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| Bellacosa Mainframe e uma visão da guerra das inteligencias artificiais e a teoria dos jogos |
☕ UM CAFÉ NO BELLACOSA MAINFRAME
JOHN NASH E A GUERRA DAS INTELIGÊNCIAS ARTIFICIAIS: O DIA EM QUE OS PAÍSES ENTRARAM NUM JOGO QUE NINGUÉM QUER PERDER!
Uma viagem pela Teoria dos Jogos, geopolítica, soberania tecnológica e programação COBOL, sob a ótica de John Nash.
Bellacosa Mainframe — Novembro de 2026
🎬 Prólogo — Dois presidentes, uma inteligência artificial e uma xícara de café
Imagine o seguinte cenário.
Estamos em 2030.
Em Washington, o presidente dos Estados Unidos recebe um relatório confidencial:
— Senhor presidente, nossos especialistas acreditam que a China poderá desenvolver uma inteligência artificial capaz de superar nossos sistemas estratégicos em determinadas aplicações.
O presidente pergunta:
— Quanto precisamos investir para impedir isso?
O assessor responde:
— Centenas de bilhões de dólares.
Enquanto isso, em Pequim, acontece uma reunião muito semelhante.
— Nossos serviços de inteligência informam que os americanos estão construindo centros de processamento gigantescos. Se não acompanharmos esse ritmo, nossa indústria poderá ficar dependente deles.
O dirigente chinês pergunta:
— Quanto precisamos investir?
A resposta é praticamente a mesma.
E assim começa uma competição em que nenhum dos participantes sabe exatamente quanto o adversário está disposto a gastar.
Em algum lugar de Princeton, se pudesse observar tudo isso, John Nash talvez reconhecesse um problema familiar.
Não porque tenha previsto a inteligência artificial generativa, mas porque estudou matematicamente situações nas quais a decisão de um participante depende das decisões dos demais.
Bem-vindos à Teoria dos Jogos!
E, neste café, vamos descobrir por que ela pode ser uma das ferramentas mais importantes para compreender a geopolítica da inteligência artificial.
Nosso convidado especial será John Forbes Nash Jr., matemático americano cuja obra transformou a economia e influenciou os estudos de estratégia, negociação e competição.
E nosso laboratório será um velho conhecido: o COBOL!
Sim, meus caros programadores!
Aquela linguagem que continua processando transações bancárias também pode nos ajudar a compreender a competição tecnológica entre nações.
Peguem o café, acomodem-se diante do terminal 3270 e preparem-se.
Hoje, a PROCEDURE DIVISION vai invadir a geopolítica!
Capítulo I — Quem foi John Nash e por que seu pensamento continua revolucionário?
John Forbes Nash Jr. nasceu em 13 de junho de 1928, em Bluefield, na Virgínia Ocidental, Estados Unidos.
Demonstrou talento matemático e estudou no Carnegie Institute of Technology, posteriormente chamado Carnegie Mellon University.
Mais tarde, ingressou em Princeton, onde desenvolveu trabalhos fundamentais sobre jogos não cooperativos e equilíbrio estratégico.
Em 1950, publicou um pequeno artigo científico chamado Equilibrium Points in N-Person Games, apresentando uma ideia de extraordinária importância.
O conceito, conhecido como Equilíbrio de Nash, descreve uma situação na qual nenhum participante consegue melhorar individualmente seu resultado alterando apenas sua própria estratégia, mantendo inalteradas as estratégias dos demais.
Parece complicado?
Vamos simplificar.
Imagine dois vendedores de café em uma estação ferroviária.
Cada um pode cobrar um preço alto ou baixo.
Se ambos cobrarem caro, poderão obter boas margens, mas existe o risco de um deles reduzir o preço e conquistar clientes.
Se ambos cobrarem barato, poderão terminar recebendo menos lucro.
O interessante não é apenas quanto cada vendedor ganha.
É descobrir como a decisão de um modifica os incentivos do outro.
Esse raciocínio aparece em disputas comerciais, negociações políticas, estratégias militares, concorrência entre empresas e investimentos tecnológicos.
Em 1994, Nash recebeu o Prêmio de Ciências Econômicas em Memória de Alfred Nobel, juntamente com John Harsanyi e Reinhard Selten, pelas contribuições à análise dos equilíbrios em jogos não cooperativos.
Sua história também inspirou o filme Uma Mente Brilhante, lançado em 2001, com Russell Crowe interpretando o matemático.
Curiosidade: o filme popularizou o nome de Nash, mas dramatiza diversos acontecimentos. Para compreender suas ideias matemáticas, é melhor consultar seus trabalhos científicos.
Agora vem a pergunta que interessa ao nosso café.
O que acontece quando os jogadores deixam de ser vendedores de café e passam a ser Estados Unidos, China, União Europeia, Índia e Brasil?
A resposta envolve bilhões de dólares, soberania nacional e o futuro da humanidade.
Capítulo II — A inteligência artificial transformou-se num recurso estratégico
Durante a Revolução Industrial, a posse de fábricas, carvão, aço, ferrovias e máquinas proporcionava vantagens econômicas e militares.
No século XX, petróleo, energia elétrica, aviação, telecomunicações e computadores ganharam enorme importância.
No século XXI, a capacidade de desenvolver e utilizar inteligência artificial passou a integrar essa lista.
Mas precisamos compreender uma coisa.
A inteligência artificial não é simplesmente um programa que responde perguntas.
Ela depende de um ecossistema complexo:
Semicondutores avançados.
Centros de processamento de dados.
Energia elétrica.
Redes de comunicação.
Profissionais especializados.
Universidades e laboratórios.
Bases de dados de qualidade.
Algoritmos e modelos.
Empresas capazes de transformar tecnologia em produtos.
Um país que domine vários desses componentes poderá ocupar uma posição estratégica privilegiada.
Isso ajuda a explicar os investimentos extraordinários atualmente observados.
Segundo o Stanford AI Index 2026, os investimentos privados em inteligência artificial nos Estados Unidos atingiram aproximadamente US$ 285,9 bilhões em 2025.
Na China, o investimento privado registrado foi de aproximadamente US$ 12,4 bilhões.
A diferença ultrapassou vinte vezes!
Entretanto, existe uma observação importante: esses números medem investimento privado, e não todo o financiamento público e estatal.
Portanto, não podemos concluir que os Estados Unidos investem vinte vezes mais que a China considerando todas as modalidades de financiamento.
Outra curiosidade: gastar mais dinheiro não significa automaticamente produzir a melhor tecnologia.
A história da computação está cheia de exemplos de organizações menores que desenvolveram soluções capazes de desafiar empresas gigantescas.
O próprio universo dos computadores pessoais demonstrou isso.
Nos anos 1980, a IBM enfrentou uma transformação de mercado enquanto novos fabricantes, sistemas operacionais e plataformas cresciam rapidamente.
A IBM tinha recursos extraordinários, mas dinheiro e liderança histórica não garantiam controle permanente do mercado.
Primeira lição de Nash: os recursos de um jogador importam, mas a estratégia dos adversários também.
Capítulo III — O Dilema do Prisioneiro chega à corrida pela IA
Vamos imaginar dois países fictícios.
Chamaremos o primeiro de ALFA.
O segundo será BETA.
Ambos desejam desenvolver inteligência artificial.
Cada país pode escolher entre duas estratégias:
COMPETIR: investir agressivamente para conquistar liderança tecnológica individual.
COOPERAR: compartilhar determinados investimentos, pesquisas, infraestrutura e padrões técnicos.
Para compreender os incentivos, construiremos uma matriz hipotética de benefícios.
| ALFA | BETA | Benefício ALFA | Benefício BETA |
|---|---|---|---|
| Cooperar | Cooperar | 4 | 4 |
| Competir | Cooperar | 5 | 1 |
| Cooperar | Competir | 1 | 5 |
| Competir | Competir | 2 | 2 |
Os números representam pontos abstratos de benefício, não dólares ou previsões econômicas.
Vamos interpretar.
Situação 1 — Os dois cooperam
ALFA e BETA compartilham determinados custos, desenvolvem padrões comuns e conseguem resultados satisfatórios.
Cada um recebe quatro pontos.
Situação 2 — ALFA compete e BETA coopera
ALFA aproveita algumas vantagens da cooperação, mas investe agressivamente em sua própria liderança.
ALFA recebe cinco pontos.
BETA recebe apenas um.
Situação 3 — BETA compete e ALFA coopera
Ocorre a situação inversa.
BETA recebe cinco pontos e ALFA apenas um.
Situação 4 — Ambos competem
Os dois países gastam grandes recursos tentando evitar que o adversário conquiste vantagem.
Cada um recebe dois pontos.
Aqui está o problema.
Se BETA coopera, ALFA prefere competir, recebendo cinco em vez de quatro.
Se BETA compete, ALFA também prefere competir, recebendo dois em vez de um.
Portanto, competir é a estratégia dominante de ALFA.
O mesmo raciocínio vale para BETA.
O resultado é COMPETIR e COMPETIR.
Esse resultado é um Equilíbrio de Nash.
Porém, ambos terminam com dois pontos, quando poderiam receber quatro cooperando.
Eis a tragédia estratégica: decisões individualmente racionais podem produzir resultados coletivamente inferiores.
É importante ressaltar que essa matriz é uma simplificação didática.
A competição real entre países envolve muito mais estratégias, incertezas, alianças e benefícios que variam ao longo do tempo.
Mesmo assim, nosso pequeno modelo oferece uma introdução poderosa ao problema.
E agora vamos programá-lo!
Capítulo IV — Laboratório COBOL: criando o simulador NASHIA
Chegou o momento esperado pelos nossos aprendizes de mainframe.
Vamos desenvolver um programa COBOL que simula duas estratégias nacionais de inteligência artificial.
Nosso programa receberá as escolhas dos países ALFA e BETA e calculará os benefícios de cada um.
O objetivo não é prever a economia mundial.
É transformar conceitos abstratos de Teoria dos Jogos em condições lógicas que qualquer programador iniciante consiga compreender.
Passo 1 — Entendendo as quatro divisões do COBOL
Um programa COBOL tradicional é organizado em divisões.
IDENTIFICATION DIVISION: identifica o programa.
ENVIRONMENT DIVISION: descreve características do ambiente e, quando necessário, arquivos e dispositivos.
DATA DIVISION: define variáveis, registros e estruturas de dados.
PROCEDURE DIVISION: contém as instruções executáveis.
Nosso primeiro exemplo não utiliza arquivos e, portanto, não precisa declarar uma ENVIRONMENT DIVISION.
Vamos utilizar apenas as divisões necessárias.
Passo 2 — Criando as variáveis
Precisamos armazenar quatro informações:
Estratégia do país ALFA.
Estratégia do país BETA.
Benefício de ALFA.
Benefício de BETA.
A estratégia será representada por um caractere.
Usaremos:
C = Competir.
O = Cooperar.
Escolhi a letra O para representar cooperação e evitar ambiguidades entre os dois nomes.
Os benefícios serão números inteiros.
Passo 3 — O código-fonte completo
O programa abaixo utiliza formato livre, adequado a compiladores COBOL modernos configurados para esse formato.
>>SOURCE FORMAT FREE
identification division.
program-id. NASHIA.
data division.
working-storage section.
01 ws-alfa pic x.
01 ws-beta pic x.
01 ws-pontos-alfa pic 9.
01 ws-pontos-beta pic 9.
procedure division.
principal.
display "================================"
display " BELLACOSA MAINFRAME - NASH IA"
display "================================"
display "C = COMPETIR"
display "O = COOPERAR"
display "ESTRATEGIA DE ALFA: "
accept ws-alfa
display "ESTRATEGIA DE BETA: "
accept ws-beta
if (ws-alfa not = "C" and "O") or
(ws-beta not = "C" and "O")
display "ERRO: USE APENAS C OU O"
move 12 to return-code
goback
end-if
evaluate true
when ws-alfa = "O" and ws-beta = "O"
move 4 to ws-pontos-alfa
move 4 to ws-pontos-beta
when ws-alfa = "C" and ws-beta = "O"
move 5 to ws-pontos-alfa
move 1 to ws-pontos-beta
when ws-alfa = "O" and ws-beta = "C"
move 1 to ws-pontos-alfa
move 5 to ws-pontos-beta
when other
move 2 to ws-pontos-alfa
move 2 to ws-pontos-beta
end-evaluate
display "-------------------------------"
display "RESULTADOS DA SIMULACAO"
display "ALFA: " ws-pontos-alfa
display "BETA: " ws-pontos-beta
if ws-alfa = "C" and ws-beta = "C"
display "EQUILIBRIO DE NASH"
display "AMBOS COMPETEM"
else
if ws-alfa = "O" and ws-beta = "O"
display "COOPERACAO MUTUA"
display "RESULTADO COLETIVO SUPERIOR"
else
display "RESULTADO ASSIMETRICO"
end-if
end-if
move 0 to return-code
goback.Passo 4 — Entendendo a instrução EVALUATE
O comando EVALUATE é um recurso poderoso do COBOL.
Ele permite selecionar ações conforme condições ou valores.
Em outras linguagens, estruturas semelhantes são frequentemente implementadas com SWITCH ou CASE.
Observe:
evaluate true
when ws-alfa = "O" and ws-beta = "O"
move 4 to ws-pontos-alfa
move 4 to ws-pontos-beta
when other
move 2 to ws-pontos-alfa
move 2 to ws-pontos-beta
end-evaluateQuando utilizamos EVALUATE TRUE, cada condição WHEN é avaliada como uma expressão lógica.
A primeira condição verdadeira determina qual conjunto de instruções será executado.
Nosso programa testa as quatro combinações estratégicas.
É uma implementação direta de uma matriz de benefícios.
Passo 5 — O papel de WORKING-STORAGE
Quando escrevemos:
01 ws-pontos-alfa pic 9.Estamos declarando uma variável numérica com um dígito decimal.
Isso é suficiente para benefícios de um a cinco pontos.
Entretanto, suponha que desejamos trabalhar com um orçamento de bilhões de dólares.
Nesse caso, precisaríamos utilizar representações maiores e escalas apropriadas.
Por exemplo:
01 ws-orcamento pic 9(12)v99 comp-3.Essa variável pode representar um valor decimal com doze posições inteiras e duas casas decimais.
O COMP-3 indica representação decimal compactada, muito utilizada em ambientes corporativos.
Para aplicações financeiras, essa escolha de representação é importante porque evita determinadas limitações de precisão associadas a números binários de ponto flutuante.
Entretanto, nosso laboratório utiliza pontos abstratos.
Não precisamos introduzir complexidade desnecessária.
Uma das primeiras lições de programação é escolher tipos de dados adequados ao problema.
Capítulo V — Executando o programa no mainframe IBM Z
Agora precisamos transportar nosso exemplo para o ambiente z/OS.
Em instalações corporativas, os nomes dos datasets e procedimentos de compilação variam conforme as configurações locais.
Portanto, o exemplo a seguir é ilustrativo e precisa ser adaptado ao ambiente disponível.
Passo 1 — Preparar o código-fonte
No ISPF, podemos criar um membro chamado NASHIA em uma biblioteca de fontes COBOL.
Por exemplo:
USERID.COBOL(NASHIA)
O código apresentado utiliza formato livre.
Por isso, a configuração do compilador precisa reconhecer esse formato.
Em um ambiente z/OS com bibliotecas tradicionais de 80 colunas, devemos respeitar as regras de armazenamento do fonte e de configuração do compilador.
Passo 2 — Compilar
A IBM disponibiliza procedimentos catalogados que podem facilitar a compilação, linkedição e execução de programas Enterprise COBOL.
Um administrador ou instrutor poderá informar quais procedimentos estão disponíveis no ambiente de treinamento.
Uma instalação pode fornecer um procedimento semelhante a IGYWCL ou IGYWCLG, mas o nome efetivamente disponível e os parâmetros devem ser confirmados.
Em vez de copiar cegamente um JCL encontrado na internet, o iniciante deve consultar a documentação e os padrões do ambiente.
Passo 3 — Fornecer dados para o programa
Nosso exemplo utiliza ACCEPT para receber escolhas.
Em execução interativa, isso pode representar entradas digitadas pelo usuário.
Em um job batch, podemos disponibilizar os valores por meio de SYSIN, quando o procedimento de execução estiver configurado adequadamente.
Um exemplo de conteúdo seria:
//GO.SYSIN DD *
C
C
/*Aqui, GO é apenas um nome ilustrativo para a etapa de execução do procedimento utilizado.
Os dois registros indicam que ambos os países escolheram competir.
Passo 4 — Analisar a saída
A saída esperada é:
================================
BELLACOSA MAINFRAME - NASH IA
================================
C = COMPETIR
O = COOPERAR
ESTRATEGIA DE ALFA:
ESTRATEGIA DE BETA:
-------------------------------
RESULTADOS DA SIMULACAO
ALFA: 2
BETA: 2
EQUILIBRIO DE NASH
AMBOS COMPETEMO interessante é perceber que o programa encontrou exatamente o resultado previsto pela matriz.
Mas atenção!
Ele não descobriu matematicamente o equilíbrio.
Nós programamos uma mensagem para a combinação COMPETIR/COMPETIR, que já havíamos identificado como equilíbrio ao analisar os incentivos.
Essa distinção é importante.
Um simulador que executa regras conhecidas não é necessariamente um solucionador matemático de jogos.
Em versões futuras, poderíamos desenvolver um programa que percorresse todas as estratégias e calculasse automaticamente os equilíbrios.
Esse seria um excelente exercício intermediário de COBOL.
Capítulo VI — A diferença entre Equilíbrio de Nash e cooperação ideal
Existe uma armadilha conceitual que merece atenção.
Muitas pessoas interpretam o Equilíbrio de Nash como o melhor resultado possível.
Isso está incorreto.
O equilíbrio representa uma situação na qual nenhum participante tem incentivo para mudar sozinho de estratégia.
Não significa que todos estejam satisfeitos.
Também não significa que o resultado seja justo ou economicamente eficiente.
No nosso exemplo, competir simultaneamente produz dois pontos para cada país.
Entretanto, cooperar simultaneamente produziria quatro pontos para cada um.
O resultado cooperativo melhora a situação dos dois participantes.
Em economia, podemos dizer que o resultado competitivo é inferior ao resultado cooperativo segundo o critério de Pareto, porque existe outra combinação que melhora o benefício de ambos.
Essa diferença é essencial para compreender a diplomacia internacional.
Um governo poderá reconhecer que todos ganhariam com determinados acordos, mas resistir à cooperação porque teme que outros países obtenham vantagens unilateralmente.
O problema passa a envolver confiança, fiscalização e mecanismos que tornem os acordos sustentáveis.
Curiosamente, esse desafio aparece também em projetos de software.
Imagine duas equipes responsáveis por módulos diferentes de um sistema bancário.
Se ambas documentarem suas interfaces, compartilharem informações e respeitarem padrões de integração, o projeto poderá avançar com menos problemas.
Mas, se cada equipe tentar proteger seus próprios indicadores de produtividade, ocultar dificuldades e transferir responsabilidades, o desempenho geral poderá piorar.
O comportamento individualmente vantajoso nem sempre produz o melhor resultado coletivo.
John Nash ajuda a compreender precisamente esse tipo de situação.
Capítulo VII — Colonialismo digital: a nova dependência entre nações?
Agora chegamos a uma das questões mais importantes deste artigo.
A inteligência artificial poderá criar uma nova divisão internacional entre países que controlam tecnologias e países que apenas as consomem?
A resposta é que esse risco existe.
Mas precisamos evitar determinismos.
Não há garantia de que a história seguirá obrigatoriamente esse caminho.
Durante o período colonial, potências europeias controlaram territórios, recursos naturais, mercados e rotas comerciais.
Na economia digital, mecanismos de dependência podem surgir sem ocupação territorial.
Imagine que um país utilize exclusivamente serviços estrangeiros para:
Administrar hospitais.
Processar transações financeiras.
Planejar infraestrutura energética.
Analisar dados tributários.
Coordenar transportes.
Desenvolver software.
Apoiar processos educacionais.
Se esses serviços estiverem concentrados em poucos fornecedores, o país poderá enfrentar dificuldades para negociar preços, manter a continuidade operacional ou substituir plataformas.
Esse fenômeno pode ser chamado, em análises críticas, de colonialismo digital.
Entretanto, o termo é uma interpretação política e econômica, não uma categoria técnica universal.
Precisamos distinguir dependência comercial normal de dependência estratégica perigosa.
Comprar tecnologia estrangeira não representa, por si só, perda de soberania.
O problema surge quando o país perde a capacidade de escolher alternativas, manter sistemas essenciais ou desenvolver competências próprias.
Para compreender essa diferença, imagine um banco que utiliza software de um fornecedor internacional.
Isso é perfeitamente comum.
Mas, se o banco não possui documentação, profissionais treinados, contratos adequados ou planos de continuidade, sua dependência operacional torna-se muito maior.
Agora amplie esse problema para um país inteiro.
Temos um desafio de soberania tecnológica.
Capítulo VIII — O Brasil precisa competir ou cooperar?
Sob a ótica da Teoria dos Jogos, a resposta mais interessante é: dependerá da área tecnológica e dos incentivos envolvidos.
O Brasil não precisa necessariamente desenvolver o maior modelo de inteligência artificial do planeta.
Também não deveria pressupor que basta comprar soluções estrangeiras indefinidamente.
O desafio é estabelecer prioridades estratégicas.
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial 2024–2028 prevê investimentos de aproximadamente R$ 23,03 bilhões.
Entre suas propostas estão infraestrutura computacional, pesquisa, formação profissional, melhoria dos serviços públicos e apoio à inovação empresarial.
Esse montante representa investimento planejado, e não necessariamente recursos integralmente executados.
A eficácia dependerá de implementação, continuidade, avaliação e resultados concretos.
Como transformar isso em uma política estratégica?
Vamos imaginar cinco frentes.
Frente 1 — Educação
Investir na formação de estudantes, professores, engenheiros, pesquisadores e profissionais de tecnologia.
Nenhum país desenvolve autonomia tecnológica apenas comprando servidores.
Precisa também de conhecimento humano.
Frente 2 — Infraestrutura
Criar condições para que universidades e empresas menores tenham acesso à capacidade computacional.
Sem acesso à infraestrutura, a inovação tende a se concentrar nas organizações que podem pagar por ela.
Frente 3 — Aplicações nacionais
Desenvolver soluções para problemas brasileiros.
Exemplos incluem agricultura, saúde pública, logística, prevenção de desastres, indústria e gestão energética.
Um modelo especializado em doenças tropicais poderá apresentar valor social extraordinário, mesmo que não seja o maior modelo de linguagem do mundo.
Frente 4 — Cooperação internacional
Participar de acordos de pesquisa, padrões de interoperabilidade e iniciativas de infraestrutura compartilhada.
A cooperação pode reduzir custos e ampliar o poder de negociação.
Frente 5 — Segurança e governança
Estabelecer regras proporcionais aos riscos, proteger informações sensíveis e garantir mecanismos de auditoria.
Não basta acelerar a inovação.
É preciso assegurar que sistemas críticos permaneçam controláveis.
Sob uma perspectiva estratégica, a questão não é vencer todas as corridas, mas evitar dependências que comprometam o desenvolvimento nacional.
Capítulo IX — O mainframe ensina uma lição que a inteligência artificial está redescobrindo
Nos ambientes IBM Z, segurança, disponibilidade, rastreabilidade e continuidade operacional são preocupações tradicionais.
Sistemas corporativos importantes precisam controlar quem acessa informações e quais operações podem ser executadas.
No z/OS, tecnologias como RACF contribuem para estabelecer controles de acesso.
Ambientes CICS podem executar transações críticas.
Programas COBOL processam regras de negócios.
O Db2 mantém informações estruturadas, com recursos transacionais apropriados.
E o JCL organiza a execução de processos batch.
Agora imagine um agente de inteligência artificial integrado a esse ecossistema.
Ele poderia ajudar a:
Explicar um programa COBOL antigo.
Identificar dependências.
Elaborar testes.
Revisar documentação.
Sugerir melhorias de desempenho.
Investigar mensagens de erro.
Comparar versões de programas.
São aplicações interessantes.
Mas o agente não deveria automaticamente receber autorização irrestrita para executar alterações em produção.
Existe uma diferença enorme entre recomendar uma modificação e executá-la.
Uma IA que auxilia na interpretação de um programa representa um tipo de risco.
Uma IA que possui autorização para alterar dados bancários representa outro, potencialmente muito maior.
O princípio é simples:
A inteligência do sistema não substitui a necessidade de controle sobre suas permissões.
Esse raciocínio pode ser estendido à geopolítica.
Um país deve compreender quais tecnologias utiliza, quem as controla, quais dependências existem e que alternativas estão disponíveis.
Da mesma forma que um administrador z/OS não deve conceder privilégios indiscriminadamente, um governo não deveria estruturar sistemas essenciais sem examinar os riscos de dependência.
Capítulo X — Laboratório avançado: como transformar nosso COBOL em um analisador de estratégias?
Nosso primeiro programa calcula benefícios a partir de escolhas conhecidas.
Agora podemos ampliar o projeto.
Em vez de trabalhar apenas com duas estratégias fixas, poderíamos armazenar uma matriz de resultados.
O programa percorreria cada combinação e verificaria se algum jogador poderia melhorar seu resultado mudando unilateralmente de estratégia.
Essa é a lógica necessária para identificar equilíbrios de Nash em jogos finitos de estratégias puras.
Vamos estabelecer um algoritmo.
Passo 1: armazenar todas as estratégias possíveis.
Passo 2: registrar o benefício de cada jogador para cada combinação.
Passo 3: selecionar uma combinação candidata.
Passo 4: verificar se ALFA conseguiria melhorar seu benefício mudando sozinho.
Passo 5: verificar se BETA conseguiria melhorar seu benefício mudando sozinho.
Passo 6: caso nenhum consiga melhorar, identificar a combinação como equilíbrio.
Essa solução pode ser implementada com tabelas COBOL e índices.
Um exemplo simplificado de estrutura seria:
01 ws-matriz.
05 ws-linha occurs 2 times.
10 ws-celula occurs 2 times.
15 ws-payoff-alfa pic 9.
15 ws-payoff-beta pic 9.A cláusula OCCURS permite construir estruturas repetitivas.
Aqui temos uma matriz de duas linhas e duas colunas.
Cada posição contém dois resultados, um para cada jogador.
Para utilizar essa estrutura, o programa deverá preencher os benefícios e percorrer as quatro combinações.
Um cuidado importante: a ordem das estratégias deve permanecer consistente nos índices da matriz.
Por exemplo:
Índice 1 = Cooperar.
Índice 2 = Competir.
Ao avaliar uma célula, precisamos comparar o resultado atual com todos os desvios unilaterais disponíveis para cada jogador.
Em jogos maiores, com dezenas de estratégias, o mesmo princípio continua válido, mas a quantidade de combinações aumenta rapidamente.
Essa é uma oportunidade excelente para estudar laços PERFORM, índices, tabelas e algoritmos de busca em COBOL.
Desafio para o aprendiz: implemente um programa que encontre todos os equilíbrios em estratégias puras, sem codificar antecipadamente qual combinação é um equilíbrio.
Atenção: alguns jogos não possuem equilíbrio em estratégias puras. Eles podem exigir estratégias mistas, que envolvem probabilidades.
Esse tema merece outro café!
Capítulo XI — Cinco curiosidades sobre Nash, IA e o mundo dos computadores
Curiosidade 1 — Nash não inventou sozinho a Teoria dos Jogos
Antes de seus trabalhos, John von Neumann e Oskar Morgenstern já haviam desenvolvido contribuições fundamentais.
O livro Theory of Games and Economic Behavior, publicado em 1944, ajudou a estabelecer as bases da área.
Nash expandiu esse campo ao formular resultados fundamentais sobre jogos não cooperativos.
Curiosidade 2 — John von Neumann também foi pioneiro da computação
O mesmo von Neumann associado à Teoria dos Jogos teve participação fundamental na história dos computadores eletrônicos e da arquitetura de computadores.
É uma conexão fascinante.
A matemática utilizada para estudar decisões estratégicas cresceu em paralelo à revolução dos computadores.
Curiosidade 3 — O Dilema do Prisioneiro não foi criado por Nash
O jogo clássico foi formulado por Merrill Flood e Melvin Dresher em 1950, no contexto de pesquisas da RAND Corporation.
Albert Tucker posteriormente apresentou a famosa narrativa dos prisioneiros.
O jogo se tornou um exemplo particularmente útil para ilustrar problemas estudados pela Teoria dos Jogos.
Curiosidade 4 — Nem toda competição tecnológica é um jogo de soma zero
Em um jogo de soma zero, o ganho de um participante corresponde à perda de outro.
Entretanto, o desenvolvimento tecnológico frequentemente produz novos conhecimentos, produtos e mercados.
Dois países podem melhorar simultaneamente suas economias.
Isso significa que a competição pela IA não precisa ser interpretada como uma situação em que toda vantagem de uma nação corresponde necessariamente a uma perda equivalente de outra.
Curiosidade 5 — O COBOL pode ensinar economia matemática
Embora seja conhecido por aplicações administrativas, o COBOL é uma linguagem de propósito geral capaz de implementar diversos algoritmos.
Simulações discretas, matrizes de resultados, cálculos financeiros e modelos determinísticos podem ser desenvolvidos na linguagem.
É claro que outras linguagens oferecem bibliotecas matemáticas mais convenientes para muitos problemas complexos.
Mas isso não impede o COBOL de funcionar como uma excelente ferramenta didática para compreender algoritmos e regras de decisão.
Capítulo XII — O erro estratégico de imaginar que todos os países são iguais
Nosso laboratório começou com dois países fictícios e regras simétricas.
Na realidade, os jogadores são profundamente diferentes.
Estados Unidos, China, Brasil, Índia e países europeus apresentam capacidades industriais, científicas, econômicas e institucionais distintas.
Isso muda a análise.
Um país com grande infraestrutura de semicondutores poderá priorizar investimentos diferentes daqueles de um país com forte setor agrícola ou disponibilidade de energia renovável.
Um país menor poderá encontrar vantagem em especialização.
Imagine três jogadores:
ALFA possui grande capacidade de desenvolver modelos.
BETA domina determinada infraestrutura de fabricação de componentes.
GAMA possui pesquisadores especializados em aplicações médicas.
Eles podem competir em algumas áreas e cooperar em outras.
Uma aliança poderá produzir benefícios superiores aos que cada participante conseguiria isoladamente.
É importante lembrar que, na Teoria dos Jogos, os benefícios dependem das preferências, objetivos e restrições de cada jogador.
Não devemos pressupor que todos os governos valorizam exatamente os mesmos resultados.
Alguns priorizam segurança.
Outros enfatizam crescimento econômico.
Outros podem atribuir grande importância à autonomia tecnológica.
E governos diferentes podem combinar essas prioridades de maneiras distintas.
Portanto, modelos estratégicos precisam representar essas diferenças.
O uso de uma única matriz simplificada é útil para aprender, mas insuficiente para prever a política internacional.
Capítulo XIII — Como um programador COBOL pode aplicar essa mentalidade no trabalho?
Talvez alguém pergunte:
— Bellacosa, muito interessante essa história de Nash, mas amanhã tenho de revisar um programa batch. Como isso me ajuda?
Ajuda mais do que parece!
A Teoria dos Jogos nos ensina a observar como diferentes participantes reagem aos incentivos.
Em projetos corporativos, decisões técnicas afetam várias equipes.
Imagine um banco que esteja modernizando um sistema COBOL.
A equipe de desenvolvimento deseja entregar rapidamente.
A equipe de segurança exige controles rigorosos.
A equipe de operações precisa preservar disponibilidade.
A área de negócios deseja novas funcionalidades.
Todos possuem objetivos legítimos, mas parcialmente conflitantes.
Se cada equipe otimizar exclusivamente seus próprios indicadores, o projeto poderá sofrer atrasos, retrabalho e custos maiores.
Uma abordagem estratégica procura estabelecer incentivos compatíveis com o sucesso coletivo.
Isso pode envolver:
Definir critérios compartilhados de qualidade.
Automatizar testes.
Estabelecer responsabilidades claras.
Documentar interfaces.
Compartilhar informações sobre riscos.
Medir resultados de ponta a ponta.
O programador COBOL pode contribuir identificando dependências técnicas, antecipando impactos e explicando consequências das alterações.
Um bom profissional não observa apenas o que seu programa executa.
Ele compreende como esse programa influencia outros sistemas.
Esse é um pensamento sistêmico muito próximo da análise estratégica.
Capítulo XIV — Easter egg: e se Nash entrasse num CPD IBM em 1980?
Vamos imaginar uma pequena cena fictícia.
Ano: 1980.
Local: um centro de processamento de dados.
Um operador observa um terminal IBM 3270.
Na tela, um programa COBOL aguarda duas entradas.
A primeira pergunta:
ALFA: COMPETIR OU COOPERAR?
A segunda pergunta:
BETA: COMPETIR OU COOPERAR?
John Nash se aproxima.
O operador explica:
— Professor, nosso sistema sempre termina com os dois países competindo. Acho que existe um defeito no programa!
Nash examina a matriz.
Observa os benefícios.
Sorri discretamente.
— Talvez o programa esteja funcionando corretamente.
O operador parece confuso.
— Mas os dois países poderiam ganhar mais cooperando!
Nash responde:
— Exatamente. Esse é o problema interessante.
O terminal exibe:
ALFA = COMPETIR
BETA = COMPETIR
RESULTADO = EQUILIBRIO DE NASH
AVISO:
EQUILIBRIO NAO SIGNIFICA
RESULTADO COLETIVO OTIMO.O operador pega sua xícara de café.
— Professor, então precisamos alterar o programa?
— Talvez precisemos alterar os incentivos.
Easter egg encontrado!
Em muitas situações, não basta modificar o algoritmo.
É necessário compreender as regras que orientam as decisões dos participantes.
Capítulo XV — Três cenários para o futuro da inteligência artificial
Vamos encerrar nossa investigação imaginando três caminhos possíveis para a próxima década.
Esses cenários são exercícios de análise estratégica, não previsões inevitáveis.
Cenário A — A concentração tecnológica
Poucos países e empresas controlam grande parte da infraestrutura de IA.
Outras economias tornam-se altamente dependentes de fornecedores externos.
A tecnologia avança, mas os benefícios econômicos se concentram.
Cenário B — A democratização do conhecimento
Modelos abertos, infraestrutura compartilhada, cooperação internacional e formação profissional reduzem barreiras de entrada.
Países com menos recursos conseguem desenvolver aplicações locais.
A IA passa a contribuir para uma distribuição mais ampla das oportunidades.
Cenário C — Um ecossistema multipolar
Várias potências e alianças regionais desenvolvem competências próprias.
Algumas concentram capacidade computacional.
Outras dominam componentes industriais.
Outras se especializam em aplicações científicas, serviços e modelos setoriais.
Nesse cenário, competição e cooperação coexistem.
Qual será o resultado?
Ninguém pode responder com certeza.
A própria Teoria dos Jogos nos ajuda a compreender por quê.
As estratégias evoluem.
Novos participantes surgem.
A tecnologia modifica os incentivos.
Acordos são estabelecidos ou abandonados.
E aquilo que hoje parece uma vantagem definitiva pode perder importância com uma inovação inesperada.
Epílogo — O verdadeiro equilíbrio da inteligência artificial
Chegamos ao final de mais uma jornada pelo universo da computação.
Começamos com dois países imaginários tentando conquistar liderança tecnológica.
Conhecemos John Nash e sua contribuição à matemática.
Descobrimos que decisões individualmente racionais podem produzir resultados coletivamente ruins.
Examinamos os riscos de dependência tecnológica entre países.
Discutimos políticas públicas, investimentos em IA e soberania nacional.
E, naturalmente, construímos nosso pequeno laboratório COBOL.
A grande conclusão é que a tecnologia não determina sozinha o futuro das nações.
Instituições, educação, infraestrutura, incentivos econômicos e decisões políticas também importam.
A corrida pela inteligência artificial possui características competitivas, mas não precisa transformar todos os países em inimigos permanentes.
Há espaço para cooperação científica, compartilhamento de padrões, formação profissional e desenvolvimento de soluções nacionais.
Para o programador COBOL iniciante, fica uma lição especialmente valiosa.
Programar não significa apenas escrever instruções corretas.
Significa compreender problemas, representar regras, organizar dados e analisar consequências.
O nosso simulador NASHIA é simples.
Mas o raciocínio que ele representa ajuda a compreender decisões que movimentam economias inteiras.
E talvez essa seja a beleza da computação.
Uma pequena tabela, quatro combinações estratégicas e algumas dezenas de linhas de COBOL podem abrir a porta para uma discussão sobre o futuro da humanidade.
Porque, no grande jogo da inteligência artificial, não basta ter o computador mais poderoso. É preciso compreender o jogo que estamos jogando.
E agora, meus caros aprendizes de mainframe...
STOP RUN.
O café acabou.
Mas a próxima partida já começou!
Bellacosa Mainframe
Arqueologia da Computação • COBOL • IBM Z • Inteligência Artificial • História da Tecnologia
Mensagem final: um Equilíbrio de Nash não é necessariamente o melhor resultado para todos. A verdadeira inteligência estratégica está em compreender os incentivos e construir condições em que decisões individuais também contribuam para benefícios coletivos.
