A corrida das empresas latino-americanas pela inteligência artificial (IA) tem um efeito colateral pouco discutido fora dos departamentos de TI: cargas de trabalho mal definidas, alimentadas por volumes de dados maiores do que o necessário, que consomem capacidade de computação, banda e energia sem retorno proporcional para o negócio. Na avaliação de Luiz Gustavo Santo André, CEO da Interon, empresa brasileira especializada em modernização de aplicações Cobol, assinar uma ferramenta de chatbot está longe de significar usar a tecnologia para otimizar a operação, e a ausência de governança sobre o que chega aos modelos é o ponto em que o desperdício começa.

O executivo conversou com a DCD na terça-feira (22), durante o INTERON Global Conference 2026, realizado no Hotel Pullman, no Aeroporto de Guarulhos (SP). Com operações no Brasil, na Argentina e nos Estados Unidos e atenção voltada a mercados como Peru e Chile, a companhia lida diariamente com ambientes corporativos em estágios muito distintos de maturidade, o que dá ao executivo uma visão transversal de como as empresas da região estão preparando, ou deixando de preparar, sua infraestrutura para a IA.

Dados demais, eficiência de menos

O argumento central de Santo André é o da minimização de dados. Ele citou um projeto da Interon de Internet das Coisas (IoT) industrial, no qual hubs integram máquinas e sistemas e consolidam milhões de registros de equipamentos em uma única base de dados. Nesse tipo de cenário, explicou, é preciso definir exatamente o que será enviado para a IA consumir. A triagem, segundo ele, reduz riscos, diminui custos e melhora a qualidade das respostas. Despejar um grande volume de dados sem orientação, acrescentou, gera resultados muito diferentes dos obtidos com um pedido estruturado.

Traduzida para a linguagem do data center, a observação tem implicações diretas. Cada consulta mal delimitada multiplica o volume de tokens processados, o tempo de uso de GPUs e o tráfego entre a origem do dado e o ambiente onde o modelo roda, seja uma nuvem pública, seja uma instalação de colocation. Em arquiteturas industriais com processamento na borda (edge), filtrar e agregar a informação perto de onde ela é gerada evita que dados irrelevantes atravessem links de conectividade de longa distância e ocupem ciclos de computação caros no núcleo. O custo não aparece apenas na fatura de nuvem: a demanda adicional pressiona a densidade de potência dos racks, os sistemas de refrigeração e o consumo de energia das instalações, em um momento em que a capacidade disponível para IA na região ainda está sendo construída.

Estratégia antes do workload

Questionado sobre o retorno dos investimentos em IA, o executivo afirmou que o ponto central é a estratégia. Implementar a tecnologia apenas para parecer atualizado, sem métricas nem parâmetros, aumenta muito o risco de fracasso. Quando há um objetivo definido, por outro lado, a história muda. Sem esse ponto de partida, e sem governança sobre os dados expostos aos modelos, o projeto pode inclusive criar problemas novos, como a exposição descontrolada de informações.

Santo André recorre à própria trajetória do Cobol para explicar a cautela com modismos. A história da linguagem, lembrou, é marcada por sucessivas tecnologias que surgiram prometendo substituí-la e que levaram empresas a gastar muito dinheiro reescrevendo sistemas. Ainda assim, ele avalia que a IA deixou de ser uma tendência passageira e já faz parte do cotidiano, inclusive nos processos internos da Interon.

Entre os clientes, os casos de uso que avançam são justamente os de escopo bem delimitado. O CEO citou a análise de programas que antes levava horas e que hoje a IA executa rapidamente, apontando possíveis problemas, e um cliente que utiliza a tecnologia no suporte de um ERP: ao abrir um chamado, a ferramenta localiza o problema, gera uma solução e a implementa. Em ambos os casos, ressaltou, o pensamento crítico humano continua necessário para distinguir se o que a ferramenta indica é uma característica do sistema ou, de fato, um bug.

O legado no centro das arquiteturas híbridas

Parte relevante do dado que as empresas latino-americanas querem levar à IA está em sistemas que rodam há décadas. Segundo o executivo, no Brasil predominam os mainframes, enquanto em outros mercados da região é comum encontrar plataformas como o antigo AS/400. Como o Cobol é uma linguagem padronizada, as regras de negócio podem ser preservadas mesmo em aplicações que operam há 20 anos na mesma plataforma, o que faz desses ambientes uma peça permanente das arquiteturas híbridas, e não algo a ser simplesmente desligado.

O obstáculo técnico está na forma como esses sistemas guardam a informação. O Cobol trabalha tradicionalmente com arquivos indexados, e não com bancos de dados relacionais. Dependendo da versão, não há critérios de segurança nem criptografia, já que o tema não tinha a relevância de hoje, e conectar uma ferramenta de BI, como Power BI ou Excel, a esses arquivos é extremamente complexo. Em ambientes open system, resolver isso exigiria reescrever praticamente todos os comandos de entrada e saída (I/O) da aplicação, um trabalho gigantesco e arriscado em sistemas que já funcionam.

A alternativa adotada pela Interon, em parceria com a Syscom, é conectar as aplicações a um banco de dados relacional, o DBMaker, capaz de dialogar nativamente com o Cobol, sem que o cliente precise aprender SQL ou alterar o código. Segundo o CEO, 99% dos clientes da empresa já fizeram essa migração. Do ponto de vista da infraestrutura, a lógica é a de expor o dado legado de forma estruturada e controlada às camadas de análise e de IA, em vez de replicar bases inteiras ou reconstruir sistemas para alimentar novos workloads.

Soberania: onde o dado mora importa menos do que como é protegido

No debate sobre soberania de dados, impulsionado pela chegada de novos data centers ao país e pelo ReData, regime especial de incentivo ao setor, Santo André propõe inverter a ordem das prioridades. Para ele, a primeira questão é saber como proteger a informação, independentemente de onde ela esteja hospedada, seja pelos critérios do banco de dados, pelos métodos de acesso ou pela forma como é disponibilizada a terceiros. O executivo diferencia o dado isolado da informação que ele gera: ter um nome armazenado é diferente de guardar todo o histórico de um prontuário médico, o que exige cuidados distintos. Ele reconheceu, porém, que, para empresas brasileiras, manter os dados no país facilita o cumprimento da regulamentação local.

A mesma disciplina vale para a operação. O CEO destacou a importância de documentar corretamente os processos, o que ajuda a identificar oportunidades de melhoria e a localizar onde ocorreu uma falha, inclusive em casos de ciberataque. Na cibersegurança, avaliou, convivem usuários atentos aos riscos e outros que ainda não têm essa cultura, e o tema precisa ser tratado de forma horizontal, do C-level à operação. Para ele, a tecnologia deixou de ser operacional e passou a ser estratégica.

Maturidade desigual e orçamento de TI pressionado

O retrato que o executivo faz do mercado é heterogêneo: há empresas ainda em busca do primeiro passo em dados e outras que já implementaram soluções avançadas, variação que acompanha uma carteira composta por organizações de pequeno, médio e grande porte. No Brasil, acrescentou, a reforma tributária tem consumido boa parte dos esforços de TI. Se a máxima do desenvolvimento de sistemas diz que 80% do tempo vai para manutenção e 20% para inovação, a adaptação aos novos regimes fiscais estaria engolindo também essa segunda fatia, o que reduz o espaço para projetos de IA bem planejados.

Pesa ainda a visão, presente sobretudo em grandes companhias familiares com o dono na gestão, de que a TI é um custo. Santo André lembrou o caso de uma transportadora em que o investimento em tecnologia era comparado ao gasto com pneus de caminhão. Hoje, porém, nenhuma empresa opera sem sistemas, inclusive por exigências legais como a emissão de notas fiscais. Na mesma linha, ele avalia que o desafio deixou de ser a falta de programadores Cobol e passou a ser encontrar bons profissionais em geral, e observou que clientes investem meses na formação de profissionais júniores apenas para perdê-los para empresas maiores.

Na leitura do executivo, é preciso bom senso para entender onde cada tecnologia entrega o seu melhor, e isso vale tanto para o Cobol, que não é bom para tudo, quanto para a IA. Para as empresas da região, a lição é que eficiência de infraestrutura começa antes do data center: na definição do que o modelo precisa receber, de onde esse dado vem e de como ele é protegido no caminho.