um paralelo interessante entre Buzzwords e modismos da programação.

Nas décadas de 1970 e 1980, diversas empresas trocavam o nome de produtos existentes apenas para parecerem modernos. Um sistema de "processamento de dados" virava "plataforma de informação". Um terminal "inteligente" podia ser apenas um terminal comum com novo folheto de vendas.

Mudava o nome.

O código permanecia praticamente igual.


Um conselho de veterano

No Mainframe existe um ditado não escrito.

"Antes de acreditar na apresentação do PowerPoint, leia a documentação técnica."

A apresentação mostra a promessa.

A documentação mostra a realidade.

O código mostra a verdade.


Conclusão

Buzzwords sempre existirão.

Enquanto houver inovação, haverá novas palavras para descrevê-la.

Enquanto houver marketing, algumas dessas palavras serão exageradas.

Enquanto houver tecnologia, surgirão novos modismos.

Mas o bom engenheiro de software não se impressiona apenas com nomes bonitos.

Ele procura entender princípios, arquitetura, limitações e resultados concretos.

É exatamente por isso que um programador COBOL continua sendo tão valorizado.

Ele aprendeu, desde cedo, que computadores não executam discursos inspiradores.

Eles executam instruções precisas.

No fim das contas, um sistema bancário não processa milhões de transações por segundo porque alguém escreveu um relatório cheio de Buzzwords.

Ele funciona porque milhares de profissionais, durante décadas, escreveram código claro, consistente, testado e confiável.

E esse talvez seja o maior ensinamento deste café no Bellacosa Mainframe.

As Buzzwords passam.

As boas ideias permanecem.

O marketing muda a embalagem.

A engenharia muda o mundo.


quarta-feira, 18 de março de 2020

DotCom : Capítulo III — A Economia do "Queime Caixa": Quando Gastar Milhões Virou Sinônimo de Sucesso

 

Bellacosa Mainframe o estouro da bolha do dotcom capitulo III


Capítulo III — A Economia do "Queime Caixa": Quando Gastar Milhões Virou Sinônimo de Sucesso

Como a obsessão pelo crescimento criou uma das maiores ilusões financeiras da história da tecnologia

"Uma nave pode acelerar até a velocidade de dobra. Mas, se o reator de antimatéria acabar antes do destino, toda a velocidade do universo será inútil."

Chegamos agora ao coração da bolha da Internet.

Se existe um conceito que todo Padawan COBOL precisa compreender para entender por que milhares de empresas desapareceram no início dos anos 2000, esse conceito é conhecido como Burn Rate, ou, em tradução livre, taxa de consumo de caixa.

Parece um termo moderno.

Mas sua lógica é antiga.

Muito antiga.

Imagine que você recebe um salário de R$ 10.000 por mês.

No primeiro mês, você resolve gastar R$ 30.000.

No segundo, mais R$ 30.000.

No terceiro, novamente R$ 30.000.

Enquanto houver alguém disposto a emprestar dinheiro, você continua vivendo como um milionário.

Mas chega um momento em que alguém faz a pergunta inevitável:

"Quando você pretende começar a ganhar mais do que gasta?"

Foi exatamente essa pergunta que destruiu milhares de empresas da era das Dot-Com.


O Que é Burn Rate?

De maneira simples, Burn Rate representa a velocidade com que uma empresa consome seu dinheiro disponível.

Imagine uma fogueira.

Quanto maior a chama...

Mais rapidamente a lenha desaparece.

Nas startups ocorre algo semelhante.

O dinheiro dos investidores é a lenha.

As despesas são o fogo.

Enquanto houver madeira...

O fogo continua bonito.

Quando acaba...

Não importa o tamanho da chama.

Tudo termina.

Esse conceito parece óbvio hoje.

Mas, durante alguns anos, parecia quase irrelevante.


Crescer Primeiro. Lucrar Depois.

A filosofia dominante entre 1997 e 2000 era extremamente sedutora.

Primeiro conquistaríamos milhões de usuários.

Depois descobriríamos como ganhar dinheiro.

A lógica parecia razoável.

Quanto maior a base de clientes, maior seria o potencial de receita futura.

O problema estava na palavra futuro.

Esse futuro nunca tinha data para chegar.

Enquanto isso, as contas continuavam vencendo.

Salários.

Aluguel.

Servidores.

Publicidade.

Marketing.

Infraestrutura.

Consultorias.

Viagens.

Eventos.

O dinheiro saía diariamente.

Mas quase não entrava.


A Corrida pela Escala

Outro conceito que ganhou enorme importância foi a escalabilidade.

Uma empresa tradicional precisava abrir novas lojas para crescer.

Cada nova unidade significava:

  • aluguel;

  • funcionários;

  • estoque;

  • energia;

  • manutenção.

Na Internet parecia diferente.

Criava-se um site.

Depois mais servidores.

Depois mais usuários.

O crescimento parecia infinito.

Esse raciocínio estava correto.

Mas escondia um detalhe gigantesco.

Servidores também custam dinheiro.

Desenvolvedores custam dinheiro.

Data centers custam dinheiro.

Links de Internet custam dinheiro.

Suporte custa dinheiro.

Escalar não era gratuito.

Apenas era diferente.


O Dinheiro Parecia Infinito

Durante a bolha, fundos de investimento competiam entre si para financiar startups.

Era comum uma empresa levantar dezenas ou centenas de milhões de dólares antes mesmo de apresentar lucro.

Algumas sequer possuíam um produto finalizado.

Bastava convencer investidores de que estavam construindo "o futuro".

Em poucos anos, uma cultura extremamente perigosa começou a surgir.

Gastar muito passou a ser interpretado como sinal de crescimento.

Quanto maior o prejuízo...

Maior parecia ser o potencial da empresa.

Hoje isso soa absurdo.

Na época parecia perfeitamente lógico.


O Marketing Virou um Buraco Negro

Talvez nenhum setor tenha consumido tanto dinheiro quanto o marketing.

Empresas compravam espaços durante o Super Bowl.

Patrocinavam eventos.

Espalhavam outdoors por grandes cidades.

Contratavam celebridades.

Produziam comerciais milionários.

O objetivo era simples.

Ficar conhecido antes dos concorrentes.

Muitas acreditavam que bastava dominar a mente do consumidor para garantir o sucesso futuro.

Mas havia um problema.

Publicidade gera visibilidade.

Não gera automaticamente receita.


O CAC Começou a Explodir

Hoje existe um indicador bastante conhecido chamado CAC.

Customer Acquisition Cost.

Ou custo para adquirir um cliente.

Imagine vender um produto de R$ 50.

Se você gastar R$ 500 em publicidade para conquistar esse cliente...

Seu negócio está perdendo dinheiro.

Durante a bolha da Internet isso acontecia frequentemente.

Empresas gastavam centenas de dólares para conquistar consumidores que compravam apenas uma única vez.

Enquanto investidores financiavam essa diferença...

Parecia funcionar.

Quando os investimentos diminuíram...

O modelo inteiro desmoronou.


O LTV Era Apenas uma Esperança

Outro conceito bastante utilizado atualmente é o Lifetime Value (LTV).

Representa quanto um cliente gera de receita ao longo de todo o relacionamento com a empresa.

Muitas startups justificavam enormes prejuízos dizendo:

"Hoje estamos perdendo dinheiro com este cliente.

Mas durante os próximos dez anos teremos lucro."

A teoria era excelente.

Na prática...

Grande parte desses clientes simplesmente nunca voltou.

As projeções eram otimistas demais.


O Escritório Também Virou Produto

Curiosamente, muitas startups passaram a competir também pela aparência.

Escritórios enormes.

Salas coloridas.

Escorregadores.

Mesas de pingue-pongue.

Videogames.

Cafés gourmet.

Frutas à vontade.

Massagem.

Academias.

Na época parecia representar uma nova cultura corporativa.

Em muitos casos representava apenas uma enorme despesa adicional.

Ambientes agradáveis são importantes.

Mas eles não substituem um modelo de negócios sustentável.


Contratar Também Virou Competição

Outro fenômeno curioso ocorreu com o mercado de trabalho.

Empresas contratavam centenas de profissionais muito antes de realmente precisarem deles.

A lógica era impedir que concorrentes encontrassem talentos disponíveis.

Desenvolvedores recebiam salários impressionantes.

Mudavam de empresa diversas vezes por ano.

Stock options tornaram-se extremamente populares.

Todos acreditavam que ficariam milionários quando a empresa abrisse capital.

Em alguns casos isso aconteceu.

Na maioria...

As ações tornaram-se praticamente sem valor.


Quando Crescimento Virou Vaidade

Durante aquele período surgiu uma obsessão por métricas que pouco diziam sobre a saúde financeira das empresas.

Número de visitantes.

Número de acessos.

Quantidade de páginas vistas.

Downloads.

Cadastros.

Cliques.

Esses números apareciam em todas as apresentações para investidores.

Quase ninguém perguntava algo muito mais importante.

Quantos clientes realmente pagam?

Essa diferença continua extremamente atual.

Uma aplicação pode possuir milhões de usuários.

Se ninguém pagar por ela...

O problema permanece.


O Dia em que Lucro Virou Palavra Proibida

Existe uma frase atribuída a diversos investidores daquela época.

"Lucro é para empresas velhas."

Essa mentalidade tornou-se tão forte que algumas companhias praticamente evitavam discutir resultados financeiros.

O foco era apenas crescimento.

A crença era simples.

Quando dominarmos o mercado...

O lucro aparecerá naturalmente.

Algumas empresas conseguiram isso.

Amazon é um exemplo.

A maioria não.

Porque dominar mercado também exige sobreviver tempo suficiente para alcançá-lo.


Enquanto Isso... Nos Mainframes

Agora imagine um gerente de processamento de dados em um grande banco brasileiro em 1999.

Toda manhã ele recebia indicadores como:

  • disponibilidade do sistema;

  • tempo médio de resposta;

  • volume de transações;

  • utilização de CPU;

  • consumo de disco;

  • filas de processamento;

  • integridade dos dados.

Nenhum diretor perguntava:

"Quantos milhões de acessos tivemos hoje?"

A pergunta era muito mais simples.

"O sistema funcionou?"

Esse contraste é fascinante.

Enquanto startups celebravam visitantes.

Mainframes celebravam transações concluídas com sucesso.

Enquanto empresas de Internet comemoravam páginas visualizadas.

Centros de processamento comemoravam disponibilidade de 99,999%.

Era uma diferença de mentalidade.

Uma focava expectativa.

Outra focava execução.


A Matemática Sempre Cobra

Existe uma característica curiosa da matemática.

Ela não possui opinião.

Não participa de reuniões.

Não lê reportagens.

Não acompanha tendências.

Ela simplesmente funciona.

Se uma empresa gasta continuamente mais do que arrecada...

Em algum momento o dinheiro termina.

Pode demorar meses.

Pode demorar anos.

Mas acontecerá.

Foi exatamente isso que ocorreu com centenas de startups.

Elas não quebraram porque a Internet era ruim.

Quebraram porque suas despesas cresceram mais rapidamente do que suas receitas.


A Armadilha do "Depois a Gente Resolve"

Talvez o maior erro estratégico daquele período tenha sido transformar problemas fundamentais em preocupações futuras.

Logística?

Depois resolvemos.

Rentabilidade?

Depois resolvemos.

Segurança?

Depois resolvemos.

Infraestrutura?

Depois resolvemos.

Atendimento?

Depois resolvemos.

Governança?

Depois resolvemos.

O problema é que empresas crescem.

Problemas também.

E quanto maior a empresa...

Mais caro se torna corrigir decisões equivocadas tomadas no início.

Essa continua sendo uma das maiores lições para startups atuais.


O Paralelo com a Inteligência Artificial

Olhando para 2026, encontramos algumas semelhanças interessantes.

Diversas empresas de IA recebem investimentos bilionários.

Muitas ainda operam com prejuízo.

Algumas apostam que receitas futuras compensarão os custos atuais.

A diferença é que boa parte dessas empresas já entrega valor concreto.

Modelos de IA realmente aumentam produtividade.

Automatizam tarefas.

Auxiliam desenvolvedores.

Transformam atendimento ao cliente.

Ou seja...

A tecnologia é real.

O desafio continua sendo construir modelos econômicos sustentáveis.

A história das Dot-Com não ensina que devemos desconfiar da inovação.

Ela ensina que inovação e sustentabilidade precisam caminhar juntas.


Lições para o Padawan COBOL

Todo programador COBOL aprende cedo que um sistema não pode depender apenas de condições ideais.

É preciso prever exceções.

Tratar erros.

Garantir recuperação.

Controlar recursos.

Planejar capacidade.

Empresas funcionam exatamente da mesma maneira.

Caixa é como memória disponível.

Se acabar...

O programa termina.

Receita é semelhante ao processamento de entrada.

Sem novos dados...

Não existe trabalho.

Lucro pode ser comparado ao espaço livre em disco.

Ele garante que o sistema continue crescendo sem entrar em colapso.

No universo da Frota Estelar, seria impensável iniciar uma missão interestelar sem calcular cuidadosamente o combustível, as reservas de energia e os recursos necessários para retornar à Terra. No entanto, foi exatamente isso que inúmeras empresas fizeram durante a bolha da Internet: aceleraram ao máximo, fascinadas pela velocidade, sem verificar se havia energia suficiente para completar a viagem.

No próximo capítulo veremos como essa cultura de crescimento a qualquer custo contaminou investidores, analistas e a mídia, criando um ambiente de euforia coletiva em que qualquer empresa ligada à Internet parecia destinada ao sucesso. Era o início do auge da bolha — justamente o momento em que ela começava, silenciosamente, a preparar seu inevitável colapso.