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sexta-feira, 21 de agosto de 2026

Quando o Escritório Era uma Família Estendida

 


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Quando o Escritório Era uma Família Estendida

Ou: antes do Teams, do escritório inteligente e do RH falar em “engajamento”, já existiam o Clube da Veja, o Clube da Bolacha, a vaquinha do aniversário, o churrasco da firma — e uma certa Rosalaine capaz de fazer um office-boy correr mais rápido que Hermes

Pegue um café.

Hoje não vamos falar de COBOL.

Não haverá CICS, Db2, VSAM, JCL nem abend misterioso esperando no fim do artigo.

Hoje vamos abrir um arquivo muito mais antigo e talvez mais complicado de restaurar.

O backup da memória.

A culpa começou com a revista Veja.

Outro dia, enquanto remexia algumas lembranças envolvendo a revista, aconteceu aquilo que frequentemente ocorre com quem já possui algumas décadas de dados armazenados no HD biológico: você procura um arquivo e descobre um diretório inteiro.

Uma lembrança chamou outra.

Depois outra.

E mais outra.

Quando percebi, não estava mais pensando na revista.

Estava novamente dentro de um escritório da Avenida Paulista, antes do ano 2000, numa época em que palavras como smart office, employee experience, collaboration platform, digital workplace e people analytics ainda não haviam sido inventadas para explicar coisas que nós simplesmente chamávamos de:

trabalhar com gente.

Para otimizar essa memória, convoquei três consultores especializados em observar o comportamento do brasileiro:

Laerte, Glauco e Angeli.

E, naturalmente, deixei o temível Leão de Chácara cuidando da porta.

Porque memória corporativa antiga não é assunto para amadores.


🏢 O escritório antes de virar “workspace”

Quem começou a trabalhar nas últimas duas décadas talvez tenha dificuldade para imaginar o tamanho de alguns departamentos empresariais dos anos 1980 e 1990.

Hoje uma atividade pode passar por ERP, workflow, e-mail, portal corporativo, API, chatbot, RPA, inteligência artificial e meia dúzia de sistemas.

Naquela época, boa parte dessa infraestrutura tinha nome, sobrenome e crachá.

Eram pessoas.

Muitas pessoas.

Departamentos com cinquenta, sessenta, oitenta funcionários não eram particularmente estranhos.

Alguns chegavam perto de uma centena.

Dentro deles havia setores menores, frequentemente três ou quatro, cada qual com sua chefia, suas mesas, seus arquivos, seus telefones e seus pequenos universos.

Existia o organograma oficial:

Diretor → Gerente → Chefes → Setores → Funcionários.

Mas havia outro organograma.

Nunca impresso.

Nunca aprovado pela diretoria.

Nunca enviado ao RH.

E provavelmente muito mais importante para entender como aquela empresa realmente funcionava.


Era o organograma social.

Nele estavam as secretárias, os office-boys, o pessoal que sabia onde ficava determinada pasta, quem conhecia alguém na contabilidade, quem sabia qual gerente estava de bom humor, quem organizava o aniversário, quem cobrava a vaquinha, quem fazia o café e quem sabia onde estava a revista que desaparecera havia três dias.

Era uma rede.

Só não chamávamos de rede social.


👩‍💼 A secretária era o roteador social do departamento

A secretária daquela época merece um capítulo próprio.

Aliás, merece uma homenagem.

Sua função formal podia envolver agenda, telefone, correspondência, documentos, reuniões e suporte administrativo.

Mas sua função real era muito maior.

Ela sabia quem estava de férias.

Quem faltara.

Quem precisava falar com o gerente.

Quem estava esperando uma ligação.

Quem fazia aniversário naquela semana.

Quem ia casar.

Quem acabara de ter filho.

Quem estava prestes a se aposentar.

Quem ainda não havia pago a vaquinha.

E, naturalmente, quem estava enrolando para pagar a assinatura da revista.

Em termos mainframeiros, a secretária era simultaneamente:

Scheduler + Service Desk + Workflow + Event Manager + Social Network + Knowledge Base.

Com uma vantagem importante:

ela conhecia as pessoas.

E existia uma hierarquia entre elas.

Cada setor podia possuir sua secretária e uma secretária departamental ajudava a coordenar aquele pequeno universo.

Não estava escrito no organograma informal.

Não precisava.

Todo mundo sabia.


📰 O Clube da Assinatura

Eis uma instituição praticamente desaparecida:

o Clube da Assinatura.

O departamento assinava uma revista.

No nosso caso, entre elas estava a Veja.

Cada participante contribuía com uma pequena cota e, quando chegava o vencimento, entrava em funcionamento um sofisticadíssimo sistema financeiro.

A secretária.

— Pessoal, chegou a hora da assinatura.

Pronto.

Começava a arrecadação.

Não havia PIX.

Não havia aplicativo.

Não havia link de pagamento.

Havia dinheiro, controle, cobrança e memória.

Especialmente memória.

Porque a secretária sabia perfeitamente quem ainda não tinha pago.

Quando a revista chegava, começava outro protocolo.

Ela circulava.

Alguém lia.

Passava para outro.

Esse levava para o almoço.

Outro perguntava:

— Cadê a Veja?

— Está com o fulano.

Era uma espécie de Token Ring editorial.

O pacote precisava circular pelos nós da rede até completar o percurso.

E ninguém precisava de Wi-Fi.


🍪 O Clube da Bolacha

Mas o verdadeiro sistema crítico ficava dentro de um armário.

O Clube da Bolacha.

Cada participante contribuía com um ticket-almoço e, com os recursos arrecadados, abastecíamos um dos armários do departamento.

Aquilo era um pequeno paraíso da gula.

Bolachas.

Biscoitos.

Doces.

Salgados.

Coisas destinadas a salvar funcionários naquele momento crítico entre o almoço e o fim do expediente.

Hoje talvez alguém criasse um projeto chamado:

Corporate Employee Snack Experience Initiative.

Nós chamávamos de:

armário da bolacha.

Funcionava perfeitamente.

Até alguém comer a última.

Aí tínhamos um incidente de produção.

— QUEM ACABOU COM A BOLACHA E NÃO AVISOU?

Severity 1.

War Room imediatamente.

Laerte, Glauco e Angeli poderiam passar uma semana naquele departamento e sair com material para cinco anos.


🎂 A indústria da vaquinha

Outro componente essencial da infraestrutura corporativa era a:

vaquinha.

Tudo justificava uma.

Aniversário?

Vaquinha.

Casamento?

Vaquinha.

Nascimento de filho?

Vaquinha.

Aposentadoria?

Vaquinha.

Dia da Secretária?

Vaquinha.

Ocasião especial?

Evidentemente:

vaquinha.

Nos aniversariantes do mês, juntava-se dinheiro para comprar bolo e alguma lembrancinha.

E então surgia outro artefato arqueológico maravilhoso:

o cartão.

O cartão circulava clandestinamente pelo departamento.

Todo mundo precisava assinar sem que o homenageado percebesse.

Era uma operação de inteligência.

— Passa para o João.

— Mas não deixa a Maria ver.

— O Carlos ainda não assinou.

— Cadê o cartão?

— Está no financeiro.

No final apareciam dezenas de assinaturas.

Algumas simplesmente:

Parabéns!

Outras:

Muitas felicidades!

Outras continham piadas internas que provavelmente seriam completamente indecifráveis para qualquer arqueólogo digital de 2126.

Mas aquele cartão tinha uma coisa que nenhum botão de 👍 conseguiu substituir completamente.

Ele havia passado pelas mãos das pessoas.



❤️ A empresa entrava um pouco na vida

É preciso tomar cuidado para não transformar nostalgia em história cor-de-rosa.

Os escritórios antigos também tinham problemas.

Hierarquias pesadas.

Burocracia.

Chefias ruins.

Fofocas.

Favoritismos.

Conflitos.

Tecnologia limitada.

Processos que hoje consideraríamos absurdamente ineficientes.

Não estou propondo ressuscitar tudo aquilo.

Mas havia uma característica interessante:

a fronteira entre vida profissional e convivência social era diferente.

Quando alguém casava, o departamento comemorava.

Quando nascia um filho, comemorava.

Quando alguém fazia aniversário, comemorava.

Quando se aposentava depois de décadas, aquilo era um acontecimento.

E quando algo ruim acontecia, aquela mesma rede também aparecia.

Éramos colegas de trabalho.

Mas frequentemente funcionávamos como uma espécie de família estendida.

Com todas as vantagens e todos os defeitos que famílias estendidas possuem.


🏃 E no meio disso tudo havia o office-boy

Agora chegamos ao personagem que vos escreve.

O office-boy.

Hoje talvez seja difícil explicar a importância daquele sujeito correndo de um lado para outro.

O office-boy atravessava a empresa inteira.

Levava documentos.

Buscava assinaturas.

Ia ao banco.

Passava pelo protocolo.

Entregava correspondência.

Subia.

Descia.

Entrava no elevador.

Saía do prédio.

Atravessava a Paulista.

Voltava.

Levava outro documento.

Recebia outra missão.

Era uma espécie de:

TCP/IP humano.

Os pacotes eram envelopes.

O roteamento era feito de memória.

E o traceroute podia envolver quinze andares e uma agência bancária.

Como office-boy, tive a sorte de conhecer muita gente.

E entre as pessoas que marcaram aqueles primeiros tempos estavam algumas das primeiras secretárias com quem trabalhei.

Elizabeth, nossa Bethinha.

Ana Maria.

Terezinha.

Cecilia.

Depois vieram Maria Aparecida, Nilce, Eliza, Benzão, Debora, Cristina, Adriana e tantas outras mulheres com quem tive a honra de trabalhar.

E havia...

Rosalaine.


🐺 “É o lobo... é o lobo!”

Rosalaine tinha uma característica impossível de registrar num currículo.

A voz.

Era uma voz de fada.

Angelical.

Leve.

Quase adolescente.

Mas Rosalaine era uma mulher adulta.

E havia um antigo personagem de desenho animado cuja fala eu adorava ouvi-la imitar.

Eu chegava perto.

— Rosalaine...

Ela provavelmente já sabia.

— O quê, Vagner?

— Fala.

— Falar o quê?

Eu insistia.

Até que vinha aquela voz:

— É o lobo... é o lobo!

Pronto.

Podia acabar o expediente.

O dia já tinha valido a pena.

Para aquele office-boy, ouvir Rosalaine dizendo “é o lobo, é o lobo” era praticamente um benefício corporativo não declarado.

E havia outro pequeno problema.

Eu era apaixonado por ela.

Consequentemente, o sistema de prioridades do office-boy apresentava uma pequena vulnerabilidade conhecida pelas demais secretárias.


⚡ SLA ROSALAINE

As outras perceberam rapidamente.

Pedido normal?

Vagner executava.

Pedido urgente?

Vagner corria.

Pedido da Rosalaine?

O espaço-tempo sofria uma pequena deformação.

E naturalmente começaram as piadas.

Uma delas ficou na memória:

“Se for a Rosalaine a pedir para o Vagner, ele faz mais rápido que Hermes.”

Eu provavelmente protestava.

— Nada a ver!

E elas:

— Sei...

— Eu faço rápido para todo mundo!

— Claro, Vagner.

— Faço mesmo!

Bastaria então alguém chamar:

— Rosalaine, pede você para ele.

Fim da discussão.

Porque provavelmente, antes que ela terminasse:

— Vagner, você poderia...

FUUUUSH!

Cadê o office-boy?

Já estava no elevador.


🪽 Mais rápido que Hermes

Décadas depois percebo que a piada era melhor do que talvez imaginássemos.

Hermes, na mitologia grega, era justamente o mensageiro dos deuses.

E o que fazia o office-boy?

Levava mensagens.

Documentos.

Envelopes.

Ordens.

Papéis.

Atravessava territórios carregando informação.

Eu era praticamente um Hermes corporativo da Avenida Paulista.

Só havia uma diferença.

Hermes tinha velocidade divina.

Eu tinha Rosalaine dizendo:

— Vagner...

Nesse momento, meu caro Hermes:

saia da frente.


🎄 O churrasco e a festa da firma

E então chegávamos ao encerramento anual daquele grande organismo social.

O churrasco.

Às vezes viajávamos para uma pousada da própria empresa.

Em outras ocasiões alugávamos uma chácara.

E lá ia o departamento.

Chefes.

Funcionários.

Secretárias.

Famílias.

Namorados.

Maridos.

Esposas.

Filhos.

O sujeito que durante onze meses aparecia impecavelmente vestido surgia de bermuda diante da churrasqueira.

O gerente encontrava seus subordinados fora do habitat corporativo.

As famílias finalmente conheciam aquelas pessoas cujos nomes ouviam durante o ano inteiro.

— Ahhh, então VOCÊ é o fulano!

Frase perigosíssima.

Dependendo da quantidade de cerveja consumida, segredos corporativos podiam começar a vazar.

E então havia a grande instituição:

A Festa de Final de Ano da Empresa

Comentadíssima.

Esperada.

Patrocinada pela empresa.

Não era simplesmente um evento no calendário.

Era um ritual.

Porque naquela época existia uma regra não escrita:

Não bastava ser funcionário. Tinha que participar.


🧠 A empresa que não aparecia no organograma

Quarenta anos depois, algo curioso acontece.

Eu não consigo lembrar de todos os documentos que transportei.

Não lembro de todos os protocolos.

Não lembro de cada assinatura que busquei.

Não lembro de cada tarefa considerada urgentíssima.

Muitas coisas pelas quais alguém provavelmente disse:

“Vagner, isso precisa estar pronto HOJE!”

desapareceram completamente.

Urgentíssimas em 1980 e tantos.

Irrelevantes em 2026.

Mas lembro do Clube da Assinatura.

Lembro do armário da bolacha.

Lembro das vaquinhas.

Lembro dos cartões.

Lembro dos aniversários.

Lembro dos churrascos.

Lembro das festas.

Lembro das secretárias.

E lembro de uma voz dizendo:

“É o lobo... é o lobo!”

Talvez exista uma lição interessante nisso.

A memória humana possui seu próprio algoritmo de retenção.

E aparentemente ele não respeita as prioridades corporativas.


🤖 Então chegou o escritório inteligente

Nas décadas seguintes fizemos uma coisa extraordinária.

Automatizamos.

Digitalizamos.

Otimizamos.

Reduzimos departamentos.

Criamos workflows.

ERPs.

CRMs.

Portais.

Self-service.

E-mail.

Mensagens instantâneas.

Videoconferência.

Automação.

Inteligência artificial.

Hoje equipes muito menores conseguem realizar trabalhos que antigamente exigiam dezenas de pessoas.

Isso é progresso.

Não tenho saudade de carregar papel porque alguém precisava fisicamente transportar informação entre dois pontos.

Não quero trocar APIs por office-boys.

Não quero substituir workflow por pastas circulando de mesa em mesa.

Seria absurdo.

Mas talvez tenhamos cometido um pequeno erro conceitual.

Ao eliminar a ineficiência, às vezes eliminamos junto coisas que não eram ineficiência.

O armário da bolacha não era workflow.

O cartão de aniversário não era processo.

A vaquinha do casamento não era produtividade.

O churrasco não era KPI.

A secretária sabendo que alguém estava vivendo uma semana difícil não era people analytics.

A piada sobre Rosalaine e Hermes não aparecia em nenhuma métrica de desempenho.

Mas tudo isso criava uma coisa dificílima de medir:

pertencimento.


🏭 Quando eficiência demais transforma gente em recurso

Hoje projetamos escritórios fantásticos.

Estações compartilhadas.

Hot desks.

Sensores.

Reserva automática de mesa.

Salas inteligentes.

Dashboards.

Indicadores de ocupação.

Colaboração remota.

Processos digitais.

Tudo muito eficiente.

Tudo muito funcional.

Mas existe uma pergunta que talvez devesse aparecer em algum desses dashboards:

As pessoas ainda conhecem umas às outras?

Não apenas o cargo.

Não apenas o avatar.

Não apenas o nome no Teams.

Conhecem?

Sabem quem está fazendo aniversário?

Sabem quem acabou de ter filho?

Sabem quem vai se aposentar?

Sabem quem conta a pior piada?

Sabem quem sempre rouba a última bolacha?

Existe algum equivalente moderno daquela secretária que percebia o departamento como um organismo humano?

Porque uma empresa pode otimizar perfeitamente o fluxo de trabalho e, ao mesmo tempo, transformar seres humanos em unidades intercambiáveis de capacidade.

E aí talvez tenhamos criado o escritório mais inteligente da história...

para tratar pessoas como gado com extraordinária eficiência.


🎨 Laerte, Glauco, Angeli e o departamento invisível

É justamente por isso que gosto de imaginar Laerte, Glauco e Angeli caminhando por aquele escritório.

Eles sabiam observar o Brasil que não aparece nos documentos oficiais.

O Brasil da conversa lateral.

Da piada.

Da fila.

Do cafezinho.

Do sujeito tentando escapar da vaquinha.

Da secretária que sabe tudo.

Do funcionário que esconde a revista.

Do armário comunitário.

Do chefe que muda completamente depois da segunda cerveja no churrasco.

E o Leão de Chácara?

Naturalmente ficaria na entrada.

Talvez cobrando:

— Você pagou a cota da bolacha?

— Ainda não.

— Então volta.

Governança.


☕ Epílogo — O mainframe social

Talvez aquela empresa antiga tivesse dois sistemas funcionando simultaneamente.

O primeiro processava negócios.

Pedidos.

Contas.

Contratos.

Documentos.

Pagamentos.

Relatórios.

O segundo processava gente.

Aniversários.

Casamentos.

Nascimentos.

Paixões.

Amizades.

Piadas.

Brigas.

Reconciliações.

Festas.

Café.

Bolachas.

O primeiro sistema foi substituído inúmeras vezes.

Mainframes, minis, PCs, cliente-servidor, web, cloud, APIs, inteligência artificial.

O segundo nunca teve documentação.

E talvez por isso tenhamos perdido partes dele durante a migração.

Esta história é uma pequena tentativa de restaurar o backup.

E principalmente uma homenagem carinhosa a Elizabeth, a Bethinha; Ana Maria; Terezinha; Cecilia; Maria Aparecida; Nilce; Eliza; Benzão; Debora; Cristina; Adriana e tantas outras secretárias com quem tive a honra de trabalhar.

Mulheres que provavelmente jamais aparecerão no organograma histórico dessas empresas, mas que ajudaram a fazer aqueles departamentos funcionarem como comunidades.

E, claro, uma lembrança especial para Rosalaine.

A mulher de voz de fada que, sem saber, descobriu uma vulnerabilidade crítica no sistema operacional de determinado office-boy. Sabe que vendo hoje, descobri de onde gosto das vozes das personagens de anime, talvez Freud explique, mas agora entendo um pouco melhor a magia da voz feminina dos animes, o efeito que me provoque e a pessoa que iniciou esse processo.

Bastava chamar:

— Vagner...

E qualquer prioridade anterior era imediatamente reavaliada.

Se depois viesse:

— É o lobo... é o lobo!

pronto.

O expediente estava ganho.

Hoje temos máquinas capazes de processar bilhões de instruções por segundo.

Temos inteligência artificial.

Temos escritórios inteligentes.

Temos automação suficiente para eliminar departamentos inteiros.

Mas até hoje ninguém conseguiu construir um sistema capaz de reproduzir perfeitamente aquele estranho protocolo social que fazia cinquenta pessoas assinarem escondidas um cartão de aniversário.

Talvez porque aquilo nunca tenha sido tecnologia.

Era simplesmente gente vivendo parte da vida junto.

E quando alguém perguntar como eram aqueles escritórios antes do ano 2000, talvez eu não precise explicar organogramas, máquinas de escrever, arquivos de aço ou processos administrativos.

Posso simplesmente responder:

Havia um armário cheio de bolachas.

Uma Veja circulando pelo departamento.

Um cartão esperando a última assinatura.

Uma secretária cobrando a vaquinha.

Um churrasco sendo planejado.

E um office-boy atravessando a Avenida Paulista mais rápido que Hermes porque, em algum lugar do escritório, Rosalaine havia acabado de chamá-lo.

Bons tempos.

Bons e imperfeitos tempos.

Agora pegue mais uma bolacha.

Mas, pelo amor de Deus:

se pegar a última, avise.

☕🐺


Para ir mais longe

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domingo, 16 de agosto de 2026

Antes do ChatGPT, Tinha a Biblioteca 🍺 Não aquela biblioteca: ghostwriters, senpais eternos, antiplágio, Teoria dos Jogos e o boteco do Manoel na universidade dos anos 1990



☕ Um Café no Bellacosa Mainframe 

Antes do ChatGPT, Tinha a Biblioteca

🍺 Não aquela biblioteca: ghostwriters, senpais eternos, antiplágio, Teoria dos Jogos e o boteco do Manoel na universidade dos anos 1990

Existe uma narrativa muito confortável sobre a educação antes da inteligência artificial.

Ela costuma funcionar mais ou menos assim:

Antigamente o aluno pesquisava.
Lia livros.
Ia à biblioteca.
Escrevia o próprio trabalho.
Aprendia.
O professor lia tudo.
Corrigia.
E todos voltavam para casa intelectualmente enriquecidos.

Então surgiu o ChatGPT.

E aparentemente Satanás recebeu acesso ao Wi-Fi da universidade.

A partir daí, segundo essa versão da história, os estudantes pararam de pensar, começaram a terceirizar trabalhos para máquinas e obrigaram professores desesperados a recuperar tecnologias avançadíssimas como:

papel.

caneta.

prova oral.

Tenho uma pequena contribuição histórica para essa discussão.

Eu estava numa universidade entre 1993 e 1996.

E tenho más notícias.

O paraíso nunca existiu.


🕰️ Bem-vindo a 1994

Imagine o cenário.

Não existe Google.

Não existe Wikipédia.

Não existe ChatGPT.

Internet, quando existe, ainda parece uma experiência envolvendo ruídos estranhos, paciência e algum tipo de ritual de invocação eletrônica.

Pesquisar significa literalmente pesquisar.

Você vai até uma biblioteca.

Procura um livro.

Descobre que o livro está emprestado.

Procura outro.

Abre índices.

Consulta bibliografias.

Encontra três páginas úteis num livro de quatrocentas.

Marca.

Anota.

Fotocopia.

Volta para casa carregando uma pequena floresta convertida em papel.

Depois começa a fase dois.

Digitação.

Quem viveu aquela época talvez se lembre de WordStar, DOS, editores simples e computadores que hoje seriam considerados equipamentos arqueológicos.

O Microsoft Office ainda era um rapazinho tentando provar seu valor.

Uma alteração de última hora podia significar reorganizar páginas, imprimir novamente, descobrir que a impressora resolveu mastigar papel e começar uma negociação diplomática com uma Epson matricial às duas da manhã.

Produzir vinte páginas tinha custo.

Custava horas.

Custava xerox.

Custava transporte.

Custava papel.

Custava impressão.

Custava paciência.

E, naturalmente, quando existe custo...

surge mercado.



👻 Antes da IA, existia inteligência orgânica terceirizada

Já naquela época existiam alunos que faziam trabalhos para outros alunos.

Ghostwriters acadêmicos.

Não estou falando de uma conspiração secreta comandada por homens de sobretudo num estacionamento subterrâneo.

Era muito mais banal.

Todo mundo conhecia alguém que conhecia alguém.

O sujeito fazia um bom trabalho.

Depois fazia outro.

Guardava os arquivos.

Guardava bibliografias.

Guardava estruturas.

Guardava introduções.

Guardava conclusões.

Pouco a pouco começava a construir aquilo que hoje provavelmente seria vendido por uma consultoria com quinze slides e uma palavra em inglês:


Knowledge Base.

Só que a knowledge base estava num HD de algumas dezenas de megabytes.

Ou em disquetes.

E funcionava.

Chegava um novo cliente.

— Preciso de um trabalho sobre Administração Científica.

— Quantas páginas?

— Vinte.

— Para quando?

— Sexta.

— Professor?

E aqui aparecia uma das perguntas mais importantes de todo aquele sistema.

— Almeida.

Silêncio.

— Ahhh... Almeida.

Pronto.

Acabava de acontecer uma consulta ao banco de dados.

Porque aquele ghostwriter não conhecia apenas Frederick Taylor.

Ele conhecia Almeida.

E Almeida podia ser mais importante que Taylor.



🧠 Fine-tuning acadêmico de 1994

Um veterano experiente podia saber coisas que não estavam em nenhuma ementa.

Professor X gostava de bibliografia extensa.

Professora Y detestava introduções muito longas.

Professor Z desconfiava de textos perfeitos.

Fulano conhecia determinado livro de trás para frente.

Beltrano raramente aceitava trabalhos sem exemplos.

Ciclano lembrava trabalhos entregues em semestres anteriores.

Isso era inteligência institucional.

Hoje poderíamos chamar isso, brincando um pouco, de:

fine-tuning humano.

O ghostwriter conhecia não apenas o conteúdo.

Conhecia o ambiente.

Conhecia a cultura.

Conhecia a ameaça.

Conhecia o detector.

E adaptava o produto.



📚 Centenas de trabalhos prontos

Alguns desses personagens acumulavam dezenas ou centenas de trabalhos.

O primeiro trabalho sobre determinado assunto exigia pesquisa pesada.

O segundo reaproveitava referências.

O terceiro reaproveitava estrutura.

No décimo, boa parte do caminho já estava pavimentada.

A lógica era extraordinariamente semelhante a sistemas modernos:

corpus → recuperação → adaptação → geração → revisão → entrega

Não existia Large Language Model.

Existia:

Large Veteran Model.

LVM.

😂

Context window: memória do sujeito.

Retrieval: diretórios do HD.

Embedding: “acho que tenho alguma coisa sobre isso”.

RAG: procurar um trabalho antigo e misturar com material novo.

Temperature: quantidade de cerveja consumida.

Humanizer: erros ortográficos estrategicamente distribuídos.

E sim.

Essa última parte merece atenção.



🕵️ Quando chegaram os primeiros xerifes

Com a informatização do ambiente acadêmico começaram também a surgir ferramentas destinadas a encontrar semelhanças, reutilizações e plágio.

Na minha memória daquela época, as notícias sobre software antiplágio primeiro apareciam muito associadas ao mundo de teses e pesquisas avançadas.

Depois a lógica começou a descer a cadeia.

Doutorado.

Mestrado.

Graduação.

E aconteceu aquilo que sempre acontece quando um sistema cria uma defesa:

o outro lado começou a criar contramedidas.

O jogo havia começado.



♟️ Dicionário de sinônimos entra em produção

Se o software procurava frases iguais...

então não entregue frases iguais.

Troque palavras.

Mude estruturas.

Inverta parágrafos.

Modifique exemplos.

Misture trechos de fontes diferentes.

Faça citações indiretas.

Pegue material já usado num trabalho anterior e altere.

Se necessário, use um dicionário de sinônimos.

A frase:

“A administração científica procura aumentar a eficiência do trabalho.”

poderia se transformar em algo como:

“O gerenciamento científico busca ampliar a produtividade das atividades executadas.”

Pronto.

Mesma ideia.

Outra superfície textual.

Isso não era inteligência artificial.

Era inteligência artesanal adversarial.



🐞 O erro ortográfico como feature

Aqui começa uma das minhas partes favoritas dessa história.

Porque havia um problema curioso.

Se determinado aluno escrevia normalmente com dificuldades e, de repente, entregava um texto impecável, extremamente bem estruturado e com vocabulário quase acadêmico profissional...

aquilo também podia chamar atenção.

Perfeição demais gera suspeita.

Então surgia uma ideia brilhantemente perversa:

introduzir erros.

Um pequeno erro de ortografia aqui.

Uma construção menos elegante ali.

Uma vírgula questionável acolá.

O objetivo já não era produzir o melhor trabalho possível.

Era produzir o trabalho mais plausível para aquele aluno.

Isso é muito importante.

Porque mostra que o fraudador sofisticado não otimiza qualidade.

Ele otimiza credibilidade.

Em segurança da informação existe uma diferença enorme entre produzir algo perfeito e produzir algo que parece legítimo.

Em 1995 já havia gente entendendo isso sem usar nenhuma dessas palavras.



🎭 O texto precisava parecer humano antes de existir detector de IA

Décadas depois apareceriam ferramentas prometendo detectar textos gerados por inteligência artificial.

Depois apareceriam ferramentas prometendo “humanizar” esses mesmos textos.

É divertido olhar para trás e perceber que a lógica já existia.

O ghostwriter podia pensar:

“Esse texto está bom demais.”

Então piorava um pouco.

Hoje alguém diz para uma IA:

“Escreva como um aluno de primeiro semestre.”

“Use frases menos sofisticadas.”

“Não pareça perfeito.”

“Coloque pequenas inconsistências.”

Tecnologia nova.

Estratégia velha.



🧓 E então existiam os senpais eternos

Mas o personagem mais extraordinário daquele ecossistema não era necessariamente o melhor aluno.

Era o veterano eterno.

Todo campus parecia produzir alguns.

O sujeito estava ali havia sete, oito, dez anos.

Nunca se formava.

Ou parecia não ter nenhuma pressa especial em se formar.

Era mediano.

Debochado.

Conhecia todo mundo.

Sabia todas as histórias.

Já tinha cursado algumas disciplinas mais vezes do que determinados professores tinham ministrado.

O calouro olhava para aquela criatura e pensava:

“Esse cara está completamente perdido.”

Talvez.

Mas havia outra possibilidade.

Alguns precisavam continuar dentro do ecossistema.

Porque ali estavam os clientes.



💼 Quando ser estudante vira verniz profissional

Pense economicamente.

Para um aluno convencional, a função de utilidade é simples:

terminar curso rapidamente = bom.

Mas para alguém que ganha dinheiro produzindo trabalhos dentro daquele ambiente:

continuar circulando = acesso ao mercado.

A matrícula fornece legitimidade.

O campus fornece clientes.

A biblioteca fornece matéria-prima.

Os corredores fornecem inteligência.

As turmas novas fornecem demanda.

Os veteranos fornecem reputação.

Os professores fornecem especificações técnicas.

O aluno eterno deixa de ser apenas aluno.

Torna-se uma espécie de microempreendedor acadêmico informal.

O verniz é estudante.

Por baixo existe um pequeno negócio.



🤝 O marketplace era humano

Não existia plataforma.

Não existia aplicativo.

Não existia avaliação cinco estrelas.

Não existia checkout.

Existia uma frase:

— Fala com o Fulano.

Esse era o algoritmo de recomendação.

Alguém precisava de um trabalho.

Outro alguém conhecia alguém.

A reputação circulava.

— Ele entrega.

— É caro?

— Depende.

— É bom?

— O professor deu oito no meu.

Isso bastava.

Marketplace construído.

Sem venture capital.

Sem AWS.

Sem Kubernetes.



🍺 E então chegamos à Biblioteca

Agora preciso apresentar o coração de toda essa infraestrutura.

Havia um boteco.

Não era simplesmente um lugar para beber.

Era o lugar onde todo mundo acabava se encontrando.

Alunos.

Veteranos.

Professores.

Funcionários.

Ex-alunos.

Conhecidos.

Desconhecidos.

Figuras que ninguém sabia exatamente de qual curso eram.

E toda aquela extraordinária fauna noturna que São Paulo dos anos 1990 sabia produzir.

Uma pequena democracia alcoólica acadêmica.

O dono chamava-se Manoel.

E Manoel tinha senso de humor.

O boteco chamava-se:

BIBLIOTECA

Sim.

Acredite se quiser.


😂 “Mãe, eu estava na Biblioteca”

É difícil imaginar um nome mais eficiente.

— Onde você estava?

— Na Biblioteca.

Verdade.

— Até duas da manhã?

— Faculdade exige dedicação.

— Estudando?

— Conversando com veteranos.

Também verdade.

— Encontrou material para o trabalho?

— Encontrei.

Talvez sentado numa mesa segurando um copo.

— Fez pesquisa?

— De campo.

Manoel havia criado, sem saber, a melhor ferramenta de negação plausível universitária dos anos 1990.


🖥️ BIBLIOTECA/390

Hoje talvez descrevêssemos aquele lugar assim:

Sistema: BIBLIOTECA/390
Vendor: Manoel Systems
Interface: balcão
Authentication: reconhecimento facial do Manoel
Network: mesas
Protocol: conversa
Database: memória coletiva
Search engine: “Ô, alguém conhece alguém que...”
Recommendation engine: “fala com o Fulano”
Billing: caderneta
Knowledge management: fofoca
Threat intelligence: veteranos
Machine learning: repetir semestre
Cloud: fumaça de cigarro acumulada perto do teto
Batch window: depois da última aula
Disaster recovery: mais uma cerveja
Shutdown: quando Manoel decidia fechar

Era robusto.

Provavelmente tinha menos downtime que muito sistema moderno.



🌐 A universidade tinha departamentos. A Biblioteca tinha interoperabilidade.

Dentro da universidade formal havia divisões.

Curso.

Departamento.

Disciplina.

Professor.

Aluno.

Funcionário.

Na Biblioteca essas fronteiras ficavam mais porosas.

Professor conversava com estudante.

Veterano conversava com calouro.

Funcionário sabia histórias administrativas que ninguém mais sabia.

Aluno de outro curso aparecia.

Ex-aluno trazia notícia do mercado.

Alguém conhecia alguém procurando estágio.

Outro conhecia alguém vendendo alguma coisa.

Outro sabia quem fazia trabalhos.

Era uma rede social antes das redes sociais.

Mais importante:

era uma rede social de colisão.

As pessoas não estavam organizadas por algoritmo de recomendação.

Elas simplesmente esbarravam umas nas outras.

E conhecimento emergia dessa bagunça.



🧠 A Biblioteca oficial guardava livros. A outra guardava contexto.

Essa talvez seja uma das diferenças mais bonitas.

A biblioteca acadêmica tradicional guardava:

livros,

revistas,

artigos,

teses,

referências.

A Biblioteca do Manoel guardava:

quem sabia o quê,

quem conhecia quem,

qual professor gostava de quê,

qual disciplina derrubava alunos,

qual trabalho já tinha circulado,

qual veterano tinha material,

qual funcionário podia explicar determinado procedimento,

onde havia estágio,

quem estava contratando,

quem havia terminado namoro,

quem devia dinheiro,

e provavelmente umas cinquenta outras coisas muito mais importantes naquela noite.

Uma guardava informação.

A outra guardava relações entre informações e pessoas.

Não existia grafo de conhecimento.

Existia mesa de plástico.



♟️ E aqui entra a Teoria dos Jogos

O sistema de avaliação acadêmica nunca foi uma estrada de mão única.

Universidade cria regra.

Aluno reage.

Professor cria fiscalização.

Aluno adapta comportamento.

Software procura coincidência.

Ghostwriter altera texto.

Professor começa a desconfiar de trabalhos perfeitos.

Ghostwriter introduz imperfeições.

Novo detector aparece.

Nova técnica de evasão surge.

Formalmente podemos imaginar:

D₁ → E₁ → D₂ → E₂ → D₃ → E₃

Detecção.

Evasão.

Nova detecção.

Nova evasão.

Isso acontece em segurança cibernética.

Acontece no combate a spam.

Acontece em fraude bancária.

Acontece em doping esportivo.

Acontece em SEO.

Acontece em imposto.

E acontecia dentro da universidade.

A Teoria dos Jogos já estava sentada na Biblioteca bebendo uma cerveja muito antes de virar buzzword em apresentação corporativa.



📄 Mas há outra pergunta ainda mais desconfortável

Vamos imaginar 150 alunos.

Cada um entrega um trabalho de vinte páginas.

Temos:

3.000 páginas.

Agora olhe para o professor.

Ele dá aula.

Prepara aula.

Participa de reunião.

Corrige prova.

Orienta aluno.

Faz pesquisa.

Escreve artigo.

Responde burocracia.

Participa de banca.

Preenche sistema.

Corre atrás de prazo.

E recebe três mil páginas.



Existe uma pergunta que raramente fazemos:

ele realmente consegue ler tudo com profundidade?

Não estou dizendo que professores não leem trabalhos.

Muitos certamente fazem enorme esforço para isso.

Estou falando de física.

Tempo é finito.

Atenção também.

Se cada página exigir apenas dois minutos de leitura cuidadosa, três mil páginas exigem cem horas.

Uma única rodada.

Então talvez existisse uma segunda camada silenciosa de otimização.

O aluno aprendia a produzir um artefato que parecesse academicamente adequado.

O professor aprendia onde concentrar atenção.

Introdução.

Conclusão.

Bibliografia.

Coerência.

Trechos suspeitos.

Amostragem.

Experiência.

Ambos estavam navegando restrições.



🤖 Então chegou a IA e alguém gritou: “Agora acabou!”

ChatGPT apareceu e tornou possível produzir rapidamente textos extensos, organizados e razoavelmente sofisticados.

E muitas instituições reagiram.

Detectores de IA.

Restrições.

Trabalhos manuscritos.

Provas presenciais.

Apresentações orais.

Há uma ironia histórica enorme nisso.

Porque o sistema começa a falar:

“Agora não sabemos mais se o aluno realmente escreveu o trabalho.”

E o ghostwriter de 1995, em algum lugar do multiverso, levanta a mão.

— Professor...

Temos uma notícia.



✍️ Manuscrito não resolve terceirização intelectual

Mandar escrever à mão pode aumentar o custo.

Mas não prova autoria intelectual.

Um aluno pode pedir à IA:

“Produza duas páginas sobre determinado tema num estilo simples.”

Depois copiar tudo para o papel.

Agora o texto é manuscrito.

Mas o raciocínio continua terceirizado.

Parabéns.

Eliminamos a impressora.

A fraude sobreviveu.


🎙️ A prova oral muda o problema

Há uma diferença importante entre perguntar:

“Quem escreveu este texto?”

e perguntar:

“Este aluno domina esta ideia?”

A primeira pergunta pode gerar uma corrida armamentista infinita.

Detector.

Humanizador.

Novo detector.

Novo humanizador.

A segunda permite uma abordagem completamente diferente.

— Explique sua conclusão.

— Por que escolheu essa fonte?

— O que aconteceria se essa variável mudasse?

— Dê um contraexemplo.

— Discorde do seu próprio trabalho.

Essa última é maravilhosa.

Porque decorar não basta.

O aluno precisa manipular o conhecimento mentalmente.



😈 O professor faz Red Team do aluno

Imagine uma avaliação contemporânea.

O estudante entrega cinco páginas.

Pode usar IA.

Pode usar biblioteca.

Pode usar Google.

Pode conversar com colegas.

Pode consultar especialistas.

Mas depois precisa defender o resultado.

Professor:

— Você afirma X.

Aluno:

— Sim.

Professor:

— Agora vou remover sua premissa principal.

Aluno:

— ...

Professor:

— Reconstrua a conclusão.

Nesse momento não estamos mais detectando uma ferramenta.

Estamos testando competência.

É praticamente Red Team aplicado ao conhecimento.


🤯 Mas então o aluno usa IA para treinar a prova oral

E aqui a Teoria dos Jogos dá mais uma volta.

O estudante pode pegar o próprio trabalho e dizer para uma IA:

“Simule uma banca extremamente exigente. Faça perguntas inesperadas. Tente descobrir se eu realmente entendo este assunto.”

A IA começa:

— Por que você escolheu essa metodologia?

— Qual seria a principal crítica ao seu argumento?

— Que evidência derrubaria sua conclusão?

— Como esse conceito se aplica a outro contexto?

O aluno passa três horas treinando.

Até que surge a pergunta filosófica perfeita:

se ele estudou durante três horas para conseguir sustentar intelectualmente o trabalho... ainda estamos falando de fraude?

😂

Em algum momento, tentando trapacear, o sujeito acaba aprendendo.

Sócrates venceu novamente.


📚 Talvez o problema nunca tenha sido o ChatGPT

Durante décadas usamos determinados artefatos como proxies.

Vinte páginas significavam esforço.

Bibliografia significava pesquisa.

Texto sofisticado significava conhecimento.

Mas proxy não é realidade.

Um texto de vinte páginas pode representar:

vinte horas de pesquisa,

vinte minutos de geração,

pagamento a um ghostwriter,

reutilização de trabalho antigo,

colaboração,

ou uma mistura de tudo isso.

A IA não destruiu necessariamente a educação.

Ela destruiu a confiança automática no proxy.


🧪 O ChatGPT fez um teste de carga no sistema acadêmico

Imagine uma aplicação antiga.

Ela funciona há décadas.

Todo mundo acredita que é robusta.

Então alguém aumenta brutalmente o volume de transações.

De repente começam a aparecer gargalos que sempre estiveram lá.

Timeout.

Fila.

Deadlock.

Campo pequeno demais.

Tabela mal indexada.

Regra de negócio esquecida.

A inteligência artificial fez algo parecido com determinados modelos educacionais.

Ela aumentou a escala da terceirização intelectual.

O problema existia.

Mas era caro.

Humano.

Limitado.

Local.

Agora ficou barato.

Automático.

Instantâneo.

Global.

O bug não nasceu em 2022.

Foi apenas colocado sob carga máxima.



🦖 O ghostwriter foi disruptado

Existe até uma dimensão econômica nisso.

O ghostwriter acadêmico de baixa complexidade foi provavelmente um dos profissionais informais mais brutalmente atacados pela IA generativa.

Antes:

cliente procura intermediário.

Negocia preço.

Explica tema.

Espera.

Recebe trabalho.

Pede alteração.

Paga.

Agora:

abre navegador.

Digita.

Recebe.

Refaz.

Expande.

Resume.

Traduz.

Formata.

Em minutos.

O senpai eterno perdeu para automação.

Schumpeter ficaria orgulhoso.

Ou pediria outra cerveja.



🍺 Mas nenhuma IA substitui completamente o Manoel

Porque havia uma coisa que aquele ecossistema produzia e que é muito mais difícil digitalizar:

contexto humano local.

Quem era aquele professor.

Quem estava brigado com quem.

Quem sabia determinada matéria.

Quem tinha emprego.

Quem precisava de funcionário.

Qual disciplina estava mudando.

Qual veterano já havia passado pelo problema.

Quem tinha um livro raro.

Quem podia apresentar você para alguém.

Tudo isso circulava na Biblioteca.

Não a biblioteca dos livros.

A outra.

Aquela onde Manoel servia cerveja.


☕ Trinta anos depois

Hoje temos:

Google.

Wikipédia.

bibliotecas digitais.

bases acadêmicas.

LLMs.

detectores.

LMS.

videoconferência.

plataformas adaptativas.

analytics educacional.

proctoring.

IA generativa.

IA avaliadora.

IA tutora.

IA revisora.

IA que escreve.

IA que detecta IA.

IA que humaniza texto de IA.

IA que tenta descobrir se o humanizador humanizou a IA.

É uma corrida tecnológica impressionante.

Mas talvez a pergunta pedagógica fundamental continue sendo uma das mais antigas da humanidade:

Você realmente entende aquilo que está dizendo?

E para descobrir isso às vezes ainda funciona uma tecnologia surpreendentemente simples.

Duas pessoas.

Uma pergunta.

Uma resposta.

Uma nova pergunta.


🍻 Talvez Sócrates tivesse gostado da Biblioteca

Consigo imaginar perfeitamente.

Sócrates sentado numa mesa.

Copo na frente.

Aluno chega com vinte páginas debaixo do braço.

Sócrates olha.

— Você escreveu isso?

— Escrevi.

— Interessante.

Coloca as vinte páginas de lado.

— Explique.

O aluno começa.

Sócrates interrompe.

— Por quê?

O aluno responde.

— E se o contrário fosse verdadeiro?

Silêncio.

Manoel passa carregando cervejas.

Olha para a mesa.

Sorri.

Ele já sabe.

A prova começou.


🧩 O passado nunca foi tão limpo quanto gostamos de lembrar

É muito fácil romantizar o mundo pré-digital.

Nós pesquisávamos.

Sim.

Nós líamos.

Sim.

Passávamos horas em bibliotecas.

Sim.

Gastávamos dinheiro com xerox.

Sim.

Digitávamos trabalhos em máquinas e computadores que hoje fariam qualquer universitário chorar.

Tudo isso aconteceu.

Mas também existiam atalhos.

Trabalhos vendidos.

Trabalhos reciclados.

Ghostwriters.

Veteranos profissionais.

Sinônimos para enganar software.

Erros introduzidos propositalmente.

Reputação informal.

Mercados subterrâneos.

Estratégias para entender professores.

Estratégias para sobreviver à avaliação.

A humanidade não esperou a IA para descobrir a fraude acadêmica.

Nós somos muito mais criativos que isso.


🎯 A pergunta correta

Talvez por isso a pergunta de 2026 não devesse ser:

“Como impedir que o aluno use IA?”

Talvez devesse ser:

“Como desenhar uma avaliação em que usar IA não substitua a necessidade de saber?”

Isso muda tudo.

Porque, se o estudante precisa explicar, aplicar, criticar, transformar, defender e conectar conhecimentos...

a ferramenta deixa de ser o centro da discussão.

O conhecimento volta a ser.


🍺 Epílogo: onde você estava?

Entre 1993 e 1996 muitas coisas mudaram.

Computadores ficaram melhores.

Software acadêmico evoluiu.

A internet começou a entrar em nossas vidas.

Ferramentas de detecção apareceram.

A universidade foi se informatizando.

Décadas depois vieram Google, Wikipédia e inteligência artificial.

Mas ainda guardo uma imagem muito mais simples daquele ecossistema.

Uma noite em São Paulo.

Professor.

Funcionário.

Aluno.

Veterano.

Calouro.

Ghostwriter.

Gente que estudava muito.

Gente que estudava pouco.

Gente que provavelmente nem deveria estar ali.

Todos conversando.

Todos trocando informação.

E Manoel atrás do balcão administrando silenciosamente a maior base de conhecimento informal daquele pedaço da universidade.

Se alguém perguntasse no dia seguinte:

— Onde você estava ontem à noite?

Não havia necessidade de mentir.

A resposta era absolutamente verdadeira.

Na Biblioteca.

🍺

Só não precisava explicar qual.

Artigo que startou tudo

https://www1.folha.uol.com.br/tec/2026/08/inteligencia-artificial-avanca-em-fraudes-e-ameaca-educacao-online-nos-eua.shtml

https://www.nytimes.com/2026/08/14/business/google-gemini-ai-schools.html?unlocked_article_code=1.5VA.w1nZ.TOd26znBidf5&smid=url-share

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quinta-feira, 2 de julho de 2026

Capítulo 2 — A Década dos Buzzwords

Bellacosa Mainframe invente um nome um jargao e mate o mainframe

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Capítulo 2 — A Década dos Buzzwords

Quando Bastava Inventar um Nome Bonito para Declarar a Morte do Mainframe

Uma análise histórica e bem-humorada dos buzzwords dos anos 1990, como Client/Server, Downsizing, Open Systems, RISC e Windows NT, que prometiam substituir o mainframe enquanto COBOL, CICS, Db2, JCL, z/OS e IBM Z continuavam evoluindo.

Por

A Década dos Buzzwords e as previsões sobre a morte do mainframe 

"Toda geração acredita ter inventado a computação. Toda geração descobre, alguns anos depois, que ainda existe um COBOL pagando salários."
— Bellacosa Mainframe


Bem-vindo aos anos 90

Se você é um Padawan COBOL e nasceu depois dos anos 2000, talvez seja difícil imaginar o clima que existia na indústria de tecnologia durante a década de 1990.

Hoje estamos acostumados a ouvir expressões como:

  • IA Generativa

  • LLM

  • Agentic AI

  • RAG

  • MCP

  • AI Native

  • Platform Engineering

  • Data Mesh

  • Cloud Native

Mas, naquela época, esses nomes ainda nem existiam.

Em compensação...

Os corredores das empresas eram inundados por outra coleção de palavras mágicas.

Client/Server.

Open Systems.

Downsizing.

Distributed Computing.

Workgroups.

LAN Computing.

Enterprise Networking.

Network Computing.

Object-Oriented.

Visual Programming.

Windows NT.

RISC.

Cada uma dessas expressões era apresentada como a solução definitiva para todos os problemas da computação corporativa.

Se um fabricante queria vender um servidor...

Colocava "Open" no nome.

Se queria vender uma ferramenta...

Chamava de "Client/Server".

Se queria convencer o diretor financeiro...

Prometia "Downsizing".

Se queria impressionar investidores...

Falava em "Distributed Computing".

Era a época em que o marketing tecnológico descobriu que uma boa buzzword podia vender mais do que um bom benchmark.


A religião do Client/Server

Nenhum termo foi tão poderoso quanto Client/Server.

Hoje ele parece apenas uma arquitetura comum.

Mas, no início dos anos 90, era quase uma religião.

Consultores viajavam o mundo inteiro mostrando diagramas semelhantes.

          [PC]
            |
          [Servidor]

Depois olhavam para um desenho de um mainframe.

          [IBM Mainframe]

E diziam:

— Está vendo?

Esse modelo é antigo.

Centralizado.

Monolítico.

O futuro é distribuído.

A ideia parecia excelente.

Dividir a carga.

Comprar servidores menores.

Dar autonomia às áreas.

Substituir um computador gigantesco por centenas de máquinas menores.

Na teoria...

Tudo fazia sentido.

Na prática...

As empresas descobriram algo curioso.

Um servidor pequeno é barato.

Quinhentos servidores pequenos...

Nem tanto.


Downsizing: a promessa de economizar milhões

Outra palavra extremamente popular era Downsizing.

O discurso era sedutor.

"Por que comprar um computador enorme quando podemos comprar dezenas de computadores baratos?"

A lógica parecia impecável.

O problema era um pequeno detalhe.

Ninguém havia calculado o custo de administrar centenas de computadores.

De repente apareceram problemas novos.

Mais backups.

Mais discos.

Mais sistemas operacionais.

Mais patches.

Mais licenças.

Mais administradores.

Mais falhas.

Mais consumo de energia.

Mais refrigeração.

Mais monitoramento.

Mais suporte.

O CPD não desapareceu.

Ele apenas ficou espalhado por vários racks.


Open Systems

Outra expressão quase obrigatória era:

Open Systems

Era impossível abrir uma revista técnica sem encontrar esse termo.

O curioso é que poucas pessoas conseguiam definir exatamente o que significava.

Na prática, "Open" podia significar qualquer coisa.

UNIX.

POSIX.

TCP/IP.

X/Open.

Padrões.

Interoperabilidade.

Ou simplesmente...

Marketing.

Parecia existir uma regra informal:

Se o produto fosse chamado de "Open", automaticamente ficava moderno.

Enquanto isso...

O IBM já executava protocolos abertos, TCP/IP, UNIX (AIX), SNA, APPC e diversas tecnologias de interoperabilidade, embora raramente recebesse esse crédito.


O medo do "grande computador"

Havia também um componente psicológico.

Mainframes eram enormes.

Caros.

Impressionantes.

Ficavam em salas refrigeradas.

Tinham operadores.

Consoles.

Fitas magnéticas.

Grandes discos.

Para muitos executivos, aquilo parecia representar uma tecnologia "do passado".

Os servidores menores transmitiam outra sensação.

Modernidade.

Agilidade.

Liberdade.

Só havia um problema.

A física não liga para marketing.

Nem a teoria das filas.

Nem a consistência transacional.

Nem o CAPEX.

Nem o OPEX.

Nem a Lei de Amdahl.


O nascimento da guerra comercial

Pouca gente comenta isso.

Mas boa parte daquela narrativa foi impulsionada por uma disputa extremamente agressiva entre fabricantes.

IBM.

DEC.

Sun Microsystems.

HP.

Compaq.

Silicon Graphics.

Data General.

Tandem.

Se uma empresa conseguisse convencer o mercado de que o mainframe estava morrendo...

Automaticamente venderia mais servidores.

Não havia nada de ilegal nisso.

Era competição.

Mas muitas análises técnicas começaram a misturar engenharia com marketing.

E essa mistura quase nunca produz boas previsões.


A guerra das arquiteturas

Outro grande "vilão" da época era o processador CISC.

Segundo muitos especialistas, o futuro pertencia aos processadores RISC.

As apresentações eram quase sempre iguais.

RISC era simples.

Elegante.

Rápido.

CISC era complexo.

Antigo.

Lento.

O detalhe curioso?

Enquanto essa discussão acontecia, os engenheiros da IBM continuavam evoluindo silenciosamente sua arquitetura, introduzindo novas gerações de processadores, cache, canais de I/O e mecanismos sofisticados de paralelismo.

No mundo real...

O cliente queria saber apenas uma coisa.

"Meu banco continua funcionando?"


Quando o PowerPoint venceu a engenharia

Existe uma piada antiga entre arquitetos.

"Quanto mais bonito o slide, maior a chance de esconder um benchmark incompleto."

Nos anos 90 isso acontecia frequentemente.

Os gráficos mostravam:

⬆️ Crescimento dos PCs.

⬆️ Crescimento das LANs.

⬆️ Crescimento do UNIX.

⬇️ Queda do preço dos servidores.

E então aparecia a conclusão inevitável:

"O mainframe acabou."

Só que os gráficos raramente mostravam:

  • disponibilidade;

  • MTBF;

  • MTTR;

  • throughput;

  • custo operacional ao longo de dez anos;

  • consistência transacional;

  • segurança;

  • auditoria;

  • produtividade por administrador;

  • custo de migração.

Era como comparar um caminhão com uma motocicleta apenas pelo preço de compra.


O Padawan COBOL observa tudo isso...

Imagine nosso Padawan viajando no tempo.

Ele entra em uma feira de tecnologia de 1993.

Escuta uma palestra.

"COBOL acabou."

Ele sorri.

Passa em outro estande.

"CICS morreu."

Ele continua andando.

Mais adiante.

"Db2 será substituído."

Ele pega um café.

Mais um corredor.

"O futuro é sem mainframe."

Ele olha discretamente para o relógio.

Naquele exato momento...

Milhões de cartões de crédito estão sendo autorizados.

Bilhões de dólares estão sendo transferidos.

Companhias aéreas continuam emitindo passagens.

Governos processam impostos.

Seguradoras calculam riscos.

Tudo em plataformas que, segundo os palestrantes, já deveriam estar mortas.

Nosso Padawan apenas pensa:

— "Esse defunto trabalha bastante..."


Buzzwords envelhecem. Engenharia permanece.

Existe uma diferença fundamental entre uma moda e uma arquitetura.

A moda vende expectativa.

A arquitetura entrega resultado.

Durante mais de cinquenta anos, dezenas de buzzwords apareceram prometendo substituir completamente o mainframe.

Algumas realmente trouxeram avanços importantes.

Outras desapareceram tão rapidamente quanto surgiram.

A computação distribuída venceu?

Sim.

Cloud existe?

Claro.

Containers revolucionaram o desenvolvimento?

Sem dúvida.

Mas nenhuma dessas tecnologias eliminou automaticamente a necessidade de plataformas transacionais altamente confiáveis.

Elas passaram a coexistir.

E o IBM Z evoluiu para integrar-se a esse novo ecossistema.


A primeira lição para um Padawan COBOL

Quando você ouvir alguém afirmar que uma tecnologia "vai morrer em dois anos", faça três perguntas simples:

  1. Quem está dizendo isso?

  2. Quem ganha dinheiro se isso acontecer?

  3. Os maiores bancos do mundo concordam?

Se a terceira resposta for "não"...

Talvez seja apenas mais uma buzzword.


O verdadeiro inimigo nunca foi o mainframe

O maior erro da década de 1990 não foi apostar em novas arquiteturas.

Elas eram necessárias e transformaram a indústria.

O erro foi acreditar que inovação exige destruição completa do que veio antes.

A história mostrou exatamente o contrário.

Os sistemas corporativos evoluíram por integração, não por substituição.

O IBM Z incorporou Linux, Java, APIs REST, OpenShift, DevOps, Zowe, watsonx, IA embarcada, COBOL moderno, Db2 13 e CICS TS, enquanto as arquiteturas distribuídas amadureceram ao seu redor.

O resultado não foi a vitória de um lado sobre o outro.

Foi um ecossistema híbrido, onde cada tecnologia ocupa o espaço em que entrega mais valor.

E talvez essa seja a maior ironia da década dos buzzwords:

Enquanto muitos gastavam energia tentando enterrar o mainframe, os engenheiros da IBM estavam ocupados fazendo algo muito menos chamativo...

Preparando a próxima geração.

Bellacosa Mainframe e a serie Funeral que nunca aconteceu


C:\BELLACOSA\COBOL\FUNERAL_QUE_NUNCA_ACONTECEU.HTML
★ BELLACOSA MAINFRAME APRESENTA ★

A MORTE DO COBOL

O Funeral que Nunca Aconteceu

Uma investigação histórica em 14 capítulos sobre as previsões, reportagens, buzzwords e profetas que anunciaram repetidamente o fim do COBOL — enquanto bilhões de transações continuavam sendo processadas silenciosamente.

SISTEMA ONLINE — 14 CAPÍTULOS DISPONÍVEIS
▼ DIRETÓRIO DE CAPÍTULOS ▼

README.TXT

Esta série investiga uma das narrativas mais repetidas da história da tecnologia: a suposta morte do COBOL. Durante décadas, revistas, jornais, consultorias e especialistas anunciaram seu desaparecimento. Entretanto, o COBOL permaneceu processando bancos, seguradoras, governos, cartões, pagamentos e sistemas críticos.

Os títulos e links acima são elementos HTML reais, permitindo que mecanismos de busca encontrem e rastreiem todos os capítulos. Os iframes funcionam apenas como previews visuais.

C:\> RUN BELLACOSA.EXE /COBOL /HISTORY /NO-FUNERAL _

★ BELLACOSA MAINFRAME ★ COBOL ★ IBM Z ★ HISTÓRIA DA COMPUTAÇÃO ★

Melhor visualizado em qualquer navegador com café disponível.

 


Vagner Renato Bellacosa, IBM Champion e especialista em IBM Mainframe
IBM Z17 SYSTEM ONLINE
Sobre o autor

Vagner Renato Bellacosa

IBM Champion 2026 • Especialista em IBM Mainframe

Vagner Renato Bellacosa trabalha com IBM Mainframe desde 1988 , é IBM Champion e especialista em COBOL, CICS, Db2, z/OS e IBM Z. Compartilha experiências profissionais, conhecimento técnico, história da computação e práticas do universo mainframe para aproximar novas gerações das tecnologias que sustentam empresas, bancos e governos ao redor do mundo.

IBM Champion IBM Z COBOL CICS Db2 z/OS Mainframe desde 1988
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