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Incidentes em produção comprometem o crescimento do negócio. Não são palavras minhas, mas sim algo que ouço com frequência aqui na Sofist ao conversar com líderes de TI de empresas em expansão. No geral, o negócio está tracionando, a curva de novos usuários é crescente, o produto está ganhando mais visibilidade... 💥 Mas, na ponta, existem bugs que quebram toda a jornada de uso. O impacto claro disso não é apenas financeiro, mas também de imagem, tanto externa quanto internamente (quem nunca recebeu tarde da noite um WhatsApp de um stakeholder dizendo ter encontrado um bug crítico?). O ponto é que esses incidentes, que já representam um risco alto, não são o único desafio que surge quando o negócio está avançando. O que tenho visto com frequência é: 🛑 Performance virando gargalo Isso pode ser comum em negócios de massa e/ou muito expostos na mídia. Se o time não prepara a arquitetura para escalar junto ao negócio, a tendência é que o desempenho do sistema vire gargalo eventualmente (nem sempre o auto scaling sozinho resolve tudo). E aqui não falo apenas de indisponibilidade: não são incomuns os casos em que o uptime está em 100%, mas o usuário ainda percebe lentidão no uso. 🛑 Falta de processos e observabilidade Já vi casos em que empresas não tinham padronizado o meio por onde os problemas chegavam ao time técnico e nem como eles seriam priorizados e tratados. Uma hora os gaps chegavam pelo time de suporte, outra pelas avaliações na loja de aplicativos. Vale até mencionar de novo as mensagens no WhatsApp… Aqui existem duas grandes questões: → A primeira é que essa falta de estrutura leva o time a agir no modo “apagador de incêndio”, atrasando ainda mais os processos e aumentando o risco de inserir novos problemas em produção; → A segunda é a falta de entendimento de como o produto se comporta durante o uso real. Já vi times reclamando que, mesmo com o dashboard todo verde, ainda andam no escuro quanto ao que realmente acontece em produção. 🛑 Dívida técnica invisível Criar atalhos no processo de desenvolvimento para atender à demanda de crescimento nem sempre é errado, mas inevitavelmente deixa sua estrutura mais complexa. Não é algo que se percebe logo de cara, mas eventualmente o time começa a reclamar da complexidade do código, os testes quebram com mais frequência, as builds ficam mais lentas… É um problema de governança técnica, que mostra que incidentes são, na verdade, mais resultado de um processo ineficaz do que de eventos isolados. 👉 Deixei nos comentários o link de um post sobre gerenciamento de dívida técnica que escrevi recentemente. Quando o ritmo de crescimento supera a capacidade do time de manter o controle operacional, esses (e muitos outros) sintomas começam a aparecer. Só que, a partir de determinado momento, a mentalidade tem que mudar de “preciso entregar features” para “preciso entregar confiabilidade”. É esse shift que posiciona a TI como motor de crescimento.

Mapeie permissões, integrações e caminhos críticos usados por agentes antes que a autonomia aumente riscos não previstos.

Marketing, financeiro, RH, operações: cada área que publica um app feito com vibe coding abre mais uma porta para o ambiente da empresa. A checagem da plataforma analisa o código, não os caminhos alternativos até os seus dados. O R/Pulse AASA encontra essas brechas em horas, com evidências para corrigir. Agende uma demonstração.

Quando várias áreas criam apps com vibe coding, as mesmas brechas podem se repetir em cada um deles. E cada brecha é um caminho para acessos indevidos, dados expostos e ações que ninguém autorizou. O R/Pulse AASA encontra essas falhas e explica cada uma numa linguagem que qualquer time entende. Agende uma demonstração.

Quando cada área da empresa cria seus próprios apps com vibe coding, basta que um deles tenha uma brecha para que as áreas mais restritas do negócio fiquem expostas. O R/Pulse AASA coloca cada aplicação à prova antes que a brecha vire incidente. Agende uma demonstração.

Um agente pode responder certo e, ainda assim, agir errado. A resposta é a única parte do comportamento que fica visível. Todo o resto acontece antes dela. Agentes consultam bases de conhecimento, usam ferramentas, chamam APIs e executam ações com diferentes níveis de permissão. O comportamento vem de todo esse contexto, não só do modelo ou do prompt. Quando um desses elementos muda, eu faço novas perguntas: → O agente continua respeitando seus limites? → As ferramentas estão sendo usadas como esperado? → Uma resposta certa levou à ação certa? → Uma combinação de pequenas mudanças criou um risco que não existia antes? Avaliar agentes exige olhar além da qualidade das respostas. Decisões, ações, integrações e consequências ao longo da jornada. E isso a cada mudança, não só na primeira validação. Levo essa discussão ao Gartner® IT Symposium/Xpo™ 2026, em Orlando, com o time da R/Pulse. Booth 913, no Espaço Brasil IT+. Deixei no primeiro comentário o que vamos levar. E se você já opera agentes em produção: o que vocês validam além da resposta? #GartnerSYM