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S4 Digital Brasil · Parceiro SiemensS4 Digital Brasil · Siemens partnerS4 Digital Brasil · Socio de Siemens

Do dado à decisão.From data to decision.Del dato a la decisión.

Implementamos o Siemens Intelligence Center X (Mendix, Graph Studio e AI Studio) para empresas que precisam de resultados de IA no P&L, e não de mais pilotos.We implement Siemens Intelligence Center X (Mendix, Graph Studio and AI Studio) for companies that need AI results on the P&L, not more pilots.Implementamos Siemens Intelligence Center X (Mendix, Graph Studio y AI Studio) para empresas que necesitan resultados de IA en el P&L, no más pilotos.

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Siemens ICX: dados, ontologia, contexto, IA preditiva e decisão, construídos pelo Mason e validados por pessoasDecisãoDecisionDecisiónAgentic appsMendixIA preditivaPredictive AIIA predictivaModelos nos seus dadosModels on your dataModelos sobre sus datosAI StudioContextoContextContextoGrafo de conhecimentoKnowledge graphGrafo de conocimientoGraph StudioOntologiaOntologyOntologíaO que é cada coisaWhat each thing isQué es cada cosaGraph StudioDadosDataDatosERPCRMMESIoTPDFe-mailMasonconstróibuildsconstruyecada camadaevery layercada capaPessoas validam cada decisão críticaPeople validate every critical decisionLas personas validan cada decisión crítica
SiemensParceiro SiemensSiemens partnerSocio de SiemensDigital Industries Software
Mendix Delivery Excellence CertificationMendixDelivery Excellence
AGENIUSMasonpowered by AGENIUS
Anthropic PartnerParceiro AnthropicAnthropic partnerSocio de AnthropicModelos de fronteiraFrontier modelsModelos de frontera
ROI = tempo × resultadoROI = time × resultsROI = tiempo × resultado

O retorno do investimento é a combinação de tempo e resultado: o resultado certo, mais cedo. O nosso trabalho é colocar a sua empresa à frente do jogo.Return on investment is time and results combined: the right outcome, sooner. Our job is to get your company ahead of the game.El retorno de la inversión es la combinación de tiempo y resultado: el resultado correcto, antes. Nuestro trabajo es poner a su empresa por delante.

Falar com a nossa equipeTalk to our teamHablar con nuestro equipo
S4 Digital Brasil em 30 segundosS4 Digital Brasil in 30 secondsS4 Digital Brasil en 30 segundos

A tecnologia líder da Siemens, entregue por equipes cognitivas.Siemens’ leading technology, delivered by cognitive squads.La tecnología líder de Siemens, entregada por equipos cognitivos.

Toda empresa quer resultados com IA; poucas dominam as novas plataformas. Com o Mason, powered by AGENIUS, tornamos real a promessa do Siemens Intelligence Center X dentro da sua empresa.Every company wants results with AI; few can master new platforms. With Mason, powered by AGENIUS, we make the promise of Siemens Intelligence Center X real inside your company.Toda empresa quiere resultados con IA; pocas dominan las nuevas plataformas. Con Mason, powered by AGENIUS, hacemos realidad la promesa de Siemens Intelligence Center X dentro de su empresa.

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A questãoThe questionLa cuestión

Muita IA. Pouco chega ao P&L.Plenty of AI. Little reaches the P&L.Mucha IA. Poco llega al P&L.

95%

dos pilotos de IA generativa não têm impacto mensurável no P&L.of generative AI pilots show no measurable P&L impact.de los pilotos de IA generativa no muestran un impacto medible en el P&L.

MIT NANDA, 2025
>40%

dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027.of agentic AI projects will be canceled by the end of 2027.de los proyectos de IA agéntica serán cancelados antes de fines de 2027.

Gartner, 2025
2×

mais sucesso quando a IA é implantada com parceiros especialistas.more success when AI is deployed with specialist partners.más éxito cuando la IA se implementa con socios especialistas.

MIT NANDA, 2025

A restrição não é o modelo. É contexto, integração, verificação e responsabilidade. É esse o trabalho que fazemos.The constraint is not the model. It is context, integration, verification and ownership. That is the work we do.La restricción no es el modelo. Es contexto, integración, verificación y responsabilidad. Ese es el trabajo que hacemos.

“A máquina a vapor levou 60 anos para se espalhar pelo mundo, a eletricidade 30, a internet 15. A IA vai levar cerca de 7 a 8 anos para transformar o mundo, e três já ficaram para trás. É esse o ritmo com que lidamos. Há 180 anos, a Siemens ajudou a eletrificar o mundo. Hoje, escala a IA industrial unindo o mundo real e o digital.”“The steam engine took 60 years to spread globally, electricity 30, the internet 15. AI will take about 7 to 8 years to transform the world, and three are already behind us. That is the pace we are dealing with. 180 years ago, Siemens helped electrify the world. Today, it is scaling industrial AI by combining the real and the digital worlds.”“La máquina de vapor tardó 60 años en extenderse por el mundo, la electricidad 30, internet 15. La IA tardará unos 7 a 8 años en transformar el mundo, y tres ya han quedado atrás. Ese es el ritmo con el que trabajamos. Hace 180 años, Siemens ayudó a electrificar el mundo. Hoy escala la IA industrial uniendo el mundo real y el digital.”
  1. 60máquina a vaporsteam enginemáquina de vapor
  2. 30eletricidadeelectricityelectricidad
  3. 15internet
  4. 7–8IAAIIA
Roland Busch · Presidente e CEO da Siemens AG, no LinkedInPresident and CEO, Siemens AG, on LinkedInPresidente y CEO de Siemens AG, en LinkedIn ↗Tradução livre do original em inglês. Traducción libre del original en inglés.
A ofertaThe offerLa oferta
ResultadosResultsResultados

O que a tecnologia Siemens já entrega.What Siemens technology already delivers.Lo que la tecnología de Siemens ya entrega.

  • −85%Vivix Vidros Planos · indústria · BrasilVivix Vidros Planos · industry · BrazilVivix Vidros Planos · industria · Brasilno tempo para resolver problemas de produção, com cerca de 30 apps Mendix. Reclamações de 5 dias para menos de 1.in the time to resolve production issues, with about 30 Mendix apps. Complaints from 5 days to under 1.en el tiempo para resolver problemas de producción, con cerca de 30 aplicaciones Mendix. Reclamos de 5 días a menos de 1.
  • −95%Axiz Digital · precificaçãoAxiz Digital · pricingAxiz Digital · fijación de preciosde esforço manual num processo de precificação de ponta a ponta, com 100% de precisão na entrada de dados.manual effort in an end-to-end pricing process, with 100% accuracy in data ingestion.de esfuerzo manual en un proceso de fijación de precios de punta a punta, con 100% de precisión en la ingesta de datos.
  • US$ 5MServiços financeiros · cobrançaFinancial services · collectionsServicios financieros · cobranzaa mais recuperados atuando em 20% da carteira, contra 80% antes. Modelos prontos em 3 semanas em vez de 7.more collected working 20% of the portfolio, against 80% before. Models ready in 3 weeks instead of 7.más recuperado trabajando el 20% de la cartera, frente al 80% antes. Modelos listos en 3 semanas en lugar de 7.
  • 100+Prefeitura de Roterdã · Países BaixosCity of Rotterdam · NetherlandsMunicipalidad de Róterdam · Países Bajosaplicações Mendix em menos de 4 anos para 660 mil habitantes. O serviço de estacionamento saiu em 8 semanas.Mendix apps in under 4 years for 660,000 residents. The parking service shipped in 8 weeks.aplicaciones Mendix en menos de 4 años para 660 mil habitantes. El servicio de estacionamiento se lanzó en 8 semanas.
  • −59%Greater Manchester · saúde infantilGreater Manchester · child healthGreater Manchester · salud infantildo tempo clínico nas avaliações de desenvolvimento infantil, com 98% de conclusão, conectando dez municípios.of clinical time in child development reviews, with 98% completion, across ten councils.del tiempo clínico en las evaluaciones de desarrollo infantil, con 98% de finalización, conectando diez municipios.
  • 40%CBR · habilitação · Países BaixosCBR · driver licensing · NetherlandsCBR · licencias de conducir · Países Bajosdo parque de TI legado já reconstruído em Mendix, com segurança e GDPR desde o desenho. O restante até 2028.of the legacy IT estate already rebuilt in Mendix, with security and GDPR by design. The rest by 2028.del parque de TI heredado ya reconstruido en Mendix, con seguridad y GDPR desde el diseño. El resto, para 2028.

Casos publicados pela Siemens, Mendix e Altair. Não são projetos da S4 Digital.Cases published by Siemens, Mendix and Altair. They are not S4 Digital projects.Casos publicados por Siemens, Mendix y Altair. No son proyectos de S4 Digital.

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Fale com a nossa equipe.Talk to our team.Hable con nuestro equipo.

Uma primeira conversa, sem compromisso, para entender o desafio da sua empresa e propor uma primeira fase delimitada, com baseline e critérios de aceite.A first, no-obligation conversation to understand your company’s challenge and propose a bounded first phase, with a baseline and acceptance criteria.Una primera conversación, sin compromiso, para entender el desafío de su empresa y proponer una primera fase acotada, con línea base y criterios de aceptación.

E-mail: [email protected]Brasília · São Paulo · CampinasAlberta, Canadá: América do NorteAlberta, Canada: North AmericaAlberta, Canadá: América del Norte
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Siemens ICX

Siemens ICX, uma plataforma: do dado à decisão, com contexto, previsão e ação sobre uma só governança.Siemens ICX, one platform: from data to decision, with context, prediction and action on one governance layer.Siemens ICX, una plataforma: del dato a la decisión, con contexto, predicción y acción sobre una sola gobernanza.

Siemens Intelligence Center X reúne Mendix, Graph Studio e AI Studio: a stack da Siemens para IA corporativa, e a plataforma em que focamos.Siemens Intelligence Center X brings together Mendix, Graph Studio and AI Studio: Siemens’ stack for enterprise AI, and the platform we focus on.El stack de Siemens para IA corporativa: aplicaciones, conocimiento y predicción, sobre una gobernanza única. Es la plataforma en la que nos enfocamos.

Saiba mais no site da SiemensLearn more on the Siemens websiteMás información en el sitio de Siemens
Siemens ICX
Siemens Intelligence Center X

Uma plataforma, do dado à decisão.One platform, from data to decision.Una plataforma, del dato a la decisión.

O Siemens Intelligence Center X junta aplicações, conhecimento e previsão. Implementamos as três peças em conjunto, para que os agentes de IA trabalhem com o contexto real do seu negócio.Siemens Intelligence Center X brings applications, knowledge and prediction together. We implement all three together, so AI agents work with the real context of your business.Siemens Intelligence Center X reúne aplicaciones, conocimiento y predicción. Implementamos las tres piezas en conjunto, para que los agentes de IA trabajen con el contexto real de su negocio.

  1. DadosDataDatosERP, CRM, MES, IoT, e-mails, PDFsERP, CRM, MES, IoT, emails, PDFsERP, CRM, MES, IoT, correos electrónicos, PDF
  2. OntologiaOntologyOntologíaO que é cada coisa e como se relacionaWhat each thing is and how it relatesQué es cada cosa y cómo se relaciona
  3. ContextoContextContextoO grafo de conhecimento da empresaThe company’s knowledge graphEl grafo de conocimiento de la empresa
  4. IA preditivaPredictive AIIA predictivaModelos treinados nos seus dadosModels trained on your dataModelos entrenados con sus datos
  5. DecisãoDecisionDecisiónAgentic apps nas mãos de quem trabalhaAgentic apps in the hands of those who workAplicaciones agénticas en manos de quienes trabajan
  1. AçãoActionAcciónMendix

    Aplicações e agentes de IA que levam a decisão ao processo, com ou sem agentes, e uma pessoa responsável em cada decisão crítica.Applications and AI agents that take the decision into the process, with or without agents, and a person accountable for every critical decision.Aplicaciones y agentes de IA que llevan la decisión al proceso, con o sin agentes, y una persona responsable en cada decisión crítica.

  2. InteligênciaIntelligenceInteligenciaAI Studio

    Modelos preditivos e explicáveis, treinados sobre o contexto da empresa.Predictive, explainable models trained on the company’s context.Modelos predictivos y explicables, entrenados sobre el contexto de la empresa.

  3. ContextoContextContextoGraph Studio

    Ontologia e grafo de conhecimento: o que é cada coisa e como se relaciona, através de todos os sistemas.Ontology and knowledge graph: what each thing is and how it relates, across every system.Ontología y grafo de conocimiento: qué es cada cosa y cómo se relaciona, a través de todos los sistemas.

  4. DadosDataDatosOs sistemas que já existemThe systems you already haveLos sistemas que ya existen
    • ERP
    • CRM
    • PLM
    • MES
    • IoT
    • DocumentosDocumentsDocumentos
Governança unificadaUnified governanceGobernanza unificadapermissões · rastreabilidade · supervisão humanapermissions · traceability · human oversightpermisos · trazabilidad · supervisión humana
Siemens Intelligence Center X: os dados ganham contexto, o contexto alimenta a previsão, a previsão vira ação.Siemens Intelligence Center X: data gains context, context feeds prediction, prediction becomes action.Siemens Intelligence Center X: los datos ganan contexto, el contexto alimenta la predicción, la predicción se convierte en acción.
AplicaçõesApplicationsAplicaciones

Mendix

Aplicações de negócio low-code, prontas para agentes.Low-code business applications, ready for agents.Aplicaciones de negocio low-code, listas para agentes.

  • Modernização de sistemas legadosLegacy modernizationModernización de sistemas heredados
  • Integração com SAP, Teamcenter e bordaIntegration with SAP, Teamcenter and the edgeIntegración con SAP, Teamcenter y el edge
PrevisãoPredictionPredicción

AI Studio

Machine learning sobre os dados da própria empresa.Machine learning on the company’s own data.Machine learning sobre los datos de la propia empresa.

  • Manutenção e qualidade preditivasPredictive maintenance and qualityMantenimiento y calidad predictivos
  • Risco, demanda e cobrançaRisk, demand and collectionsRiesgo, demanda y cobranza
ConhecimentoKnowledgeConocimiento

Graph Studio

O conhecimento da empresa como grafo, através de todos os sistemas.The company’s knowledge as a graph, across every system.El conocimiento de la empresa como grafo, a través de todos los sistemas.

  • Perguntas que atravessam silosQuestions across silosPreguntas que atraviesan silos
  • Contexto confiável para agentesTrusted context for agentsContexto confiable para agentes
Mendix · Líder no Gartner Magic Quadrant de Enterprise Low-Code pelo 10º ano consecutivo (2026)Leader in the Gartner Magic Quadrant for Enterprise Low-Code for the 10th consecutive year (2026)Líder en el Gartner Magic Quadrant de Enterprise Low-Code por 10.º año consecutivo (2026)Siemens · Visionária no Gartner Magic Quadrant de AI Platforms for DS&ML (2026)Visionary in the Gartner Magic Quadrant for AI Platforms for DS&ML (2026)Visionaria en el Gartner Magic Quadrant de AI Platforms for DS&ML (2026)
Parceria de tecnologiaTechnology partnershipAlianza tecnológica

Mason, powered by AGENIUS: o caminho acelerado para o Siemens ICX.Mason, powered by AGENIUS: the fast track to Siemens ICX.Mason, powered by AGENIUS: el camino acelerado hacia Siemens ICX.

A AGENIUS é a nossa parceira de tecnologia em IA, machine learning e ciência de dados. Juntos, desde 2025, construímos o Mason: uma camada agêntica que trabalha sobre o próprio Siemens ICX. Os agentes leem, modelam, constroem e testam; nossas pessoas decidem e validam. O cliente vê uma só equipe e um só resultado, sem herdar a complexidade da plataforma.AGENIUS is our technology partner in AI, machine learning and data science. Together, since 2025, we have built Mason: an agentic layer that works on Siemens ICX itself. The agents read, model, build and test; our people decide and validate. The client sees one team and one outcome, without inheriting the platform’s complexity.AGENIUS es nuestra aliada tecnológica en IA, machine learning y ciencia de datos. Juntos, desde 2025, construimos Mason: una capa agéntica que trabaja sobre el propio Siemens ICX. Los agentes leen, modelan, construyen y prueban; nuestras personas deciden y validan. El cliente ve un solo equipo y un solo resultado, sin heredar la complejidad de la plataforma.

Caminho 1Track 1Camino 1

Do legado ao Mendix.From legacy to Mendix.Del legado a Mendix.

O Mason lê o sistema antigo como um todo: código, base de dados, telas, documentação e o uso real. Extrai as regras de negócio e o modelo de dados, propõe a arquitetura em Mendix e gera a aplicação com os testes que provam que nada se perdeu.Mason reads the old system as a whole: code, database, screens, documentation and real usage. It extracts the business rules and data model, proposes the Mendix architecture and generates the application with the tests that prove nothing was lost.Mason lee el sistema antiguo como un todo: código, base de datos, pantallas, documentación y uso real. Extrae las reglas de negocio y el modelo de datos, propone la arquitectura en Mendix y genera la aplicación con las pruebas que demuestran que no se perdió nada.

  • Regras de negócio recuperadas, mesmo as que ninguém documentouBusiness rules recovered, even those nobody documentedReglas de negocio recuperadas, incluso las que nadie documentó
  • Cada requisito ligado a um teste automáticoEvery requirement tied to an automated testCada requisito vinculado a una prueba automática
  • Migração por fases, com o sistema antigo funcionando até o cortePhased migration, with the old system running until cutoverMigración por fases, con el sistema antiguo funcionando hasta el corte
Caminho 2Track 2Camino 2

O ecossistema ICX completo.The full ICX ecosystem.El ecosistema ICX completo.

O Mason mapeia as fontes de dados, propõe a ontologia e o grafo no Graph Studio, prepara os dados e os modelos no AI Studio e gera as aplicações e os agentes em Mendix que levam a decisão ao processo. As três peças nascem conectadas, sobre a mesma governança.Mason maps the data sources, proposes the ontology and graph in Graph Studio, prepares data and models in AI Studio and generates the Mendix applications and agents that take the decision into the process. All three pieces are born connected, on the same governance.Mason mapea las fuentes de datos, propone la ontología y el grafo en Graph Studio, prepara los datos y los modelos en AI Studio y genera las aplicaciones y los agentes en Mendix que llevan la decisión al proceso. Las tres piezas nacen conectadas, sobre la misma gobernanza.

  • Ontologia proposta a partir dos sistemas reais, validada pelo negócioOntology proposed from the real systems, validated by the businessOntología propuesta a partir de los sistemas reales, validada por el negocio
  • Modelos treinados e explicados sobre o contexto do grafoModels trained and explained on the graph’s contextModelos entrenados y explicados sobre el contexto del grafo
  • Agentes com permissões, aprovações e rastro de auditoria desde o primeiro diaAgents with permissions, approvals and an audit trail from day oneAgentes con permisos, aprobaciones y pista de auditoría desde el primer día
  1. LerReadLeersistemas, dados e documentossystems, data and documentssistemas, datos y documentos
  2. ModelarModelModelarregras, ontologia, arquiteturarules, ontology, architecturereglas, ontología, arquitectura
  3. ConstruirBuildConstruirapps, modelos e agentesapps, models and agentsapps, modelos y agentes
  4. ProvarProveProbartestes e evidência em cada fasetests and evidence at every phasepruebas y evidencia en cada fase
A complexidade fica do nosso lado.The complexity stays on our side.La complejidad se queda de nuestro lado.

O cliente não precisa formar uma equipe de Mendix, grafos e machine learning antes de começar. Fala com uma equipe, aprova por fases e recebe evidência em cada passo.The client does not need to build a Mendix, graph and machine learning team before starting. It works with one team, approves by phase and receives evidence at every step.El cliente no necesita formar un equipo de Mendix, grafos y machine learning antes de empezar. Trabaja con un solo equipo, aprueba por fases y recibe evidencia en cada paso.

Prazos e custos substancialmente menores.Substantially shorter timelines and lower costs.Plazos y costos sustancialmente menores.

O trabalho que antes exigia meses de análise, especificação e programação manual passa a ser feito pelos agentes, sob supervisão. As pessoas se concentram no que só elas fazem: decidir, questionar e responder pelo resultado.Work that used to take months of manual analysis, specification and coding is done by the agents, under supervision. People focus on what only they can do: decide, challenge and answer for the outcome.El trabajo que antes exigía meses de análisis, especificación y programación manual lo hacen los agentes, bajo supervisión. Las personas se concentran en lo que solo ellas hacen: decidir, cuestionar y responder por el resultado.

Na linha de frente da adoção do ICX.At the forefront of ICX adoption.En la primera línea de la adopción de ICX.

O Mason coloca a S4 Digital Brasil na linha de frente, em nível global, da adoção do Siemens ICX conduzida por IA: usamos agentes para implementar a própria plataforma de agentes da Siemens.Mason puts S4 Digital Brasil at the global forefront of AI-driven Siemens ICX adoption: we use agents to implement Siemens’ own agentic platform.Mason sitúa a S4 Digital Brasil en la primera línea, a nivel global, de la adopción de Siemens ICX impulsada por IA: usamos agentes para implementar la propia plataforma agéntica de Siemens.

Como trabalham pessoas e agentes na mesma equipeHow people and agents work in one teamCómo trabajan personas y agentes en el mismo equipo →

Os quatro pilaresThe four pillarsLos cuatro pilares

IA corporativa agêntica, sobre o contexto real da empresa.Agentic enterprise AI, on the company’s real context.IA corporativa agéntica, sobre el contexto real de la empresa.

A Siemens apresenta o ICX como uma plataforma que une dados de TI, de operação (OT) e de engenharia num só sistema de ação. Assenta num grafo de conhecimento, para que os agentes de IA trabalhem com o mesmo contexto de engenharia, operação e negócio, sem criar mais um silo de dados.Siemens presents ICX as a platform that unifies IT, operations (OT) and engineering data into one system for action. It is built on a knowledge graph, so AI agents work from the same engineering, operations and business context, without adding another data silo.Siemens presenta ICX como una plataforma que une datos de TI, de operación (OT) y de ingeniería en un solo sistema de acción. Se apoya en un grafo de conocimiento, para que los agentes de IA trabajen con el mismo contexto de ingeniería, operación y negocio, sin crear otro silo de datos.

  1. 01ContextoContextContextoGraph Studio

    Liga os sistemas que a empresa já tem num grafo de conhecimento vivo, com ontologias industriais prontas. Perguntas que atravessam domínios respondidas em segundos.Connects the systems the company already has into a live knowledge graph, with prebuilt industrial ontologies. Cross-domain questions answered in seconds.Conecta los sistemas que la empresa ya tiene en un grafo de conocimiento vivo, con ontologías industriales listas. Preguntas que cruzan dominios respondidas en segundos.

  2. 02InteligênciaIntelligenceInteligenciaAI Studio

    Cria, implanta e gere modelos de machine learning sobre o contexto operacional: inteligência preditiva, prescritiva e explicável.Builds, deploys and manages machine learning models on operational context: predictive, prescriptive and explainable intelligence.Crea, implementa y gestiona modelos de machine learning sobre el contexto operativo: inteligencia predictiva, prescriptiva y explicable.

  3. 03AçãoActionAcciónMendix

    Ambiente para criar agentes e aplicações inteligentes e orquestrá-los em ações, com fluxos entre pessoas e agentes de IA.Environment to build agents and intelligent applications and orchestrate them into actions, with workflows between people and AI agents.Entorno para crear agentes y aplicaciones inteligentes y orquestarlos en acciones, con flujos entre personas y agentes de IA.

  4. 04ConfiançaTrustConfianzaGovernançaGovernanceGobernanza

    Limites para o que agentes e pessoas podem acessar, decidir e executar; supervisão humana; decisões rastreáveis até os dados e as regras de negócio; proteção de dados, identidades e sistemas.Limits on what agents and people can access, decide and execute; human oversight; decisions traceable to source data and business rules; protection of data, identities and systems.Límites a lo que agentes y personas pueden acceder, decidir y ejecutar; supervisión humana; decisiones trazables hasta los datos y las reglas de negocio; protección de datos, identidades y sistemas.

IA que fala a língua do seu setor.AI that speaks your industry’s language.IA que habla el idioma de su sector.

As ontologias industriais do ICX foram criadas pelas equipes por trás do Teamcenter e do Opcenter. Trazem já modelados conceitos que a IA genérica não conhece:ICX’s industrial ontologies were created by the teams behind Teamcenter and Opcenter. They come with concepts already modeled that generic AI does not know:Las ontologías industriales de ICX fueron creadas por los equipos detrás de Teamcenter y Opcenter. Traen ya modelados conceptos que la IA genérica no conoce:

  • Estruturas de produto (BOM)Bills of materials (BOM)Estructuras de producto (BOM)
  • Genealogia de lotesBatch genealogyGenealogía de lotes
  • Efetividade de configuraçãoConfiguration effectivenessEfectividad de configuración
  • Genealogia da qualidadeQuality genealogyGenealogía de la calidad

IA que encontra os dados onde eles estão.AI that meets your data where it lives.IA que encuentra los datos donde están.

Sem migrar tudo para um novo repositório: o ICX liga ERP, PLM, MES, CRM, documentos e sensores pelo grafo, e os agentes trabalham sobre esse contexto unificado.No need to move everything into a new repository: ICX connects ERP, PLM, MES, CRM, documents and sensors through the graph, and agents work on that unified context.Sin migrar todo a un nuevo repositorio: ICX conecta ERP, PLM, MES, CRM, documentos y sensores a través del grafo, y los agentes trabajan sobre ese contexto unificado.

Fonte: página do Intelligence Center X no site da Siemens.Source: the Intelligence Center X page on the Siemens website.Fuente: página de Intelligence Center X en el sitio de Siemens. Saiba mais no site da SiemensLearn more on the Siemens websiteMás información en el sitio de Siemens

Por setorBy industryPor sector

Uma plataforma, preparada para cada setor.One platform, built for each industry.Una plataforma, preparada para cada sector.

Os casos de uso que a Siemens destaca para o ICX. Em Soluções mostramos mais 12 setores, com a ponte para a IA agêntica em cada um.The use cases Siemens highlights for ICX. In Solutions we show 12 more industries, with the bridge to agentic AI in each.Los casos de uso que Siemens destaca para ICX. En Soluciones mostramos 12 sectores más, con el puente hacia la IA agéntica en cada uno. Ver por setorSee by industryVer por sector →

Aeroespacial e defesaAerospace and defenseAeroespacial y defensa

  • Impacto de mudanças de engenharia e risco de programaEngineering change impact and program riskImpacto de cambios de ingeniería y riesgo de programa
  • Risco na cadeia de suprimentos e substituição inteligenteSupply chain risk and smart substitutionRiesgo en la cadena de suministro y sustitución inteligente
  • Sustentação preditiva e prontidão de missãoPredictive sustainment and mission readinessSostenimiento predictivo y preparación de misión

Semicondutores e eletrônicosSemiconductors and electronicsSemiconductores y electrónica

  • Otimização de processo e rendimento em toda a fábricaProcess and yield optimization across the plantOptimización de proceso y rendimiento en toda la planta
  • Confiabilidade de equipamentos e manutenção preditivaEquipment reliability and predictive maintenanceConfiabilidad de equipos y mantenimiento predictivo
  • Rastreabilidade entre domínios e análise de causa raizCross-domain traceability and root cause analysisTrazabilidad entre dominios y análisis de causa raíz

AutomotivoAutomotiveAutomotriz

  • Qualidade entre fábricas e análise de causa raizCross-plant quality and root cause analysisCalidad entre plantas y análisis de causa raíz
  • Risco de fornecedores e rastreabilidade de peçasSupplier risk and parts traceabilityRiesgo de proveedores y trazabilidad de piezas
  • Mudanças de engenharia e análise de impactoEngineering change and impact analysisCambios de ingeniería y análisis de impacto

Ciências da vidaLife sciencesCiencias de la vida

  • Investigação de qualidade e causa raizQuality investigation and root cause analysisInvestigación de calidad y causa raíz
  • Genealogia de lotes e da qualidadeBatch and quality genealogyGenealogía de lotes y de la calidad
  • Risco na cadeia de suprimentos e conformidade regulatóriaSupply chain risk and regulatory complianceRiesgo en la cadena de suministro y cumplimiento regulatorio
ResultadosResultsResultados

Resultados publicados pela Siemens.Results published by Siemens.Resultados publicados por Siemens.

Vidro plano · BrasilFlat glass · BrazilVidrio plano · Brasil

Vivix Vidros Planos

−85%
tempo para resolver problemas de produçãotime to troubleshoot production issuestiempo para resolver problemas de producción
6.000 h6,000 h6.000 h
de trabalho manual recuperadas num anoof manual work recaptured in a yearde trabajo manual recuperadas en un año
4×
investigações de qualidade mais rápidasfaster quality investigationsinvestigaciones de calidad más rápidas
Farmacêutica · globalPharmaceuticals · globalFarmacéutica · global

Empresa farmacêutica globalGlobal pharmaceutical companyEmpresa farmacéutica global

horas → segundoshours → secondshoras → segundos
consultas entre domínios, sobre 15 bilhões de dados de produçãocross-domain queries, across 15 billion production data pointsconsultas entre dominios, sobre 15.000 millones de datos de producción
InéditaFirst-everInédita
visão ponta a ponta de produção, qualidade e cadeia de suprimentosend-to-end view of manufacturing, quality and supply chainvisión de punta a punta de producción, calidad y cadena de suministro
Distribuição de TI · ÁfricaIT distribution · AfricaDistribución de TI · África

Distribuidor de tecnologia e serviços de TIDigital technology and IT services distributorDistribuidor de tecnología y servicios de TI

−95%
trabalho manual com fluxos automatizadosmanual work, through automated workflowstrabajo manual con flujos automatizados
−63%
tempo de cadastro de fornecedoressupplier onboarding timetiempo de alta de proveedores

Casos e números publicados pela Siemens na página do Intelligence Center X.Cases and figures published by Siemens on the Intelligence Center X page.Casos y cifras publicados por Siemens en la página de Intelligence Center X.

Quer a visão completa do ICX?Want the full picture of ICX?¿Quiere la visión completa de ICX?Arquitetura, ontologias, governança e casos de clientes, no site da Siemens.Architecture, ontologies, governance and customer stories, on the Siemens website.Arquitectura, ontologías, gobernanza y casos de clientes, en el sitio de Siemens.
Saiba mais na SiemensLearn more at SiemensMás información en Siemens ↗
A seguirNextSiguienteSoluçõesSolutionsSoluciones →Falar com a nossa equipeTalk to our teamHablar con nuestro equipo
SoluçõesSolutionsSoluciones

Problemas reais, IA com contexto: onde o valor dos dados vira resultado, por problema e por setor.Real problems, AI with context: where the value in data becomes results, by problem and by industry.Problemas reales, IA con contexto: donde el valor de los datos se convierte en resultados, por problema y por sector.

Os problemas que todo gestor reconhece, por que um dashboard não basta e 12 setores com casos concretos, sempre com a ponte para a IA agêntica.The problems every executive recognizes, why a dashboard is not enough and 12 industries with concrete cases, always with the bridge to agentic AI.Los problemas que todo directivo reconoce, por qué un dashboard no basta y 12 sectores con casos concretos, siempre con el puente hacia la IA agéntica.

SoluçõesSolutionsSoluciones

Problemas que todo gestor reconhece.Problems every executive recognizes.Problemas que todo ejecutivo reconoce.

  • “A resposta está espalhada por cinco sistemas, e ninguém a tem inteira.”“The answer is spread across five systems, and nobody has all of it.”“La respuesta está repartida en cinco sistemas, y nadie la tiene completa.”

    Graph StudioO Graph Studio conecta ERP, CRM, fábrica, e-mails e PDFs num só mapa da empresa. A pergunta passa a ter resposta em segundos.Graph Studio links ERP, CRM, plant, emails and PDFs into one map of the company. The question gets an answer in seconds.Graph Studio conecta ERP, CRM, planta, correos electrónicos y PDF en un solo mapa de la empresa. La pregunta obtiene respuesta en segundos.

  • “O sistema antigo funciona, mas ninguém tem coragem de mexer nele.”“The old system works, but nobody dares to touch it.”“El sistema antiguo funciona, pero nadie se atreve a tocarlo.”

    MendixAgentes leem o código inteiro e o reconstroem em Mendix, com cada regra comprovada por testes.Agents read the whole code base and rebuild it in Mendix, with every rule proven by tests.Los agentes leen todo el código y lo reconstruyen en Mendix, con cada regla comprobada por pruebas.

  • “Só descobrimos o problema quando o cliente reclama.”“We only find the problem when the customer complains.”“Solo descubrimos el problema cuando el cliente se queja.”

    AI StudioModelos treinados no histórico da empresa avisam antes: falhas, desvios de qualidade, risco de atraso.Models trained on the company’s history warn in advance: failures, quality drift, risk of delay.Modelos entrenados con el historial de la empresa avisan con anticipación: fallas, desvíos de calidad, riesgo de retraso.

  • “O processo vive em papel, planilha e e-mail.”“The process lives on paper, spreadsheets and email.”“El proceso vive en papel, hojas de cálculo y correo electrónico.”

    MendixAplicações no celular e no computador, conectadas aos sistemas que já existem, entregues por fases curtas.Apps on phone and desktop, linked to the systems already there, delivered in short phases.Aplicaciones en el celular y en la computadora, conectadas a los sistemas existentes, entregadas en fases cortas.

  • “O cidadão espera dias por um serviço que deveria levar minutos.”“Citizens wait days for a service that should take minutes.”“El ciudadano espera días por un servicio que debería tomar minutos.”

    MendixServiços digitais para órgãos públicos, com segurança e privacidade desde o desenho.Digital services for public bodies, with security and privacy by design.Servicios digitales para organismos públicos, con seguridad y privacidad desde el diseño.

  • “A IA ficou no piloto e nunca chegou à operação.”“AI got stuck in the pilot and never reached operations.”“La IA se quedó en el piloto y nunca llegó a la operación.”

    ICXAgentes dentro do trabalho do dia a dia, governados, com cada decisão rastreável.Agents inside day-to-day work, governed, with every decision traceable.Agentes dentro del trabajo diario, gobernados, con cada decisión trazable.

Além do dashboardBeyond the dashboardMás allá del dashboard

Ter BI não é o mesmo que usar o valor dos dados.Having BI is not the same as using the value in your data.Tener BI no es lo mismo que aprovechar el valor de los datos.

A maioria das empresas já tem dashboards e acha que já aproveita os seus dados. O BI mostra o que aconteceu, em agregados. O que está escondido mora nas relações entre os dados e nos padrões que só técnicas avançadas revelam. Farma e bancos sabem disso há anos; a maioria dos setores ainda não. É aqui que o Graph Studio e o AI Studio abrem objetivos de negócio que até agora eram inacessíveis, e preparam a empresa para a IA agêntica.Most companies already have dashboards and believe they are already using their data. BI shows what happened, in aggregate. What is hidden lives in the relationships between data and in patterns only advanced techniques reveal. Pharma and banks have known this for years; most industries have not. This is where Graph Studio and AI Studio unlock business goals that were out of reach until now, and prepare the company for agentic AI.La mayoría de las empresas ya tiene dashboards y cree que ya aprovecha sus datos. El BI muestra lo que pasó, en agregados. Lo oculto está en las relaciones entre los datos y en patrones que solo técnicas avanzadas revelan. Farma y banca lo saben desde hace años; la mayoría de los sectores aún no. Aquí es donde Graph Studio y AI Studio abren objetivos de negocio que hasta ahora eran inaccesibles, y preparan a la empresa para la IA agéntica.

  1. O que aconteceu?What happened?¿Qué pasó?BI e dashboardsBI and dashboardsBI y dashboards

    Agregados por sistema. Mostra o resultado, não as causas nem as ligações.Aggregates by system. Shows the outcome, not the causes or the connections.Agregados por sistema. Muestra el resultado, no las causas ni las conexiones.

  2. Como as coisas se ligam?How do things connect?¿Cómo se conectan las cosas?Graph Studio

    Entidades, relações e regras entre todos os sistemas: o significado dos dados, numa ontologia governada.Entities, relationships and rules across every system: the meaning of the data, in a governed ontology.Entidades, relaciones y reglas entre todos los sistemas: el significado de los datos, en una ontología gobernada.

  3. O que vai acontecer, e por quê?What will happen, and why?¿Qué pasará, y por qué?AI Studio

    Modelos treinados nos seus dados, com o contexto do grafo: previsões, causas e anomalias.Models trained on your data, with the graph’s context: forecasts, causes and anomalies.Modelos entrenados con sus datos, con el contexto del grafo: previsiones, causas y anomalías.

  4. O que fazer agora?What do we do now?¿Qué hacer ahora?Mendix

    Aplicações agênticas levam a decisão ao processo, com uma pessoa responsável em cada ponto crítico.Agentic applications take the decision into the process, with an accountable person at every critical point.Las aplicaciones agénticas llevan la decisión al proceso, con una persona responsable en cada punto crítico.

Sem contexto, a IA adivinha. Com ontologia e análise sobre ela, a IA sabe do que está falando, e pode agir.Without context, AI guesses. With an ontology and analytics on top of it, AI knows what it is talking about, and can act.Sin contexto, la IA adivina. Con una ontología y analítica sobre ella, la IA sabe de qué está hablando, y puede actuar.

Por setorBy industryPor sector

O valor que os dados ainda escondem, setor a setor.The value your data still hides, industry by industry.El valor que los datos aún esconden, sector a sector.

Doze setores, seis exemplos cada um, de objetivos que só ficam ao alcance com contexto de dados, ontologia e capacidade analítica sobre eles. Exemplos ilustrativos do que a plataforma torna possível.Twelve industries, six examples each, of goals that only come within reach with data context, an ontology and analytics on top. Illustrative examples of what the platform makes possible.Doce sectores, seis ejemplos cada uno, de objetivos que solo quedan al alcance con contexto de datos, ontología y capacidad analítica sobre ellos. Ejemplos ilustrativos de lo que la plataforma hace posible.

Graph Studiocontexto, relações, ontologiacontext, relationships, ontologycontexto, relaciones, ontologíaAI Studioprevisão, causas, anomaliasprediction, causes, anomaliespredicción, causas, anomalíasMendixaplicações agênticas, a açãoagentic applications, the actionaplicaciones agénticas, la acción

Indústria e manufaturaIndustry and manufacturingIndustria y manufactura

HojeTodayHoyO BI mostra OEE, refugo e paradas por linha.BI shows OEE, scrap and downtime by line.El BI muestra OEE, desperdicio y paradas por línea. O valor que falta está nas relações entre os dados e nos padrões que só técnicas avançadas revelam.The missing value lies in the relationships between data and in patterns only advanced techniques reveal.El valor que falta está en las relaciones entre los datos y en los patrones que solo técnicas avanzadas revelan.

  • Graph StudioAI StudioCausa raiz de defeitosRoot cause of defectsCausa raíz de defectos

    Lote do fornecedor, receita, máquina, turno e inspeção ligados num grafo; modelos apontam a combinação que gera o defeito antes da inspeção final.Supplier lot, recipe, machine, shift and inspection linked in a graph; models point to the combination that causes the defect before final inspection.Lote del proveedor, receta, máquina, turno e inspección conectados en un grafo; los modelos señalan la combinación que genera el defecto antes de la inspección final.

  • AI StudioManutenção preditiva por modo de falhaPredictive maintenance by failure modeMantenimiento predictivo por modo de falla

    Sensores e histórico de ordens de serviço estimam a probabilidade de falha e a vida útil restante de cada ativo.Sensors and work-order history estimate each asset’s probability of failure and remaining useful life.Sensores e historial de órdenes de trabajo estiman la probabilidad de falla y la vida útil restante de cada activo.

  • Graph StudioImpacto de mudanças de engenhariaEngineering change impactImpacto de cambios de ingeniería

    Um grafo de estrutura de produto, peças, fornecedores e clientes mostra em minutos que produtos, contratos e estoques uma mudança afeta.A graph of product structure, parts, suppliers and customers shows in minutes which products, contracts and stock a change affects.Un grafo de estructura de producto, piezas, proveedores y clientes muestra en minutos qué productos, contratos e inventarios afecta un cambio.

  • Graph StudioAI StudioRisco na cadeia de fornecedoresSupplier network riskRiesgo en la red de proveedores

    Fornecedores de 2º e 3º nível e concentrações geográficas ficam visíveis; modelos estimam o risco de atraso por peça crítica.Tier-2 and tier-3 suppliers and geographic concentration become visible; models estimate delay risk for each critical part.Los proveedores de 2.º y 3.er nivel y las concentraciones geográficas se hacen visibles; los modelos estiman el riesgo de retraso por pieza crítica.

  • AI StudioEnergia por unidade produzidaEnergy per unit producedEnergía por unidad producida

    Modelos encontram os parâmetros de processo que reduzem consumo de energia sem afetar a qualidade.Models find the process settings that cut energy use without affecting quality.Los modelos encuentran los parámetros de proceso que reducen el consumo de energía sin afectar la calidad.

  • Graph StudioConhecimento do chão de fábricaShop-floor knowledgeConocimiento de planta

    Manuais, relatórios de turno e ordens de serviço viram um grafo consultável: o técnico pergunta em linguagem natural e recebe a resposta com a fonte.Manuals, shift reports and work orders become a searchable graph: technicians ask in plain language and get the answer with its source.Manuales, informes de turno y órdenes de trabajo se convierten en un grafo consultable: el técnico pregunta en lenguaje natural y recibe la respuesta con su fuente.

Ponte para a IA agênticaBridge to agentic AIPuente hacia la IA agénticaMendix

Um agente de qualidade só pode agir se souber o que é um lote, uma receita e uma tolerância. O grafo dá esse vocabulário e o ML dá a previsão.A quality agent can only act if it knows what a lot, a recipe and a tolerance are. The graph supplies that vocabulary and ML supplies the prediction.Un agente de calidad solo puede actuar si sabe qué es un lote, una receta y una tolerancia. El grafo aporta ese vocabulario y el ML la predicción.

O Mendix é a camada que viabiliza este passo.Mendix is the layer that makes this step possible.Mendix es la capa que hace posible este paso. É nele que construímos as aplicações agênticas que levam o contexto do grafo e as previsões do AI Studio ao processo do dia a dia: agentes com permissões, fluxos de aprovação, uma pessoa responsável em cada decisão crítica e rastro de auditoria, ligados aos sistemas que a empresa já tem.It is where we build the agentic applications that take the graph’s context and AI Studio’s predictions into everyday processes: agents with permissions, approval workflows, an accountable person at every critical decision and an audit trail, connected to the systems the company already has.Es en Mendix donde construimos las aplicaciones agénticas que llevan el contexto del grafo y las predicciones de AI Studio al proceso diario: agentes con permisos, flujos de aprobación, una persona responsable en cada decisión crítica y rastro de auditoría, conectados a los sistemas que la empresa ya tiene.

A seguirNextSiguienteComo entregamosHow we deliverCómo entregamos →Falar com a nossa equipeTalk to our teamHablar con nuestro equipo
EntregaDeliveryEntrega

Pessoas e agentes, uma só equipe: prova em cada passo e um contrato que paga por valor comprovado.People and agents, one team: proof at every step and a contract that pays for proven value.Personas y agentes, un solo equipo: pruebas en cada paso y un contrato que paga por valor comprobado.

O Mason, powered by AGENIUS, faz o trabalho pesado; nossas pessoas decidem, validam e respondem pelo resultado, junto com o cliente.Mason, powered by AGENIUS, does the heavy lifting; our people decide, validate and answer for the outcome, together with the client.Mason, powered by AGENIUS, hace el trabajo pesado; nuestras personas deciden, validan y responden por el resultado, junto con el cliente.

Como entregamosHow we deliverCómo entregamos

Equipes cognitivas: pessoas e agentes de IA numa só equipe.Cognitive teams: people and AI agents in one team.Equipos cognitivos: personas y agentes de IA en un solo equipo.

O Mason, powered by AGENIUS, abstrai a complexidade da adoção do Siemens ICX e reduz de forma drástica custos e prazos de implementação. Os agentes fazem o trabalho pesado; nossas pessoas decidem, validam e respondem pelo resultado.Mason, powered by AGENIUS, abstracts the complexity of adopting Siemens ICX and cuts implementation costs and timelines dramatically. Agents do the heavy lifting; our people decide, validate and own the result.Mason, powered by AGENIUS, abstrae la complejidad de la adopción de Siemens ICX y reduce drásticamente los costos y plazos de implementación. Los agentes hacen el trabajo pesado; nuestro equipo decide, valida y responde por el resultado.

01EnquadrarFrameEncuadrar
Mason

Lê os sistemas e os dados disponíveis.Reads the available systems and data.Lee los sistemas y los datos disponibles.

PessoasPeoplePersonas

Acordam resultado, baseline e critérios de aceite.Agree outcome, baseline and acceptance criteria.Acuerdan resultado, línea base y criterios de aceptación.

decisãodecisiondecisión
02AcelerarAccelerateAcelerar
Mason

Mapeia o legado e propõe design, ontologia e fases.Maps the legacy and proposes design, ontology and phases.Mapea los sistemas heredados y propone diseño, ontología y fases.

PessoasPeoplePersonas

Questionam a proposta e decidem o desenho.Challenge the proposal and decide the design.Cuestionan la propuesta y deciden el diseño.

decisãodecisiondecisión
03Refinar e construirRefine and buildRefinar y construir
Mason

Constrói no ICX e gera os testes.Builds on ICX and generates the tests.Construye en ICX y genera las pruebas.

PessoasPeoplePersonas

Iteram com o negócio e revisam o que entra.Iterate with the business and review what goes in.Iteran con el negocio y revisan lo que entra.

decisãodecisiondecisión
04Comprovar e evoluirProve and evolveComprobar y evolucionar
Mason

Executa os testes e monitora a operação.Runs the tests and monitors operations.Ejecuta las pruebas y monitorea la operación.

PessoasPeoplePersonas

Aceitam com evidência e respondem pelo resultado.Accept on evidence and answer for the result.Aceptan con evidencia y responden por el resultado.

decisãodecisiondecisión
Mason investigando um sistema legado: cada luz é um agente lendo um arquivo. Trecho da demo da sessão técnica no Siemens Transform 2026.Mason investigating a legacy system: each light is an agent reading a file. Excerpt from the technical session demo at Siemens Transform 2026.Mason investigando un sistema heredado: cada luz es un agente leyendo un archivo. Fragmento de la demo de la sesión técnica en Siemens Transform 2026.
ControleControlControl

Cada decisão crítica é rastreável e validada por pessoas. Os guardrails são determinísticos: o que não passa nas verificações não entra.Every critical decision is traceable and validated by people. Guardrails are deterministic: what fails a check does not go in.Cada decisión crítica es trazable y validada por personas. Los guardrails son deterministas: lo que no pasa las verificaciones no entra.

ContratoContractContrato

Pague por valor comprovado, não por horas: descoberta híbrida, fases com preço e evidência, evolução contínua e, se quiser, um componente de desempenho.Pay for proven value, not hours: hybrid discovery, phases with a price and evidence, continuous evolution and, if you wish, a performance component.Pague por valor comprobado, no por horas: descubrimiento híbrido, fases con precio y evidencia, evolución continua y, si lo desea, un componente de desempeño.

EngajamentoEngagementCompromiso

Como trabalhamos com o cliente.How we engage with clients.Cómo trabajamos con el cliente.

Um modelo de engajamento em quatro passos, desenhado para a equipe híbrida: os agentes comprimem o tempo, as pessoas garantem o resultado.A four-step engagement model built for the hybrid team: agents compress the time, people secure the result.Un modelo de compromiso en cuatro pasos, diseñado para el equipo híbrido: los agentes comprimen el tiempo, las personas aseguran el resultado.

  1. 0Descoberta híbridaHybrid discoveryDescubrimiento híbridoSemanas, não mesesWeeks, not monthsSemanas, no meses

    O Mason lê sistemas, dados e documentos. Fechamos com o patrocinador o problema, o baseline, os critérios de aceite e o caso de negócio.Mason reads systems, data and documents. With the sponsor we agree the problem, the baseline, the acceptance criteria and the business case.Mason lee sistemas, datos y documentos. Acordamos con el patrocinador el problema, la línea base, los criterios de aceptación y el caso de negocio.

    EntregaOutputEntregable Business case, mapa do legado, plano de fases com preçoBusiness case, legacy map, priced phase planBusiness case, mapa del legado, plan de fases con precio
  2. 1Primeira fase delimitadaFirst bounded phasePrimera fase acotadaCiclos de 1 a 2 semanas1 to 2-week cyclesCiclos de 1 a 2 semanas

    Uma decisão crítica, ponta a ponta: contexto, previsão e aplicação agêntica. Cada ciclo termina com algo que o cliente experimenta, um gate e evidências.One critical decision, end to end: context, prediction and agentic application. Each cycle ends with something the client can try, a gate and evidence.Una decisión crítica, de punta a punta: contexto, predicción y aplicación agéntica. Cada ciclo termina con algo que el cliente prueba, un gate y evidencias.

    EntregaOutputEntregable Incremento em produção, pacote de evidências, aceiteIncrement in production, evidence pack, acceptanceIncremento en producción, paquete de evidencias, aceptación
  3. 2EscalarScaleEscalarFase a fasePhase by phaseFase a fase

    A ontologia e os agentes da primeira fase são reutilizados. A squad passa a ser a unidade padrão e cada novo caso começa mais à frente.The ontology and agents from the first phase are reused. The squad becomes the standard unit, and each new use case starts further ahead.La ontología y los agentes de la primera fase se reutilizan. La squad pasa a ser la unidad estándar y cada nuevo caso empieza más adelante.

    EntregaOutputEntregable Roadmap de casos de uso, padrões reutilizáveisUse-case roadmap, reusable patternsHoja de ruta de casos de uso, patrones reutilizables
  4. 3Operar e evoluirRun and evolveOperar y evolucionarContínuoOngoingContinuo

    AgentOps opera e observa. Revisão de valor periódica com o patrocinador, e decisão sobre o próximo problema a resolver.AgentOps runs and observes. A periodic value review with the sponsor, and a decision on the next problem to solve.AgentOps opera y observa. Revisión de valor periódica con el patrocinador y decisión sobre el próximo problema a resolver.

    EntregaOutputEntregable Monitoramento, revisão de valor, próximo casoMonitoring, value review, next use caseMonitoreo, revisión de valor, próximo caso
EficáciaEffectivenessEficacia

Fazer a coisa certa.Doing the right thing.Hacer lo correcto.

  • Os requisitos partem de evidências: o cliente corrige um rascunho, em vez de descrever tudo de memória.Requirements start from evidence: the client corrects a draft instead of describing everything from memory.Los requisitos parten de evidencias: el cliente corrige un borrador en lugar de describir todo de memoria.
  • Baseline e critérios de aceite definidos antes de construir.Baseline and acceptance criteria set before building.Línea base y criterios de aceptación definidos antes de construir.
  • O cliente experimenta cada incremento e decide; nada vai a produção sem aceite.The client tries each increment and decides; nothing reaches production without acceptance.El cliente prueba cada incremento y decide; nada llega a producción sin aceptación.
  • O contexto do negócio fica numa ontologia governada, e não na cabeça de algumas pessoas.Business context lives in a governed ontology, not in a few people’s heads.El contexto del negocio vive en una ontología gobernada, no en la cabeza de unas pocas personas.
EficiênciaEfficiencyEficiencia

Fazer bem, com menos.Doing it right, with less.Hacerlo bien, con menos.

  • Os agentes fazem o trabalho pesado: investigar, gerar, testar, documentar.Agents do the heavy lifting: investigate, generate, test, document.Los agentes hacen el trabajo pesado: investigar, generar, probar, documentar.
  • As pessoas seniores dedicam o tempo onde ele vale mais: regras de negócio, exceções, integração e decisão.Senior people spend their time where it counts: business rules, exceptions, integration and decisions.Las personas sénior dedican su tiempo donde más vale: reglas de negocio, excepciones, integración y decisión.
  • Gates automáticos substituem revisões manuais; a governança acontece enquanto se constrói.Automated gates replace manual reviews; governance happens while building.Gates automáticos reemplazan revisiones manuales; la gobernanza ocurre mientras se construye.
  • Squads pequenas e padrões reutilizados: cada cliente começa mais à frente do que o anterior.Small squads and reused patterns: each client starts further ahead than the last.Squads pequeñas y patrones reutilizados: cada cliente empieza más adelante que el anterior.
= ROI= ROI= ROI

A eficiência comprime o tempo; a eficácia garante o resultado. ROI = tempo × resultado.Efficiency compresses the time; effectiveness secures the result. ROI = time × results.La eficiencia comprime el tiempo; la eficacia asegura el resultado. ROI = tiempo × resultado.

O que pedimos ao clienteWhat we ask of the clientLo que pedimos al cliente
  • PatrocinadorSponsorPatrocinadorDefine a intenção, nomeia um responsável e aceita cada fase.States the intent, names an owner and accepts each phase.Define la intención, nombra un responsable y acepta cada fase.
  • Donos do processoProcess ownersDueños del procesoCorrigem o mapa que o Mason produziu, com quem executa o processo.Correct the map Mason produced, with the people who run the process.Corrigen el mapa que produjo Mason, con quienes ejecutan el proceso.
  • Usuários-chaveKey usersUsuarios claveExperimentam cada incremento e decidem.Try each increment and decide.Prueban cada incremento y deciden.
  • TI e segurançaIT and securityTI y seguridadAbrem acessos e validam integração, dados e conformidade.Open access and validate integration, data and compliance.Abren accesos y validan integración, datos y cumplimiento.
Cadência e governançaCadence and governanceCadencia y gobernanza
  • A cada cicloEvery cycleCada cicloDemonstração do incremento, gate de qualidade e pacote de evidências atualizado.Increment demo, quality gate and updated evidence pack.Demostración del incremento, gate de calidad y paquete de evidencias actualizado.
  • A cada faseEvery phaseCada faseAceite formal e revisão de valor contra o baseline.Formal acceptance and value review against the baseline.Aceptación formal y revisión de valor frente a la línea base.
  • Comitê de direçãoSteering committeeComité de direcciónPatrocinador e liderança da S4 revisam prioridades, riscos e o próximo caso de uso.The sponsor and S4 leadership review priorities, risks and the next use case.El patrocinador y el liderazgo de S4 revisan prioridades, riesgos y el próximo caso de uso.
  • ContratoContractContratoDescoberta híbrida, fases com preço e evidência e, se quiser, um componente de desempenho.Hybrid discovery, phases with a price and evidence and, if you wish, a performance component.Descubrimiento híbrido, fases con precio y evidencia y, si lo desea, un componente de desempeño.
A squadThe squadLa squad

Anatomia de uma squad cognitiva.Anatomy of a cognitive squad.Anatomía de una squad cognitiva.

Oito papéis em volta de um resultado, agentes no circuito, a Siemens por baixo.Eight roles around one result, agents in the loop, Siemens underneath.Ocho roles en torno a un resultado, agentes en el circuito, Siemens por debajo.

Equipe cognitiva: oito papéis humanos em volta do Mason e dos seus agentesMasonagentes executamagents executelos agentes ejecutanSucesso do ClienteCustomer SuccessÉxito del ClienteForward-DeployedFluxo da SquadSquad FlowFlujo del SquadSoluções ICXICX SolutionsSoluciones ICXDados e GrafosData & GraphsDatos y GrafosProduto + IAProduct + AIProducto + IAQualidade e EvidênciaQuality & EvidenceCalidad y EvidenciaPlataforma e AgentOpsPlatform & AgentOpsPlataforma y AgentOpsPessoas decidem, questionam e respondem pelo resultadoPeople decide, challenge and answer for the resultLas personas deciden, cuestionan y responden por el resultado
  • Frente ao clienteClient-facingFrente al clienteLíder de Sucesso do Cliente e Inovação, Forward-Deployed Engineer, Squad Flow Lead.Customer Success & Innovation Leader, Forward-Deployed Engineer, Squad Flow Lead.Líder de Éxito del Cliente e Innovación, Forward-Deployed Engineer, Squad Flow Lead.Respondem pela relação, pelos requisitos e pela cadência.They own the relationship, the requirements and the cadence.Responden por la relación, los requisitos y la cadencia.
  • Do dado à decisãoData to decisionDel dato a la decisiónEngenheiro de Soluções ICX, Cientista de Dados, Engenheiro de Produto aumentado por IA.ICX Solution Engineer, Data Scientist, AI-Augmented Product Engineer.Ingeniero de Soluciones ICX, Científico de Datos, Ingeniero de Producto aumentado por IA.Desenham, fundamentam e constroem sobre o ICX.They design, ground and build on ICX.Diseñan, fundamentan y construyen sobre ICX.
  • Prova e operaçãoProof and runPrueba y operaciónEngenheiro de Qualidade e Evidência, Engenheiro de Plataforma e AgentOps.Quality & Evidence Engineer, AI Platform & AgentOps Engineer.Ingeniero de Calidad y Evidencia, Ingeniero de Plataforma y AgentOps.Provam que funciona e mantêm funcionando.They prove it works and keep it working.Demuestran que funciona y lo mantienen funcionando.
  • Agentes do MasonMason agentsAgentes de MasonInvestigar, desenhar, construir, verificar, operar.Investigate, design, build, verify, operate.Investigar, diseñar, construir, verificar, operar.Fazem o trabalho intermediário; as pessoas decidem e aceitam.They do the work in between; people decide and accept.Hacen el trabajo intermedio; las personas deciden y aceptan.

Pequena por desenho.Small by design.Pequeña por diseño. Uma squad tem de três a cinco pessoas. Uma pessoa costuma acumular dois papéis, e a composição muda conforme a fase.A squad is three to five people. One person often holds two roles, and the shape changes by phase.Una squad tiene de tres a cinco personas. Una persona suele asumir dos roles, y la composición cambia según la fase.

Ver os perfis em detalhe →See the profiles in detail →Ver los perfiles en detalle →
Quem faz o quêWho does whatQuién hace qué

Os agentes fazem o trabalho. As pessoas respondem pelo resultado.Agents do the work. People own the outcome.Los agentes hacen el trabajo. Las personas responden por el resultado.

O Mason aparece como R ou S; a coluna A é sempre uma pessoa.Mason appears as R or S; the A column is always a person.Mason aparece como R o S; la columna A es siempre una persona.

AResponde pelo resultadoAccountableResponde por el resultadoRExecutaDoes the workEjecutaSApoia com rascunhosSupports with draftsApoya con borradoresCConsultadoConsultedConsultadoIInformadoInformedInformado
AtividadeActivityActividadCS&IFDEFlowICX SECiência de dadosData Sci.Ciencia de datosEng. ProdutoProduct Eng.Ing. ProductoQualidadeQualityCalidadAgentOpsMason
Business case e baselineBusiness case and baselineBusiness case y línea baseARICCIIIS
Investigar legado, dados e documentosInvestigate legacy, data and documentsInvestigar legado, datos y documentosIAICCCIIR
Requisitos iterativos com o clienteIterative requirements with the clientRequisitos iterativos con el clienteCACCCCCIS
Modelo de contexto: ontologia e grafoContext model: ontology and graphModelo de contexto: ontología y grafoICICAIIIR
Desenho da solução e plano de fasesSolution design and phase planDiseño de la solución y plan de fasesICCACCCCR
Construir incrementos em Mendix / ICXBuild increments on Mendix / ICXConstruir incrementos en Mendix / ICXIICCCACIR
Modelos e agentes no AI StudioModels and agents in AI StudioModelos y agentes en AI StudioIIICACCCR
Verificação e pacote de evidênciasVerification and evidence packVerificación y paquete de evidenciasICCCCCAIR
Liberar, operar, observarRelease, operate, observeLiberar, operar, observarIICCICCAR
Revisão de valor e próximo caso de usoValue review and next use caseRevisión de valor y próximo caso de usoARCCCIIIS
Padrões devolvidos à AGENIUSPatterns fed back to AGENIUSPatrones devueltos a AGENIUSICIACCCCR

CS&I: Líder de Sucesso do Cliente e Inovação · FDE: Forward-Deployed Engineer · Flow: Squad Flow Lead · ICX SE: Engenheiro de Soluções Siemens ICXCS&I: Customer Success & Innovation Leader · FDE: Forward-Deployed Engineer · Flow: Squad Flow Lead · ICX SE: Siemens ICX Solution EngineerCS&I: Líder de Éxito del Cliente e Innovación · FDE: Forward-Deployed Engineer · Flow: Squad Flow Lead · ICX SE: Ingeniero de Soluciones Siemens ICX

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SobreAboutNosotros

Construída para o ICX: uma empresa de entrega de IA, com pessoas e agentes numa só equipe.Built for ICX: an AI delivery company, with people and agents in one team.Construida para ICX: una empresa de entrega de IA, con personas y agentes en un solo equipo.

Parceiro Siemens no Brasil, com pessoas e agentes de IA numa só equipe, operando nas Américas em 3 línguas: PT, EN e ES.A Siemens partner in Brazil, with people and AI agents in one team, operating across the Americas in 3 languages: PT, EN and ES.Socio de Siemens en Brasil, con personas y agentes de IA en un solo equipo, operando en las Américas en 3 idiomas: PT, EN y ES.

TrajetóriaTrack recordTrayectoria
  1. 2002IA antes do hypeAI before the hypeIA antes del hypeNossa liderança conduz inovação e experimentação em IA desde 2002, com System Dynamics como camada de raciocínio há mais de 20 anos.Our leadership has run AI innovation and experimentation since 2002, with System Dynamics as the reasoning layer for more than 20 years.Nuestro liderazgo conduce innovación y experimentación en IA desde 2002, con System Dynamics como capa de razonamiento desde hace más de 20 años.
  2. 2022Parceiro Siemens · MendixSiemens · Mendix partnerSocio Siemens · MendixEntrega Mendix, depois certificada com o selo Mendix Delivery Excellence.Mendix delivery, later certified with the Mendix Delivery Excellence seal.Entrega Mendix, luego certificada con el sello Mendix Delivery Excellence.
  3. 2025Capital e direção, com a AGENIUSCapital and direction, with AGENIUSCapital y dirección, con AGENIUSDesde o início de 2025, quando a Siemens avançou para grafos de conhecimento e machine learning, nossos líderes dedicaram capital e orientação estratégica, junto com a AGENIUS, a um produto de IA de ponta: o Mason.From early 2025, as Siemens moved into knowledge graphs and machine learning, our leaders committed capital and strategic guidance, together with AGENIUS, to a state-of-the-art AI product: Mason.Desde inicios de 2025, cuando Siemens avanzó hacia grafos de conocimiento y machine learning, nuestros líderes dedicaron capital y orientación estratégica, junto con AGENIUS, a un producto de IA de vanguardia: Mason.
  4. 2026Comprovado no ICXProven on ICXComprobado en ICXO Mason, powered by AGENIUS, reconstrói sistemas legados inteiros no Siemens ICX com prova em cada passo; estreia no Siemens Transform São Paulo. Parceiro Anthropic.Mason, powered by AGENIUS, rebuilds whole legacy systems on Siemens ICX with proof at every step; debut at Siemens Transform São Paulo. Anthropic partner.Mason, powered by AGENIUS, reconstruye sistemas heredados completos en Siemens ICX con pruebas en cada paso; debut en Siemens Transform São Paulo. Socio de Anthropic.
  5. 2027O time de entrega híbridoThe hybrid delivery teamEl equipo de entrega híbridoA S4 Digital Brasil, construída para ser o principal time de entrega de IA híbrido, humano e máquina, para a stack Siemens ICX reconhecida pelo Gartner.S4 Digital Brasil, built to be the leading hybrid human-machine AI delivery team for the Gartner-recognized Siemens ICX stack.S4 Digital Brasil, construida para ser el principal equipo híbrido de entrega de IA, humano y máquina, para el stack Siemens ICX reconocido por Gartner.
ROI = tempo × resultadoROI = time × resultsROI = tiempo × resultado

O retorno do investimento é a combinação de tempo e resultado: o resultado certo, mais cedo. O nosso trabalho é colocar a sua empresa à frente do jogo.Return on investment is time and results combined: the right outcome, sooner. Our job is to get your company ahead of the game.El retorno de la inversión es la combinación de tiempo y resultado: el resultado correcto, antes. Nuestro trabajo es poner a su empresa por delante.

Equipe de liderançaLeadership teamEquipo de liderazgo

Quem conduz a S4 Digital Brasil.Who leads S4 Digital Brasil.Quién conduce S4 Digital Brasil.

A nossa equipe de liderança. Com ela, em cada projeto, as nossas squads de especialistas e agentes de IA.Our leadership team. Alongside it, on every project, our squads of specialists and AI agents.Nuestro equipo de liderazgo. Junto a él, en cada proyecto, nuestras squads de especialistas y agentes de IA.

Filipe Marques

Filipe Marques

Partner · CEO Americas
AI & Cognitive Systems Innovation Labs

Estratégia, parceria Siemens e modelo de entrega. Mais de 20 anos como executivo global em indústria, energia e utilities, mobilidade sustentável e logística. IA desde 2002: big data, grafos de conhecimento e System Dynamics.Strategy, the Siemens partnership and the delivery model. 20+ years as a global executive in industry, energy and utilities, sustainable mobility and logistics. AI since 2002: big data, knowledge graphs and System Dynamics.Estrategia, alianza con Siemens y modelo de entrega. Más de 20 años como ejecutivo global en industria, energía y utilities, movilidad sostenible y logística. IA desde 2002: big data, grafos de conocimiento y System Dynamics.

Rafaela Costa

Rafaela Costa

Partner · Senior Business Advisor
Mercado / AliançasMarket / AlliancesMercado / Alianzas
Advanced Boardroom Program for Women, Saint Paul Escola de Negócios, São PauloAdvanced Boardroom Program for Women, Saint Paul School, São PauloAdvanced Boardroom Program for Women, Saint Paul Escola de Negócios, São Paulo

Mercado e alianças. Mais de 28 anos, com liderança regional de Customer Success na América Latina na Salesforce, Microsoft, Ericsson e Nokia; construiu do zero os Serviços Profissionais da Salesforce na região.Market and alliances. 28+ years, including regional Customer Success leadership for Latin America at Salesforce, Microsoft, Ericsson and Nokia; built Salesforce’s Professional Services in the region from the ground up.Mercado y alianzas. Más de 28 años, con liderazgo regional de Customer Success en América Latina en Salesforce, Microsoft, Ericsson y Nokia; creó desde cero los Servicios Profesionales de Salesforce en la región.

Nicolas Martinez

Nicolas Martinez

Líder de Sucesso do Cliente e InovaçãoCustomer Success & Innovation LeaderLíder de Éxito del Cliente y Innovación

Sucesso do cliente. Mendix e low-code corporativo, com mais de 18 anos em ERP de missão crítica: lógica de negócio em linguagens 4GL legadas, integrações de back-office e implantações no Brasil e na América Latina.Client success. Mendix and enterprise low-code, with 18+ years in mission-critical ERP: legacy 4GL business logic, back-office integrations and implementations across Brazil and Latin America.Éxito del cliente. Mendix y low-code corporativo, con más de 18 años en ERP de misión crítica: lógica de negocio en lenguajes 4GL heredados, integraciones de back-office e implantaciones en Brasil y América Latina.

Bernardo Marques

Bernardo Marques

Chief AI Officer
Fundador da AGENIUSAGENIUS FounderFundador de AGENIUS
Cientista de Dados · Engenheiro de Energia e GeologiaData Scientist · Energy & Geology EngineerCientífico de Datos · Ingeniero de Energía y Geología
Certified Mendix Expert

Lidera a IA da S4 Digital Brasil. Certified Anthropic Developer, desenvolve soluções complexas de IA agêntica desde 2024. Fundou a AGENIUS, a empresa de IA, machine learning e ciência de dados que desenvolve o Mason.Leads AI at S4 Digital Brasil. Certified Anthropic Developer, building complex agentic AI solutions since 2024. Founded AGENIUS, the AI, machine learning and data science company that builds Mason.Lidera la IA de S4 Digital Brasil. Certified Anthropic Developer, desarrolla soluciones complejas de IA agéntica desde 2024. Fundó AGENIUS, la empresa de IA, machine learning y ciencia de datos que desarrolla Mason.

AGENIUS
Fabiano Netto

Fabiano Netto

Líder de Desenvolvimento de Negócios, América do Norte · Alberta, CanadáNorth America Business Development Leader · Alberta, CanadaLíder de Desarrollo de Negocios, América del Norte · Alberta, Canadá
Strategic TELCO Consulting & Solutions

Lidera o lado técnico de ciclos de venda complexos de soluções BSS/OSS: billing, charging, catálogo de produtos, CPQ, gestão de pedidos e de clientes. Atende a América do Norte a partir de Alberta, no Canadá.Leads the technical side of complex BSS/OSS sales cycles: billing, charging, product catalog, CPQ, order management and customer management. Covers North America from Alberta, Canada.Lidera el lado técnico de ciclos de venta complejos de soluciones BSS/OSS: billing, charging, catálogo de productos, CPQ, gestión de pedidos y de clientes. Atiende América del Norte desde Alberta, Canadá.

Pedro Costa

Pedro Costa

Board Advisor · ColômbiaBoard Advisor · ColombiaBoard Advisor · Colombia
Infraestrutura Pesada, Mineração, Energia e Oil & GasHeavy Infrastructure, Mining, Energy and Oil & GasInfraestructura Pesada, Minería, Energía y Oil & Gas

Mais de 20 anos em gestão e operações de infraestrutura pesada para empresas listadas: transportes, oil & gas e mineração, em 9 países das Américas, com a tecnologia como alavanca de produtividade.20+ years in management and operations in heavy infrastructure for listed companies: transportation, oil & gas and mining across 9 countries in the Americas, with technology as a productivity enabler.Más de 20 años en gestión y operaciones de infraestructura pesada para empresas cotizadas: transporte, oil & gas y minería, en 9 países de América, con la tecnología como habilitadora de productividad.

PresençaPresencePresencia
BrasilBrazilBrasilBrasília · São Paulo · CampinasAmérica LatinaLatin AmericaAmérica Latina
CanadáCanadaCanadáAlbertaAmérica do NorteNorth AmericaAmérica del Norte
Clientes e parceirosClients and partnersClientes y socios

Clientes e parceiros da S4 Digital no mundo.S4 Digital clients and partners worldwide.Clientes y socios de S4 Digital en el mundo.

Logotipos de clientes e parceiros da S4 Digital
PolíticasPoliciesPolíticas
InvestidoresInvestorsInversores

A oportunidade que vemos: o mercado de IA corporativa nas Américas e o nosso lugar nele.The opportunity we see: the enterprise AI market in the Americas and our place in it.La oportunidad que vemos: el mercado de IA corporativa en las Américas y nuestro lugar en él.

Os números do mercado, o papel da Siemens e a nossa posição, numa carta de Filipe Marques.Market figures, Siemens’ role and our position, in a letter from Filipe Marques.Las cifras del mercado, el papel de Siemens y nuestra posición, en una carta de Filipe Marques.

O mercado em númerosThe market in numbersEl mercado en cifras
A nossa leituraOur viewNuestra lectura

A IA corporativa está saindo da fase de piloto. A pergunta das empresas já não é se devem usar IA, e sim como fazê-la funcionar com os seus próprios dados, dentro dos seus processos, com alguém responsável por cada decisão. Esta carta resume como vemos esse momento, nas Américas e no Brasil em particular, e onde a S4 Digital Brasil se posiciona.Enterprise AI is leaving the pilot phase. The question companies ask is no longer whether to use AI, but how to make it work on their own data, inside their own processes, with someone accountable for every decision. This letter sets out how we read that moment, across the Americas and in Brazil in particular, and where S4 Digital Brasil stands.La IA corporativa está saliendo de la fase piloto. La pregunta de las empresas ya no es si deben usar IA, sino cómo hacerla funcionar con sus propios datos, dentro de sus procesos, con alguien responsable de cada decisión. Esta carta resume cómo vemos ese momento, en las Américas y en Brasil en particular, y dónde se sitúa S4 Digital Brasil.

O mercado. O Brasil é o maior mercado de tecnologia da América Latina e cresce acima do mundo. O investimento em TI chegou a US$ 67,8 bilhões em 2025, alta de 18,5% contra 14,1% no mundo, e o país já concentra 38,4% do investimento em TI da região1. Em 2026, o Brasil lidera também em IA, com US$ 4,2 bilhões, 41,7% do total latino-americano2. Os serviços de implementação de IA, o segmento em que atuamos, devem passar de US$ 3 bilhões em 2026, com crescimento de cerca de 30%3. A Brasscom projeta R$ 2 trilhões em investimentos em tecnologia no Brasil entre 2026 e 2029, dos quais R$ 736,6 bilhões em IA, crescendo cerca de 20% ao ano4.The market. Brazil is the largest technology market in Latin America, and it is growing faster than the world. IT investment reached US$67.8 billion in 2025, up 18.5% against 14.1% globally, and the country now accounts for 38.4% of IT investment in the region1. In 2026 Brazil also leads in AI, with US$4.2 billion, 41.7% of the Latin American total2. AI implementation services, the segment we serve, are expected to exceed US$3 billion in 2026, growing about 30%3. Brasscom projects R$2 trillion of technology investment in Brazil between 2026 and 2029, of which R$736.6 billion in AI, growing about 20% a year4.El mercado. Brasil es el mayor mercado de tecnología de América Latina y crece por encima del mundo. La inversión en TI llegó a US$ 67.800 millones en 2025, un alza del 18,5% frente al 14,1% mundial, y el país ya concentra el 38,4% de la inversión en TI de la región1. En 2026 Brasil lidera también en IA, con US$ 4.200 millones, el 41,7% del total latinoamericano2. Los servicios de implementación de IA, el segmento en el que actuamos, superarían los US$ 3.000 millones en 2026, con un crecimiento cercano al 30%3. Brasscom proyecta R$ 2 billones en inversiones en tecnología en Brasil entre 2026 y 2029, de los cuales R$ 736.600 millones en IA, con un crecimiento cercano al 20% anual4.

O desafio. Transformar esse investimento em resultado. A Gartner prevê que, até 2028, pelo menos 15% das decisões do dia a dia serão tomadas de forma autônoma por IA agêntica, e que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027, por custo, valor pouco claro ou falta de controle5. A distância entre esses dois números é onde o trabalho de implementação faz a diferença: contexto, integração, verificação e responsabilidade.The challenge. Turning that investment into results. Gartner expects that by 2028 at least 15% of day-to-day work decisions will be made autonomously by agentic AI, and that over 40% of agentic AI projects will be canceled by the end of 2027, due to cost, unclear value or weak controls5. The gap between those two numbers is where implementation work makes the difference: context, integration, verification and ownership.El desafío. Convertir esa inversión en resultados. Gartner prevé que, para 2028, al menos el 15% de las decisiones del día a día se tomarán de forma autónoma con IA agéntica, y que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán antes de fines de 2027, por costos, valor poco claro o falta de control5. La distancia entre esas dos cifras es donde el trabajo de implementación marca la diferencia: contexto, integración, verificación y responsabilidad.

A plataforma. Escolhemos construir sobre a Siemens Digital Industries Software, um gigante que desperta para a IA industrial e não industrial. A Siemens foi classificada pela BCG entre as 10 empresas mais inovadoras do mundo9, constrói com a NVIDIA um sistema operacional de IA industrial7 e, com a Salesforce, leva agentes de IA e gêmeos digitais para vendas e serviços8. A aquisição da Altair, por cerca de US$ 10 bilhões, concluída em 20256, somou grafos de conhecimento, ciência de dados e simulação ao Mendix, líder em low-code. O resultado é o Siemens Intelligence Center X (ICX): uma só stack, do dado à decisão. É nela que focamos.The platform. We chose to build on Siemens Digital Industries Software, an awakening giant in industrial and non-industrial AI. Siemens has been ranked by BCG among the world’s 10 most innovative companies9, is building an industrial AI operating system with NVIDIA7 and, with Salesforce, is bringing AI agents and digital twins into sales and service8. Its acquisition of Altair, for about US$10 billion, completed in 20256, added knowledge graphs, data science and simulation to Mendix, the low-code leader. The result is Siemens Intelligence Center X (ICX): one stack, from data to decision. It is the stack we focus on.La plataforma. Elegimos construir sobre Siemens Digital Industries Software, un gigante que despierta en la IA industrial y no industrial. Siemens fue clasificada por BCG entre las 10 empresas más innovadoras del mundo9, construye con NVIDIA un sistema operativo de IA industrial7 y, con Salesforce, lleva agentes de IA y gemelos digitales a ventas y servicios8. La adquisición de Altair, por cerca de US$ 10.000 millones, concluida en 20256, sumó grafos de conocimiento, ciencia de datos y simulación a Mendix, líder en low-code. El resultado es Siemens Intelligence Center X (ICX): un solo stack, del dato a la decisión. Es en él donde nos enfocamos.

A nossa posição. A S4 Digital Brasil é parceira Mendix Delivery Excellence e parceira Anthropic. Com o Mason, powered by AGENIUS, reunimos pessoas seniores e agentes de IA numa só equipe de entrega, com prova em cada passo. O ICX chegou ao mercado em 2026, e os parceiros que dominarem a stack completa desde cedo vão definir o padrão. A nossa ambição é ser a equipe de referência nas Américas, em português, inglês e espanhol.Our position. S4 Digital Brasil is a Mendix Delivery Excellence partner and an Anthropic partner. With Mason, powered by AGENIUS, we bring senior people and AI agents together in one delivery team, with proof at every step. ICX reached the market in 2026, and the partners who master the full stack early will set the standard. Our ambition is to be the reference team in the Americas, in Portuguese, English and Spanish.Nuestra posición. S4 Digital Brasil es socia Mendix Delivery Excellence y socia de Anthropic. Con Mason, powered by AGENIUS, reunimos personas sénior y agentes de IA en un solo equipo de entrega, con pruebas en cada paso. ICX llegó al mercado en 2026, y los socios que dominen el stack completo desde temprano definirán el estándar. Nuestra ambición es ser el equipo de referencia en las Américas, en portugués, inglés y español.

A empresa. A S4 Digital Brasil é independente e cresceu com recursos próprios. Operamos em plena conformidade: proteção de dados de acordo com a LGPD, segurança da informação alinhada à ISO/IEC 27001 e um código de conduta publicado. Os nossos clientes na região incluem líderes em proteína animal e alimentos, aquicultura, viagens corporativas, P&D em tecnologia e pagamentos de frete, com faturamento anual somado superior a R$ 180 bilhões.The company. S4 Digital Brasil is independent and has grown on its own resources. We operate in full compliance: data protection under the LGPD, information security aligned with ISO/IEC 27001 and a published code of conduct. Our clients in the region include leaders in protein and food, aquaculture, corporate travel, technology R&D and freight payments, with combined annual revenues of more than R$180 billion.La empresa. S4 Digital Brasil es independiente y creció con recursos propios. Operamos en pleno cumplimiento: protección de datos conforme a la LGPD, seguridad de la información alineada con ISO/IEC 27001 y un código de conducta publicado. Nuestros clientes en la región incluyen líderes en proteína animal y alimentos, acuicultura, viajes corporativos, I+D en tecnología y pagos de fletes, con una facturación anual combinada superior a R$ 180.000 millones.

O que esperamos. Crescer em linha com o mercado, e acima dele: a demanda existe, a plataforma existe, e o nosso modelo de entrega transforma investimento em IA em resultado mais cedo. Para os nossos clientes, ROI = tempo × resultado: o resultado certo, mais cedo. É por essa medida que queremos ser avaliados.What we expect. To grow in line with the market, and above it: the demand is there, the platform is there, and our delivery model turns AI investment into results sooner. For our clients, ROI = time × results: the right outcome, sooner. That is the measure we want to be judged by.Lo que esperamos. Crecer en línea con el mercado, y por encima de él: la demanda existe, la plataforma existe, y nuestro modelo de entrega convierte la inversión en IA en resultados antes. Para nuestros clientes, ROI = tiempo × resultado: el resultado correcto, antes. Es la medida por la que queremos ser evaluados.

Para quem acompanha este mercado de perto, a conversa está sempre aberta.For those who follow this market closely, the conversation is always open.Para quienes siguen de cerca este mercado, la conversación está siempre abierta.

Filipe Marques
Filipe MarquesPartner · CEO Americas · S4 Digital BrasilBrasília, novembro de 2026Brasília, November 2026Brasilia, noviembre de 2026
Escrever ao Filipe →Write to Filipe →Escribir a Filipe →
ROI = tempo × resultadoROI = time × resultsROI = tiempo × resultado

O resultado certo, mais cedo. É a medida do nosso trabalho.The right outcome, sooner. It is how our work is measured.El resultado correcto, antes. Es la medida de nuestro trabajo.

FontesSourcesFuentes
  1. IT Forum · ABES/IDC, Mercado Brasileiro de Software 2026 (abr 2026)IT Forum · ABES/IDC, Brazilian Software Market 2026 (Apr 2026)IT Forum · ABES/IDC, Mercado Brasileño de Software 2026 (abr 2026)
  2. IDC, via Eu Quero Investir (abr 2026)IDC, via Eu Quero Investir (Apr 2026)IDC, vía Eu Quero Investir (abr 2026)
  3. ABES, via Mobile Time (mar 2026)ABES, via Mobile Time (Mar 2026)ABES, vía Mobile Time (mar 2026)
  4. Brasscom, Relatório Setorial de TIC, via Teletime (mai 2026)Brasscom, ICT Sector Report, via Teletime (May 2026)Brasscom, Informe Sectorial de TIC, vía Teletime (may 2026)
  5. Gartner (jun 2025)Gartner (Jun 2025)Gartner (jun 2025)
  6. Siemens conclui a aquisição da Altair (mar 2025)Siemens completes the Altair acquisition (Mar 2025)Siemens concluye la adquisición de Altair (mar 2025)
  7. Siemens e NVIDIA, CES 2026 (jan 2026)Siemens and NVIDIA, CES 2026 (Jan 2026)Siemens y NVIDIA, CES 2026 (ene 2026)
  8. Siemens e Salesforce, Dreamforce (set 2026)Siemens and Salesforce, Dreamforce (Sep 2026)Siemens y Salesforce, Dreamforce (sep 2026)
  9. BCG, Most Innovative Companies 2023, via Visual CapitalistBCG, Most Innovative Companies 2023, via Visual CapitalistBCG, Most Innovative Companies 2023, vía Visual Capitalist

O faturamento somado dos clientes usa os últimos números anuais públicos de cada organização (2023 a 2025), convertidos a US$ 1 = R$ 5,5013 e C$ 1 = R$ 3,9008 (6 de novembro de 2026); alguns números referem-se à receita do grupo, ao volume de vendas ou ao valor exportado. Esta carta contém expectativas sobre o futuro, que dependem de condições de mercado, e tem caráter apenas informativo.Combined client revenues use each organization’s latest public annual figures (2023 to 2025), converted at US$1 = R$5.5013 and C$1 = R$3.9008 (November 6, 2026); some figures refer to group revenue, sales volume or export value. This letter contains forward-looking expectations that depend on market conditions and is for information only.La facturación combinada de los clientes usa las últimas cifras anuales públicas de cada organización (2023 a 2025), convertidas a US$ 1 = R$ 5,5013 y C$ 1 = R$ 3,9008 (6 de noviembre de 2026); algunas cifras corresponden a ingresos del grupo, volumen de ventas o valor exportado. Esta carta contiene expectativas sobre el futuro, que dependen de las condiciones del mercado, y tiene carácter solo informativo.

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Código de CondutaCode of ConductCódigo de Conducta

Os princípios que orientam a forma como a S4 Digital Brasil trabalha com clientes, parceiros e colegas.

Última atualização: 8 de novembro de 2026

A cultura da S4 Digital Brasil se baseia em integridade, respeito e responsabilidade. Nossos compromissos valem para todos os projetos e regiões em que atuamos:

  • Integridade e transparência – Agimos com honestidade, justiça e abertura em todas as nossas relações.
  • Respeito e inclusão – Promovemos a diversidade, a igualdade e um ambiente de trabalho livre de assédio.
  • Segurança e confidencialidade – Os dados dos clientes e a propriedade intelectual são protegidos em todos os momentos.
  • Sustentabilidade e responsabilidade – Buscamos gerar valor de longo prazo, com respeito às comunidades e ao meio ambiente.
  • Conformidade – Cumprimos a legislação aplicável, incluindo a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), e seguimos as boas práticas internacionais de segurança da informação.

Este Código se aplica aos nossos colaboradores, prestadores de serviços e parceiros, no Brasil e no exterior.

Fale conosco

Para dúvidas sobre este Código, para relatar uma preocupação ou para contatar o nosso encarregado pelo tratamento de dados pessoais (DPO), escreva para [email protected]. Se você identificar uma possível vulnerabilidade de segurança, use o mesmo endereço.

The principles that guide how S4 Digital Brasil works with clients, partners and colleagues.

Last updated: November 8, 2026

S4 Digital Brasil’s culture is founded on integrity, respect, and accountability. Our commitments extend across every project and region where we operate:

  • Integrity & Transparency – We act honestly, fairly, and openly in all our dealings.
  • Respect & Inclusion – We foster diversity, equality, and a harassment-free workplace.
  • Security & Confidentiality – Client data and intellectual property are safeguarded at all times.
  • Sustainability & Responsibility – We seek long-term value creation that respects communities and the environment.
  • Compliance – We comply with applicable laws, including Brazil’s General Data Protection Law (LGPD), and follow international best practices in information security.

This Code applies to our employees, contractors, and partners, in Brazil and abroad.

Contact Us

For questions about this Code, to raise a concern, or to reach our Data Protection Officer (DPO), please write to [email protected]. If you identify a potential security vulnerability, please use the same address.

Los principios que orientan la forma en que S4 Digital Brasil trabaja con clientes, socios y colegas.

Última actualización: 8 de noviembre de 2026

La cultura de S4 Digital Brasil se basa en la integridad, el respeto y la responsabilidad. Nuestros compromisos se aplican a todos los proyectos y regiones en los que operamos:

  • Integridad y transparencia – Actuamos con honestidad, equidad y apertura en todas nuestras relaciones.
  • Respeto e inclusión – Promovemos la diversidad, la igualdad y un entorno de trabajo libre de acoso.
  • Seguridad y confidencialidad – Los datos de los clientes y la propiedad intelectual se protegen en todo momento.
  • Sostenibilidad y responsabilidad – Buscamos generar valor a largo plazo, con respeto por las comunidades y el medio ambiente.
  • Cumplimiento – Cumplimos la legislación aplicable, incluida la Ley General de Protección de Datos Personales de Brasil (LGPD), y seguimos las buenas prácticas internacionales de seguridad de la información.

Este Código se aplica a nuestros colaboradores, contratistas y socios, en Brasil y en el exterior.

Contáctenos

Para consultas sobre este Código, para comunicar una inquietud o para contactar a nuestro encargado de protección de datos (DPO), escriba a [email protected]. Si identifica una posible vulnerabilidad de seguridad, utilice la misma dirección.

Dúvidas: Questions: Consultas: [email protected]

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Política de PrivacidadePrivacy PolicyPolítica de Privacidad

Como a S4 Digital Brasil coleta, usa e protege dados pessoais, em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).

Última atualização: 8 de novembro de 2026

A S4 Digital Brasil tem o compromisso de proteger a privacidade, a confidencialidade e a segurança dos dados pessoais que nos são confiados.

Esta Política de Privacidade explica como a S4 Digital Brasil coleta, usa, armazena, compartilha e protege dados pessoais quando você visita nossos sites, se comunica ou faz negócios conosco, participa de nossos eventos, se candidata a oportunidades conosco ou fornece informações por meio de formulários e plataformas digitais, incluindo os Formulários de Geração de Leads do LinkedIn.

Ela também explica os direitos que você tem como titular dos dados nos termos da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD, Lei nº 13.709/2018), cuja aplicação é fiscalizada pela Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD). Se você estiver fora do Brasil, outras leis também podem se aplicar, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da União Europeia (GDPR) ou a lei canadense PIPEDA.

1. Quem somos

A S4 Digital Brasil é a S4 Digital Desenvolvimento de Softwares Ltda., empresa brasileira de tecnologia inscrita no CNPJ sob o nº 50.621.407/0001-04, com atuação em Brasília, São Paulo e Campinas e desenvolvimento de negócios na América do Norte (Alberta, Canadá). Prestamos serviços de engenharia de software, transformação digital, inteligência artificial, dados, low-code e outros serviços profissionais e de tecnologia relacionados.

Para os fins da LGPD, a S4 Digital Brasil atua como controladora dos dados pessoais descritos nesta Política, ou seja, é quem toma as decisões sobre como e por que esses dados são tratados. Quando tratamos dados pessoais em nome de um cliente, no âmbito de um serviço que prestamos, atuamos como operadora e seguimos as instruções desse cliente.

Seus dados podem ser tratados pela S4 Digital Brasil e por prestadores de serviços que atuam em nosso nome, com as devidas salvaguardas contratuais.

A S4 Digital Brasil indicou um encarregado pelo tratamento de dados pessoais (DPO), a quem você pode encaminhar dúvidas sobre esta Política ou sobre o tratamento dos seus dados pessoais:

S4 Digital Brasil – Encarregado pelo tratamento de dados pessoais (DPO) · E-mail: [email protected]

2. Abrangência desta Política de Privacidade

Esta Política de Privacidade se aplica aos dados pessoais que a S4 Digital Brasil trata em relação a:

  • nossos sites e propriedades digitais;
  • consultas e solicitações de contato;
  • clientes potenciais e atuais;
  • fornecedores, parceiros e outras relações comerciais;
  • atividades de marketing e desenvolvimento de negócios;
  • eventos, webinars, conferências e reuniões;
  • interações em redes sociais e campanhas de publicidade;
  • Formulários de Geração de Leads do LinkedIn e serviços semelhantes de geração de leads de terceiros;
  • newsletters e outras comunicações;
  • recrutamento e oportunidades profissionais; e
  • outras interações em que esta Política de Privacidade seja mencionada.

Esta Política não se aplica a sites, aplicativos ou serviços de terceiros que tenham suas próprias políticas de privacidade.

3. Dados pessoais que podemos coletar

Os dados pessoais que coletamos dependem da natureza da sua interação com a S4 Digital Brasil. Eles podem incluir:

  • Dados de identificação e contato, como nome, e-mail corporativo, telefone, país, região e idioma de preferência.
  • Dados profissionais, como empregador, organização, cargo, departamento, função profissional, setor e outras informações associadas ao seu perfil profissional.
  • Informações que você nos fornece, incluindo mensagens, consultas, respostas a formulários, inscrições em eventos, pedidos de informação, solicitações de reunião, respostas a pesquisas e outras informações que você enviar voluntariamente.
  • Dados da relação comercial, como registros de reuniões, negociações comerciais, propostas, contratos, serviços solicitados ou prestados e comunicações entre você ou sua organização e a S4 Digital Brasil.
  • Dados de marketing e engajamento, como suas preferências de comunicação, participação em eventos e interações com as comunicações da S4 Digital Brasil, nos termos da legislação aplicável.
  • Dados de recrutamento, quando aplicável, incluindo currículos, histórico profissional, qualificações e outras informações fornecidas voluntariamente em relação a uma oportunidade de emprego ou de prestação de serviços.
  • Dados técnicos e do site, como endereço IP, informações do dispositivo e do navegador e informações coletadas por cookies e tecnologias semelhantes, conforme descrito na seção 8.
  • Informações obtidas de plataformas de terceiros, incluindo informações que você autoriza plataformas como o LinkedIn a fornecer à S4 Digital Brasil quando envia um formulário ou interage conosco por meio desses serviços.

Não solicitamos intencionalmente dados pessoais sensíveis (conforme definidos no art. 5º, II, da LGPD) por meio de nossos formulários gerais de marketing ou de geração de leads.

4. Formulários de Geração de Leads do LinkedIn

A S4 Digital Brasil usa os Formulários de Geração de Leads do LinkedIn e pode usar serviços semelhantes de outras plataformas digitais para que as pessoas possam solicitar informações, se inscrever em eventos, manifestar interesse em nossos serviços ou entrar em contato conosco.

Quando você envia um Formulário de Geração de Leads do LinkedIn, a S4 Digital Brasil pode receber as informações que você fornece ou autoriza o LinkedIn a fornecer, o que pode incluir:

  • nome e sobrenome;
  • e-mail corporativo;
  • telefone;
  • empresa ou organização;
  • cargo e função profissional;
  • setor;
  • porte da empresa;
  • país ou região; e
  • respostas às perguntas incluídas no formulário.

A S4 Digital Brasil trata as informações recebidas por meio dos Formulários de Geração de Leads do LinkedIn para cumprir a finalidade descrita no formulário ou anúncio específico. Dependendo do formulário, isso pode incluir:

  • responder à sua consulta ou solicitação;
  • fornecer o conteúdo ou as informações solicitadas;
  • inscrever você em um evento, webinar, reunião ou outra atividade;
  • entrar em contato com você sobre o assunto em que demonstrou interesse;
  • avaliar potenciais oportunidades de negócio;
  • comunicar-se com você sobre produtos, serviços e capacidades relevantes da S4 Digital Brasil, quando permitido pela legislação aplicável; e
  • manter registros adequados de nossas interações com você.

Quando o consentimento for legalmente exigido para determinado uso, a S4 Digital Brasil se baseará no consentimento obtido por meio do formulário correspondente ou de outro mecanismo adequado. Você pode revogar esse consentimento a qualquer momento.

A S4 Digital Brasil não vende dados pessoais obtidos por meio dos Formulários de Geração de Leads do LinkedIn.

  • As informações recebidas por meio de um Formulário de Geração de Leads do LinkedIn são tratadas pela S4 Digital Brasil de acordo com esta Política de Privacidade e com a finalidade informada no momento da coleta.
  • O LinkedIn trata dados pessoais de forma independente, de acordo com seus próprios termos e políticas de privacidade. A S4 Digital Brasil não controla as atividades de tratamento independentes do LinkedIn.

5. Como usamos os dados pessoais

A S4 Digital Brasil pode tratar dados pessoais para as seguintes finalidades:

  • Prestação de serviços e atendimento a solicitações. Responder a consultas, fornecer informações, agendar reuniões, enviar os materiais solicitados e fornecer nossos produtos e serviços.
  • Gestão de relacionamentos com clientes e parceiros. Estabelecer, administrar e desenvolver relacionamentos com clientes, clientes potenciais, fornecedores, parceiros e outras organizações.
  • Desenvolvimento de negócios. Identificar e avaliar potenciais oportunidades de negócio e se comunicar com contatos profissionais sobre assuntos razoavelmente relevantes para suas funções e interesses, nos termos da legislação aplicável.
  • Comunicações de marketing. Fornecer informações sobre os serviços, as capacidades, os conteúdos, os eventos e outras atividades relevantes da S4 Digital Brasil, quando tivermos base legal para isso.
  • Eventos. Gerenciar inscrições, comunicar-se com participantes e organizar eventos presenciais e virtuais.
  • Operação e melhoria do site. Operar, proteger, manter e melhorar nossos sites e serviços digitais.
  • Segurança e prevenção de fraudes. Proteger a S4 Digital Brasil, nossos sistemas, nossos clientes e outras pessoas contra ameaças à segurança, uso indevido, fraudes e atividades ilícitas.
  • Cumprimento legal e regulatório. Cumprir obrigações legais, fiscais, contábeis, regulatórias e contratuais e exercer regularmente direitos em processos judiciais, administrativos ou arbitrais.
  • Recrutamento. Avaliar candidatos e gerenciar processos seletivos quando as pessoas enviarem informações para essa finalidade.

6. Bases legais para o tratamento

A S4 Digital Brasil trata dados pessoais somente quando há uma base legal prevista no art. 7º da LGPD. Dependendo da finalidade, utilizamos:

  • Consentimento (art. 7º, I) – quando você nos dá consentimento livre, informado e inequívoco para uma finalidade determinada, por exemplo, para receber comunicações de marketing.
  • Cumprimento de obrigação legal ou regulatória (art. 7º, II) – quando o tratamento é exigido por lei, por exemplo, para registros fiscais e contábeis.
  • Execução de contrato ou de procedimentos preliminares (art. 7º, V) – quando o tratamento é necessário para executar um contrato com você ou para adotar, a seu pedido, medidas anteriores à sua celebração, como a elaboração de uma proposta.
  • Exercício regular de direitos (art. 7º, VI) – quando o tratamento é necessário para exercer direitos em processos judiciais, administrativos ou arbitrais.
  • Legítimo interesse (art. 7º, IX) – quando o tratamento é necessário para atender aos interesses legítimos da S4 Digital Brasil ou de terceiros, exceto quando prevalecerem seus direitos e liberdades fundamentais. Esses interesses incluem gerenciar relacionamentos B2B, responder a consultas profissionais, desenvolver nossos negócios, proteger nossos sistemas e melhorar nossos serviços.

Quando nos baseamos no legítimo interesse, tratamos apenas os dados estritamente necessários para a finalidade pretendida e adotamos medidas para garantir a transparência, conforme o art. 10 da LGPD.

7. Comunicações de marketing

  • A S4 Digital Brasil pode enviar comunicações profissionais ou de marketing quando permitido pela legislação aplicável.
  • Quando o consentimento for exigido, nós o obteremos antes de enviar a comunicação.
  • Você pode revogar seu consentimento ou deixar de receber comunicações de marketing a qualquer momento, usando o link de descadastramento incluído na comunicação ou escrevendo para [email protected].
  • A revogação do consentimento não afeta a licitude do tratamento realizado antes da revogação.
  • Deixar de receber comunicações de marketing não nos impede de enviar comunicações necessárias para uma relação contratual ou comercial existente.

8. Cookies e tecnologias semelhantes

  • Nosso site usa apenas o necessário para funcionar: armazenamento estritamente necessário, que guarda sua escolha de idioma e sua escolha sobre cookies no armazenamento local do navegador, e uma verificação de segurança Cloudflare Turnstile no formulário de candidatura da página de carreiras. As fontes são fornecidas pelo Google Fonts.
  • Conteúdos funcionais de terceiros, como o formulário de contato da Pipedrive, só são carregados com o seu consentimento e podem definir seus próprios cookies. Usamos estatísticas agregadas sem cookies (Cloudflare Web Analytics), com base no legítimo interesse, e, apenas com o seu consentimento, a análise de visitas de empresas (Pipedrive Web Visitors), que identifica a organização de origem da visita a partir do endereço IP. Não usamos cookies de publicidade.
  • Você pode alterar sua escolha a qualquer momento pelo link “Preferências de cookies” no rodapé do site e apagar os dados armazenados nas configurações do seu navegador. Para mais detalhes, consulte nossa Política de Cookies.

9. Compartilhamento de dados pessoais

A S4 Digital Brasil não vende dados pessoais.

Podemos compartilhar dados pessoais, quando razoavelmente necessário, com:

  • provedores de nuvem, hospedagem e tecnologia da informação;
  • provedores de sistemas de gestão de relacionamento com clientes (CRM) e de sistemas de gestão empresarial;
  • provedores de análise do site, como a Cloudflare (estatísticas sem cookies) e a Pipedrive (análise de visitas de empresas, com consentimento);
  • provedores de serviços de e-mail e comunicação;
  • plataformas de eventos e webinars;
  • assessores profissionais, incluindo advogados, auditores e contadores;
  • plataformas de publicidade e redes sociais, quando aplicável;
  • clientes, fornecedores ou parceiros, quando necessário para a respectiva relação comercial;
  • autoridades governamentais, regulatórias, judiciais ou policiais competentes, quando exigido por lei; e
  • outros prestadores de serviços que tratam informações em nosso nome, na qualidade de operadores.

Quando um terceiro trata dados pessoais em nome da S4 Digital Brasil, exigimos obrigações contratuais adequadas de confidencialidade, segurança e proteção de dados, em conformidade com a LGPD.

Não autorizamos os prestadores de serviços que atuam em nosso nome a usar dados pessoais para finalidades próprias não relacionadas.

10. Transferências internacionais

Alguns de nossos prestadores de serviços, como plataformas de nuvem e de comunicação, podem tratar dados pessoais fora do Brasil, e nossas atividades de desenvolvimento de negócios na América do Norte podem envolver tratamento no Canadá. Realizamos transferências internacionais apenas nas hipóteses permitidas pelo art. 33 da LGPD, como transferências para países ou organismos internacionais reconhecidos pela ANPD como tendo grau de proteção adequado, transferências amparadas por cláusulas-padrão contratuais aprovadas pela ANPD ou por outras garantias previstas em lei, ou mediante seu consentimento específico e em destaque, quando aplicável. Também aplicamos medidas técnicas e organizacionais adequadas para proteger os dados pessoais durante o tratamento e as transferências internacionais.

11. Retenção de dados

A S4 Digital Brasil mantém dados pessoais apenas pelo tempo razoavelmente necessário para a finalidade para a qual foram coletados e para atender a requisitos legais, regulatórios, contratuais, contábeis e de negócios legítimos.

Os prazos de retenção podem variar de acordo com:

  • a natureza da informação;
  • a finalidade para a qual foi coletada;
  • a duração do nosso relacionamento com você ou com sua organização;
  • os prazos prescricionais aplicáveis;
  • obrigações legais e regulatórias;
  • requisitos de segurança; e
  • a necessidade das informações para o exercício regular de direitos em processos judiciais, administrativos ou arbitrais.

Quando os dados pessoais deixarem de ser necessários, eles serão eliminados ou anonimizados, exceto nos casos em que a conservação é autorizada pelo art. 16 da LGPD, por exemplo, para cumprir uma obrigação legal ou regulatória. Plataformas como o LinkedIn aplicam seus próprios prazos de retenção aos dados mantidos em seus serviços, que são independentes da retenção, pela S4 Digital Brasil, dos dados que ela recebe.

12. Segurança dos dados

A S4 Digital Brasil adota medidas técnicas e administrativas adequadas para proteger os dados pessoais contra acessos não autorizados e contra situações acidentais ou ilícitas de destruição, perda, alteração, comunicação ou qualquer forma de tratamento inadequado ou ilícito, conforme o art. 46 da LGPD. Essas medidas podem incluir, conforme o caso, controles de acesso, mecanismos de autenticação, criptografia, monitoramento, infraestrutura segura, minimização de dados, obrigações de confidencialidade dos colaboradores, políticas de segurança da informação e controles aplicáveis a prestadores de serviços terceiros. Nenhum sistema de informação ou meio de transmissão eletrônica pode ser considerado totalmente seguro. Por isso, a S4 Digital Brasil avalia e aprimora continuamente seus controles de segurança de acordo com a natureza das informações tratadas e os riscos associados.

13. Seus direitos como titular

Nos termos do art. 18 da LGPD, você tem o direito de obter da S4 Digital Brasil, a qualquer momento e mediante requisição:

  • a confirmação da existência de tratamento dos seus dados pessoais;
  • o acesso aos seus dados pessoais;
  • a correção de dados incompletos, inexatos ou desatualizados;
  • a anonimização, o bloqueio ou a eliminação de dados desnecessários, excessivos ou tratados em desconformidade com a LGPD;
  • a portabilidade dos seus dados a outro fornecedor de serviço ou produto, observados a regulamentação da ANPD e os segredos comercial e industrial;
  • a eliminação dos dados pessoais tratados com o seu consentimento, exceto nas hipóteses do art. 16 da LGPD;
  • informações sobre as entidades públicas e privadas com as quais compartilhamos seus dados;
  • informações sobre a possibilidade de não fornecer consentimento e sobre as consequências da negativa;
  • a revogação do consentimento, a qualquer momento; e
  • a oposição a tratamento realizado com base em outra hipótese legal, em caso de descumprimento da LGPD.

Você também pode solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses (art. 20 da LGPD) e pode deixar de receber marketing direto a qualquer momento. Esses direitos estão sujeitos às condições e exceções previstas em lei. Se você estiver fora do Brasil, a legislação local pode lhe garantir direitos adicionais ou diferentes.

14. Como exercer seus direitos

Para exercer qualquer um desses direitos ou fazer uma consulta sobre seus dados pessoais, entre em contato com nosso encarregado (DPO) pelo e-mail [email protected].

Informe dados suficientes para que possamos identificar as informações em questão e entender sua solicitação. Podemos precisar confirmar sua identidade antes de atender a determinadas solicitações, para evitar a divulgação ou a eliminação não autorizada de dados pessoais. Responderemos nos prazos previstos na LGPD e na regulamentação da ANPD. O exercício dos seus direitos é gratuito.

15. Reclamações à ANPD

Recomendamos que você entre em contato primeiro com a S4 Digital Brasil caso tenha alguma preocupação sobre o tratamento dos seus dados pessoais, para que possamos resolvê-la. Você também tem o direito de peticionar à Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) em relação aos seus dados (art. 18, § 1º, da LGPD). A ANPD orienta que o titular apresente primeiro sua solicitação ao controlador e guarde o comprovante dessa tentativa. Se você estiver fora do Brasil, também poderá apresentar reclamação à autoridade de proteção de dados do lugar onde vive.

16. Privacidade de crianças e adolescentes

Os sites, serviços e atividades de desenvolvimento de negócios da S4 Digital Brasil são direcionados principalmente a empresas e profissionais e não se destinam a crianças e adolescentes. Não usamos intencionalmente nossos formulários gerais de marketing nem os Formulários de Geração de Leads do LinkedIn para coletar dados pessoais de crianças ou adolescentes. Se tomarmos conhecimento de que dados pessoais de uma criança ou adolescente foram coletados em desacordo com o art. 14 da LGPD, adotaremos as medidas adequadas para eliminá-los ou tratá-los de forma lícita.

17. Decisões automatizadas

A S4 Digital Brasil normalmente não usa dados pessoais coletados por meio de consultas gerais no site ou dos Formulários de Geração de Leads do LinkedIn para tomar decisões baseadas unicamente em tratamento automatizado que afetem seus interesses. Caso esse tipo de tratamento venha a ser adotado, forneceremos as informações e garantias exigidas pelo art. 20 da LGPD, incluindo o direito de solicitar a revisão da decisão.

18. Sites e plataformas de terceiros

Nossos sites e comunicações podem conter links para sites ou serviços operados por terceiros, incluindo redes sociais. Esses terceiros tratam dados pessoais de acordo com suas próprias práticas de privacidade, pelas quais a S4 Digital Brasil não é responsável. Quando você interage com a S4 Digital Brasil pelo LinkedIn ou por outra rede social, tanto os termos de privacidade da plataforma quanto esta Política de Privacidade podem ser relevantes para o tratamento realizado por cada organização.

19. Alterações nesta Política de Privacidade

A S4 Digital Brasil pode atualizar esta Política de Privacidade periodicamente para refletir mudanças em nossas atividades, tecnologias, requisitos legais ou práticas de privacidade. A versão mais recente será publicada nesta página, e a data de “Última atualização” no início da Política será revisada. Quando uma alteração afetar de forma relevante a maneira como tratamos dados pessoais e a lei exigir aviso ou consentimento adicional, tomaremos as medidas adequadas para informar você ou obter esse consentimento.

Fale conosco

Para qualquer dúvida sobre esta Política ou sobre seus dados pessoais, entre em contato com nosso encarregado (DPO) pelo e-mail [email protected]. Se você identificar uma possível vulnerabilidade de segurança, use o mesmo endereço.

How S4 Digital Brasil collects, uses and protects personal data, in accordance with Brazil’s General Data Protection Law (LGPD).

Last updated: November 8, 2026

S4 Digital Brasil is committed to protecting the privacy, confidentiality and security of the personal data entrusted to us.

This Privacy Policy explains how S4 Digital Brasil collects, uses, stores, shares and protects personal data when you visit our websites, communicate or do business with us, attend our events, apply for opportunities with us, or provide information through forms and digital platforms, including LinkedIn Lead Gen Forms.

It also explains the rights you have as a data subject (titular) under Brazil’s General Data Protection Law (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD, Law No. 13,709/2018), which is enforced by the National Data Protection Authority (ANPD). If you are located outside Brazil, other laws may also apply, such as the European Union General Data Protection Regulation (GDPR) or Canada’s Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA).

1. Who We Are

S4 Digital Brasil is S4 Digital Desenvolvimento de Softwares Ltda., a Brazilian technology company registered under CNPJ 50.621.407/0001-04, with operations in Brasília, São Paulo and Campinas and business development in North America (Alberta, Canada). We provide software engineering, digital transformation, artificial intelligence, data, low-code and related technology and professional services.

For the purposes of the LGPD, S4 Digital Brasil acts as the controller (controlador) of the personal data described in this Policy, meaning it decides how and why that data is processed. When we process personal data on behalf of a customer as part of a service we deliver, we act as a processor (operador) and follow that customer’s instructions.

Your data may be processed by S4 Digital Brasil and by service providers acting on our behalf, under appropriate contractual safeguards.

S4 Digital Brasil has appointed a person in charge of processing personal data (encarregado, or Data Protection Officer – DPO), who can be contacted about this Policy or the processing of your personal data:

S4 Digital Brasil – Data Protection Officer (encarregado) · Email: [email protected]

2. Scope of This Privacy Policy

This Privacy Policy applies to personal data that S4 Digital Brasil processes in connection with:

  • our websites and digital properties;
  • inquiries and contact requests;
  • prospective and existing customers;
  • suppliers, partners and other business relationships;
  • marketing and business development activities;
  • events, webinars, conferences and meetings;
  • social media interactions and advertising campaigns;
  • LinkedIn Lead Gen Forms and similar third-party lead generation services;
  • newsletters and other communications;
  • recruitment and professional opportunities; and
  • other interactions where this Privacy Policy is referenced.

This Policy does not govern third-party websites, applications or services that have their own privacy policies.

3. Personal Data We May Collect

The personal data we collect depends on the nature of your interaction with S4 Digital Brasil. It may include:

  • Identification and contact information, such as your name, business email address, phone number, country, region and preferred language.
  • Professional information, such as your employer, organization, job title, department, professional role, industry and other information associated with your professional profile.
  • Information you provide to us, including messages, inquiries, form responses, event registrations, requests for information, meeting requests, survey responses and other information you voluntarily submit.
  • Business relationship information, such as records of meetings, commercial discussions, proposals, contracts, services requested or provided, and communications between you or your organization and S4 Digital Brasil.
  • Marketing and engagement information, such as your communication preferences, event participation and interactions with S4 Digital Brasil communications, subject to applicable law.
  • Recruitment information, where applicable, including résumés, professional history, qualifications and other information voluntarily provided in connection with an employment or contractor opportunity.
  • Technical and website information, such as IP address, device and browser information, and information collected through cookies and similar technologies, as described in section 8.
  • Information obtained from third-party platforms, including information that you authorize platforms such as LinkedIn to provide to S4 Digital Brasil when you submit a form or otherwise interact with us through those services.

We do not intentionally request sensitive personal data (as defined in Art. 5, II of the LGPD) through our general marketing or lead generation forms.

4. LinkedIn Lead Gen Forms

S4 Digital Brasil uses LinkedIn Lead Gen Forms and may use similar services offered by other digital platforms so that individuals can request information, register for events, express interest in our services or otherwise contact us.

When you submit a LinkedIn Lead Gen Form, S4 Digital Brasil may receive information that you provide or authorize LinkedIn to provide, which may include:

  • first and last name;
  • business email address;
  • phone number;
  • company or organization;
  • job title and professional function;
  • industry;
  • company size;
  • country or region; and
  • answers to questions included in the relevant form.

S4 Digital Brasil processes information received through LinkedIn Lead Gen Forms to fulfill the purpose described in the particular form or ad. Depending on the form, this may include:

  • responding to your inquiry or request;
  • providing requested content or information;
  • registering you for an event, webinar, meeting or other activity;
  • contacting you about the subject in which you expressed interest;
  • evaluating potential business opportunities;
  • communicating with you about relevant S4 Digital Brasil products, services and capabilities where permitted by applicable law; and
  • maintaining appropriate records of our interactions with you.

Where consent is legally required for a particular use, S4 Digital Brasil will rely on the consent obtained through the relevant form or another appropriate mechanism. You may withdraw that consent at any time.

S4 Digital Brasil does not sell personal data obtained through LinkedIn Lead Gen Forms.

  • Information received through a LinkedIn Lead Gen Form is processed by S4 Digital Brasil in accordance with this Privacy Policy and the purpose disclosed when the information was collected.
  • LinkedIn processes personal data independently under its own terms and privacy policies. S4 Digital Brasil does not control LinkedIn’s independent processing activities.

5. How We Use Personal Data

S4 Digital Brasil may process personal data for the following purposes:

  • Providing services and responding to requests. To respond to inquiries, provide information, arrange meetings, deliver requested materials and provide our products and services.
  • Managing customer and business relationships. To establish, manage and develop relationships with customers, prospective customers, suppliers, partners and other organizations.
  • Business development. To identify and evaluate potential business opportunities and communicate with professional contacts about matters reasonably relevant to their roles and interests, subject to applicable law.
  • Marketing communications. To provide information about S4 Digital Brasil services, capabilities, insights, events and other relevant activities where we have a legal basis to do so.
  • Events. To manage registrations, communicate with participants and organize in-person and virtual events.
  • Website operation and improvement. To operate, secure, maintain and improve our websites and digital services.
  • Security and fraud prevention. To protect S4 Digital Brasil, our systems, our customers and other individuals against security threats, misuse, fraud and unlawful activity.
  • Legal and regulatory compliance. To meet legal, tax, accounting, regulatory and contractual obligations and to exercise our rights in judicial, administrative or arbitration proceedings.
  • Recruitment. To assess candidates and manage recruitment processes where individuals submit information for this purpose.

6. Legal Bases for Processing

S4 Digital Brasil processes personal data only when it has a legal basis under Art. 7 of the LGPD. Depending on the purpose, we rely on:

  • Consent (Art. 7, I) – where you have given us free, informed and unambiguous consent for a specific purpose, for example to receive marketing communications.
  • Compliance with a legal or regulatory obligation (Art. 7, II) – where processing is required by law, for example for tax and accounting records.
  • Performance of a contract or preliminary procedures (Art. 7, V) – where processing is necessary to perform a contract with you or to take steps at your request before entering into one, such as preparing a proposal.
  • Regular exercise of rights (Art. 7, VI) – where processing is necessary to exercise rights in judicial, administrative or arbitration proceedings.
  • Legitimate interests (Art. 7, IX) – where processing is necessary for the legitimate interests of S4 Digital Brasil or a third party, except where your fundamental rights and freedoms prevail. These interests include managing B2B relationships, responding to professional inquiries, developing our business, protecting our systems and improving our services.

When we rely on legitimate interests, we process only the data strictly necessary for the intended purpose and take steps to ensure transparency, as required by Art. 10 of the LGPD.

7. Marketing Communications

  • S4 Digital Brasil may send professional or marketing communications where permitted by applicable law.
  • Where consent is required, we will obtain it before sending the relevant communication.
  • You may withdraw your consent or opt out of marketing communications at any time by using the unsubscribe link in the communication or by writing to [email protected].
  • Withdrawing consent does not affect the lawfulness of processing carried out before consent was withdrawn.
  • Opting out of marketing communications does not prevent us from sending communications that are necessary for an existing contractual or business relationship.

8. Cookies and Similar Technologies

  • Our website uses only what it needs to work: strictly necessary storage that keeps your language choice and your cookie consent choice in your browser’s local storage, and a Cloudflare Turnstile security check on the careers application form. Fonts are served by Google Fonts.
  • Functional third-party content, such as the Pipedrive contact form, is loaded only with your consent and may set its own cookies. We use aggregated statistics without cookies (Cloudflare Web Analytics) on the basis of legitimate interest and, only with your consent, company visit analytics (Pipedrive Web Visitors), which uses the IP address to identify the organization a visit comes from. We do not use advertising cookies.
  • You can change your choice at any time through the “Cookie preferences” link in the website footer, and clear stored data in your browser settings. For details, see our Cookie Policy.

9. Sharing of Personal Data

S4 Digital Brasil does not sell personal data.

We may share personal data, where reasonably necessary, with:

  • cloud, hosting and information technology providers;
  • customer relationship management (CRM) and business systems providers;
  • website analytics providers, such as Cloudflare (statistics without cookies) and Pipedrive (company visit analytics, with consent);
  • email and communication service providers;
  • event and webinar platforms;
  • professional advisers, including lawyers, auditors and accountants;
  • advertising and social media platforms, where applicable;
  • customers, suppliers or partners where necessary for the relevant business relationship;
  • competent government, regulatory, judicial or law enforcement authorities where required by law; and
  • other service providers processing information on our behalf as processors (operadores).

Where a third party processes personal data on S4 Digital Brasil’s behalf, we require appropriate contractual confidentiality, security and data protection obligations, in line with the LGPD.

We do not authorize service providers acting on our behalf to use personal data for unrelated purposes of their own.

10. International Transfers

Some of our service providers, such as cloud and communication platforms, may process personal data outside Brazil, and our business development activities in North America may involve processing in Canada. We carry out international transfers only in the cases permitted by Art. 33 of the LGPD, such as transfers to countries or international organizations that the ANPD recognizes as providing an adequate level of protection, transfers backed by standard contractual clauses approved by the ANPD or other safeguards provided for by law, or with your specific and prominent consent where applicable. We also apply appropriate technical and organizational measures to protect personal data during international processing and transfers.

11. Data Retention

S4 Digital Brasil keeps personal data only for as long as reasonably necessary for the purpose for which it was collected and to meet applicable legal, regulatory, contractual, accounting and legitimate business requirements.

Retention periods may vary according to:

  • the nature of the information;
  • the purpose for which it was collected;
  • the length of our relationship with you or your organization;
  • applicable statutes of limitations;
  • legal and regulatory obligations;
  • security requirements; and
  • whether the information is needed to exercise rights in judicial, administrative or arbitration proceedings.

When personal data is no longer needed, it will be deleted or anonymized, except where retention is permitted by Art. 16 of the LGPD, for example to comply with a legal or regulatory obligation. Platforms such as LinkedIn apply their own retention periods to data held on their services; these are separate from S4 Digital Brasil’s retention of the data it receives.

12. Data Security

S4 Digital Brasil applies appropriate technical and administrative measures to protect personal data against unauthorized access and against accidental or unlawful destruction, loss, alteration, disclosure or any other improper or unlawful processing, as required by Art. 46 of the LGPD. These measures may include, as appropriate, access controls, authentication mechanisms, encryption, monitoring, secure infrastructure, data minimization, employee confidentiality obligations, information security policies and controls that apply to third-party service providers. No information system or method of electronic transmission can be guaranteed to be completely secure. S4 Digital Brasil therefore continually assesses and improves its security controls according to the nature of the information processed and the associated risks.

13. Your Rights as a Data Subject

Under Art. 18 of the LGPD, you have the right to obtain from S4 Digital Brasil, at any time and upon request:

  • confirmation that we process your personal data;
  • access to your personal data;
  • correction of incomplete, inaccurate or outdated data;
  • anonymization, blocking or deletion of unnecessary or excessive data, or data processed in breach of the LGPD;
  • portability of your data to another service or product provider, subject to ANPD regulations and to commercial and industrial secrecy;
  • deletion of personal data processed with your consent, except in the cases set out in Art. 16 of the LGPD;
  • information about the public and private entities with which we share your data;
  • information about the possibility of not giving consent and the consequences of refusing;
  • revocation of your consent at any time; and
  • objection to processing carried out on another legal basis, where it does not comply with the LGPD.

You may also request a review of decisions made solely on the basis of automated processing of personal data that affect your interests (Art. 20 of the LGPD), and you may opt out of direct marketing at any time. These rights are subject to the conditions and exceptions set out in the law. If you are outside Brazil, your local law may give you additional or different rights.

14. Exercising Your Rights

To exercise any of these rights or make an inquiry about your personal data, contact our Data Protection Officer (encarregado) at [email protected].

Please provide enough information for us to identify the relevant data and understand your request. We may need to verify your identity before fulfilling certain requests, to protect personal data against unauthorized disclosure or deletion. We will respond within the time limits set by the LGPD and ANPD regulations. Exercising your rights is free of charge.

15. Complaints to the ANPD

We encourage you to contact S4 Digital Brasil first if you have a concern about how we process your personal data, so that we have an opportunity to address it. You also have the right to petition Brazil’s National Data Protection Authority (Autoridade Nacional de Proteção de Dados – ANPD) regarding your data (Art. 18, §1 of the LGPD). The ANPD advises data subjects to submit their request to the controller first and to keep evidence of that attempt. If you are outside Brazil, you may also be able to file a complaint with the data protection authority where you live.

16. Children’s and Teenagers’ Privacy

S4 Digital Brasil’s websites, services and business development activities are aimed primarily at businesses and professionals and are not intended for children or teenagers. We do not knowingly use our general marketing forms or LinkedIn Lead Gen Forms to collect personal data from children or teenagers. If we become aware that personal data relating to a child or teenager has been collected in a manner inconsistent with Art. 14 of the LGPD, we will take appropriate steps to delete it or otherwise process it lawfully.

17. Automated Decision-Making

S4 Digital Brasil does not ordinarily use personal data collected through general website inquiries or LinkedIn Lead Gen Forms to make decisions based solely on automated processing that affect your interests. Should such processing be introduced, we will provide the information and safeguards required by Art. 20 of the LGPD, including the right to request a review of the decision.

18. Third-Party Websites and Platforms

Our websites and communications may contain links to websites or services operated by third parties, including social media platforms. Those third parties process personal data according to their own privacy practices, for which S4 Digital Brasil is not responsible. When you interact with S4 Digital Brasil through LinkedIn or another social media platform, both the platform’s privacy terms and this Privacy Policy may be relevant to the processing performed by each organization.

19. Changes to This Privacy Policy

S4 Digital Brasil may update this Privacy Policy from time to time to reflect changes in our activities, technology, legal requirements or privacy practices. The latest version will be published on this page and the “Last updated” date at the top of the Policy will be revised accordingly. Where a change materially affects the way we process personal data and the law requires additional notice or consent, we will take appropriate steps to provide that notice or obtain that consent.

Contact Us

For any questions about this Policy or your personal data, contact our Data Protection Officer (encarregado) at [email protected]. If you identify a potential security vulnerability, please use the same address.

Cómo S4 Digital Brasil recopila, utiliza y protege datos personales, de conformidad con la Ley General de Protección de Datos Personales de Brasil (LGPD).

Última actualización: 8 de noviembre de 2026

S4 Digital Brasil se compromete a proteger la privacidad, la confidencialidad y la seguridad de los datos personales que se nos confían.

Esta Política de Privacidad explica cómo S4 Digital Brasil recopila, utiliza, almacena, comparte y protege datos personales cuando usted visita nuestros sitios web, se comunica o hace negocios con nosotros, asiste a nuestros eventos, se postula a oportunidades con nosotros o proporciona información mediante formularios y plataformas digitales, incluidos los Formularios de Generación de Leads de LinkedIn.

También explica los derechos que usted tiene como titular de los datos conforme a la Ley General de Protección de Datos Personales de Brasil (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD, Ley n.º 13.709/2018), cuyo cumplimiento supervisa la Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD). Si usted se encuentra fuera de Brasil, también pueden aplicarse otras leyes, como el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (RGPD) o la ley canadiense PIPEDA.

1. Quiénes somos

S4 Digital Brasil es S4 Digital Desenvolvimento de Softwares Ltda., empresa brasileña de tecnología inscrita en el CNPJ con el n.º 50.621.407/0001-04, con operaciones en Brasilia, São Paulo y Campinas y desarrollo de negocios en América del Norte (Alberta, Canadá). Prestamos servicios de ingeniería de software, transformación digital, inteligencia artificial, datos, low-code y otros servicios profesionales y tecnológicos relacionados.

A efectos de la LGPD, S4 Digital Brasil actúa como controlador de los datos personales descritos en esta Política, es decir, es quien decide cómo y por qué se tratan esos datos. Cuando tratamos datos personales en nombre de un cliente, en el marco de un servicio que prestamos, actuamos como operador y seguimos las instrucciones de ese cliente.

Sus datos pueden ser tratados por S4 Digital Brasil y por proveedores de servicios que actúan en nuestro nombre, con las salvaguardas contractuales adecuadas.

S4 Digital Brasil ha designado a una persona encargada del tratamiento de datos personales (encarregado según la LGPD, o Delegado de Protección de Datos – DPO), a quien usted puede dirigir sus consultas sobre esta Política o sobre el tratamiento de sus datos personales:

S4 Digital Brasil – Delegado de Protección de Datos (DPO) · Correo electrónico: [email protected]

2. Alcance de esta Política de Privacidad

Esta Política de Privacidad se aplica a los datos personales que S4 Digital Brasil trata en relación con:

  • nuestros sitios web y propiedades digitales;
  • consultas y solicitudes de contacto;
  • clientes potenciales y actuales;
  • proveedores, socios y otras relaciones comerciales;
  • actividades de marketing y desarrollo de negocios;
  • eventos, webinars, conferencias y reuniones;
  • interacciones en redes sociales y campañas publicitarias;
  • Formularios de Generación de Leads de LinkedIn y servicios similares de generación de leads de terceros;
  • boletines y otras comunicaciones;
  • reclutamiento y oportunidades profesionales; y
  • otras interacciones en las que se haga referencia a esta Política de Privacidad.

Esta Política no rige los sitios web, aplicaciones o servicios de terceros que tengan sus propias políticas de privacidad.

3. Datos personales que podemos recopilar

Los datos personales que recopilamos dependen de la naturaleza de su interacción con S4 Digital Brasil. Pueden incluir:

  • Datos de identificación y contacto, como su nombre, correo electrónico corporativo, teléfono, país, región e idioma de preferencia.
  • Datos profesionales, como su empleador, organización, cargo, departamento, función profesional, sector y otra información asociada a su perfil profesional.
  • Información que usted nos proporciona, incluidos mensajes, consultas, respuestas a formularios, inscripciones a eventos, solicitudes de información, solicitudes de reunión, respuestas a encuestas y otra información que envíe voluntariamente.
  • Datos de la relación comercial, como registros de reuniones, conversaciones comerciales, propuestas, contratos, servicios solicitados o prestados y comunicaciones entre usted o su organización y S4 Digital Brasil.
  • Datos de marketing y participación, como sus preferencias de comunicación, participación en eventos e interacciones con las comunicaciones de S4 Digital Brasil, conforme a la legislación aplicable.
  • Datos de reclutamiento, cuando corresponda, incluidos currículums, historial profesional, calificaciones y otra información proporcionada voluntariamente en relación con una oportunidad de empleo o de prestación de servicios.
  • Datos técnicos y del sitio web, como la dirección IP, información del dispositivo y del navegador, e información recopilada mediante cookies y tecnologías similares, según se describe en la sección 8.
  • Información obtenida de plataformas de terceros, incluida la información que usted autoriza a plataformas como LinkedIn a proporcionar a S4 Digital Brasil cuando envía un formulario o interactúa con nosotros a través de esos servicios.

No solicitamos intencionalmente datos personales sensibles (según se definen en el art. 5, II, de la LGPD) mediante nuestros formularios generales de marketing o de generación de leads.

4. Formularios de Generación de Leads de LinkedIn

S4 Digital Brasil utiliza los Formularios de Generación de Leads de LinkedIn y puede utilizar servicios similares de otras plataformas digitales para que las personas puedan solicitar información, inscribirse en eventos, manifestar interés en nuestros servicios o ponerse en contacto con nosotros.

Cuando usted envía un Formulario de Generación de Leads de LinkedIn, S4 Digital Brasil puede recibir la información que usted proporciona o autoriza a LinkedIn a proporcionar, que puede incluir:

  • nombre y apellido;
  • correo electrónico corporativo;
  • teléfono;
  • empresa u organización;
  • cargo y función profesional;
  • sector;
  • tamaño de la empresa;
  • país o región; y
  • respuestas a las preguntas incluidas en el formulario correspondiente.

S4 Digital Brasil trata la información recibida mediante los Formularios de Generación de Leads de LinkedIn para cumplir la finalidad descrita en el formulario o anuncio específico. Según el formulario, esto puede incluir:

  • responder a su consulta o solicitud;
  • proporcionar el contenido o la información solicitados;
  • inscribirlo en un evento, webinar, reunión u otra actividad;
  • contactarlo en relación con el tema en el que manifestó interés;
  • evaluar posibles oportunidades de negocio;
  • comunicarse con usted sobre productos, servicios y capacidades relevantes de S4 Digital Brasil, cuando lo permita la legislación aplicable; y
  • mantener registros adecuados de nuestras interacciones con usted.

Cuando el consentimiento sea legalmente necesario para un uso determinado, S4 Digital Brasil se basará en el consentimiento obtenido mediante el formulario correspondiente u otro mecanismo adecuado. Usted puede revocar ese consentimiento en cualquier momento.

S4 Digital Brasil no vende datos personales obtenidos mediante los Formularios de Generación de Leads de LinkedIn.

  • La información recibida mediante un Formulario de Generación de Leads de LinkedIn es tratada por S4 Digital Brasil de acuerdo con esta Política de Privacidad y con la finalidad informada en el momento de la recopilación.
  • LinkedIn trata datos personales de forma independiente, conforme a sus propios términos y políticas de privacidad. S4 Digital Brasil no controla las actividades de tratamiento independientes de LinkedIn.

5. Cómo utilizamos los datos personales

S4 Digital Brasil puede tratar datos personales para las siguientes finalidades:

  • Prestación de servicios y atención de solicitudes. Responder a consultas, proporcionar información, organizar reuniones, entregar los materiales solicitados y proporcionar nuestros productos y servicios.
  • Gestión de relaciones con clientes y socios. Establecer, administrar y desarrollar relaciones con clientes, clientes potenciales, proveedores, socios y otras organizaciones.
  • Desarrollo de negocios. Identificar y evaluar posibles oportunidades de negocio y comunicarse con contactos profesionales sobre asuntos razonablemente relevantes para sus funciones e intereses, conforme a la legislación aplicable.
  • Comunicaciones de marketing. Proporcionar información sobre los servicios, capacidades, contenidos, eventos y otras actividades relevantes de S4 Digital Brasil, cuando tengamos una base legal para hacerlo.
  • Eventos. Gestionar inscripciones, comunicarse con los participantes y organizar eventos presenciales y virtuales.
  • Operación y mejora del sitio web. Operar, proteger, mantener y mejorar nuestros sitios web y servicios digitales.
  • Seguridad y prevención de fraudes. Proteger a S4 Digital Brasil, nuestros sistemas, nuestros clientes y otras personas frente a amenazas de seguridad, uso indebido, fraude y actividades ilícitas.
  • Cumplimiento legal y regulatorio. Cumplir obligaciones legales, fiscales, contables, regulatorias y contractuales, y ejercer nuestros derechos en procesos judiciales, administrativos o arbitrales.
  • Reclutamiento. Evaluar candidatos y gestionar procesos de selección cuando las personas envíen información con esta finalidad.

6. Bases legales para el tratamiento

S4 Digital Brasil trata datos personales solo cuando existe una base legal prevista en el art. 7 de la LGPD. Según la finalidad, nos basamos en:

  • Consentimiento (art. 7, I) – cuando usted nos otorga un consentimiento libre, informado e inequívoco para una finalidad determinada, por ejemplo, para recibir comunicaciones de marketing.
  • Cumplimiento de una obligación legal o regulatoria (art. 7, II) – cuando la ley exige el tratamiento, por ejemplo, para registros fiscales y contables.
  • Ejecución de un contrato o de procedimientos preliminares (art. 7, V) – cuando el tratamiento es necesario para ejecutar un contrato con usted o para adoptar, a su solicitud, medidas previas a su celebración, como la preparación de una propuesta.
  • Ejercicio regular de derechos (art. 7, VI) – cuando el tratamiento es necesario para ejercer derechos en procesos judiciales, administrativos o arbitrales.
  • Interés legítimo (art. 7, IX) – cuando el tratamiento es necesario para atender los intereses legítimos de S4 Digital Brasil o de terceros, salvo que prevalezcan sus derechos y libertades fundamentales. Estos intereses incluyen gestionar relaciones B2B, responder a consultas profesionales, desarrollar nuestro negocio, proteger nuestros sistemas y mejorar nuestros servicios.

Cuando nos basamos en el interés legítimo, tratamos únicamente los datos estrictamente necesarios para la finalidad prevista y adoptamos medidas para garantizar la transparencia, conforme al art. 10 de la LGPD.

7. Comunicaciones de marketing

  • S4 Digital Brasil puede enviar comunicaciones profesionales o de marketing cuando lo permita la legislación aplicable.
  • Cuando se requiera el consentimiento, lo obtendremos antes de enviar la comunicación correspondiente.
  • Usted puede revocar su consentimiento o dejar de recibir comunicaciones de marketing en cualquier momento, mediante el enlace para darse de baja incluido en la comunicación o escribiendo a [email protected].
  • La revocación del consentimiento no afecta la licitud del tratamiento realizado antes de la revocación.
  • Dejar de recibir comunicaciones de marketing no nos impide enviar comunicaciones necesarias para una relación contractual o comercial existente.

8. Cookies y tecnologías similares

  • Nuestro sitio web utiliza solo lo necesario para funcionar: almacenamiento estrictamente necesario, que guarda su elección de idioma y su elección sobre cookies en el almacenamiento local del navegador, y una verificación de seguridad Cloudflare Turnstile en el formulario de postulación de la página de empleo. Las fuentes las proporciona Google Fonts.
  • El contenido funcional de terceros, como el formulario de contacto de Pipedrive, solo se carga con su consentimiento y puede establecer sus propias cookies. Usamos estadísticas agregadas sin cookies (Cloudflare Web Analytics), con base en el interés legítimo, y, solo con su consentimiento, el análisis de visitas de empresas (Pipedrive Web Visitors), que identifica la organización de origen de la visita a partir de la dirección IP. No usamos cookies de publicidad.
  • Usted puede cambiar su elección en cualquier momento mediante el enlace “Preferencias de cookies” en el pie de página del sitio y borrar los datos almacenados en la configuración de su navegador. Para más detalles, consulte nuestra Política de Cookies.

9. Compartición de datos personales

S4 Digital Brasil no vende datos personales.

Podemos compartir datos personales, cuando sea razonablemente necesario, con:

  • proveedores de nube, alojamiento y tecnologías de la información;
  • proveedores de sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM) y de sistemas empresariales;
  • proveedores de análisis del sitio, como Cloudflare (estadísticas sin cookies) y Pipedrive (análisis de visitas de empresas, con consentimiento);
  • proveedores de servicios de correo electrónico y comunicación;
  • plataformas de eventos y webinars;
  • asesores profesionales, incluidos abogados, auditores y contadores;
  • plataformas de publicidad y redes sociales, cuando corresponda;
  • clientes, proveedores o socios, cuando sea necesario para la relación comercial correspondiente;
  • autoridades gubernamentales, regulatorias, judiciales o policiales competentes, cuando lo exija la ley; y
  • otros proveedores de servicios que tratan información en nuestro nombre, en calidad de operadores.

Cuando un tercero trata datos personales en nombre de S4 Digital Brasil, exigimos obligaciones contractuales adecuadas de confidencialidad, seguridad y protección de datos, de conformidad con la LGPD.

No autorizamos a los proveedores de servicios que actúan en nuestro nombre a utilizar datos personales para finalidades propias no relacionadas.

10. Transferencias internacionales

Algunos de nuestros proveedores de servicios, como plataformas de nube y de comunicación, pueden tratar datos personales fuera de Brasil, y nuestras actividades de desarrollo de negocios en América del Norte pueden implicar tratamiento en Canadá. Realizamos transferencias internacionales solo en los casos permitidos por el art. 33 de la LGPD, como transferencias a países u organismos internacionales que la ANPD reconoce con un nivel de protección adecuado, transferencias respaldadas por cláusulas contractuales estándar aprobadas por la ANPD u otras garantías previstas en la ley, o con su consentimiento específico y destacado, cuando corresponda. También aplicamos medidas técnicas y organizativas adecuadas para proteger los datos personales durante el tratamiento y las transferencias internacionales.

11. Conservación de datos

S4 Digital Brasil conserva los datos personales solo durante el tiempo razonablemente necesario para la finalidad para la que fueron recopilados y para cumplir requisitos legales, regulatorios, contractuales, contables y comerciales legítimos.

Los plazos de conservación pueden variar según:

  • la naturaleza de la información;
  • la finalidad para la que fue recopilada;
  • la duración de nuestra relación con usted o con su organización;
  • los plazos de prescripción aplicables;
  • las obligaciones legales y regulatorias;
  • los requisitos de seguridad; y
  • si la información es necesaria para el ejercicio regular de derechos en procesos judiciales, administrativos o arbitrales.

Cuando los datos personales dejen de ser necesarios, se eliminarán o anonimizarán, salvo en los casos en que la conservación esté autorizada por el art. 16 de la LGPD, por ejemplo, para cumplir una obligación legal o regulatoria. Plataformas como LinkedIn aplican sus propios plazos de conservación a los datos que mantienen en sus servicios, que son independientes de la conservación, por parte de S4 Digital Brasil, de los datos que recibe.

12. Seguridad de los datos

S4 Digital Brasil adopta medidas técnicas y administrativas adecuadas para proteger los datos personales frente a accesos no autorizados y frente a situaciones accidentales o ilícitas de destrucción, pérdida, alteración, comunicación o cualquier otra forma de tratamiento inadecuado o ilícito, conforme al art. 46 de la LGPD. Estas medidas pueden incluir, según corresponda, controles de acceso, mecanismos de autenticación, cifrado, monitoreo, infraestructura segura, minimización de datos, obligaciones de confidencialidad de los colaboradores, políticas de seguridad de la información y controles aplicables a proveedores de servicios externos. Ningún sistema de información ni medio de transmisión electrónica puede garantizarse como totalmente seguro. Por ello, S4 Digital Brasil evalúa y mejora continuamente sus controles de seguridad según la naturaleza de la información tratada y los riesgos asociados.

13. Sus derechos como titular

Conforme al art. 18 de la LGPD, usted tiene derecho a obtener de S4 Digital Brasil, en cualquier momento y previa solicitud:

  • la confirmación de la existencia de tratamiento de sus datos personales;
  • el acceso a sus datos personales;
  • la corrección de datos incompletos, inexactos o desactualizados;
  • la anonimización, el bloqueo o la eliminación de datos innecesarios, excesivos o tratados en incumplimiento de la LGPD;
  • la portabilidad de sus datos a otro proveedor de servicios o productos, conforme a la reglamentación de la ANPD y respetando los secretos comerciales e industriales;
  • la eliminación de los datos personales tratados con su consentimiento, salvo en los casos del art. 16 de la LGPD;
  • información sobre las entidades públicas y privadas con las que compartimos sus datos;
  • información sobre la posibilidad de no otorgar el consentimiento y sobre las consecuencias de la negativa;
  • la revocación del consentimiento, en cualquier momento; y
  • la oposición al tratamiento realizado con base en otra base legal, en caso de incumplimiento de la LGPD.

Usted también puede solicitar la revisión de decisiones tomadas únicamente con base en el tratamiento automatizado de datos personales que afecten sus intereses (art. 20 de la LGPD) y puede dejar de recibir marketing directo en cualquier momento. Estos derechos están sujetos a las condiciones y excepciones previstas en la ley. Si usted se encuentra fuera de Brasil, su legislación local puede otorgarle derechos adicionales o diferentes.

14. Cómo ejercer sus derechos

Para ejercer cualquiera de estos derechos o hacer una consulta sobre sus datos personales, comuníquese con nuestro Delegado de Protección de Datos (DPO) en [email protected].

Proporcione información suficiente para que podamos identificar los datos correspondientes y comprender su solicitud. Es posible que debamos verificar su identidad antes de atender determinadas solicitudes, para proteger los datos personales frente a una divulgación o eliminación no autorizada. Responderemos dentro de los plazos previstos en la LGPD y en la reglamentación de la ANPD. El ejercicio de sus derechos es gratuito.

15. Reclamaciones ante la ANPD

Le recomendamos que se comunique primero con S4 Digital Brasil si tiene alguna inquietud sobre el tratamiento de sus datos personales, para que podamos resolverla. Usted también tiene derecho a presentar una petición ante la Autoridad Nacional de Protección de Datos de Brasil (Autoridade Nacional de Proteção de Dados – ANPD) en relación con sus datos (art. 18, § 1, de la LGPD). La ANPD recomienda que el titular presente primero su solicitud al controlador y conserve constancia de ese intento. Si usted se encuentra fuera de Brasil, también puede presentar una reclamación ante la autoridad de protección de datos del lugar donde reside.

16. Privacidad de niños, niñas y adolescentes

Los sitios web, servicios y actividades de desarrollo de negocios de S4 Digital Brasil están dirigidos principalmente a empresas y profesionales y no están destinados a niños, niñas ni adolescentes. No utilizamos intencionalmente nuestros formularios generales de marketing ni los Formularios de Generación de Leads de LinkedIn para recopilar datos personales de niños, niñas o adolescentes. Si tomamos conocimiento de que se han recopilado datos personales de un niño, niña o adolescente de forma incompatible con el art. 14 de la LGPD, adoptaremos las medidas adecuadas para eliminarlos o tratarlos de forma lícita.

17. Decisiones automatizadas

S4 Digital Brasil normalmente no utiliza datos personales recopilados mediante consultas generales en el sitio web o mediante los Formularios de Generación de Leads de LinkedIn para tomar decisiones basadas únicamente en tratamiento automatizado que afecten sus intereses. Si se llegara a adoptar este tipo de tratamiento, proporcionaremos la información y las garantías exigidas por el art. 20 de la LGPD, incluido el derecho a solicitar la revisión de la decisión.

18. Sitios web y plataformas de terceros

Nuestros sitios web y comunicaciones pueden contener enlaces a sitios web o servicios operados por terceros, incluidas redes sociales. Esos terceros tratan datos personales conforme a sus propias prácticas de privacidad, de las que S4 Digital Brasil no es responsable. Cuando usted interactúa con S4 Digital Brasil a través de LinkedIn u otra red social, tanto los términos de privacidad de la plataforma como esta Política de Privacidad pueden ser relevantes para el tratamiento que realiza cada organización.

19. Cambios en esta Política de Privacidad

S4 Digital Brasil puede actualizar esta Política de Privacidad periódicamente para reflejar cambios en nuestras actividades, tecnologías, requisitos legales o prácticas de privacidad. La versión más reciente se publicará en esta página y se revisará la fecha de “Última actualización” que figura al inicio de la Política. Cuando un cambio afecte de forma relevante la manera en que tratamos datos personales y la ley exija un aviso o consentimiento adicional, adoptaremos las medidas adecuadas para informarle u obtener ese consentimiento.

Contáctenos

Para cualquier consulta sobre esta Política o sobre sus datos personales, comuníquese con nuestro Delegado de Protección de Datos (DPO) en [email protected]. Si identifica una posible vulnerabilidad de seguridad, utilice la misma dirección.

Dúvidas: Questions: Consultas: [email protected]

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Segurança da InformaçãoInformation SecuritySeguridad de la Información

Uma gestão de segurança da informação alinhada aos princípios e controles da ISO/IEC 27001, para proteger a confidencialidade, a integridade e a disponibilidade das informações.

Última atualização: 8 de novembro de 2026

Na S4 Digital Brasil, proteger as informações é um compromisso central. Nossas políticas de segurança da informação e privacidade estabelecem diretrizes, controles e responsabilidades claros para garantir a confidencialidade, a integridade e a disponibilidade de todos os dados que nos são confiados.

Nossa gestão de segurança da informação é alinhada aos princípios e controles da norma ISO/IEC 27001, a referência internacional para sistemas de gestão de segurança da informação. Esse alinhamento abrange todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software e das nossas operações, com práticas de governança e revisão periódica de riscos.

Nossa estrutura de segurança também está alinhada à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD – Lei nº 13.709/2018), para que os dados pessoais sejam tratados de forma lícita, transparente e segura. Para pessoas fora do Brasil, outras leis também podem se aplicar, como o GDPR da União Europeia ou a PIPEDA do Canadá. Entre as principais medidas estão:

  • Controle de acesso rigoroso, com base no princípio do menor privilégio e autenticação multifator obrigatória
  • Políticas formais de classificação e manuseio da informação
  • Backups criptografados e procedimentos de recuperação de desastres para garantir a disponibilidade
  • Um plano de resposta a incidentes documentado, com monitoramento contínuo
  • Requisitos de segurança e conformidade para fornecedores e terceiros, incluídos nos contratos
  • Treinamento obrigatório em privacidade e segurança para todos os colaboradores e prestadores de serviços
  • Proibição de ferramentas de IA “gratuitas” sem controle, com uso apenas de IA corporativa segura
  • Melhoria contínua, com revisão periódica de riscos, políticas e controles

Ao combinar uma gestão de segurança alinhada à ISO/IEC 27001, uma estrutura sólida de políticas e o compromisso com a LGPD, a S4 Digital Brasil oferece uma base segura, transparente e confiável para clientes e parceiros.

Fale conosco

Para dúvidas sobre segurança da informação ou proteção de dados, incluindo contato com o nosso encarregado pelo tratamento de dados pessoais (DPO), escreva para [email protected]. Se você identificar uma possível vulnerabilidade, informe-nos pelo mesmo endereço.

Information security management aligned with ISO/IEC 27001 principles and controls, protecting the confidentiality, integrity, and availability of information.

Last updated: November 8, 2026

At S4 Digital Brasil, safeguarding information is a core commitment. Our information security and privacy policies establish clear directives, controls, and responsibilities to ensure the confidentiality, integrity, and availability of all data entrusted to us.

Our information security management is aligned with the principles and controls of ISO/IEC 27001, the international standard for information security management systems. This alignment covers the full lifecycle of our software development and operations, supported by governance practices and periodic risk reviews.

Our security framework is also aligned with Brazil’s General Data Protection Law (LGPD – Law No. 13,709/2018), so that personal data is handled lawfully, transparently, and securely. For people outside Brazil, other laws may also apply, such as the EU GDPR or Canada’s PIPEDA. Key measures include:

  • Strict access control based on least privilege, with mandatory multi-factor authentication
  • Formalized information classification and handling policies
  • Encrypted backups and disaster recovery procedures to ensure availability
  • A documented incident response plan with continuous monitoring
  • Supplier security and compliance requirements for vendors and third parties, embedded in contracts
  • Mandatory privacy and security training for all staff and contractors
  • Prohibition of uncontrolled “free” AI tools, ensuring only secure enterprise AI is used
  • Continuous improvement, with periodic review of risks, policies, and controls

By combining ISO/IEC 27001-aligned security management, a robust policy framework, and a commitment to the LGPD, S4 Digital Brasil provides a secure, transparent, and reliable foundation for clients and partners.

Contact Us

For questions about information security or data protection, including reaching our Data Protection Officer (DPO), please write to [email protected]. If you identify a potential vulnerability, please report it to the same address.

Una gestión de la seguridad de la información alineada con los principios y controles de la ISO/IEC 27001, para proteger la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de la información.

Última actualización: 8 de noviembre de 2026

En S4 Digital Brasil, proteger la información es un compromiso central. Nuestras políticas de seguridad de la información y privacidad establecen directrices, controles y responsabilidades claros para garantizar la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de todos los datos que se nos confían.

Nuestra gestión de la seguridad de la información está alineada con los principios y controles de la norma ISO/IEC 27001, la referencia internacional para los sistemas de gestión de seguridad de la información. Esta alineación abarca todo el ciclo de vida del desarrollo de software y de nuestras operaciones, con prácticas de gobernanza y revisiones periódicas de riesgos.

Nuestro marco de seguridad también está alineado con la Ley General de Protección de Datos Personales de Brasil (LGPD – Ley nº 13.709/2018), para que los datos personales se traten de forma lícita, transparente y segura. Para las personas fuera de Brasil, también pueden aplicarse otras leyes, como el RGPD de la Unión Europea o la PIPEDA de Canadá. Entre las principales medidas se encuentran:

  • Control de acceso estricto, basado en el principio de mínimo privilegio, con autenticación multifactor obligatoria
  • Políticas formales de clasificación y manejo de la información
  • Copias de seguridad cifradas y procedimientos de recuperación ante desastres para garantizar la disponibilidad
  • Un plan de respuesta a incidentes documentado, con monitoreo continuo
  • Requisitos de seguridad y cumplimiento para proveedores y terceros, incluidos en los contratos
  • Capacitación obligatoria en privacidad y seguridad para todos los colaboradores y contratistas
  • Prohibición de herramientas de IA “gratuitas” sin control, con uso exclusivo de IA corporativa segura
  • Mejora continua, con revisión periódica de riesgos, políticas y controles

Al combinar una gestión de la seguridad alineada con la ISO/IEC 27001, un marco sólido de políticas y el compromiso con la LGPD, S4 Digital Brasil ofrece una base segura, transparente y confiable para clientes y socios.

Contáctenos

Para consultas sobre seguridad de la información o protección de datos, incluido el contacto con nuestro encargado de protección de datos (DPO), escriba a [email protected]. Si identifica una posible vulnerabilidad, infórmenos a la misma dirección.

Dúvidas: Questions: Consultas: [email protected]

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Política de CookiesCookie PolicyPolítica de Cookies

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Última atualização: 8 de novembro de 2026

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O que usamos

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Alguns desses fornecedores podem tratar dados fora do Brasil. Nesses casos, a transferência internacional segue as hipóteses previstas no Art. 33 da LGPD.

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Transparency about the cookies and similar technologies used on this website.

Last updated: November 8, 2026

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Última actualización: 8 de noviembre de 2026

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Qué utilizamos

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Insights

Ideias para quem decide: IA, dados e o modelo de entrega, do dado à decisão.Ideas for decision makers: AI, data and the delivery model, from data to decision.Ideas para quienes deciden: IA, datos y el modelo de entrega, del dato a la decisión.

26 artigos e 8 whitepapers da S4 Digital, escritos para quem decide, em português, inglês e espanhol.26 articles and 8 whitepapers from S4 Digital, written for decision makers, in English, Portuguese and Spanish.26 artículos y 8 whitepapers de S4 Digital, escritos para quienes deciden, en español, inglés y portugués.

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set 2026Sep 2026sept 2026Filipe MarquesPT · EN

Além do LLM: construir uma empresa pronta para a IA. Gastar menos tokens. Conseguir mais.Beyond the LLM: Building an AI-Ready Enterprise. Save Tokens. Achieve More.Más allá del LLM: construir una empresa preparada para la IA. Gastar menos tokens. Lograr más.

Com a inferência mais barata, a vantagem migra do modelo para o contexto: um grafo de conhecimento governado torna os LLMs substituíveis, mantém o conhecimento dentro da empresa e responde aos três testes de valor da IA do Gartner.As inference gets cheaper, advantage migrates from the model to context: a governed knowledge graph makes LLMs replaceable, keeps knowledge inside the enterprise and answers Gartner’s three executive tests of AI value.Con la inferencia más barata, la ventaja migra del modelo al contexto: un grafo de conocimiento gobernado hace reemplazables los LLM, mantiene el conocimiento dentro de la empresa y responde a las tres pruebas de valor de la IA de Gartner.

As inference becomes commoditized, competitive advantage is migrating from owning intelligence to owning context.
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In a world of abundant intelligence, coherence is becoming the scarcest asset of all.
mar 2026Mar 2026mar 2026Filipe MarquesPT · EN

O fim do desenvolvimento como o conhecíamos — e por que a governança se tornou centralThe end of development as we knew it — and why governance has moved to the centerEl fin del desarrollo como lo conocíamos — y por qué la gobernanza se volvió central

A IA desloca a criação de software do código para a orquestração de resultados. A restrição deixa de ser produzir software e passa a ser governá-lo; o low-code empresarial torna-se a camada de governança.AI shifts software creation from code to orchestrating outcomes. The constraint is no longer producing software but governing it; enterprise low-code becomes the governance layer.La IA desplaza la creación de software del código a la orquestación de resultados. La restricción deja de ser producir software y pasa a ser gobernarlo; el low-code empresarial se convierte en la capa de gobernanza.

Software tornou-se fácil demais de criar — e difícil demais de governar.
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Artigos publicados originalmente em s4-digital.com, aqui em português, inglês e espanhol.Articles originally published at s4-digital.com, here in English, Portuguese and Spanish.Artículos publicados originalmente en s4-digital.com, disponibles aquí en español, inglés y portugués.

Whitepapers

Estudos executivos sobre IA agêntica, low-code e eficiência operacional. Cada página tem o resumo e o pedido de acesso.Executive papers on agentic AI, low-code and operational efficiency. Each page has the abstract and the access request.Estudios ejecutivos sobre IA agéntica, low-code y eficiencia operativa. Cada página incluye el resumen y la solicitud de acceso.

Radar GartnerGartner radarRadar Gartner

Radar Gartner: tendências de 2027 e previsões até 2030.Gartner radar: 2027 trends and predictions to 2030.Radar Gartner: tendencias de 2027 y predicciones hasta 2030.

O que a Gartner publicou sobre o futuro da IA corporativa e onde a nossa entrega já responde. A nossa liderança acompanha os eventos Gartner há mais de uma década.What Gartner has published on the future of enterprise AI, and where our delivery already answers. Our leadership has followed Gartner events for more than a decade.Lo que Gartner ha publicado sobre el futuro de la IA corporativa y dónde nuestra entrega ya responde. Nuestro liderazgo sigue los eventos de Gartner desde hace más de una década.

As 10 tendências tecnológicas estratégicas para 2027The 10 top strategic technology trends for 2027Las 10 tendencias tecnológicas estratégicas para 2027
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  2. 02Speech Reasoning Models
  3. 03World Models
  4. 04AI Context Platforms
  5. 05Agent Coding Harness
  6. 06AI Agent Identity
  7. 07Autonomous Exposure Remediation
  8. 08Sovereign Tech
  9. 09Disposable Applications
  10. 10Wetware as a Service
Tendências a que a nossa entrega já respondeTrends our delivery already answersTendencias a las que nuestra entrega ya responde
  • AI Context PlatformsA camada de contexto que dá aos agentes o conhecimento do negócio. É o que construímos com ontologia e Graph Studio.The context layer that gives agents the knowledge of the business. It is what we build with ontology and Graph Studio.La capa de contexto que da a los agentes el conocimiento del negocio. Es lo que construimos con ontología y Graph Studio.
  • Agent Coding HarnessControle em circuito fechado sobre agentes que escrevem software: os guardrails determinísticos do Mason.Closed-loop control over agents that write software: Mason’s deterministic guardrails.Control en lazo cerrado sobre agentes que escriben software: los guardrails deterministas de Mason.
  • AI Agent IdentityCada ação de um agente com permissões e rastro. No nosso modelo, cada decisão crítica é validada por pessoas.Every agent action with permissions and a trail. In our model, every critical decision is validated by people.Cada acción de un agente con permisos y trazabilidad. En nuestro modelo, cada decisión crítica es validada por personas.
  • Large Quantitative ModelsIA para números, séries temporais e física, não só texto: as previsões que treinamos no AI Studio.AI for numbers, time series and physics, not just text: the forecasts we train in AI Studio.IA para números, series temporales y física, no solo texto: los pronósticos que entrenamos en AI Studio.
  • Disposable ApplicationsAplicações feitas para um propósito e retiradas quando ele acaba. Com Mendix e agentes, construir é rápido; a governança cobre da criação à desativação.Software built for one purpose and retired when it ends. With Mendix and agents, building is fast; governance covers creation to retirement.Aplicaciones hechas para un propósito y retiradas cuando este termina. Con Mendix y agentes, construir es rápido; la gobernanza cubre de la creación a la retirada.

Previsões Gartner, ano a anoGartner predictions, year by yearPredicciones de Gartner, año a año

AtéByPara 2027
  • até 80%up to 80%hasta 80%

    As organizações que priorizarem a semântica em dados prontos para IA vão aumentar a precisão da IA agêntica em até 80% e reduzir custos em até 60%.Organizations that prioritize semantics in AI-ready data will increase agentic AI accuracy by up to 80% and reduce costs by up to 60%.Las organizaciones que prioricen la semántica en datos listos para IA aumentarán la precisión de la IA agéntica hasta en un 80% y reducirán costos hasta en un 60%.

    Nossa leituraOur takeNuestra lectura Ontologia e Graph Studio são essa camada semântica: os agentes trabalham com o significado do negócio.Ontology and Graph Studio are that semantic layer: agents work with the meaning of the business.La ontología y Graph Studio son esa capa semántica: los agentes trabajan con el significado del negocio.

    Gartner · Tendências Tecnológicas Estratégicas para 2027 · out 2026Top Strategic Technology Trends for 2027 · Oct 2026Tendencias Tecnológicas Estratégicas para 2027 · oct 2026
  • >40%

    Mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027, por custos crescentes, valor de negócio pouco claro ou controles de risco inadequados.Over 40% of agentic AI projects will be canceled by the end of 2027, due to escalating costs, unclear business value or inadequate risk controls.Más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán antes de fines de 2027, por costos crecientes, valor de negocio poco claro o controles de riesgo inadecuados.

    Nossa leituraOur takeNuestra lectura Cada projeto começa com uma fase delimitada, com baseline e critérios de aceite. Você paga por valor comprovado.Every project starts with a bounded phase, with a baseline and acceptance criteria. You pay for proven value.Cada proyecto empieza con una fase acotada, con línea base y criterios de aceptación. Usted paga por valor comprobado.

    Gartner · Comunicado sobre projetos de IA agêntica · jun 2025Press release on agentic AI projects · Jun 2025Comunicado sobre proyectos de IA agéntica · jun 2025
AtéByPara 2028
AtéByPara 2029
AtéByPara 2030
  • Camada semânticaSemantic layerCapa semántica

    As camadas semânticas universais serão tratadas como infraestrutura crítica, ao lado das plataformas de dados e da cibersegurança.Universal semantic layers will be treated as critical infrastructure, alongside data platforms and cybersecurity.Las capas semánticas universales se tratarán como infraestructura crítica, junto a las plataformas de datos y la ciberseguridad.

    Nossa leituraOur takeNuestra lectura É a camada que construímos primeiro: uma ontologia governada, reutilizada por todos os agentes.It is the layer we build first: a governed ontology, reused by every agent.Es la capa que construimos primero: una ontología gobernada, reutilizada por todos los agentes.

    Gartner · Previsões de Dados e Analytics 2026 · mar 2026Top Predictions for Data and Analytics 2026 · Mar 2026Predicciones de Datos y Analytics 2026 · mar 2026
  • 50%

    50% das falhas na implantação de agentes de IA virão de controles de governança insuficientes em tempo de execução.50% of AI agent deployment failures will be due to insufficient AI governance platform runtime enforcement.El 50% de los fallos en el despliegue de agentes de IA se deberá a controles de gobernanza insuficientes en tiempo de ejecución.

    Nossa leituraOur takeNuestra lectura Guardrails determinísticos e validação humana em produção, não só no desenho.Deterministic guardrails and human validation in production, not just on paper.Guardrails deterministas y validación humana en producción, no solo en el diseño.

    Gartner · Previsões de Dados e Analytics 2026 · mar 2026Top Predictions for Data and Analytics 2026 · Mar 2026Predicciones de Datos y Analytics 2026 · mar 2026
  • 20%

    Cerca de 20% do gasto em SaaS de aplicações corporativas estará exposto à IA agêntica. A Gartner estima US$ 234 bilhões em risco.About 20% of enterprise application SaaS spending will be exposed to agentic AI. Gartner puts US$234 billion at risk.Cerca del 20% del gasto en SaaS de aplicaciones empresariales estará expuesto a la IA agéntica. Gartner estima US$ 234 mil millones en riesgo.

    Nossa leituraOur takeNuestra lectura Construímos aplicações agênticas sobre os sistemas que você já tem, com o contexto da empresa.We build agentic applications on the systems you already have, with the company’s context.Construimos aplicaciones agénticas sobre los sistemas que ya tiene, con el contexto de la empresa.

    Gartner · Comunicado sobre software empresarial e IA agêntica · jul 2026Press release on enterprise software and agentic AI · Jul 2026Comunicado sobre software empresarial e IA agéntica · jul 2026
  • 80%

    80% das empresas da Global 500 vão atribuir por contrato ao CIO ou CAIO o papel de “Guardião da Evidência”, responsável por provar como os sistemas de IA agiram.80% of Global 500 companies will contractually assign the CIO or CAIO the role of “Evidence Custodian”, accountable for proving how AI systems acted.El 80% de las empresas de la Global 500 asignará por contrato al CIO o CAIO el rol de “Custodio de la Evidencia”, responsable de demostrar cómo actuaron los sistemas de IA.

    Nossa leituraOur takeNuestra lectura Entregamos com evidência em cada passo: testes, rastreabilidade e decisões registradas.We deliver with evidence at every step: tests, traceability and recorded decisions.Entregamos con evidencia en cada paso: pruebas, trazabilidad y decisiones registradas.

    Gartner · Previsões Estratégicas para 2027 e além · set 2026Top Strategic Predictions for 2027 and Beyond · Sep 2026Predicciones Estratégicas para 2027 y más allá · sep 2026
FontesSourcesFuentes

Previsões citadas de comunicados de imprensa públicos da Gartner; as leituras sobre a S4 Digital são nossas. GARTNER é marca registrada da Gartner, Inc. e/ou afiliadas. A Gartner não endossa fornecedores, produtos ou serviços.Predictions quoted from public Gartner press releases; the readings about S4 Digital are our own. GARTNER is a registered trademark of Gartner, Inc. and/or its affiliates. Gartner does not endorse any vendor, product or service.Predicciones citadas de comunicados de prensa públicos de Gartner; las lecturas sobre S4 Digital son nuestras. GARTNER es una marca registrada de Gartner, Inc. y/o sus afiliadas. Gartner no respalda a ningún proveedor, producto o servicio.

EventosEventsEventos

IA, do dado à decisão: o pulso do mercado e as conversas que fazem a diferença.AI, from data to decision: the pulse of the market and the conversations that make a difference.IA, del dato a la decisión: el pulso del mercado y las conversaciones que marcan la diferencia.

Dados e contexto, grafos de conhecimento, IA preditiva, agentes e governança: os temas que levamos a palcos, mesas executivas e feiras do setor, com a Siemens, parceiros e clientes.Data and context, knowledge graphs, predictive AI, agents and governance: the topics we bring to stages, executive tables and industry events, with Siemens, partners and clients.Datos y contexto, grafos de conocimiento, IA predictiva, agentes y gobernanza: los temas que llevamos a escenarios, mesas ejecutivas y ferias del sector, con Siemens, socios y clientes.

Agenda 2024–20262024–2026 timelineAgenda 2024–2026Em ordem cronológicaIn chronological orderEn orden cronológico
  1. 2024–2025Antes de 2026Before 2026Antes de 2026Barcelona · São Paulo · MiamiBarcelona · São Paulo · MiamiBarcelona · São Paulo · Miami5 eventos, de Advanced Factories ao APC265 events, from Advanced Factories to APC265 eventos, de Advanced Factories a APC26
  2. 24–26 ago 2026Aug 24–26, 202624–26 ago 2026PróximoUpcomingPróximoAcontecendo agoraHappening nowEn cursoFEBRABAN TECH 2026Distrito Anhembi · São PauloCom a Siemens e a Capgemini: do dado à decisãoWith Siemens and Capgemini: from data to decisionCon Siemens y Capgemini: del dato a la decisión
  3. 21–23 set 2026Sep 21–23, 202621–23 sep 2026Conferência Gartner CIO & IT ExecutiveGartner CIO & IT Executive ConferenceConferencia Gartner CIO & IT ExecutiveWorld Trade Center · São PauloCom a Siemens no estande do Intelligence Center XWith Siemens at the Intelligence Center X standCon Siemens en el stand de Intelligence Center X
  4. 23 set 2026Sep 23, 202623 sep 2026Café da Manhã ExecutivoExecutive BreakfastDesayuno EjecutivoBoard Academy, JK Financial Center · São PauloSeis sessões e um Insight Executivo para downloadSix sessions and a downloadable Executive InsightSeis sesiones y un Insight Ejecutivo para descargar
  5. 5 nov 2026Nov 5, 20265 nov 2026Siemens TransformEspaço CUBO, JK Iguatemi · São PauloDuas sessões da S4: Tech e ExecTwo S4 sessions: Tech and ExecDos sesiones de S4: Tech y Exec
  6. 17–19 nov 2026Nov 17–19, 202617–19 nov 2026PróximoUpcomingPróximoAcontecendo agoraHappening nowEn cursoSiemens Americas Partner ConferenceOmni Orlando Resort at ChampionsGate · Orlando, FLLead with AI: o ecossistema de parceiros Siemens das AméricasLead with AI: the Siemens partner ecosystem of the AmericasLead with AI: el ecosistema de socios de Siemens de las Américas
  7. Em breveComing upPróximamentePróximos eventosUpcoming eventsPróximos eventosNovas datas em breveNew dates soonNuevas fechas pronto
FeedbackParticipantes dos nossos eventos em 2026Participants in our 2026 eventsParticipantes de nuestros eventos en 2026

O que acontece quando a IA é colocada no seu contexto corporativo real?What happens when you put AI in its real corporate context?¿Qué pasa cuando se pone la IA en su contexto corporativo real?

Nos últimos meses, a S4 Digital reuniu executivos, conselheiros, empresários e consultores para discutir IA, low-code e o papel do contexto na empresa. Pedimos a cada participante uma avaliação honesta. Os resultados são animadores.Over recent months, S4 Digital has brought together executives, board members, business owners and consultants to discuss AI, low-code and the role of context in the enterprise. We asked every participant for honest feedback. The results are encouraging.En los últimos meses, S4 Digital reunió a ejecutivos, consejeros, empresarios y consultores para debatir sobre IA, low-code y el papel del contexto en la empresa. Pedimos a cada participante una opinión honesta. Los resultados son alentadores.

9,69.69,6/10
para relevância, aplicabilidade e profundidade do conteúdofor relevance, applicability and depth of contenten relevancia, aplicabilidad y profundidad del contenido
9,89.89,8/10
de probabilidade de recomendarlikelihood to recommendde probabilidad de recomendar
68%
dos respondentes são executivosof respondents are executivesde los encuestados son ejecutivos
As palavras mais usadasThe words they used mostLas palabras más usadas
  • IAAIIA
  • clarezaclarityclaridad
  • aplicabilidadeapplicabilityaplicabilidad
  • casos reaisreal-world casescasos reales
  • inovaçãoinnovationinnovación
  • governançagovernancegobernanza
  • humanizaçãohumanizationhumanización

“É impressionante o que a IA consegue quando entende o verdadeiro significado dos dados da empresa, sem ambiguidade. Chega de forçá-la a adivinhar em ciclos caros, intermináveis e pouco confiáveis, que deixam todos coçando a cabeça.”“It’s amazing what AI can achieve when it understands the true meaning of enterprise data, without ambiguity. No more forcing it to guess through costly, endless and unreliable loops that leave everyone scratching their heads.”“Es impresionante lo que la IA puede lograr cuando entiende el verdadero significado de los datos de la empresa, sin ambigüedad. Se acabó obligarla a adivinar en ciclos costosos, interminables y poco fiables que dejan a todos rascándose la cabeza.”

Um comentário que resume tudoOne comment sums it upUn comentario que lo resume todo

A mensagem é consistente. As organizações não querem mais promessas de IA. Querem IA com contexto, casos reais e governança. Obrigado a todos que participaram e compartilharam a sua opinião.The message is consistent. Organizations don’t want more AI promises. They want AI with context, real cases and governance. Thank you to everyone who joined us and shared their views.El mensaje es coherente. Las organizaciones no quieren más promesas de IA. Quieren IA con contexto, casos reales y gobernanza. Gracias a todos los que nos acompañaron y compartieron su opinión.

Deslize para ver o que disseram (cards em inglês)Swipe through to see what they saidDeslice para ver lo que dijeron (tarjetas en inglés)1 / 7
Card 1 de 7: O que nossos participantes dizem sobre nossos eventos de IACard 2 de 7: Conteúdo: 9,6 de 10 em relevância, aplicabilidade e profundidadeCard 3 de 7: Recomendação: 9,8 de 10Card 4 de 7: Quem participou: 68% executivos, 12% consultores, 8% empresários, 8% conselheiros, 4% academiaCard 5 de 7: Palavras-chave usadas pelos participantesCard 6 de 7: Comentários dos participantesCard 7 de 7: IA com contexto, casos reais e governança
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2024–2025

Antes de 2026: o caminho até aqui.Before 2026: how we got here.Antes de 2026: el camino hasta aquí.

Da Indústria 4.0 às telecomunicações e aos Centros de Excelência low-code, os eventos que prepararam a nossa aposta no Siemens Intelligence Center X.From Industry 4.0 to telecoms and low-code Centers of Excellence, the events that led to our focus on Siemens Intelligence Center X.De la Industria 4.0 a las telecomunicaciones y los Centros de Excelencia low-code, los eventos que prepararon nuestra apuesta por Siemens Intelligence Center X.

  1. Advanced Factories 2024
    9–11 abr 2024Apr 9–11, 20249–11 abr 2024

    Advanced Factories 2024

    Fira de Barcelona · EspanhaSpainEspaña

    Integração entre TI e TO na indústria. ACCIONA Energía e Repsol mostraram como os dados se tornaram parte da estratégia da Indústria 4.0, e por que isso obriga a repensar o ERP.IT and OT integration in industry. ACCIONA Energía and Repsol showed how data became part of Industry 4.0 strategy, and why that forces a rethink of the ERP.Integración entre TI y TO en la industria. ACCIONA Energía y Repsol mostraron cómo los datos pasaron a formar parte de la estrategia de la Industria 4.0, y por qué eso obliga a repensar el ERP.

    Ler o artigoRead the articleLeer el artículo →
  2. IT Forum
    mai 2024May 2024may 2024

    IT Forum Trancoso 2024

    Trancoso · Bahia

    Mais de 120 CIOs das maiores empresas do país, em Trancoso. Como parceira do evento, a S4 Digital apresentou soluções que ligam visão e estratégia à operação, com IA.More than 120 CIOs from Brazil’s largest companies, in Trancoso. As an event partner, S4 Digital showed solutions that connect vision and strategy to operations, with AI.Más de 120 CIO de las mayores empresas del país, en Trancoso. Como socia del evento, S4 Digital presentó soluciones que conectan visión y estrategia con la operación, con IA.

    Palco principal do IT Forum TrancosoIT ForumA S4 Digital entre os parceiros do eventoEquipe da S4 Digital no IT ForumPalestra sobre o Brasil, com capas da The EconomistPalestra no palco do IT Forum
    Ler o artigoRead the articleLeer el artículo →
  3. MWC Barcelona 2025
    3–6 mar 2025Mar 3–6, 20253–6 mar 2025

    MWC Barcelona 2025

    Barcelona · EspanhaSpainEspaña

    Low-code e IA para operadoras de telecom: como o Mendix, líder reconhecido pelo Gartner, simplifica operações e reduz custos e time-to-market das operadoras, com casos reais.Low-code and AI for telecom operators: how Mendix, a Gartner-recognized leader, streamlines operations and cuts costs and time to market for CSPs, with real cases.Low-code e IA para operadoras de telecomunicaciones: cómo Mendix, líder reconocido por Gartner, simplifica operaciones y reduce costos y time-to-market de las operadoras, con casos reales.

    Ver o whitepaper TELCOSee the TELCO whitepaperVer el whitepaper TELCO →
  4. Mendix Transform 2025
    2025

    Mendix Transform 2025

    São Paulo

    Patrocinadores e palestrantes em duas sessões sobre a nova geração de Centros de Excelência, estruturados em torno de IA, low-code e orquestração de negócios. Representando a S4 Digital, parceira Mendix Delivery Excellence, ao lado de líderes que impulsionam a inovação nas suas empresas.Sponsors and speakers in two sessions on the new generation of Centers of Excellence, built around AI, low-code and business orchestration. Representing S4 Digital, a Mendix Delivery Excellence partner, alongside leaders driving innovation in their companies.Patrocinadores y ponentes en dos sesiones sobre la nueva generación de Centros de Excelencia, estructurados en torno a IA, low-code y orquestación de negocios. Representando a S4 Digital, socia Mendix Delivery Excellence, junto a líderes que impulsan la innovación en sus empresas.

    Nas sessõesIn the sessionsEn las sesionesMariana MourãoLinkedInBruno GarciaLinkedInBruno RivellesLinkedIn
    Mendix Transform by SiemensPainel sobre Centros de ExcelênciaKeynoteKeynotePlateia do Mendix TransformEquipe da S4 Digital no estande Mendix Delivery Excellence
    Ver o whitepaper sobre CoESee the CoE whitepaperVer el whitepaper sobre CoE →
  5. Siemens Americas Partner Conference, APC26
    nov 2025Nov 2025nov 2025

    Siemens Americas Partner Conference · APC26

    Miami · EUAUSAEE. UU.

    Uma semana com as equipes da Siemens Digital Industries Software e da Altair sobre a adoção prática de ciência de dados e IA, e a keynote de Raymond Kok, CEO da Mendix, sobre contexto e integração.A week with the Siemens Digital Industries Software and Altair teams on the practical adoption of data science and AI, and Mendix CEO Raymond Kok’s keynote on context and integration.Una semana con los equipos de Siemens Digital Industries Software y Altair sobre la adopción práctica de ciencia de datos e IA, y la keynote de Raymond Kok, CEO de Mendix, sobre contexto e integración.

    “Todo decisor deveria ter um pouco de alma de cientista de dados: o instinto de olhar além do óbvio, questionar premissas e deixar a evidência iluminar a intuição.”“Every decision-maker should carry a bit of a data scientist’s soul: the instinct to look beyond the obvious, question assumptions and let evidence illuminate intuition.”“Todo decisor debería tener un poco de alma de científico de datos: el instinto de mirar más allá de lo obvio, cuestionar supuestos y dejar que la evidencia ilumine la intuición.”Filipe Marques
    Ler as reflexõesRead the reflectionsLeer las reflexiones →
24–26 ago 2026Aug 24–26, 202624–26 ago 2026

FEBRABAN TECH 2026

Distrito Anhembi, São Paulo. Com a Siemens Digital Industries Software e a Capgemini, num dos maiores eventos de inovação e tecnologia do setor financeiro, acompanhando de perto a discussão sobre como gerar valor real com IA.Distrito Anhembi, São Paulo. With Siemens Digital Industries Software and Capgemini, at one of the largest innovation and technology events in financial services, following closely the debate on how to create real value with AI.Distrito Anhembi, São Paulo. Con Siemens Digital Industries Software y Capgemini, en uno de los mayores eventos de innovación y tecnología del sector financiero, siguiendo de cerca el debate sobre cómo generar valor real con IA.

Convite da S4 Digital para a FEBRABAN TECH 2026
Palco da FEBRABAN TECH 2026 Demonstração no estande da Siemens Equipe no estande da Siemens, com o Intelligence Center X Equipe no estande da Siemens
A jornada DIKWThe DIKW journeyEl recorrido DIKW
  1. DadosDataDatos
  2. InformaçãoInformationInformación
  3. ConhecimentoKnowledgeConocimiento
  4. SabedoriaWisdomSabiduría

Quase todo o mundo olha apenas a ponta do iceberg: o LLM, o modelo, os tokens, o piloto de IA que, no fim, não escala. Abaixo da linha d’água está o que realmente determina o resultado: dados confiáveis, sistemas conectados, contexto, segurança, governança e julgamento humano.Almost everyone looks only at the tip of the iceberg: the LLM, the model, the tokens, the AI pilot that in the end does not scale. Below the waterline is what really determines the result: reliable data, connected systems, context, security, governance and human judgment.Casi todo el mundo mira solo la punta del iceberg: el LLM, el modelo, los tokens, el piloto de IA que al final no escala. Bajo la línea de flotación está lo que realmente determina el resultado: datos confiables, sistemas conectados, contexto, seguridad, gobernanza y juicio humano.

Os LLMs não conhecem o contexto específico de uma organização. Para participar de forma confiável da análise e da decisão, precisam compreender os dados corporativos, as suas relações, regras e processos. Esse contexto proprietário tende a ser uma das poucas camadas não comoditizáveis do negócio.LLMs do not know an organization’s specific context. To take part reliably in analysis and decisions, they must understand corporate data, its relationships, rules and processes. That proprietary context is becoming one of the few layers of the business that cannot be commoditized.Los LLM no conocen el contexto específico de una organización. Para participar de forma confiable en el análisis y la decisión, deben comprender los datos corporativos, sus relaciones, reglas y procesos. Ese contexto propietario tiende a ser una de las pocas capas del negocio que no se pueden comoditizar.

O Siemens Intelligence Center X conectaSiemens Intelligence Center X connectsSiemens Intelligence Center X conecta
  • Knowledge Graphsestruturam o contexto e as relaçõesstructure context and relationshipsestructuran el contexto y las relaciones
  • Predictive AItransforma dados em previsões, recomendações e otimizaçãoturns data into forecasts, recommendations and optimizationconvierte datos en predicciones, recomendaciones y optimización
  • Agentic Applicationslevam essa inteligência para os processos e as decisões do dia a diabring that intelligence into everyday processes and decisionsllevan esa inteligencia a los procesos y las decisiones del día a día

Transformar dados em contexto, contexto em inteligência e inteligência em ação. É isso que entregamos.Turning data into context, context into intelligence and intelligence into action. That is what we deliver.Convertir datos en contexto, contexto en inteligencia e inteligencia en acción. Eso es lo que entregamos.

21–23 set 2026Sep 21–23, 202621–23 sep 2026

Conferência Gartner CIO & IT Executive 2026Gartner CIO & IT Executive Conference 2026Conferencia Gartner CIO & IT Executive 2026

World Trade Center (WTC), São Paulo. Com a Siemens, patrocinadora do evento, no estande do Intelligence Center X, em conversa com CIOs sobre como construir a base da empresa agêntica.World Trade Center (WTC), São Paulo. With Siemens, the event sponsor, at the Intelligence Center X stand, talking with CIOs about building the foundation of the agentic enterprise.World Trade Center (WTC), São Paulo. Con Siemens, patrocinadora del evento, en el stand de Intelligence Center X, conversando con CIO sobre cómo construir la base de la empresa agéntica.

Filipe Marques com a equipe Siemens no estande do Intelligence Center X
Filipe Marques com a equipe Siemens no estande do Intelligence Center X.Filipe Marques with the Siemens team at the Intelligence Center X stand.Filipe Marques con el equipo de Siemens en el stand de Intelligence Center X.
Na fotoIn the photoEn la fotoFilipe MarquesS4 Digital · à esquerdalefta la izquierdaRenata SampaioSiemens · segunda a partir da direitasecond from rightsegunda desde la derechaDaniel ScuzzarelloSiemens · à direitarighta la derecha
Convite da S4 Digital para a Conferência Gartner CIO & IT Executive 2026
Artigo no LinkedInLinkedIn articleArtículo en LinkedInFilipe Marques

Shadow AI, Dark AI and the case for an “AI Central Bank”

Ler no LinkedIn →Read on LinkedIn →Leer en LinkedIn →
23 set 2026Sep 23, 202623 sep 2026

Café da Manhã Executivo: construa a base da sua IA corporativaExecutive Breakfast: build the foundation of your enterprise AIDesayuno Ejecutivo: construya la base de su IA corporativa

Board Academy, JK Financial Center, São Paulo, das 8h50 às 12h15. Com a Siemens Digital Industries Software, na semana da Conferência Gartner CIO & IT Executive: uma manhã com executivos e pares de tecnologia sobre o caminho de knowledge graphs para IA preditiva e aplicações agênticas.Board Academy, JK Financial Center, São Paulo, 8:50 AM to 12:15 PM. With Siemens Digital Industries Software, during the week of the Gartner CIO & IT Executive Conference: a morning with executives and technology peers on the path from knowledge graphs to predictive AI and agentic applications.Board Academy, JK Financial Center, São Paulo, de 8:50 a 12:15. Con Siemens Digital Industries Software, en la semana de la Conferencia Gartner CIO & IT Executive: una mañana con ejecutivos y pares de tecnología sobre el camino de los knowledge graphs a la IA predictiva y las aplicaciones agénticas.

Filipe Marques, S4 Digital, apresenta as camadas invisíveis da IA corporativa Renata Sampaio, Siemens, abre a manhã Rafael Rocha, Siemens, constrói ao vivo uma aplicação no Intelligence Center X Rafael Rocha apresenta o SolutionMatch Palestra no Café da Manhã Executivo, Board Academy João Fornari, keynote iA Arte da Guerra Participantes do Café da Manhã Executivo Networking após as sessões Palestrantes com o livro iA Arte da Guerra

Seis sessões, uma teseSix sessions, one thesisSeis sesiones, una tesis

  1. 01IA e o retorno da capacidade humanaAI and the return of human capabilityLa IA y el retorno de la capacidad humanaRenata Sampaio · Siemens DISW
  2. 02As camadas invisíveis: do dado à decisãoThe invisible layers: from data to decisionLas capas invisibles: del dato a la decisiónFilipe Marques · S4 Digital
  3. 03Intelligence Center X na práticaIntelligence Center X in practiceIntelligence Center X en la prácticaRafael Rocha · Siemens DISW
  4. 04Mendix na era da IAMendix in the AI eraMendix en la era de la IANicolas Martinez · S4 Digital
  5. 05A jornada de IA da VivixThe Vivix AI journeyEl recorrido de IA de VivixAristóteles Terceiro Neto · Vivix
  6. 06iA Arte da Guerra (keynote)iA Arte da Guerra (keynote)iA Arte da Guerra (keynote)João C. Fornari Jr. · Alper Seguros
Convite do Café da Manhã Executivo
O convite do evento.The event invitation.La invitación del evento.
Do Dado à Decisão: Insight Executivo From Data to Decision: Executive Insight
Insight Executivo · 8 páginas · download gratuitoExecutive Insight · 8 pages · free downloadInsight Ejecutivo · 8 páginas · descarga gratuita

Do dado à decisão: as camadas invisíveis da IA corporativaFrom data to decision: the invisible layers of enterprise AIDel dato a la decisión: las capas invisibles de la IA corporativa

Este report consolida o aprendizado da manhã em um Insight Executivo de 8 páginas. Alguns destaques:This report consolidates what we learned that morning into an 8-page Executive Insight. Some highlights:Este informe consolida lo aprendido esa mañana en un Insight Ejecutivo de 8 páginas. Algunos puntos destacados:

  • Às empresas não faltam dados. Falta o significado desses dados: regras, exceções e relações que hoje vivem na cabeça das pessoas.Companies are not short of data. What they lack is the meaning of that data: rules, exceptions and relationships that today live in people’s heads.A las empresas no les faltan datos. Les falta el significado de esos datos: reglas, excepciones y relaciones que hoy viven en la cabeza de las personas.
  • Ontologias e grafos de conhecimento deixaram de ser tema acadêmico. Tornam a IA rastreável e mais barata, porque os agentes param de redescobrir a empresa a cada consulta.Ontologies and knowledge graphs are no longer an academic topic. They make AI traceable and cheaper, because agents stop rediscovering the company at every query.Las ontologías y los grafos de conocimiento dejaron de ser un tema académico. Hacen la IA trazable y más barata, porque los agentes dejan de redescubrir la empresa en cada consulta.
  • A IA só gera valor quando a previsão chega à ação, com uma pessoa responsável em cada ponto de decisão.AI only creates value when prediction reaches action, with an accountable person at each decision point.La IA solo genera valor cuando la predicción llega a la acción, con una persona responsable en cada punto de decisión.
  • Autonomia se desenha, não se concede. Governança é o que permite escalar.Autonomy is designed, not granted. Governance is what lets AI scale.La autonomía se diseña, no se concede. La gobernanza es lo que permite escalar.
  • Já funciona no Brasil: a It already works in Brazil: Ya funciona en Brasil: Vivix Vidros Planos reduziu em 85% o tempo de resolução de problemas de produção e recuperou 6.000 horas de trabalho manual em um ano. cut the time to resolve production problems by 85% and recovered 6,000 hours of manual work in one year. redujo en un 85% el tiempo de resolución de problemas de producción y recuperó 6.000 horas de trabajo manual en un año.

O documento traz ainda um plano de 90 dias e um checklist prático para a alta liderança.The document also includes a 90-day plan and a practical checklist for senior leaders.El documento incluye además un plan de 90 días y una checklist práctica para la alta dirección.

Baixar em português (PDF)Download in Portuguese (PDF)Descargar en portugués (PDF)Baixar em inglês (PDF)Download in English (PDF)Descargar en inglés (PDF)

Quero receber a próxima edição e os convites →Send me the next edition and the invitations →Quiero recibir la próxima edición y las invitaciones →

Obrigado a Thanks to Gracias a Renata Sampaio, Rafael Rocha Silva, Aristóteles Terceiro Neto, João Carlos Fornari Jr, MSc. e a todos que participaram. and everyone who took part. y a todos los que participaron.

5 nov 2026Nov 5, 20265 nov 2026

Siemens Transform 2026

Espaço CUBO, JK Iguatemi, São Paulo. Duas sessões da S4 Digital Brasil: a tecnologia de manhã, o modelo de entrega à tarde.Espaço CUBO, JK Iguatemi, São Paulo. Two S4 Digital Brasil sessions: the technology in the morning, the delivery model in the afternoon.Espaço CUBO, JK Iguatemi, São Paulo. Dos sesiones de S4 Digital Brasil: la tecnología por la mañana, el modelo de entrega por la tarde.

O vídeo de abertura da S4 Digital Brasil no Siemens Transform 2026.S4 Digital Brasil opening video at Siemens Transform 2026.El video de apertura de S4 Digital Brasil en Siemens Transform 2026.
S4 Tech SessionS4 Tech Session · 11h50–12h15

O novo paradigma: IA que constrói IA.The new paradigm: AI that builds AI.El nuevo paradigma: IA que construye IA.

A estreia do Mason, powered by AGENIUS, que constrói e entrega o próprio Siemens ICX dentro da empresa. Cada camada construída por agentes; cada decisão crítica validada por pessoas.The premiere of Mason, powered by AGENIUS, which builds and delivers Siemens ICX itself inside the company. Every layer built by agents; every critical decision validated by people.El estreno de Mason, powered by AGENIUS, que construye y entrega el propio Siemens ICX dentro de la empresa. Cada capa construida por agentes; cada decisión crítica validada por personas.

S4 Exec SessionS4 Exec Session · 16h20–16h45

Menos prazo. Menos custo. Mais valor.Less time. Less cost. More value.Menos plazo. Menos costo. Más valor.

Equipes cognitivas em geometria variável: o novo papel do parceiro Siemens, organizado em torno do valor entregue e não das horas consumidas.Cognitive teams in variable geometry: the new role of the Siemens partner, organized around delivered value rather than hours consumed.Equipos cognitivos en geometría variable: el nuevo rol del socio de Siemens, organizado en torno al valor entregado y no a las horas consumidas.

A equipe da S4 Digital Brasil com a Siemens no estande
A equipe da S4 Digital Brasil com a Siemens no estande do Transform.The S4 Digital Brasil team with Siemens at the Transform stand.El equipo de S4 Digital Brasil con Siemens en el stand de Transform.
S4 Digital, patrocinador oficial do Siemens Transform São Paulo 2026 Filipe Marques no estande da S4 Digital Conversa com visitantes no estande da S4 Digital Rafaela Costa apresenta uma demo do Mason Rafaela Costa com visitantes no estande Networking no Siemens Transform 2027: comprovar, reorganizar, escalar, liderar Painel no palco do Siemens Transform Espaço CUBO, JK Iguatemi, ao entardecer O palco do Transform à noite Jantar e painel da noite
17–19 nov 2026Nov 17–19, 202617–19 nov 2026
Próximo eventoUpcoming eventPróximo eventoAcontecendo agoraHappening nowEn curso

Siemens Americas Partner Conference 2026

Omni Orlando Resort at ChampionsGate, Orlando, Flórida. Omni Orlando Resort at ChampionsGate, Orlando, Florida. Omni Orlando Resort at ChampionsGate, Orlando, Florida. A S4 Digital Brasil estará na conferência que reúne o ecossistema de parceiros Siemens das Américas para alinhar estratégia, colaborar e acelerar a transformação dos clientes.S4 Digital Brasil will be at the conference that brings the Siemens partner ecosystem of the Americas together to align on strategy, collaborate and drive customer transformation.S4 Digital Brasil estará en la conferencia que reúne al ecosistema de socios de Siemens de las Américas para alinear la estrategia, colaborar e impulsar la transformación de los clientes.A S4 Digital Brasil esteve na conferência que reuniu o ecossistema de parceiros Siemens das Américas para alinhar estratégia, colaborar e acelerar a transformação dos clientes.S4 Digital Brasil took part in the conference that brought the Siemens partner ecosystem of the Americas together to align on strategy, collaborate and drive customer transformation.S4 Digital Brasil participó en la conferencia que reunió al ecosistema de socios de Siemens de las Américas para alinear la estrategia, colaborar e impulsar la transformación de los clientes.

Siemens Americas Partner Conference 2026, Orlando
TemaThemeTema: Lead with AI

Com a IA transformando a engenharia e a manufatura, a conferência dá acesso direto a executivos, líderes de produto e especialistas da Siemens, que apresentam a visão para o FY27 e as oportunidades para a comunidade de parceiros.As AI transforms engineering and manufacturing, the conference gives direct access to Siemens executives, product leaders and industry experts, who share the FY27 vision and the opportunities ahead for the partner community.Con la IA transformando la ingeniería y la manufactura, la conferencia da acceso directo a ejecutivos, líderes de producto y expertos de Siemens, que presentan la visión para el FY27 y las oportunidades para la comunidad de socios.Com a IA transformando a engenharia e a manufatura, a conferência deu acesso direto a executivos, líderes de produto e especialistas da Siemens, que apresentaram a visão para o FY27 e as oportunidades para a comunidade de parceiros.As AI transforms engineering and manufacturing, the conference gave direct access to Siemens executives, product leaders and industry experts, who shared the FY27 vision and the opportunities ahead for the partner community.Con la IA transformando la ingeniería y la manufactura, la conferencia dio acceso directo a ejecutivos, líderes de producto y expertos de Siemens, que presentaron la visión para el FY27 y las oportunidades para la comunidad de socios.

800+
participantesattendeesparticipantes
120
sessões breakoutbreakout sessionssesiones breakout
11
trilhastrackstrilhas

Além das sessões executivas, há networking entre parceiros e sessões dedicadas aos líderes das empresas parceiras.Beyond the executive sessions, there is partner-to-partner networking and sessions dedicated to partner leaders.Además de las sesiones ejecutivas, hay networking entre socios y sesiones dedicadas a los líderes de las empresas socias.

No programa, o que está mais perto do nosso trabalhoOn the program, closest to our workEn el programa, lo más cercano a nuestro trabajo
  • Demystifying AI Cloud and Graph StudioAI Cloud, grafos de conhecimento, agentes e o Intelligence Center X traduzidos para a linguagem do cliente.AI Cloud, knowledge graphs, agents and Intelligence Center X, translated into customer language.AI Cloud, grafos de conocimiento, agentes e Intelligence Center X, traducidos al lenguaje del cliente.
  • ICX Co-Sell RoundtableCasos de uso e go-to-market conjunto do Intelligence Center X: dados industriais, IA, analytics, Mendix e RapidMiner.Intelligence Center X use cases and joint go-to-market: industrial data, AI, analytics, Mendix and RapidMiner.Casos de uso y go-to-market conjunto de Intelligence Center X: datos industriales, IA, analytics, Mendix y RapidMiner.
  • Mendix & DataA trilha dedicada ao Mendix e aos dados, entre as 11 trilhas da conferência.The track dedicated to Mendix and data, one of the conference’s 11 tracks.La trilha dedicada a Mendix y a los datos, entre las 11 de la conferencia.
Vai estar em Orlando? Marque uma conversa com a nossa equipe →Going to Orlando? Book a conversation with our team →¿Estará en Orlando? Agende una conversación con nuestro equipo →Quer saber o que trouxemos de Orlando? Fale conosco →Want to hear what we brought back from Orlando? Talk to us →¿Quiere saber qué trajimos de Orlando? Hable con nosotros →
A seguirNextA continuación
Próximos eventosUpcoming eventsPróximos eventos

Novas datas em breve. Deixe o seu contato para saber onde vamos estar.New dates soon. Leave your details to hear where we will be.Nuevas fechas próximamente. Déjenos sus datos para saber dónde estaremos.

Quero ser avisado →Keep me posted →Manténgame informado →
Na sua empresaAt your companyEn su empresa

Uma sessão executiva com as demos do Siemens ICX, aplicadas às prioridades da sua empresa.An executive session with the Siemens ICX demos, applied to your company’s priorities.Una sesión ejecutiva con las demos de Siemens ICX, aplicadas a las prioridades de su empresa.

Agendar uma sessão →Book a session →Agendar una sesión →
CarreirasCareersCarreras

Construa com a gente: a entrega de IA do Siemens ICX, em equipes pequenas, seniores e com agentes de IA.Build with us: Siemens ICX AI delivery, in small, senior teams with AI agents.Construya con nosotros: la entrega de IA de Siemens ICX, en equipos pequeños, sénior y con agentes de IA.

Buscamos pessoas que querem decidir, validar e responder pelo resultado, nas Américas, em português, inglês e espanhol.We look for people who want to decide, validate and own the result, across the Americas, in Portuguese, English and Spanish.Buscamos personas que quieren decidir, validar y responder por el resultado, en las Américas, en portugués, inglés y español.

PerfisProfilesPerfiles

Os papéis de uma equipe cognitiva.The roles of a cognitive team.Los roles de un equipo cognitivo.

Com o Mason, powered by AGENIUS, os agentes fazem grande parte da construção e dos testes. As pessoas decidem, questionam e respondem pelo resultado, junto com o cliente e os outros fornecedores do programa. São estes os perfis que normalmente procuramos; nem sempre há vaga aberta para cada um, mas recebemos candidaturas para todos.With Mason, powered by AGENIUS, agents do much of the building and testing. People decide, challenge and answer for the result, together with the client and the other vendors in the program. These are the profiles we usually look for; there is not always an opening for each, but we welcome applications for all.Con Mason, powered by AGENIUS, los agentes hacen gran parte de la construcción y las pruebas. Las personas deciden, cuestionan y responden por el resultado, junto con el cliente y los demás proveedores del programa. Estos son los perfiles que normalmente buscamos; no siempre hay una vacante abierta para cada uno, pero recibimos postulaciones para todos.

Equipe cognitiva: oito papéis humanos em volta do Mason e dos seus agentesMasonagentes executamagents executelos agentes ejecutanSucesso do ClienteCustomer SuccessÉxito del ClienteForward-DeployedFluxo da SquadSquad FlowFlujo del SquadSoluções ICXICX SolutionsSoluciones ICXDados e GrafosData & GraphsDatos y GrafosProduto + IAProduct + AIProducto + IAQualidade e EvidênciaQuality & EvidenceCalidad y EvidenciaPlataforma e AgentOpsPlatform & AgentOpsPlataforma y AgentOpsPessoas decidem, questionam e respondem pelo resultadoPeople decide, challenge and answer for the resultLas personas deciden, cuestionan y responden por el resultado

  • Líder de Sucesso do Cliente e InovaçãoCustomer Success & Innovation LeaderLíder de Éxito del Cliente y Innovación

    evolui de: Diretor de Entregaevolved from: Delivery Directorevoluciona de: Director de Entrega
    O que fazWhat you doQué hace

    Dono do caso de valor e da baseline com o patrocinador. Influencia a estratégia do cliente, alinha os demais fornecedores do programa e acompanha cada conta da primeira fase à evolução contínua.Owns the value case and the baseline with the sponsor. Shapes the client’s strategy, aligns the other vendors in the program and follows each account from the first phase to continuous evolution.Responsable del caso de valor y de la línea base con el patrocinador. Influye en la estrategia del cliente, alinea a los demás proveedores del programa y acompaña cada cuenta desde la primera fase hasta la evolución continua.

    O que buscamosWhat we look forQué buscamos
    • Gestão de contas ou de programas de TI com vários fornecedoresAccount or program management in multi-vendor ITGestión de cuentas o de programas de TI con varios proveedores
    • Conforto em conversas com C-level, inclusive para discordarComfortable in C-level conversations, including to disagreeComodidad en conversaciones con C-level, incluso para discrepar
    • Visão de negócio e de dadosBusiness and data acumenVisión de negocio y de datos

  • Engenheiro(a) Forward-DeployedForward-Deployed EngineerIngeniero(a) Forward-Deployed

    evolui de: Analista de Negócio / Funcionalevolved from: Business / Functional Analystevoluciona de: Analista de Negocio / Funcional
    O que fazWhat you doQué hace

    Trabalha dentro do negócio do cliente. Questiona o pedido antes de transformá-lo em requisitos que o Mason executa, e valida com as áreas de negócio o que foi construído.Works inside the client’s business. Challenges the request before turning it into requirements Mason can act on, and validates what was built with the business teams.Trabaja dentro del negocio del cliente. Cuestiona la solicitud antes de convertirla en requisitos que Mason pueda ejecutar, y valida con las áreas de negocio lo que se construyó.

    O que buscamosWhat we look forQué buscamos
    • Análise de negócio e modelagem de processosBusiness analysis and process modelingAnálisis de negocio y modelado de procesos
    • Espírito crítico: perguntar “porquê” antes de “como”A critical mind: asking “why” before “how”Espíritu crítico: preguntar “por qué” antes de “cómo”
    • Escrita clara de requisitos e critérios de aceiteClear writing of requirements and acceptance criteriaRedacción clara de requisitos y criterios de aceptación

  • Líder de Fluxo da SquadSquad Flow LeadLíder de Flujo del Squad

    evolui de: Scrum Master / GPevolved from: Scrum Master / PMevoluciona de: Scrum Master / PM
    O que fazWhat you doQué hace

    Mantém o fluxo da squad de pessoas e agentes e coordena as dependências com o cliente e os outros fornecedores, para que cada fase entregue no prazo.Keeps the flow of the squad of people and agents and manages dependencies with the client and other vendors, so each phase delivers on time.Mantiene el flujo del squad de personas y agentes y coordina las dependencias con el cliente y los demás proveedores, para que cada fase se entregue a tiempo.

    O que buscamosWhat we look forQué buscamos
    • Scrum ou Kanban na práticaHands-on Scrum or KanbanScrum o Kanban en la práctica
    • Gestão de dependências e riscos entre fornecedoresManaging dependencies and risks across vendorsGestión de dependencias y riesgos entre proveedores
    • Interesse por equipes híbridas de pessoas e agentesInterest in hybrid teams of people and agentsInterés por equipos híbridos de personas y agentes

  • Engenheiro(a) de Soluções Siemens ICXSiemens ICX Solution EngineerIngeniero(a) de Soluciones Siemens ICX

    evolui de: Arquiteto de Soluções Mendixevolved from: Mendix Solution Architectevoluciona de: Arquitecto de Soluciones Mendix
    O que fazWhat you doQué hace

    Decide a arquitetura entre Mendix, Graph Studio e AI Studio e acerta as integrações com os sistemas e os fornecedores do cliente. Revisa criticamente o que o Mason propõe.Decides the architecture across Mendix, Graph Studio and AI Studio and agrees on the integrations with the client’s systems and vendors. Critically reviews what Mason proposes.Decide la arquitectura entre Mendix, Graph Studio y AI Studio y acuerda las integraciones con los sistemas y proveedores del cliente. Revisa críticamente lo que Mason propone.

    O que buscamosWhat we look forQué buscamos
    • Arquitetura Mendix; certificação Advanced ou Expert é um diferencialMendix architecture; Advanced or Expert certification is a plusArquitectura Mendix; la certificación Advanced o Expert es un diferencial
    • Integração com ERPs como SAP e TOTVSIntegration with ERPs such as SAP and TOTVSIntegración con ERPs como SAP y TOTVS
    • Defender decisões técnicas perante outros arquitetosDefending technical decisions with other architectsDefender decisiones técnicas ante otros arquitectos
    • Compromisso com o treinamento em Mendix, Graph Studio e AI StudioCommitment to training in Mendix, Graph Studio and AI StudioCompromiso con la capacitación en Mendix, Graph Studio y AI Studio

  • Cientista de Dados, Graph e AI StudioData Scientist, Graph & AI StudioCientífico(a) de Datos, Graph y AI Studio

    novo papelnew rolenuevo rol
    O que fazWhat you doQué hace

    Modela ontologias e grafos de conhecimento e treina os modelos preditivos sobre os dados do cliente. Questiona a qualidade e o significado dos dados antes de confiar neles.Models ontologies and knowledge graphs and trains predictive models on the client’s data. Questions the quality and meaning of the data before trusting it.Modela ontologías y grafos de conocimiento y entrena los modelos predictivos sobre los datos del cliente. Cuestiona la calidad y el significado de los datos antes de confiar en ellos.

    O que buscamosWhat we look forQué buscamos
    • Python ou R e machine learningPython or R and machine learningPython o R y machine learning
    • Grafos, RDF/SPARQL ou ontologiasGraphs, RDF/SPARQL or ontologiesGrafos, RDF/SPARQL u ontologías
    • Estatística aplicada a problemas de negócioStatistics applied to business problemsEstadística aplicada a problemas de negocio
    • Compromisso com o treinamento em Graph Studio e AI StudioCommitment to training in Graph Studio and AI StudioCompromiso con la capacitación en Graph Studio y AI Studio

  • Engenheiro(a) de Produto aumentado por IAAI-Augmented Product EngineerIngeniero(a) de Producto aumentado por IA

    evolui de: Desenvolvedor Mendixevolved from: Mendix Developerevoluciona de: Desarrollador Mendix
    O que fazWhat you doQué hace

    Constrói aplicações Mendix com o Mason. Revisa com olhar crítico o que os agentes produzem, decide o que entra e responde pela qualidade técnica.Builds Mendix apps with Mason. Reviews what the agents produce with a critical eye, decides what goes in and answers for technical quality.Construye aplicaciones Mendix con Mason. Revisa con mirada crítica lo que producen los agentes, decide qué se incorpora y responde por la calidad técnica.

    O que buscamosWhat we look forQué buscamos
    • Desenvolvimento Mendix ou outra plataforma low-code, como OutSystemsMendix or another low-code platform, such as OutSystemsMendix u otra plataforma low-code, como OutSystems
    • Java ou JavaScriptJava or JavaScriptJava o JavaScript
    • Revisão de código e padrões de engenhariaCode review and engineering standardsRevisión de código y estándares de ingeniería
    • Compromisso com o treinamento Mendix (Mendix Academy)Commitment to Mendix training (Mendix Academy)Compromiso con la capacitación en Mendix (Mendix Academy)

  • Líder de Estratégia de Qualidade e EvidênciaQuality Strategy & Evidence LeadLíder de Estrategia de Calidad y Evidencia

    evolui de: QA / Testadorevolved from: QA / Testerevoluciona de: QA / Tester
    O que fazWhat you doQué hace

    Define a estratégia de qualidade e de testes integrados do programa, com o cliente e os outros fornecedores. O Mason gera e executa os testes; este papel decide o que precisa ser provado, contesta a cobertura e responde pela evidência no aceite.Sets the program’s quality and integrated-testing strategy, with the client and the other vendors. Mason generates and runs the tests; this role decides what must be proven, challenges the coverage and answers for the evidence at acceptance.Define la estrategia de calidad y de pruebas integradas del programa, con el cliente y los demás proveedores. Mason genera y ejecuta las pruebas; este rol decide qué debe probarse, cuestiona la cobertura y responde por la evidencia en la aceptación.

    O que buscamosWhat we look forQué buscamos
    • Estratégia de testes baseada em risco, testes integrados (SIT) e de aceite (UAT)Risk-based test strategy, integration (SIT) and acceptance (UAT) testingEstrategia de pruebas basada en riesgo, pruebas integradas (SIT) y de aceptación (UAT)
    • Experiência em programas com vários fornecedoresExperience in multi-vendor programsExperiencia en programas con varios proveedores
    • Postura crítica e confiança para influenciar o clienteA critical stance and the confidence to influence the clientPostura crítica y confianza para influir en el cliente

  • Engenheiro(a) de Plataforma e AgentOpsAI Platform & AgentOps EngineerIngeniero(a) de Plataforma de IA y AgentOps

    evolui de: Infra / CloudOpsevolved from: Infra / CloudOpsevoluciona de: Infra / CloudOps
    O que fazWhat you doQué hace

    Opera os agentes, seus guardrails e seu custo, e a infraestrutura cloud onde tudo roda. Acerta com as equipes de TI e segurança do cliente as regras de operação.Runs the agents, their guardrails and their cost, and the cloud infrastructure everything runs on. Agrees on the operating rules with the client’s IT and security teams.Opera los agentes, sus guardrails y su costo, y la infraestructura cloud donde todo se ejecuta. Acuerda con los equipos de TI y seguridad del cliente las reglas de operación.

    O que buscamosWhat we look forQué buscamos
    • Cloud (Azure ou AWS), DevOps e CI/CDCloud (Azure or AWS), DevOps and CI/CDCloud (Azure o AWS), DevOps y CI/CD
    • Observabilidade e segurançaObservability and securityObservabilidad y seguridad
    • LLMs em produção é um diferencialLLMs in production is a plusLLMs en producción es un diferencial

Treinamento nas plataformas.Platform training.Capacitación en las plataformas. Quem trabalha com Mendix, Graph Studio ou AI Studio faz o treinamento de cada plataforma que usa no projeto. É parte do papel, não um extra.Anyone working with Mendix, Graph Studio or AI Studio completes the training for each platform they use on the project. It is part of the role, not an extra.Quien trabaja con Mendix, Graph Studio o AI Studio realiza la capacitación de cada plataforma que usa en el proyecto. Es parte del rol, no un extra.

Candidatar-seApplyPostularse

Cinco passos. Menos de dez minutos.Five steps. Under ten minutes.Cinco pasos. Menos de diez minutos.

Sem conta e sem senha. A sua candidatura entra direto no nosso sistema e é lida por uma pessoa.No account, no password. Your application goes straight into our system and is read by a person.Sin cuenta y sin contraseña. Su postulación entra directamente en nuestro sistema y es leída por una persona.

  1. PapelRoleRol
  2. ContatosContactsContacto
  3. CV ou LinkedInRésumé or LinkedInCV o LinkedIn
  4. QuestionárioQuestionnaireCuestionario
  5. MotivaçãoMotivationMotivación
Para qual papel?Which role?¿Para qué rol?

Próximos passosNext stepsPróximos pasos
  1. CandidaturaApplicationPostulaciónCinco passos neste site. Você recebe um e-mail com a sua referência.Five steps on this site. You receive an email with your reference.Cinco pasos en este sitio. Usted recibe un correo electrónico con su referencia.
  2. ConversaConversationConversaciónCom a liderança, sobre a sua experiência e o que quer construir.With our leaders, about your experience and what you want to build.Con nuestro equipo directivo, sobre su experiencia y lo que quiere construir.
  3. Caso práticoPractical caseCaso prácticoUm exercício curto, próximo do trabalho real, com agentes de IA.A short exercise close to the real work, with AI agents.Un ejercicio breve, cercano al trabajo real, con agentes de IA.
  4. PropostaOfferPropuestaFormato de trabalho e condições combinados com você.Working format and terms agreed with you.Modalidad de trabajo y condiciones acordadas con usted.
← Biblioteca de InsightsInsights libraryBiblioteca de InsightsIA agêntica, dados e governançaAgentic AI, data and governanceIA agéntica, datos y gobernanza

Além do LLM: construir uma empresa pronta para a IA. Gastar menos tokens. Conseguir mais.Beyond the LLM: Building an AI-Ready Enterprise. Save Tokens. Achieve More.Más allá del LLM: construir una empresa preparada para la IA. Gastar menos tokens. Lograr más.

28 set 2026Sep 28, 202628 sept 2026Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Com a inferência cada vez mais barata, o ativo estratégico da empresa deixa de ser o modelo e passa a ser a representação semântica proprietária da própria empresa. Por que grafos de conhecimento, infraestrutura soberana e inferência mais barata podem redesenhar a IA corporativa.

Nos últimos anos, a conversa sobre IA nas empresas girou em torno dos modelos. Que LLM usar? De que tamanho? Que fornecedor raciocina melhor? Modelo de fronteira ou alternativa open-weight? E, inevitavelmente, quantos dados corporativos estamos dispostos a expor a uma nuvem externa para ter essas capacidades? Esse pode ser, cada vez mais, o ponto de partida errado.

Com computação mais acessível, inferência mais barata e modelos menores cada vez mais capazes, outra arquitetura torna-se viável. Uma em que o modelo deixa de ser o repositório do conhecimento corporativo. O ativo de IA mais valioso da organização pode ser outra coisa: uma representação semântica da empresa, governada e legível por máquinas. Ou seja, o seu grafo de conhecimento.

De entregar os nossos dados ao modelo a dar-lhe acesso controlado ao nosso conhecimento

A maioria das empresas tem enormes volumes de informação, mas relativamente pouco conhecimento estruturado. Os dados de clientes estão no CRM. Os contratos, em repositórios de documentos. Produtos e componentes, no PLM. As transações, no ERP. Os dados operacionais, em MES, OSS ou plataformas setoriais. As políticas são documentos. As relações entre tudo isso muitas vezes existem só de forma implícita, ou na cabeça de funcionários experientes.

Dar a um LLM acesso a mais informação bruta não resolve necessariamente o problema. A alternativa é uma camada semântica que exprime o que esses objetos significam e como se relacionam. Um grafo de conhecimento pode representar relações como:

  • Cliente → possui → Contrato
  • Contrato → regido por → Jurisdição
  • Ativo → localizado em → Brasil
  • Produto → depende de → Componente
  • Componente → fornecido por → Fornecedor
  • Funcionário → autorizado para → Unidade de negócio

Aqui algo importante muda. O LLM já não precisa de conter o conhecimento da organização. Precisa de raciocinar sobre o conhecimento corporativo certo, obtido nas circunstâncias certas e com as permissões certas. É uma arquitetura fundamentalmente diferente.

O modelo torna-se substituível

Se o conhecimento proprietário for embutido num modelo por meio de fine-tuning extenso, a fronteira entre o motor de raciocínio e o capital intelectual da organização começa a desaparecer. Se o conhecimento corporativo ficar em sistemas governados e for exposto por recuperação semântica, grafos de conhecimento e ferramentas controladas, o modelo aproxima-se de um motor de raciocínio. E motores de raciocínio podem ser substituídos.

O modelo de hoje pode vir de um fornecedor e o de amanhã de outro. Um modelo menor e especializado pode tratar de um tipo de tarefa enquanto um modelo maior trata de outro. O conhecimento institucional da empresa não precisa de os acompanhar. Isso sugere uma separação útil:

CamadaPapel
LLMCapacidade de raciocínio
Grafo de conhecimentoContexto e relações corporativas
Sistemas corporativosDados de referência
Camada de governançaO que pode ser acessado, inferido e executado

Vista assim, a independência do modelo fica muito mais fácil de alcançar, e o ativo competitivo deixa de ser o próprio modelo.

O que é realmente proprietário?

Os modelos de fronteira são uma tecnologia extraordinária, e o acesso a eles está cada vez mais ao alcance de todos, concorrentes incluídos. Mas os concorrentes:

  • não têm acesso à mesma representação da sua organização;
  • não conhecem as suas relações entre clientes, produtos, contratos, fornecedores, ativos, funcionários, processos, regulações e decisões passadas;
  • não têm décadas de contexto organizacional acumulado.
À medida que a inferência se torna commodity, a vantagem competitiva migra de possuir inteligência para possuir contexto.

Os LLMs sabem muito sobre o mundo. Não conhecem a sua empresa, e é exatamente isso que décadas de cibersegurança corporativa procuraram garantir. Um grafo de conhecimento muda a equação: dá à IA uma representação governada de como clientes, produtos, contratos, ativos, pessoas, regras e processos se relacionam, sem que esse conhecimento proprietário passe a fazer parte do modelo.

Essas relações, construídas ao longo de anos de negócio, não são apenas dados. Fazem parte do que torna a empresa única, e talvez do que lhe dá vantagem. Então por que deixar um LLM de fronteira percorrer os seus dados mais valiosos, reconstruir esse contexto e ampliar a superfície de risco, se talvez nem seja preciso? A melhor pergunta é se o modelo precisa do seu conhecimento, ou apenas de acesso governado ao contexto certo, no momento certo, para cumprir a tarefa.

Por que isto importa (muito)

O Gartner enquadra a conversa executiva sobre IA em três testes cada vez mais estratégicos: ROI, resiliência operacional e vantagem competitiva (Gartner, ROI Is Not Enough: Understanding the 3 Executive Tests of AI Value, 12 de junho de 2026 (G00856462)). A pergunta já não é só se a IA se paga, mas se reforça a capacidade da organização de continuar a performar e se muda a base sobre a qual a empresa compete. É por isso que a arquitetura por trás da IA corporativa importa.

TesteA pergunta do executivoO que significa para a arquitetura de IA
ROIIsto está dando retorno?Contexto preciso e o menor modelo que resolve a tarefa reduzem os custos de tokens, inferência e movimentação de dados.
Resiliência operacionalIsto melhora a nossa capacidade de continuar a performar?Conhecimento, ontologia e permissões ficam na empresa, e assim modelos, preços e fornecedores podem mudar.
Vantagem competitivaIsto está nos obrigando a ser outro tipo de empresa?Os concorrentes podem alugar os mesmos modelos, não o seu contexto acumulado.

Perguntas executivas resumidas de Gartner (2026); as implicações de arquitetura são do autor.

  • ROI. Se cada caso de uso busca repetidamente grandes volumes de informação corporativa e os envia a grandes modelos externos, a queda do preço dos modelos não significa necessariamente custos de IA mais baixos. Tokens, inferência, movimentação de dados e contexto repetido somam-se. Uma camada semântica bem estruturada dá aos modelos um contexto mais preciso, e a independência do modelo permite ajustar a complexidade, e o custo, do modelo à tarefa. O objetivo não é usar o maior modelo disponível, e sim a menor quantidade de inteligência e de contexto necessária para gerar o resultado de negócio.
  • Resiliência operacional. O conhecimento corporativo não deve ficar preso a um modelo, nuvem ou plataforma de IA. Modelos, preços, regulação e fornecedores vão mudar. Se a organização mantiver o controle dos seus dados, ontologia, grafo de conhecimento, permissões e contexto institucional, o motor de raciocínio pode mudar sem reconstruir o conhecimento da empresa. O modelo torna-se substituível; o conhecimento corporativo não.
  • Vantagem competitiva. Talvez o teste mais importante. À medida que LLMs poderosos ficam ao alcance de todos, o modelo diferencia cada vez menos. O que os concorrentes não podem assinar é o contexto acumulado da sua empresa. Com a IA a transformar a inteligência em commodity, a vantagem pode migrar de possuir inteligência para possuir contexto.

Por estas três lentes, estar pronto para a IA vai muito além de adotar mais ferramentas de IA. Significa construir uma empresa cujo conhecimento proprietário é estruturado, governado e reutilizável; em que os modelos são escolhidos pela economia e pelo propósito; em que o contexto sensível pode ficar em ambientes controlados ou soberanos quando necessário; e em que trocar de LLM não obriga a reconstruir a inteligência da organização.

A soberania muda a economia

Ao mesmo tempo, rodar modelos capazes em ambiente privado está se tornando viável. Modelos menores, quantização, motores de inferência otimizados, arquiteturas de recuperação, cache e GPUs mais potentes fazem com que muitas cargas corporativas já não precisem de mandar cada consulta ao maior modelo de fronteira do mundo.

Não construa o seu conhecimento corporativo em torno de um LLM. Construa-o para que qualquer LLM autorizado possa raciocinar sobre ele.

Uma empresa não precisa necessariamente do seu próprio “ChatGPT”. Pode precisar de algo muito mais focado, como:

  1. Sistemas corporativos
  2. Camada de dados governada
  3. Ontologia + grafo de conhecimento
  4. GraphRAG / recuperação semântica
  5. LLM privado
  6. Aplicações corporativas e agentes de IA

Grande parte desta pilha, ou toda ela, pode rodar em infraestrutura controlada pela empresa ou num ambiente de computação soberano. O conhecimento sensível não precisa de sair do perímetro de segurança só porque os funcionários querem IA generativa. Contratos, relações com clientes, propriedade intelectual, preços, conhecimento de engenharia e estratégia podem ficar sob controle da empresa. A organização envia contexto à sua própria infraestrutura de inferência, em vez de enviar o seu conhecimento institucional para um ecossistema de IA externo.

Mas on-premises não significa automaticamente conformidade

Instalar GPUs num data center não cria soberania de dados nem conformidade regulatória. A conformidade continua a ser um problema de arquitetura e de governança: identidade, autorização, criptografia, gestão de chaves, classificação de dados, retenção, linhagem, auditabilidade, segregação de funções e controle de acesso continuam essenciais. É aqui que os grafos de conhecimento ficam ainda mais interessantes, porque a própria governança pode fazer parte do grafo:

  • Funcionário → tem o papel de → Executivo
  • Executivo → tem acesso a → Previsão financeira
  • Previsão financeira → classificada como → Confidencial
  • Confidencial → regido por → Política brasileira
  • Política brasileira → exigência de residência → Só no Brasil

Em vez de pedir ao LLM que se lembre de não divulgar informação confidencial, a arquitetura de recuperação decide se essa informação deve sequer chegar ao modelo. É uma proposta de segurança muito mais forte. A governança passa para antes da geração.

Do RAG ao GraphRAG, e das respostas ao raciocínio

A geração aumentada por recuperação (RAG) foi um primeiro passo importante: os modelos passaram a buscar documentos relevantes em vez de depender só do que guardam nos seus parâmetros. Mas as perguntas corporativas são muitas vezes sobre relações, não sobre documentos:

  • Que clientes são afetados por uma falha de um fornecedor?
  • Que contratos dependem de produtos com um determinado componente?
  • Que ativos operam sob um determinado regime regulatório?
  • Que decisões foram tomadas antes em circunstâncias comerciais semelhantes?
  • Quem tem a competência, a autorização e a responsabilidade para resolver este problema?

São perguntas de grafo. Um grafo de conhecimento torna as relações explícitas, e o GraphRAG permite a um LLM buscar contexto interligado antes de raciocinar sobre a resposta. Passamos de “encontre documentos parecidos com a minha pergunta” para “monte o contexto corporativo necessário para raciocinar sobre a minha pergunta”. São capacidades muito diferentes.

Depois vêm os agentes

Isto torna-se ainda mais relevante quando a IA corporativa passa de responder a perguntas para executar ações. Um agente pode identificar um problema de um cliente, buscar o contrato, consultar o histórico de atendimento, entender dependências de produto, identificar o responsável, propor uma correção e iniciar um fluxo. A pergunta crítica deixa de ser “O que a IA sabe?” e passa a ser “O que este agente pode saber, inferir e fazer?” Um grafo de conhecimento rico ajuda a responder às três:

  1. Descreve a organização.
  2. Dá contexto ao modelo.
  3. Ajuda a governar as ações disponíveis para um agente.

O grafo começa a parecer mais do que mais uma base de dados. Passa a fazer parte do sistema nervoso semântico da organização.

Outra forma de pensar a IA corporativa

Talvez estejamos discutindo a arquitetura da IA corporativa ao contrário. A pergunta pode não ser “Como levamos os nossos dados ao melhor modelo de IA?”, e sim “Como construímos a melhor representação governada do nosso conhecimento corporativo e deixamos diferentes modelos raciocinar sobre ela com segurança?” Essa inversão muda várias coisas ao mesmo tempo:

  1. Reduz a dependência de um único fornecedor de modelos.
  2. Reforça a soberania dos dados.
  3. Torna o conhecimento corporativo reutilizável entre aplicações de IA.
  4. Permite que os modelos evoluam sem reconstruir a arquitetura de conhecimento.
  5. Acima de tudo, mantém o capital intelectual duradouro onde deve estar: dentro da empresa.

O modelo vai mudar. O conhecimento corporativo não deveria.

Os modelos vão continuar a melhorar. Alguns vão crescer; outros vão ficar muito menores e mais eficientes. Vão surgir modelos especializados, os custos de inferência vão mudar e o hardware vai melhorar. O modelo líder de hoje será substituído por algo melhor. Nada disso deveria obrigar uma organização a reconstruir a sua inteligência institucional. O investimento duradouro talvez não seja a GPU nem o LLM, e sim o trabalho de transformar décadas de dados, relações, regras e experiência fragmentados numa representação semântica governada que as máquinas entendem. Quando isso existe, os modelos tornam-se motores de raciocínio intercambiáveis que trabalham sobre algo muito mais valioso: o próprio conhecimento da empresa.

O sucesso da IA corporativa não pertencerá à empresa com o maior modelo. Pode pertencer à empresa que estruturou o seu conhecimento o suficiente para que qualquer modelo raciocine sobre ele, sem o entregar.

As AI inference becomes cheaper, the strategic enterprise asset shifts from the model to the proprietary semantic representation of the enterprise. Why knowledge graphs, sovereign infrastructure and cheaper inference may reshape enterprise AI.

For the past few years, the enterprise AI conversation has revolved around models. Which LLM should we use? How large should it be? Which provider reasons best? Frontier model or open-weight alternative? And, inevitably, how much corporate data are we prepared to expose to an external cloud to get those capabilities? That may increasingly be the wrong place to start.

As compute becomes more accessible, inference cheaper and smaller models more capable, a different architecture becomes viable. One in which the model is no longer the repository of corporate knowledge. The organization’s most valuable AI asset may become something else entirely: a governed, machine-readable semantic representation of the enterprise. In other words, its knowledge graph.

From giving the model our data to giving it controlled access to our knowledge

Most enterprises hold enormous amounts of information but comparatively little structured knowledge. Customer information lives in CRM. Contracts sit in document repositories. Products and components live in PLM. Transactions belong to ERP. Operational data sits in MES, OSS or industry platforms. Policies are documents. The relationships between all these objects often exist only implicitly, or in the heads of experienced employees.

Giving an LLM access to more of this raw information does not necessarily solve the problem. The alternative is a semantic layer that expresses what those objects mean and how they relate. A knowledge graph can represent relationships such as:

  • Customer → owns → Contract
  • Contract → governed by → Jurisdiction
  • Asset → located in → Brazil
  • Product → depends on → Component
  • Component → supplied by → Vendor
  • Employee → authorized for → Business unit

Now something important changes. The LLM no longer needs to contain the organization’s knowledge. It needs to reason over the right corporate knowledge, retrieved in the right circumstances and under the right permissions. That is a fundamentally different architecture.

The model becomes replaceable

If proprietary knowledge is embedded into a model through extensive fine-tuning, the line between the reasoning engine and the organization’s intellectual capital starts to blur. If corporate knowledge stays in governed enterprise systems and is exposed through semantic retrieval, knowledge graphs and controlled tools, the model becomes closer to a reasoning engine. And reasoning engines can be replaced.

Today’s model may come from one provider and tomorrow’s from another. A smaller specialized model may handle one class of tasks while a larger reasoning model handles another. The company’s institutional knowledge does not have to move with them. That suggests a useful separation:

LayerRole
LLMReasoning capability
Knowledge graphCorporate context and relationships
Enterprise systemsAuthoritative data
Governance layerWhat may be accessed, inferred and acted upon

Seen this way, model independence becomes much easier to achieve, and the competitive asset shifts away from the model itself.

What is really proprietary?

Frontier models are extraordinary technology, and access to them is increasingly available to everyone, competitors included. But competitors:

  • cannot access the same representation of your organization;
  • do not know your relationships between customers, products, contracts, suppliers, assets, employees, processes, regulations and past decisions;
  • do not hold decades of accumulated organizational context.
As inference becomes commoditized, competitive advantage is migrating from owning intelligence to owning context.

LLMs know a great deal about the world. They do not know your company, and that is exactly what decades of corporate cybersecurity were designed to ensure. A knowledge graph changes the equation: it gives AI a governed representation of how your customers, products, contracts, assets, people, rules and processes relate, without that proprietary knowledge becoming part of the model.

Those relationships, built over years of doing business, are not just data. They are part of what makes the enterprise unique, and potentially what gives it an edge. So why let a frontier LLM roam across your most valuable data, reconstruct that context and widen the risk surface, when it may not need to? The better question is whether the model needs your knowledge at all, or simply governed access to the right context, at the right time, to do the task.

Why this matters (a lot)

Gartner frames the executive conversation about AI through three increasingly strategic tests: ROI, operational resilience and competitive advantage (Gartner, ROI Is Not Enough: Understanding the 3 Executive Tests of AI Value, 12 June 2026 (G00856462)). The question is no longer only whether AI pays for itself, but whether it strengthens the organization’s ability to keep performing and whether it changes the basis on which the company competes. That is why the architecture behind enterprise AI matters.

TestThe executive questionWhat it means for AI architecture
ROIIs this paying off?Precise context and the smallest model that does the job keep token, inference and data-movement costs down.
Operational resilienceIs this improving our ability to keep performing?Knowledge, ontology and permissions stay with the enterprise, so models, prices and providers can change.
Competitive advantageIs this pushing us to become a different kind of company?Competitors can rent the same models, not your accumulated context.

Executive questions summarized from Gartner (2026); architecture implications are the author’s.

  • ROI. If every use case repeatedly retrieves large volumes of corporate information and passes it to large external models, falling model prices do not necessarily mean lower enterprise AI costs. Tokens, inference, data movement and repeated context add up. A well-structured semantic layer gives models more precise context, and model independence lets the enterprise match the complexity, and cost, of the model to the task. The goal is not the largest model available, but the least intelligence and context needed to produce the business outcome.
  • Operational resilience. Corporate knowledge should not become inseparable from a particular model, cloud or AI platform. Models, prices, regulation and providers will change. If the organization keeps control of its data, ontology, knowledge graph, permissions and institutional context, the reasoning engine can change without rebuilding the enterprise’s knowledge. The model becomes replaceable; corporate knowledge does not.
  • Competitive advantage. Perhaps the most important test. As powerful LLMs become available to everyone, the model itself becomes less differentiating. What competitors cannot subscribe to is the accumulated context of your enterprise. As AI commoditizes intelligence, advantage may migrate from owning intelligence to owning context.

Through these three lenses, becoming AI-ready means far more than adopting more AI tools. It means building an enterprise whose proprietary knowledge is structured, governed and reusable; where models are chosen by economics and purpose; where sensitive context can stay in controlled or sovereign environments when required; and where changing the LLM does not mean rebuilding the organization’s intelligence.

Sovereignty changes the economics

At the same time, running capable models privately is becoming practical. Smaller models, quantization, optimized inference engines, retrieval architectures, caching and more powerful GPUs mean many enterprise workloads no longer need to send every query to the world’s largest frontier model.

Don’t build your corporate knowledge around an LLM. Build your corporate knowledge so that any authorized LLM can reason over it.

A corporation does not necessarily need its own “ChatGPT”. It may need something far more focused, such as:

  1. Enterprise systems
  2. Governed data layer
  3. Ontology + knowledge graph
  4. GraphRAG / semantic retrieval
  5. Private LLM
  6. Enterprise applications and AI agents

Much, or all, of that stack can run on infrastructure the enterprise controls, or in a sovereign computing environment. Sensitive knowledge does not have to leave the security perimeter just because employees want generative AI. Contracts, customer relationships, IP, pricing, engineering knowledge and strategy can stay under corporate control. The organization sends context to its own inference infrastructure, instead of sending its institutional knowledge into an external AI ecosystem.

But on-premises does not automatically mean compliant

Installing GPUs in a data center does not create data sovereignty or regulatory compliance. Compliance remains an architecture and governance problem: identity, authorization, encryption, key management, data classification, retention, lineage, auditability, segregation of duties and access control all still apply. This is where knowledge graphs become even more interesting, because governance itself can become part of the graph:

  • Employee → has role → Executive
  • Executive → permitted access → Financial forecast
  • Financial forecast → classified as → Confidential
  • Confidential → governed by → Brazilian policy
  • Brazilian policy → residency requirement → Brazil only

Instead of asking the LLM to remember not to disclose confidential information, the retrieval architecture decides whether that information should ever reach the model. That is a much stronger security proposition. Governance moves upstream of generation.

From RAG to GraphRAG, and from answers to reasoning

Retrieval-augmented generation (RAG) was an important first step: models could retrieve relevant documents instead of relying only on what their parameters hold. But enterprise questions are often about relationships, not documents:

  • Which customers are affected by a supplier disruption?
  • Which contracts depend on products containing a particular component?
  • Which assets operate under a particular regulatory regime?
  • Which decisions were taken before in similar commercial circumstances?
  • Who has the expertise, authorization and responsibility to resolve this problem?

These are graph questions. A knowledge graph makes relationships explicit, and GraphRAG lets an LLM retrieve connected context before reasoning about the answer. We move from “find documents that look like my question” to “build the corporate context needed to reason about my question”. Those are very different capabilities.

Then come the agents

This becomes even more consequential when enterprise AI moves from answering questions to taking actions. An agent might spot a customer problem, retrieve the contract, inspect service history, understand product dependencies, identify the responsible employee, propose a fix and start a workflow. The critical question is then no longer “What does the AI know?” but “What is this agent allowed to know, infer and do?” A rich knowledge graph can help answer all three:

  1. It describes the organization.
  2. It provides context to the model.
  3. It helps govern the actions available to an agent.

The graph starts to look like more than another database. It becomes part of the semantic nervous system of the organization.

A different way of thinking about enterprise AI

Perhaps we have been discussing enterprise AI architecture backwards. The question may not be “How do we bring our corporate data to the best AI model?” but “How do we build the best governed representation of our corporate knowledge, and let different models reason over it safely?” That inversion changes several things at once:

  1. It reduces dependency on any one model provider.
  2. It strengthens data sovereignty.
  3. It makes corporate knowledge reusable across AI applications.
  4. It lets models evolve without rebuilding the knowledge architecture.
  5. Above all, it keeps durable intellectual capital where it belongs: inside the enterprise.

The model will change. The corporate knowledge should not.

Models will keep improving. Some will grow; others will become much smaller and more efficient. Specialized models will emerge, inference costs will shift and hardware will improve. Today’s leading model will be replaced by something better. None of that should force an organization to rebuild its institutional intelligence. The lasting investment may be neither the GPU nor the LLM, but the work of turning decades of fragmented data, relationships, rules and experience into a governed semantic representation that machines can understand. Once that exists, models become interchangeable reasoning engines working on something far more valuable: the enterprise’s own knowledge.

The success of enterprise AI will not belong to the company with the largest model. It may belong to the company that has structured its knowledge well enough for any model to reason over it, without giving that knowledge away.

Con la inferencia cada vez más barata, el activo estratégico de la empresa deja de ser el modelo y pasa a ser la representación semántica propia de la empresa. Por qué los grafos de conocimiento, la infraestructura soberana y la inferencia más barata pueden redibujar la IA empresarial.

En los últimos años, la conversación sobre IA en las empresas giró en torno a los modelos. ¿Qué LLM usar? ¿De qué tamaño? ¿Qué proveedor razona mejor? ¿Modelo de frontera o alternativa open-weight? E, inevitablemente, ¿cuántos datos corporativos estamos dispuestos a exponer a una nube externa para obtener esas capacidades? Ese puede ser, cada vez más, el punto de partida equivocado.

Con cómputo más accesible, inferencia más barata y modelos pequeños cada vez más capaces, otra arquitectura se vuelve viable. Una en la que el modelo deja de ser el repositorio del conocimiento corporativo. El activo de IA más valioso de la organización puede ser otro: una representación semántica de la empresa, gobernada y legible por máquinas. Es decir, su grafo de conocimiento.

De entregar nuestros datos al modelo a darle acceso controlado a nuestro conocimiento

La mayoría de las empresas tiene enormes volúmenes de información, pero relativamente poco conocimiento estructurado. Los datos de clientes están en el CRM. Los contratos, en repositorios de documentos. Productos y componentes, en el PLM. Las transacciones, en el ERP. Los datos operativos, en MES, OSS o plataformas sectoriales. Las políticas son documentos. Las relaciones entre todo ello a menudo existen solo de forma implícita, o en la cabeza de empleados con experiencia.

Dar a un LLM acceso a más información en bruto no resuelve necesariamente el problema. La alternativa es una capa semántica que exprese qué significan esos objetos y cómo se relacionan. Un grafo de conocimiento puede representar relaciones como:

  • Cliente → posee → Contrato
  • Contrato → regido por → Jurisdicción
  • Activo → ubicado en → Brasil
  • Producto → depende de → Componente
  • Componente → suministrado por → Proveedor
  • Empleado → autorizado para → Unidad de negocio

Aquí cambia algo importante. El LLM ya no necesita contener el conocimiento de la organización. Necesita razonar sobre el conocimiento corporativo correcto, obtenido en las circunstancias correctas y con los permisos correctos. Es una arquitectura fundamentalmente distinta.

El modelo se vuelve reemplazable

Si el conocimiento propio se incorpora a un modelo mediante un fine-tuning extenso, la frontera entre el motor de razonamiento y el capital intelectual de la organización empieza a desdibujarse. Si el conocimiento corporativo permanece en sistemas gobernados y se expone mediante recuperación semántica, grafos de conocimiento y herramientas controladas, el modelo se parece más a un motor de razonamiento. Y los motores de razonamiento se pueden reemplazar.

El modelo de hoy puede venir de un proveedor y el de mañana de otro. Un modelo pequeño y especializado puede encargarse de un tipo de tareas mientras uno más grande se encarga de otro. El conocimiento institucional de la empresa no tiene por qué acompañarlos. Eso sugiere una separación útil:

CapaFunción
LLMCapacidad de razonamiento
Grafo de conocimientoContexto y relaciones corporativas
Sistemas empresarialesDatos de referencia
Capa de gobernanzaQué se puede consultar, inferir y ejecutar

Visto así, la independencia del modelo es mucho más fácil de lograr, y el activo competitivo deja de ser el propio modelo.

¿Qué es realmente propio?

Los modelos de frontera son una tecnología extraordinaria, y el acceso a ellos está cada vez más al alcance de todos, competidores incluidos. Pero los competidores:

  • no acceden a la misma representación de su organización;
  • no conocen sus relaciones entre clientes, productos, contratos, proveedores, activos, empleados, procesos, regulaciones y decisiones pasadas;
  • no tienen décadas de contexto organizacional acumulado.
A medida que la inferencia se vuelve commodity, la ventaja competitiva migra de poseer inteligencia a poseer contexto.

Los LLM saben mucho del mundo. No conocen su empresa, y eso es exactamente lo que décadas de ciberseguridad corporativa buscaron garantizar. Un grafo de conocimiento cambia la ecuación: da a la IA una representación gobernada de cómo se relacionan clientes, productos, contratos, activos, personas, reglas y procesos, sin que ese conocimiento propio pase a formar parte del modelo.

Esas relaciones, construidas a lo largo de años de negocio, no son solo datos. Son parte de lo que hace única a la empresa, y quizá de lo que le da ventaja. Entonces, ¿por qué dejar que un LLM de frontera recorra sus datos más valiosos, reconstruya ese contexto y amplíe la superficie de riesgo, si quizá no sea necesario? La mejor pregunta es si el modelo necesita su conocimiento, o solo acceso gobernado al contexto correcto, en el momento correcto, para cumplir la tarea.

Por qué esto importa (mucho)

Gartner enmarca la conversación ejecutiva sobre IA en tres pruebas cada vez más estratégicas: ROI, resiliencia operativa y ventaja competitiva (Gartner, ROI Is Not Enough: Understanding the 3 Executive Tests of AI Value, 12 de junio de 2026 (G00856462)). La pregunta ya no es solo si la IA se paga, sino si refuerza la capacidad de la organización de seguir rindiendo y si cambia la base sobre la que la empresa compite. Por eso importa la arquitectura detrás de la IA empresarial.

PruebaLa pregunta del ejecutivoQué significa para la arquitectura de IA
ROI¿Esto está dando retorno?Contexto preciso y el modelo más pequeño que resuelve la tarea reducen los costos de tokens, inferencia y movimiento de datos.
Resiliencia operativa¿Esto mejora nuestra capacidad de seguir rindiendo?Conocimiento, ontología y permisos quedan en la empresa, y así modelos, precios y proveedores pueden cambiar.
Ventaja competitiva¿Esto nos obliga a ser otro tipo de empresa?Los competidores pueden alquilar los mismos modelos, no su contexto acumulado.

Preguntas ejecutivas resumidas de Gartner (2026); las implicaciones de arquitectura son del autor.

  • ROI. Si cada caso de uso recupera una y otra vez grandes volúmenes de información corporativa y los envía a grandes modelos externos, la caída del precio de los modelos no significa necesariamente costos de IA más bajos. Tokens, inferencia, movimiento de datos y contexto repetido se acumulan. Una capa semántica bien estructurada da a los modelos un contexto más preciso, y la independencia del modelo permite ajustar la complejidad, y el costo, del modelo a la tarea. El objetivo no es usar el modelo más grande disponible, sino la menor cantidad de inteligencia y contexto necesaria para lograr el resultado de negocio.
  • Resiliencia operativa. El conocimiento corporativo no debe quedar atado a un modelo, nube o plataforma de IA. Modelos, precios, regulación y proveedores cambiarán. Si la organización mantiene el control de sus datos, ontología, grafo de conocimiento, permisos y contexto institucional, el motor de razonamiento puede cambiar sin reconstruir el conocimiento de la empresa. El modelo se vuelve reemplazable; el conocimiento corporativo no.
  • Ventaja competitiva. Quizá la prueba más importante. A medida que los LLM potentes están al alcance de todos, el modelo diferencia cada vez menos. Lo que los competidores no pueden contratar es el contexto acumulado de su empresa. Con la IA convirtiendo la inteligencia en commodity, la ventaja puede migrar de poseer inteligencia a poseer contexto.

Desde estas tres perspectivas, estar preparado para la IA va mucho más allá de adoptar más herramientas de IA. Significa construir una empresa cuyo conocimiento propio está estructurado, gobernado y es reutilizable; donde los modelos se eligen por economía y propósito; donde el contexto sensible puede quedarse en entornos controlados o soberanos cuando hace falta; y donde cambiar de LLM no obliga a reconstruir la inteligencia de la organización.

La soberanía cambia la economía

Al mismo tiempo, ejecutar modelos capaces en entornos privados se está volviendo viable. Modelos más pequeños, cuantización, motores de inferencia optimizados, arquitecturas de recuperación, caché y GPU más potentes hacen que muchas cargas empresariales ya no necesiten enviar cada consulta al mayor modelo de frontera del mundo.

No construya su conocimiento corporativo en torno a un LLM. Constrúyalo para que cualquier LLM autorizado pueda razonar sobre él.

Una empresa no necesita necesariamente su propio “ChatGPT”. Puede necesitar algo mucho más enfocado, como:

  1. Sistemas empresariales
  2. Capa de datos gobernada
  3. Ontología + grafo de conocimiento
  4. GraphRAG / recuperación semántica
  5. LLM privado
  6. Aplicaciones empresariales y agentes de IA

Gran parte de esta pila, o toda, puede funcionar en infraestructura controlada por la empresa o en un entorno de cómputo soberano. El conocimiento sensible no tiene por qué salir del perímetro de seguridad solo porque los empleados quieran IA generativa. Contratos, relaciones con clientes, propiedad intelectual, precios, conocimiento de ingeniería y estrategia pueden quedar bajo control de la empresa. La organización envía contexto a su propia infraestructura de inferencia, en lugar de enviar su conocimiento institucional a un ecosistema de IA externo.

Pero on-premises no significa automáticamente cumplimiento

Instalar GPU en un centro de datos no crea soberanía de datos ni cumplimiento regulatorio. El cumplimiento sigue siendo un problema de arquitectura y gobernanza: identidad, autorización, cifrado, gestión de claves, clasificación de datos, retención, linaje, auditabilidad, segregación de funciones y control de acceso siguen siendo esenciales. Aquí los grafos de conocimiento se vuelven aún más interesantes, porque la propia gobernanza puede formar parte del grafo:

  • Empleado → tiene el rol de → Ejecutivo
  • Ejecutivo → tiene acceso a → Previsión financiera
  • Previsión financiera → clasificada como → Confidencial
  • Confidencial → regido por → Política brasileña
  • Política brasileña → requisito de residencia → Solo en Brasil

En lugar de pedir al LLM que recuerde no divulgar información confidencial, la arquitectura de recuperación decide si esa información debe llegar siquiera al modelo. Es una propuesta de seguridad mucho más sólida. La gobernanza se sitúa antes de la generación.

Del RAG al GraphRAG, y de las respuestas al razonamiento

La generación aumentada por recuperación (RAG) fue un primer paso importante: los modelos pasaron a buscar documentos relevantes en lugar de depender solo de lo que guardan en sus parámetros. Pero las preguntas empresariales suelen ser sobre relaciones, no sobre documentos:

  • ¿Qué clientes se ven afectados por una falla de un proveedor?
  • ¿Qué contratos dependen de productos con un componente determinado?
  • ¿Qué activos operan bajo un régimen regulatorio determinado?
  • ¿Qué decisiones se tomaron antes en circunstancias comerciales similares?
  • ¿Quién tiene la experiencia, la autorización y la responsabilidad para resolver este problema?

Son preguntas de grafo. Un grafo de conocimiento hace explícitas las relaciones, y GraphRAG permite a un LLM recuperar contexto interconectado antes de razonar la respuesta. Pasamos de “encuentre documentos parecidos a mi pregunta” a “construya el contexto corporativo necesario para razonar sobre mi pregunta”. Son capacidades muy distintas.

Luego llegan los agentes

Esto se vuelve aún más relevante cuando la IA empresarial pasa de responder preguntas a ejecutar acciones. Un agente puede detectar un problema de un cliente, recuperar el contrato, revisar el historial de servicio, entender dependencias de producto, identificar al responsable, proponer una corrección e iniciar un flujo. La pregunta crítica deja de ser “¿Qué sabe la IA?” y pasa a ser “¿Qué puede este agente saber, inferir y hacer?” Un grafo de conocimiento rico ayuda a responder las tres:

  1. Describe la organización.
  2. Aporta contexto al modelo.
  3. Ayuda a gobernar las acciones disponibles para un agente.

El grafo empieza a parecer algo más que otra base de datos. Pasa a formar parte del sistema nervioso semántico de la organización.

Otra forma de pensar la IA empresarial

Quizá hemos estado discutiendo la arquitectura de la IA empresarial al revés. La pregunta quizá no sea “¿Cómo llevamos nuestros datos al mejor modelo de IA?”, sino “¿Cómo construimos la mejor representación gobernada de nuestro conocimiento corporativo y dejamos que distintos modelos razonen sobre ella con seguridad?” Esa inversión cambia varias cosas a la vez:

  1. Reduce la dependencia de un único proveedor de modelos.
  2. Refuerza la soberanía de los datos.
  3. Hace el conocimiento corporativo reutilizable entre aplicaciones de IA.
  4. Permite que los modelos evolucionen sin reconstruir la arquitectura de conocimiento.
  5. Sobre todo, mantiene el capital intelectual duradero donde debe estar: dentro de la empresa.

El modelo cambiará. El conocimiento corporativo no debería.

Los modelos seguirán mejorando. Algunos crecerán; otros serán mucho más pequeños y eficientes. Surgirán modelos especializados, los costos de inferencia cambiarán y el hardware mejorará. El modelo líder de hoy será reemplazado por algo mejor. Nada de eso debería obligar a una organización a reconstruir su inteligencia institucional. La inversión duradera quizá no sea la GPU ni el LLM, sino el trabajo de convertir décadas de datos, relaciones, reglas y experiencia fragmentados en una representación semántica gobernada que las máquinas entiendan. Cuando eso existe, los modelos se vuelven motores de razonamiento intercambiables que trabajan sobre algo mucho más valioso: el propio conocimiento de la empresa.

El éxito de la IA empresarial no será de la empresa con el modelo más grande. Puede ser de la empresa que estructuró su conocimiento lo suficiente para que cualquier modelo razone sobre él, sin regalarlo.

Publicado originalmente noOriginally published onPublicado originalmente en LinkedIn

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De escrever código para orquestrar resultados

Até recentemente, havia uma premissa implícita: software é algo que humanos escrevem. Mesmo com frameworks, abstrações e DevOps, o gargalo sempre foi cognitivo. Software era escasso porque a capacidade de produzi-lo era escassa. Essa restrição está sendo hojesignificativamente reduzida.

Em 2026, sistemas baseados em IA não apenas sugerem código — eles:

  • geram aplicações completas a partir de linguagem natural
  • operam sobre múltiplos arquivos e arquiteturas
  • executam, testam e iteram autonomamente
  • corrigem erros e refinam resultados sem intervenção constante

Na prática:

  • Um não-programador pode construir uma aplicação funcional em dias
  • Um engenheiro pode multiplicar sua capacidade de entrega de forma exponencial
  • Times pequenos operam como organizações maiores

Mais relevante ainda é a evolução seguinte: orquestração agentic (agentic engineering). Aqui, o humano deixa de ser autor direto e passa a atuar como:

  • definidor de intenção
  • arquiteto de contexto
  • avaliador de resultado

Enquanto agentes de IA:

  • planejam
  • constroem
  • testam
  • e entregam

O desenvolvimento de software começa a se parecer menos com engenharia manual e mais com gestão de sistemas produtivos autônomos.

O que o “vibe coding” realmente já faz — e por que isso importa

Seria confortável descartar o vibe coding como modismo. Isso seria um erro estratégico. As capacidades já são concretas e relevantes:

  • prototipação completa de aplicações (front + back + integração)
  • criação rápida de ferramentas internas
  • automação de fluxos operacionais específicos
  • aceleração radical do ciclo de experimentação

Pela primeira vez, o custo de produzir software se aproxima do custo de formular uma ideia. Isso altera profundamente a dinâmica econômica da tecnologia. Mas os limites também são claros:

  • vulnerabilidades de segurança persistem
  • ausência de rastreabilidade e auditoria
  • dificuldade de manutenção em médio prazo
  • lógica muitas vezes opaca ou inconsistente

Executivos começam a perceber um novo risco: não mais o de não conseguir construir, mas o de não conseguir controlar o que foi construído.

O novo gargalo: não é velocidade, é governança

Durante décadas, o problema das organizações era a lentidão. Agora, paradoxalmente, o problema começa a ser o oposto. Software tornou-se fácil demais de criar — e difícil demais de governar. A restrição mudou de natureza:

  • antes: capacidade de produção
  • agora: capacidade de controle

A pergunta central deixou de ser: “Conseguimos construir isso?” e passou a ser: “Quem controla isso, como evolui e qual o risco sistêmico associado?” Esse deslocamento é estrutural — e redefine o papel das plataformas.

Low-code, revisitado: de produtividade a infraestrutura de governança

Durante anos, plataformas low-code foram posicionadas como ferramentas de eficiência: menos código, mais rapidez, menos dependência de desenvolvedores. Essa narrativa já não é suficiente. Em um mundo onde a IA pode gerar software em horas, velocidade deixa de ser diferencial. O diferencial passa a ser: capacidade de estruturar, governar e escalar software com consistência. É nesse contexto que plataformas corporativas como Mendix ganham uma nova relevância. Não como alternativa à IA — mas como mecanismo de controle sobre ela.

De abstração para camada de controle

Plataformas low-code de nível corporativo operam sob uma lógica distinta: software não deve apenas ser criado rapidamente — deve ser criado de forma estruturada, auditável e sustentável. Isso se traduz em quatro dimensões principais:

1. Transparência via modelos

Diferente de código gerado por IA (frequentemente opaco), o modelo é explícito:

  • regras de negócio visíveis
  • fluxos estruturados
  • dados organizados

O sistema é compreensível — não apenas executável.

2. IA dentro de guardrails

Ferramentas como o Maia (Mendix) não substituem governança — operam dentro dela:

  • convertem intenção em estrutura
  • geram artefatos alinhados ao modelo
  • mantêm consistência arquitetural

Nesse contexto, a IA acelera, e não desorganiza.

3. Governança nativa

Aspectos críticos não são adicionados depois — são intrínsecos:

  • controle de acessos
  • versionamento
  • compliance regulatório
  • observabilidade e auditoria

Isso é particularmente relevante em setores regulados.

4. Papel arquitetural na nova stack

O low-code corporativo passa a ocupar um novo espaço: uma camada intermediária entre a geração caótica de software via IA e os sistemas legados rígidos. Não substitui nenhum dos dois. Mas torna ambos operáveis em conjunto.

Por que isto é relevante — talvez mais do que antes

Há por vezes uma tentação de considerar o low-code como uma fase transitória — algo que será substituído por IA mais avançada. Os sinais apontam na direção oposta. À medida que a criação de software se commoditiza, o valor desloca-se para:

  • consistência
  • governança
  • capacidade de evolução estruturada

Ou seja, menos sobre como construir e mais sobre como sustentar. E isso não emerge espontaneamente de modelos generativos. Exige plataforma, arquitetura e disciplina.

A nova divisão não é técnica — é estrutural

A distinção mais relevante hoje não é entre:

  • código vs low-code
  • humano vs IA
  • plataforma vs ferramenta

Mas entre: sistemas que escalam com controle e sistemas que escalam o caos. O vibe coding amplia drasticamente o que pode ser criado. Plataformas como Mendix definem o que pode ser operado com segurança em escala.

Ambos são necessários. Nenhum perece ser suficiente isoladamente.

From writing code to orchestrating outcomes

Until recently, there was an unspoken assumption: software is something humans write. Even with frameworks, abstractions and DevOps, the bottleneck was always cognitive. Software was scarce because the capacity to produce it was scarce. That constraint is now being significantly reduced.

In 2026, AI-based systems do more than suggest code — they:

  • generate complete applications from natural language
  • work across multiple files and architectures
  • run, test and iterate autonomously
  • fix errors and refine results without constant intervention

In practice:

  • A non-programmer can build a working application in days
  • An engineer can multiply their delivery capacity exponentially
  • Small teams operate like much larger organizations

More significant still is the next step: agentic orchestration (agentic engineering). Here the human stops being the direct author and instead acts as:

  • the one who defines intent
  • the architect of context
  • the judge of outcomes

While AI agents:

  • plan
  • build
  • test
  • and deliver

Software development is starting to look less like manual engineering and more like managing autonomous production systems.

What “vibe coding” can already do — and why it matters

It would be comfortable to dismiss vibe coding as a fad. That would be a strategic mistake. Its capabilities are already concrete and relevant:

  • end-to-end application prototyping (front end + back end + integration)
  • rapid creation of internal tools
  • automation of specific operational workflows
  • a radical acceleration of the experimentation cycle

For the first time, the cost of producing software is approaching the cost of articulating an idea. That profoundly changes the economics of technology. But the limits are equally clear:

  • security vulnerabilities persist
  • there is no traceability or audit trail
  • maintenance becomes hard in the medium term
  • the logic is often opaque or inconsistent

Executives are beginning to see a new risk: no longer that of being unable to build, but that of being unable to control what has been built.

The new bottleneck: not speed, but governance

For decades, the problem organizations faced was slowness. Now, paradoxically, the problem is starting to be the opposite. Software has become too easy to create — and too hard to govern. The nature of the constraint has changed:

  • then: capacity to produce
  • now: capacity to control

The central question is no longer “Can we build this?” but “Who controls it, how does it evolve and what systemic risk comes with it?” This shift is structural — and it redefines the role of platforms.

Low-code revisited: from productivity tool to governance infrastructure

For years, low-code platforms were positioned as efficiency tools: less code, more speed, less reliance on developers. That narrative is no longer enough. In a world where AI can generate software in hours, speed stops being a differentiator. The differentiator becomes the ability to structure, govern and scale software consistently. It is in this context that enterprise platforms such as Mendix take on new relevance. Not as an alternative to AI — but as a mechanism for controlling it.

From abstraction to control layer

Enterprise-grade low-code platforms work on a different logic: software must not only be created quickly — it must be created in a way that is structured, auditable and sustainable. This translates into four main dimensions:

1. Transparency through models

Unlike AI-generated code, which is often opaque, the model is explicit:

  • visible business rules
  • structured flows
  • organized data

The system can be understood — not merely executed.

2. AI within guardrails

Tools such as Maia (Mendix) do not replace governance — they operate within it:

  • they turn intent into structure
  • they generate artifacts aligned with the model
  • they maintain architectural consistency

In this setting, AI accelerates rather than disrupts.

3. Built-in governance

Critical aspects are not bolted on afterwards — they are intrinsic:

  • access control
  • versioning
  • regulatory compliance
  • observability and auditing

This matters particularly in regulated sectors.

4. An architectural role in the new stack

Enterprise low-code now occupies a new space: an intermediate layer between the chaotic generation of software by AI and rigid legacy systems. It replaces neither. But it makes the two workable together.

Why this matters — perhaps more than ever

There is sometimes a temptation to see low-code as a transitional phase — something more advanced AI will replace. The signals point the other way. As software creation becomes a commodity, value shifts toward:

  • consistency
  • governance
  • the capacity for structured evolution

In other words, less about how to build and more about how to sustain. And that does not emerge spontaneously from generative models. It takes platform, architecture and discipline.

The new divide is not technical — it is structural

The most important distinction today is not between:

  • code vs low-code
  • human vs AI
  • platform vs tool

It is between systems that scale with control and systems that scale chaos. Vibe coding dramatically expands what can be created. Platforms such as Mendix define what can be operated safely at scale.

Both are necessary. Neither seems sufficient on its own.

De escribir código a orquestar resultados

Hasta hace poco, existía una premisa implícita: el software es algo que escriben los humanos. Incluso con frameworks, abstracciones y DevOps, el cuello de botella siempre fue cognitivo. El software era escaso porque la capacidad de producirlo era escasa. Esa restricción hoy se está reduciendo significativamente.

En 2026, los sistemas basados en IA no solo sugieren código — ellos:

  • generan aplicaciones completas a partir de lenguaje natural
  • operan sobre múltiples archivos y arquitecturas
  • ejecutan, prueban e iteran de forma autónoma
  • corrigen errores y refinan resultados sin intervención constante

En la práctica:

  • Una persona que no programa puede construir una aplicación funcional en días
  • Un ingeniero puede multiplicar su capacidad de entrega de forma exponencial
  • Equipos pequeños operan como organizaciones mucho más grandes

Más relevante aún es la siguiente evolución: la orquestación agéntica (agentic engineering). Aquí, el humano deja de ser el autor directo y pasa a actuar como:

  • quien define la intención
  • arquitecto del contexto
  • evaluador del resultado

Mientras los agentes de IA:

  • planifican
  • construyen
  • prueban
  • y entregan

El desarrollo de software empieza a parecerse menos a la ingeniería manual y más a la gestión de sistemas productivos autónomos.

Lo que el “vibe coding” realmente ya hace — y por qué importa

Sería cómodo descartar el vibe coding como una moda pasajera. Eso sería un error estratégico. Sus capacidades ya son concretas y relevantes:

  • prototipado completo de aplicaciones (front end + back end + integración)
  • creación rápida de herramientas internas
  • automatización de flujos operativos específicos
  • aceleración radical del ciclo de experimentación

Por primera vez, el costo de producir software se acerca al costo de formular una idea. Esto altera profundamente la dinámica económica de la tecnología. Pero los límites también son claros:

  • las vulnerabilidades de seguridad persisten
  • no hay trazabilidad ni auditoría
  • el mantenimiento se vuelve difícil en el mediano plazo
  • la lógica a menudo es opaca o inconsistente

Los ejecutivos empiezan a percibir un nuevo riesgo: ya no el de no poder construir, sino el de no poder controlar lo que se construyó.

El nuevo cuello de botella: no es la velocidad, es la gobernanza

Durante décadas, el problema de las organizaciones fue la lentitud. Ahora, paradójicamente, el problema empieza a ser el opuesto. El software se volvió demasiado fácil de crear — y demasiado difícil de gobernar. La restricción cambió de naturaleza:

  • antes: capacidad de producción
  • ahora: capacidad de control

La pregunta central dejó de ser “¿Podemos construir esto?” y pasó a ser “¿Quién controla esto, cómo evoluciona y cuál es el riesgo sistémico asociado?” Este desplazamiento es estructural — y redefine el papel de las plataformas.

Low-code, revisitado: de la productividad a la infraestructura de gobernanza

Durante años, las plataformas low-code se posicionaron como herramientas de eficiencia: menos código, más rapidez, menos dependencia de los desarrolladores. Esa narrativa ya no es suficiente. En un mundo donde la IA puede generar software en horas, la velocidad deja de ser un diferencial. El diferencial pasa a ser la capacidad de estructurar, gobernar y escalar software con consistencia. Es en este contexto que plataformas corporativas como Mendix adquieren una nueva relevancia. No como alternativa a la IA — sino como mecanismo de control sobre ella.

De la abstracción a la capa de control

Las plataformas low-code de nivel corporativo operan bajo una lógica distinta: el software no solo debe crearse rápidamente — debe crearse de forma estructurada, auditable y sostenible. Esto se traduce en cuatro dimensiones principales:

1. Transparencia a través de modelos

A diferencia del código generado por IA, a menudo opaco, el modelo es explícito:

  • reglas de negocio visibles
  • flujos estructurados
  • datos organizados

El sistema es comprensible — no solo ejecutable.

2. IA dentro de guardrails

Herramientas como Maia (Mendix) no sustituyen la gobernanza — operan dentro de ella:

  • convierten la intención en estructura
  • generan artefactos alineados con el modelo
  • mantienen la consistencia arquitectónica

En este contexto, la IA acelera, en lugar de desorganizar.

3. Gobernanza nativa

Los aspectos críticos no se agregan después — son intrínsecos:

  • control de accesos
  • versionado
  • cumplimiento normativo
  • observabilidad y auditoría

Esto es particularmente relevante en sectores regulados.

4. Un papel arquitectónico en el nuevo stack

El low-code corporativo pasa a ocupar un nuevo espacio: una capa intermedia entre la generación caótica de software mediante IA y los sistemas heredados rígidos. No reemplaza a ninguno de los dos. Pero hace que ambos puedan operar en conjunto.

Por qué esto es relevante — tal vez más que nunca

A veces existe la tentación de considerar el low-code como una fase transitoria — algo que será reemplazado por una IA más avanzada. Las señales apuntan en la dirección opuesta. A medida que la creación de software se vuelve un commodity, el valor se desplaza hacia:

  • la consistencia
  • la gobernanza
  • la capacidad de evolución estructurada

Es decir, menos sobre cómo construir y más sobre cómo sostener. Y eso no surge espontáneamente de los modelos generativos. Exige plataforma, arquitectura y disciplina.

La nueva división no es técnica — es estructural

La distinción más relevante hoy no es entre:

  • código vs. low-code
  • humano vs. IA
  • plataforma vs. herramienta

Sino entre sistemas que escalan con control y sistemas que escalan el caos. El vibe coding amplía drásticamente lo que se puede crear. Plataformas como Mendix definen lo que puede operarse de forma segura a escala.

Ambos son necesarios. Ninguno parece ser suficiente por sí solo.

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O “build” está de volta — e agora?Build Is Back — Now What?El “build” ha vuelto — ¿y ahora qué?

2 mar 2026Mar 2, 20262 mar 2026Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Nas conversas com equipes executivas, o raciocínio é conhecido: por que se comprometer agora com uma escolha estrutural de plataforma, uma mudança de arquitetura ou um modelo governado de desenvolvimento corporativo, se nossas equipes estão entregando mais rápido do que nunca? Os copilotos de IA estão impulsionando a produtividade. Novas automações surgem toda semana. Pequenas aplicações são construídas em dias, não em meses. O custo por funcionalidade parece estar caindo. Sob pressão para reduzir o OPEX e ganhar velocidade, os indicadores parecem animadores. O momentum parece valioso. E assim os debates de arquitetura mais amplos vão sendo adiados.

O impacto imediato não é apenas uma entrega mais rápida. É um salto no poder de negociação. Quando as equipes internas conseguem replicar partes relevantes de um produto SaaS em semanas, as renovações deixam de ser automáticas. “Construir” passa a ser uma alternativa crível na mesa de negociação, mesmo que a primeira versão seja imperfeita. A área de Compras não precisa de perfeição para exigir desconto — precisa apenas de poder de barganha.

O instinto é compreensível. Mas merece ser examinado com rigor.

A programação assistida por IA costuma ser tratada como um atalho universal — algo que pode ser adotado em larga escala e do qual se esperam resultados de nível corporativo. Na prática, o valor sustentado ainda depende de julgamento arquitetural sênior, conhecimento do domínio e supervisão disciplinada. As ferramentas geram código. Não geram pensamento sistêmico. Pesquisas com empresas refletem essa nuance: a satisfação aumenta onde a entrega assistida por IA combina velocidade com confiabilidade. Os ganhos de produtividade são reais. Um engenheiro experiente trabalhando com LLMs como pair programmers pode produzir substancialmente mais no mesmo período, aplicando sua experiência para estruturar, validar e refinar o que a IA produz. A IA não substitui a expertise. Ela a multiplica.

Portanto, a questão não é se o vibe coding funciona. Claramente funciona.

A questão mais profunda é o que acontece quando esse salto de produtividade encontra as realidades estruturais da empresa. Ao mesmo tempo em que a construção impulsionada por IA acelera, as organizações estão adotando estratégias de “clean core” em seus sistemas centrais — seja SAP S/4HANA, Oracle ou Salesforce. A doutrina é simples: manter o sistema de registro padrão, evitar customizações invasivas, aceitar upgrades gerenciados pelo fornecedor e colher os benefícios de estabilidade e escalabilidade.

Mas há um efeito de segunda ordem que muitos subestimam. Boa parte do SaaS é precificada por usuário. Se programas de eficiência baseados em IA reduzem o quadro de pessoal, o número de licenças cai. A mesma onda de automação que melhora as margens dos compradores pode enfraquecer estruturalmente a base de receita dos fornecedores de SaaS. Esse ciclo de realimentação altera os incentivos em todo o ecossistema. Os compradores ganham poder de barganha à medida que “construir” se torna uma alternativa crível. Os fornecedores respondem com reprecificação, pacotes e a aceleração do lançamento de recursos de IA no core para defender o crescimento. O que começa como ganho de produtividade se transforma em uma reconfiguração da dinâmica de negociação e dos roadmaps das plataformas.

E, no entanto — o clean core não elimina a complexidade. Ele a redistribui.

A diferenciação competitiva não desaparece porque o core foi padronizado. Os clientes continuam esperando experiências sob medida. Fluxos de trabalho únicos, lógica de decisão e nuances operacionais continuam definindo a vantagem. Se a diferenciação não pode viver dentro do core, ela precisa viver na borda. E é o que acontece. Scripts, bots, micro-apps e automações de fluxo assistidos por IA se acumulam rapidamente em torno das plataformas SaaS. É rápido. É empoderador. Parece democrático. E, o que é decisivo, produz resultados visíveis mais rápido do que os frameworks de governança costumam se adaptar.

Isso não é caos por definição. É expansão. Mas expansão sem alinhamento estrutural acumula passivos em silêncio.

Pense na empresa como um grande edifício. Os sistemas centrais, como ERP, CRM etc., são a estrutura reforçada: fundações, elevadores, sistemas de segurança. Seguem padrões rigorosos de engenharia. Ninguém quer improviso ali. O vibe coding é como acrescentar varandas e passarelas para atender a uma demanda crescente. Elas aumentam o espaço útil. São construídas rapidamente. O problema não é que existam. O problema é se foram projetadas com engenharia. Sem revisão estrutural, análise de carga e planejamento de manutenção de longo prazo, um edifício dinâmico vai se tornando frágil aos poucos.

O core fica mais limpo. O perímetro fica mais ruidoso.

O perigo não é o excesso de inovação. É a inovação com passivos ocultos:

  • Exposição de segurança (credenciais, acesso a dados, integrações paralelas à TI)
  • Fragilidade operacional (o bot de uma pessoa vira um processo crítico)
  • Espaguete de integrações (sem APIs canônicas, sem disciplina de eventos)
  • Lacunas de auditoria (quem mudou o quê, quando e por quê?)
  • Custos de operação que sobem depois (suporte, monitoramento, resposta a incidentes)
  • Dependência de fornecedor do mesmo jeito (só que agora espalhada por muitas ferramentas)

O custo oculto não está na primeira construção. Está no segundo ano: suporte, monitoramento, resposta a incidentes, concentração de conhecimento, capacidades duplicadas e um “portfólio de exceções” cada vez maior, que já não tem um dono claro. O vibe coding pode reduzir o custo unitário por funcionalidade e, ao mesmo tempo, aumentar o custo total de propriedade em todo o ambiente.

É aqui que a conversa precisa amadurecer.

A resposta não é desacelerar a inovação. É torná-la governável e escalável. Isso exige um equilíbrio arquitetural explícito: um core estável, que permaneça padrão e atualizável; uma malha de integração que imponha disciplina de APIs, identidade e observabilidade; e uma camada governada de diferenciação, onde o desenvolvimento rápido acontece dentro da gestão de ciclo de vida, do controle de acesso baseado em papéis e da disciplina de DevOps.

É aqui que plataformas como o Mendix fazem diferença. Não contra o vibe coding, mas justamente porque “construir” está se tornando uma opção corporativa crível. As organizações precisam de uma forma de construir rápido sem transformar o software em um emaranhado de passivos não precificados. O Mendix fornece a camada que faltava — desenvolvimento assistido por IA com velocidade estruturada, governança, ciclo de vida, reúso e portabilidade — para que as construções internas rápidas se tornem um ativo, e não um futuro problema de renegociação. Nesse contexto, o vibe coding dentro de um framework governado não é um risco. É um amplificador.

Varandas improvisadas geram exposição. Passarelas aéreas projetadas com engenharia geram expansão sustentável.

A verdadeira pergunta para os executivos não é com que rapidez suas equipes conseguem construir. É com que segurança conseguem escalar o que está sendo construído. O salto de produtividade de hoje é real. A energia é genuína. Mas momentum sem coerência estrutural vira complexidade adiada. As organizações que vão vencer não são as que resistem ao vibe coding, nem as que o adotam às cegas. São as que o incorporam a um framework de nível corporativo.

Velocidade, por si só, é uma vantagem tática. Velocidade estruturada é uma vantagem estratégica. Em sistemas corporativos, a estrutura acaba prevalecendo. Em um mundo de inteligência abundante, a coerência está se tornando o ativo mais escasso de todos.

In conversations with executive teams, the reasoning is familiar: why commit now to a structural platform choice, an architectural shift, or a governed enterprise development model, if our teams are delivering faster than ever? AI copilots are boosting productivity. Automations appear weekly. Small applications are built in days, not months. The cost per feature appears to be falling. Under pressure to reduce OPEX and increase velocity, the metrics look encouraging. Momentum feels valuable. So broader architectural debates are deferred.

The immediate impact is not just faster delivery. It is a step-change in negotiating power. When internal teams can replicate meaningful parts of a SaaS product in weeks, renewals stop being automatic. “Build” becomes a credible outside option, even if the first version is imperfect. Procurement doesn’t need perfection to demand a discount — it only needs leverage.

The instinct is understandable. But it deserves scrutiny.

AI-driven coding is often treated as a universal shortcut — something that can be deployed widely and expected to produce enterprise-grade outcomes. In reality, sustained value still depends on senior architectural judgment, domain understanding and disciplined oversight. The tools generate code. They do not generate system thinking. Enterprise surveys reflect this nuance: satisfaction rises where AI-assisted delivery combines speed with reliability. The productivity gains are real. A skilled engineer working alongside LLM pair programmers can produce substantially more output in the same timeframe, while applying experience to structure, validate and refine what the AI produces. AI does not replace expertise. It multiplies it.

So the question is not whether vibe coding works. It clearly does.

The deeper question is what happens when that productivity surge meets the structural realities of the enterprise. At the same time as AI-driven building accelerates, organizations are embracing “clean core” strategies across their backbone systems — whether SAP S/4HANA, Oracle, or Salesforce. The doctrine is straightforward: keep the system of record standard, avoid invasive customization, accept vendor-managed upgrades and benefit from stability and scalability.

But there is a second-order effect many underestimate. Much of SaaS is priced per seat. If AI-driven efficiency programs reduce headcount, license counts fall. The same automation wave that boosts margins for buyers can structurally weaken SaaS vendors’ revenue base. That feedback loop alters incentives across the ecosystem. Buyers gain leverage as “build” becomes a credible alternative. Vendors respond with repricing, bundling, and accelerated AI feature rollouts into the core to defend growth. What begins as productivity improvement becomes a reshaping of negotiation dynamics and platform roadmaps.

And yet — clean core does not remove complexity. It redistributes it.

Competitive differentiation does not disappear because the core is standardized. Customers still expect tailored experiences. Unique workflows, decision logic and operational nuance still define advantage. If differentiation cannot live inside the core, it must live at the edge. And so it does. AI-assisted scripts, bots, micro-apps and workflow automations accumulate rapidly around SaaS platforms. It is fast. It is empowering. It feels democratic. And critically, it produces visible outcomes faster than governance frameworks typically adapt.

This is not chaos by default. It is expansion. But expansion without structural alignment quietly accumulates liabilities.

Think of the enterprise as a large building. Core systems such as ERP, CRM, etc., are like the reinforced structure: foundations, elevators, safety systems. They follow strict engineering standards. No one wants improvisation there. Vibe coding is like adding balconies and connecting walkways to meet growing demand. They increase usable space. They are built quickly. The issue is not their existence. The issue is whether they are engineered. Without structural review, load analysis and long-term maintenance planning, a dynamic building gradually becomes fragile.

The core grows cleaner. The perimeter grows noisier.

The danger is not excessive innovation. It is innovation with hidden liabilities:

  • Security exposure (credentials, data access, shadow integrations)
  • Operational brittleness (one person’s bot becomes a core process)
  • Integration spaghetti (no canonical APIs, no event discipline)
  • Audit gaps (who changed what, when, and why?)
  • Run costs that rise later (support, monitoring, incident response)
  • Vendor dependency anyway (but now across many tools)

The hidden cost isn’t the first build. It’s the second year: support, monitoring, incident response, knowledge concentration, duplicated capability, and a growing “portfolio of exceptions” that no longer has a coherent owner. Vibe coding can reduce unit cost per feature while increasing total cost of ownership across the estate.

This is where the conversation must mature.

The answer is not to slow innovation. It is to make it governable and scalable. That requires an explicit architectural balance: a stable core that remains standard and upgradeable; an integration fabric that enforces API discipline, identity and observability; and a governed differentiation layer where rapid development occurs within lifecycle management, role-based access control and DevOps discipline.

This is where platforms like Mendix matter. Not against vibe coding, but precisely because “build” is becoming a credible enterprise option. Organizations need a way to build fast without turning software into a sprawl of unpriced liabilities. Mendix provides the missing layer—AI-assisted development with structured speed, governance, lifecycle, reuse and portability—so that rapid internal builds become an asset rather than a future renegotiation problem. In that context, vibe coding inside a governed framework is not a risk. It is an amplifier.

Improvised balconies create exposure. Engineered sky bridges create sustainable expansion.

The real question for executives is not how fast their teams can build. It is how safely they can scale what is being built. Today’s productivity surge is real. The energy is genuine. But momentum without structural coherence becomes deferred complexity. The organizations that will win are not those who resist vibe coding, nor those who embrace it blindly. They are those who embed it inside an enterprise-grade framework.

Speed alone is a tactical advantage. Structured speed is a strategic one. In enterprise systems, structure eventually prevails. In a world of abundant intelligence, coherence is becoming the scarcest asset of all.

En las conversaciones con equipos ejecutivos, el razonamiento es conocido: ¿por qué comprometerse ahora con una decisión estructural de plataforma, un cambio arquitectónico o un modelo de desarrollo empresarial gobernado, si nuestros equipos están entregando más rápido que nunca? Los copilotos de IA están impulsando la productividad. Aparecen automatizaciones cada semana. Se construyen pequeñas aplicaciones en días, no en meses. El costo por funcionalidad parece estar bajando. Bajo la presión de reducir el OPEX y aumentar la velocidad, las métricas resultan alentadoras. El impulso parece valioso. Así, los debates arquitectónicos más amplios se postergan.

El impacto inmediato no es solo una entrega más rápida. Es un salto cualitativo en el poder de negociación. Cuando los equipos internos pueden replicar partes significativas de un producto SaaS en semanas, las renovaciones dejan de ser automáticas. El “build” se convierte en una alternativa creíble, aunque la primera versión sea imperfecta. El área de compras no necesita perfección para exigir un descuento: solo necesita poder de negociación.

El instinto es comprensible. Pero merece un análisis riguroso.

La programación impulsada por IA suele tratarse como un atajo universal: algo que puede desplegarse ampliamente con la expectativa de producir resultados de nivel empresarial. En realidad, el valor sostenido sigue dependiendo del criterio arquitectónico de profesionales sénior, del conocimiento del dominio y de una supervisión disciplinada. Las herramientas generan código. No generan pensamiento sistémico. Las encuestas empresariales reflejan este matiz: la satisfacción aumenta cuando la entrega asistida por IA combina velocidad con confiabilidad. Las ganancias de productividad son reales. Un ingeniero experimentado que trabaja junto a LLM como programadores en pareja puede producir sustancialmente más en el mismo plazo, mientras aplica su experiencia para estructurar, validar y refinar lo que produce la IA. La IA no reemplaza la experiencia. La multiplica.

Así que la pregunta no es si el vibe coding funciona. Es evidente que sí.

La pregunta de fondo es qué sucede cuando ese auge de productividad se encuentra con las realidades estructurales de la empresa. Al mismo tiempo que se acelera la construcción impulsada por IA, las organizaciones están adoptando estrategias de “clean core” en sus sistemas troncales, ya sea SAP S/4HANA, Oracle o Salesforce. La doctrina es sencilla: mantener estándar el sistema de registro, evitar la personalización invasiva, aceptar las actualizaciones gestionadas por el proveedor y beneficiarse de la estabilidad y la escalabilidad.

Pero hay un efecto de segundo orden que muchos subestiman. Gran parte del SaaS se cobra por usuario. Si los programas de eficiencia impulsados por IA reducen el número de empleados, disminuye la cantidad de licencias. La misma ola de automatización que mejora los márgenes de los compradores puede debilitar estructuralmente la base de ingresos de los proveedores de SaaS. Ese ciclo de retroalimentación altera los incentivos en todo el ecosistema. Los compradores ganan poder de negociación a medida que el “build” se convierte en una alternativa creíble. Los proveedores responden con cambios de precios, paquetes y lanzamientos acelerados de funcionalidades de IA en el núcleo para defender su crecimiento. Lo que empieza como una mejora de productividad se convierte en una reconfiguración de las dinámicas de negociación y de las hojas de ruta de las plataformas.

Y, sin embargo, el clean core no elimina la complejidad. La redistribuye.

La diferenciación competitiva no desaparece porque el núcleo esté estandarizado. Los clientes siguen esperando experiencias a la medida. Los flujos de trabajo únicos, la lógica de decisión y los matices operativos siguen definiendo la ventaja. Si la diferenciación no puede vivir dentro del núcleo, tiene que vivir en el borde. Y así ocurre. Scripts, bots, microaplicaciones y automatizaciones de flujos de trabajo asistidos por IA se acumulan rápidamente alrededor de las plataformas SaaS. Es rápido. Empodera. Se siente democrático. Y, de manera crítica, produce resultados visibles más rápido de lo que suelen adaptarse los marcos de gobernanza.

Esto no es caos por definición. Es expansión. Pero la expansión sin alineación estructural acumula pasivos de forma silenciosa.

Piense en la empresa como un gran edificio. Los sistemas centrales, como ERP, CRM, etc., son como la estructura reforzada: cimientos, ascensores, sistemas de seguridad. Siguen estrictas normas de ingeniería. Nadie quiere improvisación allí. El vibe coding es como agregar balcones y pasarelas de conexión para atender una demanda creciente. Aumentan el espacio utilizable. Se construyen rápido. El problema no es que existan. El problema es si cuentan con un diseño de ingeniería. Sin revisión estructural, análisis de cargas y planificación del mantenimiento a largo plazo, un edificio dinámico se vuelve frágil gradualmente.

El núcleo se vuelve más limpio. El perímetro, más ruidoso.

El peligro no es el exceso de innovación. Es la innovación con pasivos ocultos:

  • Exposición de seguridad (credenciales, acceso a datos, integraciones en la sombra)
  • Fragilidad operativa (el bot de una sola persona se convierte en un proceso central)
  • Espagueti de integraciones (sin API canónicas, sin disciplina de eventos)
  • Brechas de auditoría (¿quién cambió qué, cuándo y por qué?)
  • Costos de operación que aumentan después (soporte, monitoreo, respuesta a incidentes)
  • Dependencia del proveedor de todos modos (pero ahora repartida entre muchas herramientas)

El costo oculto no está en la primera construcción. Está en el segundo año: soporte, monitoreo, respuesta a incidentes, concentración del conocimiento, capacidades duplicadas y un creciente “portafolio de excepciones” que ya no tiene un responsable coherente. El vibe coding puede reducir el costo unitario por funcionalidad y, al mismo tiempo, aumentar el costo total de propiedad en todo el parque tecnológico.

Aquí es donde la conversación debe madurar.

La respuesta no es frenar la innovación. Es hacerla gobernable y escalable. Eso requiere un equilibrio arquitectónico explícito: un núcleo estable que se mantenga estándar y actualizable; una capa de integración que imponga disciplina de API, identidad y observabilidad; y una capa de diferenciación gobernada, donde el desarrollo rápido ocurra dentro de la gestión del ciclo de vida, el control de acceso basado en roles y la disciplina DevOps.

Aquí es donde importan plataformas como Mendix. No en contra del vibe coding, sino precisamente porque el “build” se está convirtiendo en una opción empresarial creíble. Las organizaciones necesitan una forma de construir rápido sin convertir el software en una maraña de pasivos no cuantificados. Mendix aporta la capa que falta —desarrollo asistido por IA con velocidad estructurada, gobernanza, ciclo de vida, reutilización y portabilidad— para que los desarrollos internos rápidos se conviertan en un activo y no en un futuro problema de renegociación. En ese contexto, el vibe coding dentro de un marco gobernado no es un riesgo. Es un amplificador.

Los balcones improvisados generan exposición. Las pasarelas elevadas diseñadas con rigor de ingeniería generan una expansión sostenible.

La verdadera pregunta para los ejecutivos no es qué tan rápido pueden construir sus equipos. Es con cuánta seguridad pueden escalar lo que se está construyendo. El auge de productividad actual es real. La energía es genuina. Pero el impulso sin coherencia estructural se convierte en complejidad diferida. Las organizaciones que ganarán no son las que se resisten al vibe coding ni las que lo adoptan a ciegas. Son las que lo integran dentro de un marco de nivel empresarial.

La velocidad por sí sola es una ventaja táctica. La velocidad estructurada es una ventaja estratégica. En los sistemas empresariales, la estructura termina por imponerse. En un mundo de inteligencia abundante, la coherencia se está convirtiendo en el activo más escaso de todos.

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← Biblioteca de InsightsInsights libraryBiblioteca de InsightsModelo operacional e parceirosOperating model and partnersModelo operativo y socios

Além da ilusão inteligente: por que a promessa da IA ainda depende da disciplina pouco glamourosa do pensamento de produto e de plataformaBeyond the Intelligent Delusion: Why AI’s Promise Still Depends on the Unfashionable Discipline of Product and Platform ThinkingMás allá de la ilusión inteligente: por qué la promesa de la IA todavía depende de la poco glamorosa disciplina del pensamiento de producto y de plataforma

15 dez 2025Dec 15, 202515 dic 2025Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Nos conselhos de administração do mundo inteiro, uma nova sensação de certeza se espalha: a inteligência artificial — antes restrita a pequenos experimentos e projetos-piloto — abriu caminho até o centro das estratégias de crescimento das empresas. Segundo o The Global Intelligent Delusion Report, da Emergn ()*, 77% dos líderes seniores esperam que novas soluções de IA gerem valor real para o negócio nos próximos 12 meses, quase o mesmo patamar dos 81% que ainda contam com os ganhos de eficiência tradicionais. Surpreendentemente, nenhum entrevistado acredita que o retorno levará mais de dois anos. Na corrida atual da transformação digital, paciência já não faz parte do plano. Mas, em meio a esse otimismo, existe uma verdade incômoda. Muitas empresas continuam presas ao que a Emergn chama de “ilusão inteligente”: a crença de que as ferramentas de IA, sozinhas, entregam a transformação. Não entregam. As primeiras vitórias são reais, mas escalá-las — transformar faíscas isoladas de automação em resultados sustentados para a empresa — continua fora do alcance da maioria das organizações.

A IA, ao que parece, não é necessariamente um problema de tecnologia. É um desafio de modelo operacional.

A ascensão do poder de produto — e os limites da ambição

Os dados da pesquisa registram uma reestruturação silenciosa da governança corporativa. A gestão de produto, antes relegada à organização do backlog e à entrega de funcionalidades, de repente ganha protagonismo. Sessenta e seis por cento dos executivos afirmam que a gestão de produto será crítica para a estratégia da empresa no próximo ano, contra 27% no ciclo anterior. Ao mesmo tempo, 44% das organizações contrataram um Chief Product Officer nos últimos 12 meses, e 88% aumentaram o investimento em funções, ferramentas e processos de produto.

Essa mudança não é ideológica. É financeira. Os líderes relatam que o investimento em equipes de produto é motivado principalmente por duas pressões: garantir que a IA seja implementada com sucesso (42%) e integrar recursos de IA/ML diretamente a produtos e fluxos de trabalho (41%). Em outras palavras, a IA se tornou um mecanismo de pressão: ou as organizações aprendem a entregar valor como empresas orientadas a produto, ou enfrentam expectativas cada vez maiores com retornos decrescentes. Mas a ambição corre à frente da capacidade. Impressionantes 57% dizem que as expectativas em relação à IA superam a capacidade de entrega da organização; 34% relatam projetos mais demorados do que o previsto; 29% afirmam que a IA ainda não cumpriu o que prometeu; e 31% admitem atrasos de vários meses em programas digitais por falta de treinamento adequado.

Até a confiança na gestão está oscilando. Cerca de 68% acreditam que seus gestores não têm as competências necessárias, e 32% sentem que não receberam treinamento suficiente para acompanhar as mudanças impulsionadas pela IA. O resultado é previsível: desgaste, execução desigual e uma distância cada vez maior entre a aspiração e a realidade operacional.

O gargalo humano

Apesar do hype, a IA ainda depende fortemente da condução humana. As competências mais difíceis de contratar? Fluência em dados e IA (48%), seguida de perto por pensamento crítico e analítico (36%) e liderança multifuncional (27%). Longe de substituir as funções de produto, a IA as amplifica: 81% dizem que a IA facilita o trabalho do gerente de produto, mas 27% também relatam mais estresse à medida que as expectativas aumentam. As equipes de produto são cobradas a fazer mais com mais. Precisam interpretar mandatos de IA mal definidos vindos dos conselhos, governar modelos de comportamento opaco, formular hipóteses de valor e integrar novos recursos a arquiteturas legadas. Sem um modelo operacional sólido — o tecido conjuntivo que liga a ambição em IA aos resultados para o cliente, financeiros e operacionais —, até as ferramentas de IA mais sofisticadas continuam meramente decorativas. E é aqui que muitas empresas tropeçam. Elas já esclareceram suas definições de IA (85%) e traduziram essas definições em soluções direcionadas (71%).

Mas clareza não gerou consistência. A execução continua irregular, em ritmo desigual, e prejudicada por treinamento insuficiente, governança fraca e pela ausência de um framework coerente centrado em produto.

A arquitetura que a IA esqueceu

A promessa da IA depende menos de algoritmos do que de integração: integrar a IA aos fluxos de trabalho, às jornadas do cliente, aos sistemas operacionais e aos ciclos de tomada de decisão. O relatório ressalta que o valor da IA só se materializa quando combinado com uma definição clara do problema, experimentação disciplinada e governança de produto multifuncional.

Mas aí está o problema: a maioria das empresas simplesmente não foi arquitetada para isso. Seus ambientes de tecnologia são extensos, heterogêneos e emaranhados em décadas de sistemas legados. Seus fluxos de trabalho atravessam fronteiras que a IA não consegue navegar sem orquestração. Seus dados vivem em silos que resistem ao treinamento e à inferência em escala.

É por isso que as organizações mais bem-sucedidas estão investindo discretamente não só em IA, mas em plataformas — frameworks estruturados que padronizam o confuso meio de campo entre dados, sistemas, pessoas e processos. Ambientes low-code de nível corporativo, como o Mendix, exemplificam essa mudança. Eles dão às empresas uma estrutura comum por meio da qual os recursos de IA podem ser operacionalizados entre equipes e sistemas:

  • desenvolvimento acelerado de aplicações para operacionalizar rapidamente os insights de IA;
  • orquestração de fluxos de trabalho para incorporar inteligência a processos de ponta a ponta;
  • camadas de integração padronizadas para conectar SaaS modernos a sistemas core envelhecidos;
  • modelos de governança que alinham equipes de produto, compliance, gestão de dados e DevOps;
  • componentes reutilizáveis que convertem a experimentação em padrões corporativos replicáveis.

Em outras palavras, eles atacam exatamente o gap de execução que o relatório da Emergn identifica. A IA não tem sucesso quando um modelo funciona, mas quando uma organização consegue transformar, de forma recorrente, modelos em produtos e produtos em resultados.

O início da era pós-ferramenta

Se a última década foi definida pelo acúmulo de ferramentas de IA, a próxima será definida pela capacidade de incorporá-las — de forma confiável, responsável e repetível. O que a Emergn chama de “ilusão inteligente” é simplesmente um equívoco sobre onde está o valor. As ferramentas geram potencial; modelos operacionais e plataformas o convertem.

As empresas que vão liderar a próxima onda de produtividade são aquelas que tratam a IA como parte de um sistema estruturado, não como um acessório. Elas não vão depender de provas de conceito isoladas nem esperar que a IA compense deficiências organizacionais. Em vez disso, farão três apostas difíceis, mas necessárias:

  1. Vão investir em liderança de produto e na construção de capacidades multifuncionais, reconhecendo que o julgamento humano — e não a sofisticação do modelo — é o gargalo definitivo.
  2. Vão adotar plataformas integradas que padronizam orquestração, governança e entrega, reduzindo o custo imposto por ambientes legados e ferramentas fragmentadas.
  3. Vão criar modelos operacionais que vinculam o financiamento de IA a resultados mensuráveis para o cliente, operacionais e financeiros, colocando a disciplina acima do entusiasmo.

Os dados tornam uma conclusão inescapável: a tecnologia está pronta. A questão é se as empresas estão.

A IA não vai transformar as organizações até que as organizações transformem a forma como entregam IA. E isso não começa com mais um piloto, mas com o trabalho pouco glamouroso, e há muito adiado, de construir as estruturas necessárias para que a inteligência — artificial ou não — escale de verdade.

() O "The Global Intelligent Delusion Report" foi produzido pela*Emergn. O estudo se baseia nas respostas de mais de 700 líderes empresariais da América do Norte, Europa e Ásia, o que lhe confere forte relevância entre setores e regiões. Suas conclusões mostram como os executivos seniores estão enxergando o valor da IA no curto prazo e as capacidades organizacionais necessárias para concretizá-lo.

In boardrooms around the world, a new sense of certainty is spreading: artificial intelligence—once limited to small experiments and pilot projects—has now pushed its way into the center of corporate growth strategies. According to The Global Intelligent Delusion Report*by Emergn(), 77% of senior leaders expect new AI solutions to generate real business value within the next 12 months, almost matching the 81% who still rely on traditional efficiency gains. Remarkably, not a single respondent believes returns will take more than two years. In today’s digital transformation race, patience is no longer part of the plan. Yet amid this optimism sits an uncomfortable truth. Many firms remain trapped in what Emergn dubs the “intelligent delusion”: the belief that AI tools alone deliver transformation. They do not. Early wins are real enough, but scaling those wins—turning isolated sparks of automation into sustained enterprise outcomes—continues to elude most organizations.

AI, it turns out, is not necessarily a technology problem. It is an operating-model challenge.

The rise of product power—and the limits of ambition

The survey data chronicles a quiet restructuring of corporate governance. Product management, once relegated to backlog hygiene and feature delivery, is suddenly ascendant. Sixty-six percent of executives say product management will be critical to company strategy over the next year, up from 27% in the previous cycle. Meanwhile, 44% of organizations hired a Chief Product Officer in the last 12 months, and 88% increased investment in product roles, tools and processes.

This shift is not ideological. It is financial. Leaders report that investment in product teams is driven primarily by two pressures: to ensure AI is implemented successfully (42%) and to integrate AI/ML capabilities directly into products and workflows (41%). AI, in other words, has become a forcing mechanism: either organizations learn to ship value like product-led firms, or they face ballooning expectations with diminishing returns. Yet ambition outruns capability. A striking 57% say expectations for AI outpace their organization’s ability to deliver; 34% report projects taking longer than anticipated; 29% say AI has yet to live up to its promise; and 31% confess to multi-month delays in digital programs due to inadequate training.

Even management confidence is wavering. Some 68% percent believe their managers lack sufficient skills, and 32% feel they haven’t received adequate training to keep up with AI-driven change. The result is predictable: fatigue, uneven execution and a widening gap between aspiration and operational reality.

The human bottleneck

Despite the hype, AI still relies heavily on human stewardship. The hardest skills to recruit for? Data and AI fluency (48%), followed closely by critical thinking and analytics (36%) and cross-functional leadership (27%). Far from replacing product roles, AI is amplifying them: 81% say AI makes the product manager’s job easier, but 27% also report rising stress as expectations escalate. Product teams are asked to do more with more. They must interpret ill-defined AI mandates from boards, govern models with opaque behavior, craft value hypotheses and integrate new capabilities into legacy architectures. Without a strong operating model—the connective tissue linking AI ambition to customer, financial and operational outcomes—even the most sophisticated AI tools remain ornamental. And this is where many firms stumble. They have clarified definitions of AI (85%) and translated those definitions into targeted solutions (71%).

Yet clarity has not yielded consistency. Execution remains patchy, paced unevenly, and undermined by insufficient training, weak governance and the absence of a coherent product-centric framework.

The architecture that AI forgot

AI’s promise depends less on algorithms than on integration: integrating AI into workflows, into customer journeys, into operational systems and into decision-making cycles. The report underscores that AI’s value materializes only when paired with clear problem framing, disciplined experimentation and cross-functional product governance.

But here lies the rub: most enterprises are simply not architected for this. Their technology estates are sprawling, heterogenous, and entangled with decades of legacy systems. Their workflows cross boundaries AI cannot navigate without orchestration. Their data lives in silos that resist training and inference at scale.

This is why the most successful organizations are quietly investing not only in AI but in platforms—structured frameworks that standardize the messy middle between data, systems, people and processes. Enterprise-grade low-code environments such as Mendix exemplify this shift. They give firms a common framework through which AI capabilities can be operationalized across teams and systems:

  • accelerated application development to operationalize AI insights quickly;
  • workflow orchestration to embed intelligence into end-to-end processes;
  • standardized integration layers to bridge modern SaaS with aging core systems;
  • governance models that align product teams, compliance, data stewardship and DevOps;
  • reusable components that convert experimentation into repeatable enterprise patterns.

In other words, they address the very execution gap that Emergn’s report identifies. AI succeeds not when a model works, but when an organization can repeatedly turn models into products, and products into outcomes.

The beginning of the post-tool era

If the last decade was defined by the accumulation of AI tools, the next will be defined by the ability to embed them—reliably, responsibly and repeatedly. What Emergn calls the “intelligent delusion” is simply the misunderstanding of where value sits.Tools generate potential; operating models and platforms convert it.

The firms that will lead the next wave of productivity are those that treat AI as part of a structured system, not an accessory. They will not rely on isolated proofs of concept, nor expect AI to compensate for organizational shortcomings. Instead, they will make three hard but necessary bets:

  1. They will invest in product leadership and cross-functional capability building, recognizing that human judgment—not model sophistication—is the ultimate bottleneck.
  2. They will adopt integrated platforms that standardize orchestration, governance and delivery, reducing the tax of legacy environments and fragmented tooling.
  3. They will create operating models that tie AI funding to measurable customer, operational and financial outcomes, reinforcing discipline over enthusiasm.

The data makes one conclusion inescapable: the technology is ready. The question is whether enterprises are.

AI will not transform organizations until organizations transform the way they deliver AI. And that begins not with another pilot, but with the unglamorous, long-overdue work of building the structures required to make intelligence—artificial or otherwise—truly scale.

() "The Global Intelligent Delusion Report" was produced by*Emergn. The study draws on responses fromover 700 business leaders across North America, Europe, and Asia, giving it strong cross-industry and cross-regional relevance. Its findings capture how senior executives are framing AI’s near-term value and the organizational capabilities required to realize it.

En las juntas directivas de todo el mundo se extiende una nueva sensación de certeza: la inteligencia artificial —antes limitada a pequeños experimentos y proyectos piloto— se ha abierto paso hasta el centro de las estrategias corporativas de crecimiento. Según The Global Intelligent Delusion Report, de Emergn ()*, el 77% de los altos ejecutivos espera que las nuevas soluciones de IA generen valor real para el negocio en los próximos 12 meses, casi a la par del 81% que todavía confía en las ganancias de eficiencia tradicionales. Sorprendentemente, ningún encuestado cree que los retornos tardarán más de dos años. En la carrera actual de la transformación digital, la paciencia ya no forma parte del plan. Sin embargo, en medio de este optimismo hay una verdad incómoda. Muchas empresas siguen atrapadas en lo que Emergn denomina la “ilusión inteligente”: la creencia de que las herramientas de IA, por sí solas, producen la transformación. No es así. Los primeros logros son bastante reales, pero escalarlos —convertir chispas aisladas de automatización en resultados empresariales sostenidos— sigue fuera del alcance de la mayoría de las organizaciones.

Resulta que la IA no es necesariamente un problema tecnológico. Es un desafío del modelo operativo.

El auge del poder del producto y los límites de la ambición

Los datos de la encuesta documentan una silenciosa reestructuración de la gobernanza corporativa. La gestión de producto, antes relegada a la higiene del backlog y a la entrega de funcionalidades, cobra de pronto protagonismo. El 66% de los ejecutivos afirma que la gestión de producto será crítica para la estrategia de la empresa durante el próximo año, frente al 27% del ciclo anterior. Al mismo tiempo, el 44% de las organizaciones contrató a un Chief Product Officer en los últimos 12 meses, y el 88% aumentó la inversión en roles, herramientas y procesos de producto.

Este cambio no es ideológico. Es financiero. Los líderes señalan que la inversión en equipos de producto responde principalmente a dos presiones: asegurar que la IA se implemente con éxito (42%) e integrar capacidades de IA/ML directamente en productos y flujos de trabajo (41%). En otras palabras, la IA se ha convertido en un mecanismo de presión: o las organizaciones aprenden a entregar valor como las empresas orientadas al producto, o enfrentan expectativas cada vez mayores con rendimientos decrecientes. Sin embargo, la ambición supera la capacidad. Un llamativo 57% afirma que las expectativas sobre la IA superan la capacidad de entrega de su organización; el 34% reporta proyectos que tardan más de lo previsto; el 29% dice que la IA aún no ha estado a la altura de lo prometido; y el 31% admite retrasos de varios meses en programas digitales debido a una capacitación insuficiente.

Incluso la confianza en la gestión flaquea. Un 68% cree que sus gerentes no tienen las habilidades suficientes, y el 32% siente que no ha recibido la capacitación adecuada para seguir el ritmo del cambio impulsado por la IA. El resultado es previsible: fatiga, ejecución desigual y una brecha cada vez mayor entre la aspiración y la realidad operativa.

El cuello de botella humano

Pese a la euforia, la IA todavía depende en gran medida de la supervisión humana. ¿Cuáles son las habilidades más difíciles de contratar? El dominio de datos e IA (48%), seguido de cerca por el pensamiento crítico y la analítica (36%) y el liderazgo multifuncional (27%). Lejos de reemplazar los roles de producto, la IA los está amplificando: el 81% afirma que la IA facilita el trabajo del product manager, pero el 27% también reporta un aumento del estrés a medida que las expectativas se intensifican. A los equipos de producto se les pide hacer más con más. Deben interpretar mandatos de IA mal definidos provenientes de los directorios, gobernar modelos de comportamiento opaco, formular hipótesis de valor e integrar nuevas capacidades en arquitecturas heredadas. Sin un modelo operativo sólido —el tejido conectivo que vincula la ambición de IA con los resultados para el cliente, financieros y operativos—, incluso las herramientas de IA más sofisticadas siguen siendo meramente decorativas. Y es aquí donde muchas empresas tropiezan. Han aclarado sus definiciones de IA (85%) y han traducido esas definiciones en soluciones específicas (71%).

Sin embargo, la claridad no se ha traducido en consistencia. La ejecución sigue siendo irregular, avanza a ritmos desiguales y se ve socavada por una capacitación insuficiente, una gobernanza débil y la ausencia de un marco coherente centrado en el producto.

La arquitectura que la IA olvidó

La promesa de la IA depende menos de los algoritmos que de la integración: integrar la IA en los flujos de trabajo, en los recorridos del cliente, en los sistemas operacionales y en los ciclos de toma de decisiones. El informe subraya que el valor de la IA solo se materializa cuando se combina con una definición clara del problema, una experimentación disciplinada y una gobernanza de producto multifuncional.

Pero ahí está el problema: la mayoría de las empresas simplemente no tiene una arquitectura preparada para esto. Sus entornos tecnológicos son extensos, heterogéneos y están entrelazados con décadas de sistemas heredados. Sus flujos de trabajo cruzan fronteras que la IA no puede recorrer sin orquestación. Sus datos viven en silos que se resisten al entrenamiento y a la inferencia a escala.

Por eso las organizaciones más exitosas están invirtiendo discretamente no solo en IA, sino en plataformas: marcos estructurados que estandarizan el complejo terreno intermedio entre datos, sistemas, personas y procesos. Los entornos low-code de nivel empresarial, como Mendix, ejemplifican este cambio. Ofrecen a las empresas un marco común a través del cual las capacidades de IA pueden operacionalizarse entre equipos y sistemas:

  • desarrollo acelerado de aplicaciones para operacionalizar rápidamente los insights de IA;
  • orquestación de flujos de trabajo para incorporar inteligencia en procesos de punta a punta;
  • capas de integración estandarizadas para conectar el SaaS moderno con sistemas centrales envejecidos;
  • modelos de gobernanza que alinean a los equipos de producto, cumplimiento, gestión de datos y DevOps;
  • componentes reutilizables que convierten la experimentación en patrones empresariales repetibles.

En otras palabras, abordan precisamente la brecha de ejecución que identifica el informe de Emergn. La IA tiene éxito no cuando un modelo funciona, sino cuando una organización puede convertir de manera repetida los modelos en productos, y los productos en resultados.

El comienzo de la era posterior a las herramientas

Si la última década estuvo definida por la acumulación de herramientas de IA, la próxima estará definida por la capacidad de incorporarlas de forma confiable, responsable y repetible. Lo que Emergn llama la “ilusión inteligente” es simplemente un malentendido sobre dónde reside el valor. Las herramientas generan potencial; los modelos operativos y las plataformas lo convierten en valor.

Las empresas que liderarán la próxima ola de productividad son las que tratan la IA como parte de un sistema estructurado, no como un accesorio. No dependerán de pruebas de concepto aisladas ni esperarán que la IA compense las deficiencias organizacionales. En cambio, harán tres apuestas difíciles pero necesarias:

  1. Invertirán en liderazgo de producto y en el desarrollo de capacidades multifuncionales, reconociendo que el juicio humano —no la sofisticación del modelo— es el cuello de botella definitivo.
  2. Adoptarán plataformas integradas que estandaricen la orquestación, la gobernanza y la entrega, reduciendo el costo que imponen los entornos heredados y las herramientas fragmentadas.
  3. Crearán modelos operativos que vinculen el financiamiento de la IA con resultados medibles para el cliente, operativos y financieros, privilegiando la disciplina por sobre el entusiasmo.

Los datos llevan a una conclusión ineludible: la tecnología está lista. La pregunta es si las empresas lo están.

La IA no transformará a las organizaciones hasta que las organizaciones transformen la manera en que entregan IA. Y eso no empieza con otro piloto, sino con el trabajo poco glamoroso y largamente postergado de construir las estructuras necesarias para que la inteligencia —artificial o de cualquier otro tipo— escale de verdad.

() "The Global Intelligent Delusion Report" fue elaborado por* Emergn. El estudio se basa en las respuestas de más de 700 líderes empresariales de América del Norte, Europa y Asia, lo que le otorga una sólida relevancia intersectorial e interregional. Sus conclusiones reflejan cómo los altos ejecutivos están enmarcando el valor de la IA en el corto plazo y las capacidades organizacionales necesarias para concretarlo.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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Acha que seu integrador global vai sustentar sua empresa na próxima onda de transformação digital? Pense de novo.Think Your Global Integrator Will Carry You Through the Next Wave of Digital Transformation? Think Again.¿Cree que su integrador global lo sacará adelante en la próxima ola de transformación digital? Piénselo de nuevo.

12 nov 2025Nov 12, 202512 nov 2025Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

O fim da aposta fácil

Durante duas décadas, o Integrador Global de Sistemas (GSI) foi a aposta mais segura em TI corporativa. Sempre que uma empresa precisava modernizar seu ERP, consolidar infraestrutura ou conduzir mais uma “transformação digital”, os GSIs estavam prontos: vastas redes de entrega, exércitos certificados, playbooks tranquilizadores. Mas o mundo que eles dominavam acabou. A empresa de hoje é um ecossistema inquieto de nuvem, SaaS, low-code, plataformas de dados e frameworks de automação, todos evoluindo em velocidade vertiginosa. Em vez de programas de cinco anos, as organizações conduzem centenas de iniciativas em paralelo; em vez de monólitos centralizados, navegam por redes de APIs e microsserviços. A transformação se tornou contínua — e os integradores construídos para projetos da era industrial têm dificuldade para acompanhar.

Afinal, o que é um GSI?

Um Integrador Global de Sistemas, ou GSI, é uma empresa multinacional de TI e consultoria — pense em Accenture, Capgemini, Infosys ou TCS — que ajuda grandes organizações a projetar, construir e operar seus sistemas de tecnologia em escala. Essas empresas reúnem estratégia, engenharia de software e outsourcing sob o mesmo teto, coordenando milhares de especialistas em diferentes fusos horários para entregar programas de transformação digital “de ponta a ponta”. O modelo nasceu nos anos 1990, quando a mudança tecnológica era lenta, previsível e centralizada. As empresas precisavam de grandes equipes, alcance global e controle rigoroso. Hoje, porém, conforme a tecnologia se torna modular, veloz e fragmentada, essa mesma estrutura — antes um ponto forte — muitas vezes se torna fonte de atrito.

A escala virou freio

O modelo GSI foi projetado para controle e escala. Ele prosperava na previsibilidade: PMOs centralizados, gates de processo e contratos plurianuais que recompensavam headcount e utilização. Mas, conforme o ritmo dos negócios acelera, essas virtudes se transformaram em passivos. O que antes oferecia segurança agora gera inércia. Cada camada adicional de governança desacelera a tomada de decisão; cada rotação de recursos corrói o contexto. A ironia é que, quanto mais um GSI tenta gerenciar a complexidade, mais complexo ele se torna. Uma pesquisa recente da Forrester com executivos de tecnologia é direta:

“Existe uma grande distância entre o que os CIOs esperam de seus parceiros de SI e o que de fato vivenciam.”

Apenas um quarto dos líderes de tecnologia acredita que seus integradores realmente entendem suas prioridades de negócio em constante mudança. Em resumo, a escala virou freio — o próprio mecanismo que antes garantia controle agora impede a adaptabilidade.

Integração sem coesão

Analistas estimam que as grandes empresas hoje administram centenas de aplicações ativas em múltiplas nuvens. A integração deveria tornar isso gerenciável; na prática, muitas vezes multiplicou a bagunça. O Gartner alerta para “desafios técnicos e de governança” causados pela proliferação de ferramentas de integração embutidas em SaaS. A Forrester acrescenta que a “tendência best-of-breed impulsionada pelos integradores aumentou a complexidade”. A contradição salta aos olhos: os GSIs prometem simplicidade por meio da escala, mas dependem da fragmentação para sustentar seu modelo de negócio. Cada nova plataforma, cada novo fornecedor, amplia o catálogo de serviços — e a conta. Enquanto isso, os CIOs herdam ecossistemas extensos que nenhum parceiro sozinho compreende por completo.

Low-code e o imperativo da velocidade

Plataformas low-code como Mendix, OutSystems e a Power Platform da Microsoft surgiram justamente porque esse modelo era insustentável. Elas prometiam dar aos usuários de negócio um lugar à mesa, reduzir o prazo de entrega de meses para semanas e conectar sistemas por meio de arquiteturas componíveis, em vez de código de integração sob medida. Para 2025, o Gartner prevê que 70% das novas aplicações corporativas serão construídas com ferramentas low-code ou no-code. Ainda assim, muitas organizações continuam operando essas plataformas pela mesma engrenagem de GSI que o low-code deveria romper. Como observa a Forrester,

“Aplicar ao desenvolvimento low-code um estilo de gestão pesado, avesso a riscos e em cascata não faz sentido e contrariaria o valor da tecnologia.”

E, ainda assim, é exatamente isso que acontece com frequência demais: uma plataforma projetada para agilidade vira apenas mais uma linha em um contrato global de entrega — gerenciada offshore, medida pela utilização e esvaziada de impulso.

A economia da estagnação

O descompasso não é apenas cultural; é econômico. Low-code e arquiteturas modulares favorecem equipes pequenas e rápidas trabalhando em ciclos curtos. Os GSIs, por outro lado, são estruturados em torno de volume — grandes projetos, longas durações e pools de mão de obra previsíveis. Um projeto low-code gera menos horas faturáveis, menos gestão hierárquica e menos margem. Assim, a plataforma que deveria viabilizar a transformação acaba marginalizada dentro do portfólio do GSI. Para os CIOs, o resultado é conhecido: custo de entrega inflado, inovação modesta e equipes rotativas que nunca chegam a compreender o contexto do negócio. O integrador cumpre suas obrigações contratuais — mas não as ambições da organização.

A transformação superou o integrador

Essa tensão vai além do low-code. A mesma dinâmica se repete em IA, modernização de dados, automação e governança multicloud. Cada um desses domínios exige iteração rápida, colaboração multifuncional e tomada de decisão quase em tempo real. O próprio desenho do integrador tradicional — hierárquico, avesso a riscos, orientado por compliance — vai na direção contrária dessa lógica. O Gartner observa que os integradores de sistemas tradicionais estão desenvolvendo capacidades cloud-native, enquanto os próprios provedores de nuvem ampliam seu alcance em serviços profissionais. Tradução: as fronteiras antes nítidas entre fornecedor e integrador estão se dissolvendo, e os gigantes ainda tentam se adaptar.

Sinais de desgaste: o grande recuo dos GSIs

Se a escala ainda fosse uma vantagem competitiva, os integradores globais de sistemas estariam prosperando. Em vez disso, 2025 trouxe uma onda de reestruturações que conta outra história — de margens encolhendo, relevância em queda e reinvenção ansiosa. A Accenture, a maior de todas, anunciou mais de 22.000 cortes de postos de trabalho este ano — parte de um plano de reestruturação de US$ 865 milhões que busca gerar US$ 1 bilhão em economia até 2026. Sua força de trabalho global, que já passou de 800.000 pessoas, foi discretamente reduzida em dezenas de milhares enquanto a empresa “reequilibra competências para o futuro”. A Tata Consultancy Services, com mais de 600.000 funcionários, também reduziu seu quadro em cerca de 2% — aproximadamente 12.000 vagas —, citando “descompasso de competências” e automação. A Infosys, outra gigante indiana de tecnologia, eliminou quase 26.000 funções no ano fiscal anterior sob o eufemismo de “otimização da força de trabalho”. Não são ajustes isolados; são convulsões estruturais em um modelo construído sobre escala de mão de obra. Quando empresas desse porte começam a dispensar pessoas em volume, isso sinaliza mais do que uma correção trimestral — sinaliza um paradigma perdendo tração. Conforme low-code, IA e engenharia modular substituem o trabalho tradicional de projetos, os exércitos de desenvolvedores e gestores offshore que impulsionaram os GSIs por décadas estão se tornando economicamente insustentáveis. Em resumo, o próprio modelo que sustentou seu domínio — entrega vasta, centralizada e intensiva em pessoas — é agora o peso que os puxa para baixo.

A ascensão do especialista

Enquanto isso, boutiques especializadas estão inovando mais do que eles. A pesquisa da IDC mostra que os parceiros de serviços que mais crescem são aqueles que lideram com ofertas especializadas e expertise vertical, e não com capacidade genérica. São mais enxutos, mais próximos do negócio e se sentem à vontade atuando dentro de ecossistemas fragmentados, em vez de fingir que os unificam. Em todos os setores, parceiros menores estão tomando a iniciativa. Eles combinam domínio de plataforma com fluência setorial e se integram diretamente aos squads dos clientes. Medem o sucesso por métricas de produto — previsibilidade de sprint, densidade de defeitos, adoção pelos usuários — e não por headcount. Não prometem substituir todos os fornecedores; prometem fazer os que já existem trabalharem juntos. Essas empresas não são as mais baratas, mas muitas vezes são as mais rápidas e confiáveis. O segredo delas é o alinhamento estrutural: nasceram na era cloud-native e entendem que a transformação moderna é sobre coordenação de poucos, não gestão de muitos.

O que os CIOs devem repensar

Para os CIOs que navegam pela próxima onda de transformação digital, a lição é dura, mas libertadora. Você não precisa dispensar seu GSI — mas precisa reequilibrar.

  1. Combine o tipo de parceiro com o tipo de problema. Use GSIs onde a escala ainda importa — reformulações de ERP, migrações de infraestrutura —, mas conte com especialistas nas áreas que exigem agilidade e profundidade de domínio: low-code, dados, IA, automação.
  2. Troque esforço por resultados. Avalie parceiros por métricas de negócio, não por utilização. Acompanhe time-to-value, frequência de releases, estabilidade em produção e adoção pelos usuários.
  3. Exija expertise no nível da plataforma. Certificação, continuidade e equipes seniores estáveis importam mais do que headcount ou tabelas de preço.
  4. Simplifique a governança. Quanto menos camadas entre a decisão e a entrega, mais rápida a transformação — e menor a cadeia de culpados quando ela não acontece.

O fim do fornecedor único

O modelo GSI não vai desaparecer da noite para o dia; ele ainda se destaca naquilo para o qual foi criado. Mas seu domínio está diminuindo conforme as empresas percebem que a transformação hoje não é uma maratona de escala, e sim um revezamento de velocidade. O bastão passa rápido — do negócio para a TI, da ideia ao protótipo, do protótipo ao produto. Quem se apegar ao velho modelo industrial vai descobrir que, quando seus programas forem concluídos, o mercado já terá seguido em frente. Na próxima década, a transformação vai favorecer especialistas em vez de generalistas, velocidade em vez de volume, resultados em vez de aparências. CIOs que continuarem acreditando que tamanho é sinônimo de segurança podem descobrir que as próprias forças de seus integradores se tornaram sua maior fraqueza. Porque, em um mundo em que a tecnologia nunca para, o parceiro mais lento dita o ritmo.

The End of the Easy Bet

For two decades, the Global Systems Integrator (GSI) was the safest bet in enterprise IT. Whenever a company needed to modernize its ERP, consolidate infrastructure, or orchestrate yet another “digital transformation,” the GSIs stood ready: vast delivery networks, certified armies, reassuring playbooks. But the world they mastered is gone. Today’s enterprise is a restless ecosystem of cloud, SaaS, low-code, data platforms, and automation frameworks, all evolving at breakneck speed. Instead of five-year programs, organizations run hundreds of parallel initiatives; instead of centralized monoliths, they navigate webs of APIs and micro-services. Transformation has become continuous — and the integrators built for industrial-era projects are struggling to keep up.

What Exactly Is a GSI?

A Global Systems Integrator, or GSI, is a multinational IT and consulting firm — think Accenture, Capgemini, Infosys or TCS — that helps large organizations design, build and run their technology systems at scale. They combine strategy, software engineering, and outsourcing under one roof, coordinating thousands of specialists across time zones to deliver “end-to-end” digital transformation programs. The model was born in the 1990s, when technology change was slow, predictable, and centralized. Enterprises needed big teams, global reach, and rigorous control. Today, however, as technology becomes modular, fast-moving and fragmented, that very structure — once a strength — often becomes a source of friction.

Scale Has Become Drag

The GSI model was engineered for control and scale. It thrived on predictability: centralized PMOs, process gates, and multi-year contracts that rewarded headcount and utilization. But as the tempo of business accelerates, those virtues have turned into liabilities. What once provided assurance now breeds inertia. Each additional governance layer slows decision-making; each resource rotation erodes context. The irony is that the more a GSI tries to manage complexity, the more complex it becomes. A Forrester’s recent survey of technology executives puts it bluntly:

“There is a large gap between what CIOs expect from their SI partners and their actual experiences.”

Only a quarter of technology leaders believe their integrators truly understand their shifting business priorities. In short, scale has become drag — the very mechanism that once delivered control now impedes adaptability.

Integration Without Cohesion

Analysts estimate that large enterprises now juggle hundreds of active applications across multiple clouds. Integration was supposed to make this manageable; in reality, it has often multiplied the mess. Gartner warns of “technical and governance challenges” caused by the proliferation of SaaS-embedded integration tools. Forrester adds that the “best-of-breed trend driven by integrators has increased complexity.” The contradiction is glaring: GSIs promise simplicity through scale, yet depend on fragmentation to sustain their business model. Each new platform, each new vendor, adds to the service catalog — and to the bill. Meanwhile, CIOs inherit sprawling ecosystems no single partner fully understands.

Low-Code and the Speed Imperative

Low-code platforms such as Mendix, OutSystems and Microsoft’s Power Platform emerged precisely because this model was unsustainable. They promised to give business users a seat at the table, to cut delivery time from months to weeks, and to connect systems through composable architectures instead of bespoke integration code. By 2025, Gartner predicts that 70 percent of new enterprise applications will be built using low-code or no-code tools. Yet many organizations continue to run these platforms through the same GSI machinery that low-code was meant to disrupt. As Forrester notes,

“Applying a ponderous, risk-averse, waterfall style of management to low-code development makes no sense and would contradict the technology’s value.”

And still, too often, that is exactly what happens: A platform designed for agility becomes just another line item in a global delivery contract — managed offshore, benchmarked by utilization, and drained of momentum.

The Economics of Stagnation

The mismatch is not just cultural; it is economic.Low-code and modular architectures favor small, fast teams working in short cycles. GSIs, by contrast, are structured around volume — large projects, long durations, and predictable labor pools. A low-code engagement produces fewer billable hours, less hierarchical management, and less margin. So the platform that should enable transformation becomes marginalized inside the GSI portfolio. For CIOs, the result feels familiar: inflated delivery cost, modest innovation, and rotating teams who never quite grasp the business context. The integrator meets its contractual obligations — but not the organization’s ambitions.

Transformation Has Outgrown the Integrator

This tension goes beyond low-code. The same dynamics play out across AI, data modernization, automation, and multi-cloud governance. Each of these domains requires rapid iteration, cross-functional collaboration, and near-real-time decision-making. The very design of the traditional integrator — hierarchical, risk-averse, compliance-driven — runs counter to that logic. Gartner observes that traditional system integrators are developing cloud-native capabilities while cloud providers themselves expand their professional-services reach. Translation: the once-clear lines between supplier and integrator are blurring, and the giants are still trying to adapt.

Evidence of Strain: The Great GSI Retrenchment

If scale were still a competitive advantage, the global systems integrators would be thriving. Instead, 2025 has brought a wave of restructuring that tells a different story — one of shrinking margins, eroding relevance, and anxious reinvention. Accenture, the largest of them all, announced over 22,000 job cuts this year — part of an $865 million restructuring plan aimed at clawing back $1 billion in savings by 2026. Its global workforce, once over 800,000, has been quietly trimmed by tens of thousands as the firm “rebalances skills for the future.” Tata Consultancy Services, with more than 600,000 employees, has likewise reduced its headcount by around 2 percent — roughly 12,000 jobs — citing “skills mismatch” and automation. Infosys, another of India’s technology giants, cut nearly 26,000 roles in the previous fiscal year under the euphemism of “workforce optimization.” These are not isolated adjustments; they are structural convulsions in a model built on labor scale. When firms that size start to shed people at volume, it signals more than a quarterly correction — it signals a paradigm losing traction. As low-code, AI, and modular engineering displace traditional project work, the armies of developers and offshore managers that powered GSIs for decades are becoming economically unsustainable. In short, the very model that once underpinned their dominance — vast, centralized, people-intensive delivery — is now the weight dragging them down.

The Rise of the Specialist

Meanwhile, boutique specialists are out-innovating them. IDC’s research shows that the fastest-growing service partners are those that lead with specialized offerings and vertical expertise rather than generic capacity. They are leaner, closer to the business, and comfortable working within fragmented ecosystems instead of pretending to unify them. Across industries, smaller partners are seizing the initiative. They combine platform mastery with industry fluency, embedding themselves directly into client squads. They measure success through product metrics — sprint predictability, defect density, user adoption — not through headcount. They don’t promise to replace every vendor; they promise to make the existing ones work together. These firms are not the cheapest, but they are often the fastest and most reliable. Their secret is structural alignment: they were born in the cloud-native era and understand that modern transformation is about coordination of the few, not management of the many.

What CIOs Should Reconsider

For CIOs navigating the next wave of digital transformation, the lesson is stark but liberating. You don’t have to fire your GSI — but you do have to rebalance.

  1. Match partner type to problem type. Use GSIs where scale still matters — ERP overhauls, infrastructure migrations — but rely on specialists for areas that demand agility and domain depth: low-code, data, AI, automation.
  2. Shift from effort to outcomes. Judge partners by business metrics, not utilization. Track time-to-value, release frequency, production stability, and user adoption.
  3. Insist on platform-level expertise. Certification, continuity, and stable senior teams matter more than headcount or rate cards.
  4. Simplify governance. The fewer layers between decision and delivery, the faster transformation happens — and the smaller the blame chain when it doesn’t.

The End of the One-Stop Shop

The GSI model will not disappear overnight; it still excels at what it was built for. But its dominance is fading as enterprises realize that transformation today is not a marathon of scale but a relay of speed. The baton passes quickly — from business to IT, from idea to prototype, from prototype to product. Those who cling to the old industrial model will find that by the time their programs are complete, the market has already moved on. In the coming decade, transformation will favor specialists over generalists, velocity over volume, outcomes over optics. CIOs who continue to trust that size alone equals safety may discover that their integrators’ very strengths have become their greatest weakness. Because in a world where technology never stands still, the slowest partner sets the pace.

El fin de la apuesta fácil

Durante dos décadas, el Global Systems Integrator (GSI) fue la apuesta más segura en la TI empresarial. Cada vez que una empresa necesitaba modernizar su ERP, consolidar su infraestructura u orquestar otra “transformación digital” más, los GSI estaban listos: vastas redes de entrega, ejércitos certificados, metodologías tranquilizadoras. Pero el mundo que dominaban ya no existe. La empresa actual es un ecosistema inquieto de nube, SaaS, low-code, plataformas de datos y frameworks de automatización, todos en evolución a una velocidad vertiginosa. En lugar de programas a cinco años, las organizaciones ejecutan cientos de iniciativas en paralelo; en lugar de monolitos centralizados, navegan por redes de API y microservicios. La transformación se ha vuelto continua, y los integradores creados para los proyectos de la era industrial tienen dificultades para seguir el ritmo.

¿Qué es exactamente un GSI?

Un Global Systems Integrator, o GSI, es una firma multinacional de TI y consultoría (piense en Accenture, Capgemini, Infosys o TCS) que ayuda a las grandes organizaciones a diseñar, construir y operar sus sistemas tecnológicos a gran escala. Combina estrategia, ingeniería de software y outsourcing bajo un mismo techo, y coordina a miles de especialistas en distintas zonas horarias para entregar programas de transformación digital “de punta a punta”. El modelo nació en la década de 1990, cuando el cambio tecnológico era lento, predecible y centralizado. Las empresas necesitaban grandes equipos, alcance global y un control riguroso. Hoy, sin embargo, a medida que la tecnología se vuelve modular, dinámica y fragmentada, esa misma estructura —antes una fortaleza— a menudo se convierte en una fuente de fricción.

La escala se ha convertido en lastre

El modelo GSI fue diseñado para el control y la escala. Prosperaba gracias a la previsibilidad: PMO centralizadas, puertas de control en los procesos y contratos plurianuales que premiaban la cantidad de personal y la utilización. Pero a medida que el ritmo de los negocios se acelera, esas virtudes se han convertido en pasivos. Lo que antes daba garantías ahora genera inercia. Cada capa adicional de gobernanza ralentiza la toma de decisiones; cada rotación de recursos erosiona el contexto. La ironía es que, cuanto más intenta un GSI gestionar la complejidad, más complejo se vuelve. Una encuesta reciente de Forrester a ejecutivos de tecnología lo dice sin rodeos:

“Existe una gran brecha entre lo que los CIO esperan de sus socios SI y sus experiencias reales.”

Solo una cuarta parte de los líderes de tecnología cree que sus integradores comprenden de verdad sus prioridades de negocio cambiantes. En pocas palabras, la escala se ha convertido en lastre: el mismo mecanismo que antes garantizaba el control ahora impide la adaptabilidad.

Integración sin cohesión

Los analistas estiman que las grandes empresas manejan hoy cientos de aplicaciones activas en múltiples nubes. Se suponía que la integración haría esto manejable; en la práctica, a menudo ha multiplicado el desorden. Gartner advierte sobre “desafíos técnicos y de gobernanza” causados por la proliferación de herramientas de integración incorporadas en SaaS. Forrester agrega que la “tendencia best-of-breed impulsada por los integradores ha aumentado la complejidad”. La contradicción es evidente: los GSI prometen simplicidad a través de la escala, pero dependen de la fragmentación para sostener su modelo de negocio. Cada nueva plataforma, cada nuevo proveedor, se suma al catálogo de servicios, y a la factura. Mientras tanto, los CIO heredan ecosistemas extensos que ningún socio comprende por completo.

El low-code y el imperativo de la velocidad

Plataformas low-code como Mendix, OutSystems y Power Platform de Microsoft surgieron precisamente porque este modelo era insostenible. Prometían dar a los usuarios de negocio un lugar en la mesa, reducir los plazos de entrega de meses a semanas y conectar sistemas mediante arquitecturas componibles en lugar de código de integración a medida. Gartner prevé que, para 2025, el 70% de las nuevas aplicaciones empresariales se construirá con herramientas low-code o no-code. Sin embargo, muchas organizaciones siguen operando estas plataformas a través de la misma maquinaria GSI que el low-code debía revolucionar. Como señala Forrester:

“Aplicar al desarrollo low-code un estilo de gestión pesado, reacio al riesgo y en cascada no tiene sentido y contradiría el valor de la tecnología.”

Y aun así, con demasiada frecuencia, eso es exactamente lo que sucede: una plataforma diseñada para la agilidad se convierte en una partida más de un contrato global de entrega, gestionada en modalidad offshore, evaluada por su utilización y despojada de impulso.

La economía del estancamiento

El desajuste no es solo cultural; es económico. Las arquitecturas low-code y modulares favorecen a equipos pequeños y rápidos que trabajan en ciclos cortos. Los GSI, en cambio, están estructurados en torno al volumen: grandes proyectos, plazos largos y bolsas de mano de obra predecibles. Un proyecto low-code genera menos horas facturables, menos gestión jerárquica y menos margen. Así, la plataforma que debería habilitar la transformación queda marginada dentro del portafolio del GSI. Para los CIO, el resultado es conocido: costos de entrega inflados, innovación modesta y equipos rotativos que nunca llegan a comprender del todo el contexto del negocio. El integrador cumple sus obligaciones contractuales, pero no las ambiciones de la organización.

La transformación ha superado al integrador

Esta tensión va más allá del low-code. Las mismas dinámicas se repiten en IA, modernización de datos, automatización y gobernanza multinube. Cada uno de estos dominios exige iteración rápida, colaboración multifuncional y toma de decisiones casi en tiempo real. El propio diseño del integrador tradicional —jerárquico, reacio al riesgo y orientado al cumplimiento— va en contra de esa lógica. Gartner observa que los integradores de sistemas tradicionales están desarrollando capacidades cloud-native, mientras los propios proveedores de nube amplían el alcance de sus servicios profesionales. Traducción: las líneas que antes separaban con claridad al proveedor del integrador se están desdibujando, y los gigantes todavía intentan adaptarse.

Señales de tensión: la gran reestructuración de los GSI

Si la escala siguiera siendo una ventaja competitiva, los integradores globales de sistemas estarían prosperando. En cambio, 2025 trajo una ola de reestructuraciones que cuenta otra historia: la de márgenes cada vez menores, relevancia en declive y reinvención ansiosa. Accenture, la mayor de todas, anunció más de 22 mil recortes de empleos este año, como parte de un plan de reestructuración de 865 millones de dólares destinado a recuperar mil millones de dólares en ahorros para 2026. Su fuerza laboral global, que alguna vez superó las 800 mil personas, se ha reducido discretamente en decenas de miles a medida que la firma “reequilibra las habilidades para el futuro”. Tata Consultancy Services, con más de 600 mil empleados, también redujo su personal en alrededor del 2%, es decir, unos 12 mil empleos, con el argumento de un “desajuste de habilidades” y de la automatización. Infosys, otro de los gigantes tecnológicos de la India, eliminó cerca de 26 mil puestos en el año fiscal anterior bajo el eufemismo de “optimización de la fuerza laboral”. No se trata de ajustes aislados; son convulsiones estructurales en un modelo construido sobre la escala de mano de obra. Cuando firmas de ese tamaño empiezan a desprenderse de personal en volumen, la señal va más allá de una corrección trimestral: indica que un paradigma está perdiendo tracción. A medida que el low-code, la IA y la ingeniería modular desplazan el trabajo tradicional por proyectos, los ejércitos de desarrolladores y gerentes offshore que impulsaron a los GSI durante décadas se están volviendo económicamente insostenibles. En pocas palabras, el mismo modelo que antes sustentaba su dominio —una entrega vasta, centralizada e intensiva en personas— es ahora el peso que los arrastra hacia abajo.

El auge del especialista

Mientras tanto, los especialistas boutique los superan en innovación. La investigación de IDC muestra que los socios de servicios de más rápido crecimiento son aquellos que lideran con ofertas especializadas y experiencia vertical en lugar de capacidad genérica. Son más ágiles, están más cerca del negocio y se sienten cómodos trabajando dentro de ecosistemas fragmentados en lugar de pretender unificarlos. En todas las industrias, los socios más pequeños están tomando la iniciativa. Combinan el dominio de las plataformas con un profundo conocimiento de la industria y se integran directamente en los squads del cliente. Miden el éxito con métricas de producto (previsibilidad de los sprints, densidad de defectos, adopción por parte de los usuarios), no por la cantidad de personal. No prometen reemplazar a todos los proveedores; prometen hacer que los existentes trabajen juntos. Estas firmas no son las más baratas, pero a menudo son las más rápidas y confiables. Su secreto es la alineación estructural: nacieron en la era cloud-native y entienden que la transformación moderna consiste en la coordinación de pocos, no en la gestión de muchos.

Lo que los CIO deberían replantearse

Para los CIO que enfrentan la próxima ola de transformación digital, la lección es dura pero liberadora. Usted no tiene que prescindir de su GSI, pero sí tiene que reequilibrar.

  1. Adecue el tipo de socio al tipo de problema. Recurra a los GSI donde la escala todavía importa (renovaciones de ERP, migraciones de infraestructura), pero apóyese en especialistas para las áreas que exigen agilidad y profundidad de dominio: low-code, datos, IA, automatización.
  2. Pase del esfuerzo a los resultados. Evalúe a sus socios por métricas de negocio, no por utilización. Mida el time-to-value, la frecuencia de releases, la estabilidad en producción y la adopción por parte de los usuarios.
  3. Exija experiencia a nivel de plataforma. Las certificaciones, la continuidad y la estabilidad de los equipos senior importan más que la cantidad de personal o las tablas de tarifas.
  4. Simplifique la gobernanza. Cuantas menos capas haya entre la decisión y la entrega, más rápido avanza la transformación, y más corta es la cadena de culpas cuando no avanza.

El fin de la ventanilla única

El modelo GSI no desaparecerá de la noche a la mañana; todavía sobresale en aquello para lo que fue creado. Pero su dominio se desvanece a medida que las empresas se dan cuenta de que la transformación actual no es un maratón de escala, sino una carrera de relevos de velocidad. La estafeta pasa rápidamente: del negocio a TI, de la idea al prototipo, del prototipo al producto. Quienes se aferren al viejo modelo industrial descubrirán que, para cuando terminen sus programas, el mercado ya habrá avanzado. En la próxima década, la transformación favorecerá a los especialistas sobre los generalistas, la velocidad sobre el volumen, los resultados sobre las apariencias. Los CIO que sigan confiando en que el tamaño por sí solo equivale a seguridad podrían descubrir que las mismas fortalezas de sus integradores se han convertido en su mayor debilidad. Porque en un mundo donde la tecnología nunca se detiene, el socio más lento marca el ritmo.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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Reflexões do APC26, a Siemens Americas Partner Conference: por que a mensagem de Raymond Kok importaReflections from APC26, the Siemens Americas Partner Conference: Why Raymond Kok’s Message MattersReflexiones del APC26, la Siemens Americas Partner Conference: por qué importa el mensaje de Raymond Kok

4 nov 2025Nov 4, 20254 nov 2025Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Hoje, na Americas Partner Conference 2026, em Miami, o CEO da Mendix, Raymond Kok, fez uma keynote que tocou num ponto essencial para quem constrói na plataforma todos os dias, na América Latina, na Europa e no Oriente Médio. A sua apresentação, pragmática, baseada em dados e sem exageros, colocou a adaptabilidade e o contexto no centro da IA corporativa.

“Quase nove em cada dez pilotos de IA nunca chegam à produção.”

Ele citou um estudo da IDC. Por trás do número está uma verdade que todo parceiro conhece: a IA não falha por falta de promessa, mas por falta de integração. As empresas são ricas em dados e pobres em significado conectado. A visão da Mendix para a era agêntica, que une low-code, ciência de dados e automação com o RapidMiner da Altair, responde diretamente a essa lacuna.

Contexto antes do código

Nas nossas regiões vemos o mesmo padrão, seja numa empresa latino-americana que moderniza a sua plataforma de clientes, num banco do Oriente Médio que quer melhorar o atendimento ou num fabricante europeu que concilia décadas de sistemas legados: o obstáculo não é a intenção, é a arquitetura. O “fio digital de dados” de Ray muda a forma de ver o desafio. Já não basta conectar processos; é preciso conectar o significado dos dados entre domínios. O AI Fabric do Mendix 11 faz exatamente isso: integra dados, enriquece a semântica e permite que a IA opere com compreensão, e não apenas com correlação.

Do hype ao hábito

  • Uma startup industrial usa Mendix e RapidMiner para prever falhas em braços robóticos antes que parem a produção.
  • Um grande player industrial usa Mendix para traduzir propostas para 100 idiomas em tempo real e automatizar a gestão de pedidos.
  • Um fabricante global líder em saúde e dispositivos médicos usa Mendix no Siemens Opcenter para padronizar processos de chão de fábrica e aumentar a produtividade.

Não são provas de conceito; são provas de disciplina. Quando a IA é contextualizada, e não idolatrada, torna-se uma companheira pragmática da decisão humana.

Adequada ao propósito, adequada às pessoas

Ray citou uma pesquisa da Deloitte que mostra ganhos de produtividade de até 20% quando as empresas adaptam os sistemas centrais para uma melhor experiência do usuário. Vemos o mesmo na nossa carteira: a transformação dá certo quando se encaixa nos fluxos de trabalho das pessoas, e não o contrário. O Mendix oferece cada vez mais essa interface humana para a empresa, ligando CRM, ERP, MES e cadeia de suprimentos em experiências coerentes e específicas para cada função.

Um caminho comprovado

523 novos clientes no FY25, mais de 3.000 clientes, 300.000 desenvolvedores e quase um milhão de aplicações em produção. Para os parceiros, essa escala é sinal de maturidade, estabilidade e confiança. A convergência entre low-code, dados e IA no Mendix não é teoria; já está mudando a forma como as empresas globais inovam, governam e crescem.

Em resumo: uma mensagem que chega exatamente onde deve, às mãos de quem constrói o futuro, uma aplicação contextual de cada vez.

At the Americas Partner Conference 2026 in Miami today, Mendix CEO Raymond Kok delivered a keynote that, for those of us who build on the platform every day across Latin America, Europe and the Middle East, struck an essential chord. His talk, pragmatic, data-driven and free of hype, put adaptability and context at the center of enterprise AI.

“Nearly nine out of ten AI pilots never reach production.”

He cited an IDC study. Behind the statistic lies a truth every partner knows: AI fails not because it lacks promise, but because it lacks integration. Enterprises are rich in data but poor in connected meaning. Mendix’s vision for the agentic era, linking low-code, data science and automation through Altair’s RapidMiner, addresses that gap directly.

Context before code

Across our regions we see the same pattern, whether a Latin American company modernizing its customer platform, a Middle Eastern bank improving customer service or a European manufacturer reconciling decades of legacy systems: the obstacle is not intent but architecture. Ray’s “digital thread of data” reframes the challenge. It is no longer enough to connect processes; we must connect the meaning of data across domains. Mendix 11’s AI Fabric does precisely that: it integrates data, enriches semantics and lets AI operate with comprehension rather than correlation.

From hype to habit

  • A manufacturing startup uses Mendix and RapidMiner to predict failures in robotic arms before they halt production.
  • A major industrial player uses Mendix to translate tenders into 100 languages in real time and automate order management.
  • A leading global healthcare and medical devices manufacturer uses Mendix within Siemens Opcenter to standardize shop-floor processes and raise productivity.

These are not proofs of concept; they are proofs of discipline. When AI is contextualized, not idolized, it becomes a pragmatic companion to human decision-making.

Fit for purpose, fit for people

Ray cited Deloitte research showing productivity gains of up to 20% when enterprises tailor core systems for a better user experience. We see the same across our portfolio: transformation succeeds when it fits human workflows, not the other way around. Mendix increasingly provides that human interface to the enterprise, connecting CRM, ERP, MES and supply-chain systems into coherent, role-specific experiences.

A proven path forward

523 new logos in FY25, more than 3,000 customers, 300,000 developers and nearly one million applications in production. For partners, that scale signals maturity, stability and trust. Mendix’s convergence of low-code, data and AI is not theoretical; it is already reshaping how global enterprises innovate, govern and grow.

In short: a message that lands exactly where it should, in the hands of those building the future, one contextual app at a time.

Hoy, en la Americas Partner Conference 2026, en Miami, el CEO de Mendix, Raymond Kok, ofreció una keynote que tocó un punto esencial para quienes construimos sobre la plataforma cada día en América Latina, Europa y Oriente Medio. Su presentación, pragmática, basada en datos y sin exageraciones, puso la adaptabilidad y el contexto en el centro de la IA empresarial.

“Casi nueve de cada diez pilotos de IA nunca llegan a producción.”

Citó un estudio de IDC. Detrás de la cifra hay una verdad que todo socio conoce: la IA no falla por falta de promesa, sino por falta de integración. Las empresas son ricas en datos y pobres en significado conectado. La visión de Mendix para la era agéntica, que une low-code, ciencia de datos y automatización con el RapidMiner de Altair, responde directamente a esa brecha.

Contexto antes que código

En nuestras regiones vemos el mismo patrón, ya sea una empresa latinoamericana que moderniza su plataforma de clientes, un banco de Oriente Medio que busca mejorar la atención o un fabricante europeo que concilia décadas de sistemas heredados: el obstáculo no es la intención, es la arquitectura. El “hilo digital de datos” de Ray cambia la forma de ver el desafío. Ya no basta con conectar procesos; hay que conectar el significado de los datos entre dominios. El AI Fabric de Mendix 11 hace exactamente eso: integra datos, enriquece la semántica y permite que la IA opere con comprensión, no solo con correlación.

Del hype al hábito

  • Una startup industrial usa Mendix y RapidMiner para predecir fallos en brazos robóticos antes de que detengan la producción.
  • Un gran actor industrial usa Mendix para traducir licitaciones a 100 idiomas en tiempo real y automatizar la gestión de pedidos.
  • Un fabricante global líder en salud y dispositivos médicos usa Mendix en Siemens Opcenter para estandarizar procesos de planta y aumentar la productividad.

No son pruebas de concepto; son pruebas de disciplina. Cuando la IA se contextualiza, y no se idolatra, se convierte en una compañera pragmática de la decisión humana.

Adecuada al propósito, adecuada a las personas

Ray citó una investigación de Deloitte que muestra ganancias de productividad de hasta el 20% cuando las empresas adaptan sus sistemas centrales para una mejor experiencia de usuario. Lo mismo vemos en nuestra cartera: la transformación funciona cuando encaja en los flujos de trabajo de las personas, y no al revés. Mendix ofrece cada vez más esa interfaz humana de la empresa, conectando CRM, ERP, MES y cadena de suministro en experiencias coherentes y específicas para cada rol.

Un camino probado

523 nuevos clientes en el FY25, más de 3.000 clientes, 300.000 desarrolladores y casi un millón de aplicaciones en producción. Para los socios, esa escala es señal de madurez, estabilidad y confianza. La convergencia de low-code, datos e IA en Mendix no es teoría; ya está cambiando la forma en que las empresas globales innovan, gobiernan y crecen.

En resumen: un mensaje que llega exactamente donde debe, a las manos de quienes construyen el futuro, una aplicación contextual a la vez.

Publicado originalmente noOriginally published onPublicado originalmente en LinkedIn

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A mentalidade deflacionária em TI: por que os decisores esperam na era da IAThe Deflationary IT Mindset: Why Decision-Makers Wait in the Age of AILa mentalidad deflacionaria en TI: por qué los decisores esperan en la era de la IA

27 out 2025Oct 27, 202527 oct 2025Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Nos últimos dois ou três anos, estive em centenas de salas, virtuais e presenciais, com CIOs, CTOs, líderes de inovação, arquitetos corporativos e responsáveis por transformação em vários setores e continentes.

Um padrão repete-se: mesmo quando a necessidade é clara e o orçamento existe, as decisões de tecnologia são adiadas. Não por falta de boas soluções ou de clareza, mas por uma crença partilhada de que “algo melhor pode estar chegando”.

Chamo a isto mentalidade deflacionária: uma reação comportamental a um mundo em que IA, plataformas de TI e software evoluem tão depressa que esperar parece mais inteligente do que agir. Não é só aversão ao risco. É paralisia por análise, alimentada por:

  • Modelos e ferramentas de IA que se superam a cada trimestre.
  • Um mercado saturado de fornecedores quase indistinguíveis.
  • Preocupações reais com lock-in, escalabilidade e obsolescência.

É o mesmo comportamento deflacionário da economia clássica: as pessoas adiam compras quando acreditam que o seu dinheiro valerá mais amanhã. Aqui não se trata de deflação de preços, e sim de deflação da inovação. O comprador acredita que terá mais capacidade, ou menos risco, se esperar um pouco mais.

Economistas como Irving Fisher e teóricos do comportamento como Barry Schwartz (O Paradoxo da Escolha) estudam há muito como a abundância e a incerteza inibem a ação. Na tecnologia, isto é agravado pelo ritmo descrito por Erik Brynjolfsson e Andrew McAfee em A Segunda Era das Máquinas (2014), em que a tecnologia evolui mais depressa do que as instituições conseguem se adaptar.

Mas há um custo. Cada decisão adiada significa valor que chega mais tarde, iniciativas digitais paradas e oportunidades competitivas perdidas.

O que funciona

  • Limitar o tempo de avaliação. Defina prazos claros para analisar as opções. Provas de conceito sem fim matam o impulso.
  • Desenhar para a modularidade e a mudança. Escolha plataformas e arquiteturas que evoluem, em vez de se fossilizarem.
  • Decidir pela prontidão da organização, não só pelas funcionalidades.
  • Priorizar a imperfeição estratégica. Agir hoje com 80% de certeza pode valer muito mais do que 100% de certeza que nunca chega.
  • Escolher os parceiros certos. Prefira soluções tecnicamente sólidas e apoiadas por organizações com histórico comprovado em roadmaps ambiciosos de inovação e IA, protegendo o valor futuro do seu investimento.

Over the past two to three years, I have been in hundreds of rooms, virtual and physical, with CIOs, CTOs, heads of innovation, enterprise architects and transformation leads across industries and continents.

One pattern keeps repeating itself: even when the need is clear and the budget is in place, technology decisions are delayed. Not because of poor solutions or lack of clarity, but because of a shared belief that “something better might be coming soon.”

I call this the Deflationary Mindset: a behavioral response to a world where AI, IT platforms and software evolve so quickly that waiting feels smarter than acting. It is not just risk aversion. It is analysis paralysis born from:

  • AI models and toolsets that leapfrog themselves every quarter.
  • Market saturation with nearly indistinguishable players.
  • Real concerns about vendor lock-in, scalability and obsolescence.

It mirrors classic deflationary behavior in economics: people delay purchases when they believe their money will be worth more tomorrow. Here it is not price deflation but innovation deflation. Buyers believe they will get more capability, or less risk, if they wait a little longer.

Economists like Irving Fisher and behavioral theorists like Barry Schwartz (The Paradox of Choice) have long studied how abundance and uncertainty suppress action. In technology this is compounded by the pace Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee described in The Second Machine Age (2014), where technology evolves faster than institutions can adapt.

But there is a cost. Every delayed decision means slower speed to value, stalled digital initiatives and lost competitive opportunity.

What works

  • Time-box evaluation windows. Set clear limits on how long you will assess options. Endless proofs of concept kill momentum.
  • Design for modularity and change. Choose platforms and architectures that evolve rather than fossilize.
  • Decide on organizational readiness, not just features.
  • Prioritize strategic imperfection. Acting with 80% certainty now can be worth far more than 100% certainty that never comes.
  • Pick the right players. Choose solutions that are technically sound and backed by organizations with a solid track record of executing ambitious innovation and AI roadmaps, securing the future value of your money.

En los últimos dos o tres años he estado en cientos de salas, virtuales y presenciales, con CIO, CTO, líderes de innovación, arquitectos empresariales y responsables de transformación de distintos sectores y continentes.

Un patrón se repite: incluso cuando la necesidad es clara y el presupuesto existe, las decisiones de tecnología se postergan. No por falta de buenas soluciones o de claridad, sino por una creencia compartida de que “algo mejor puede estar por llegar”.

Lo llamo mentalidad deflacionaria: una reacción conductual a un mundo en el que la IA, las plataformas de TI y el software evolucionan tan rápido que esperar parece más inteligente que actuar. No es solo aversión al riesgo. Es parálisis por análisis, alimentada por:

  • Modelos y herramientas de IA que se superan cada trimestre.
  • Un mercado saturado de proveedores casi indistinguibles.
  • Preocupaciones reales por el lock-in, la escalabilidad y la obsolescencia.

Es el mismo comportamiento deflacionario de la economía clásica: las personas postergan compras cuando creen que su dinero valdrá más mañana. Aquí no se trata de deflación de precios, sino de deflación de la innovación. El comprador cree que obtendrá más capacidad, o menos riesgo, si espera un poco más.

Economistas como Irving Fisher y teóricos del comportamiento como Barry Schwartz (La paradoja de la elección) estudian desde hace tiempo cómo la abundancia y la incertidumbre inhiben la acción. En tecnología, esto se agrava por el ritmo que describieron Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee en La segunda era de las máquinas (2014), en la que la tecnología evoluciona más rápido de lo que las instituciones pueden adaptarse.

Pero hay un costo. Cada decisión postergada significa valor que llega más tarde, iniciativas digitales detenidas y oportunidades competitivas perdidas.

Lo que funciona

  • Acotar el tiempo de evaluación. Fije plazos claros para analizar las opciones. Las pruebas de concepto interminables matan el impulso.
  • Diseñar para la modularidad y el cambio. Elija plataformas y arquitecturas que evolucionen en lugar de fosilizarse.
  • Decidir según la preparación de la organización, no solo por las funcionalidades.
  • Priorizar la imperfección estratégica. Actuar hoy con un 80% de certeza puede valer mucho más que un 100% de certeza que nunca llega.
  • Elegir a los socios adecuados. Prefiera soluciones técnicamente sólidas y respaldadas por organizaciones con un historial probado en hojas de ruta ambiciosas de innovación e IA, protegiendo el valor futuro de su inversión.

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A Grande Orquestração: como low-code e IA estão redefinindo o modelo operacional das empresasThe Great Orchestration: How Low-Code and AI Are Redefining the Enterprise Operating ModelLa gran orquestación: cómo el low-code y la IA están redefiniendo el modelo operativo de las empresas

15 out 2025Oct 15, 202515 oct 2025Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Quando a história olhar para o início dos anos 2020, verá não apenas a ascensão da inteligência artificial, mas uma transformação mais silenciosa e de maior alcance: a passagem da automação para a orquestração. Empresas antes obcecadas em “automatizar tudo” estão descobrindo que o verdadeiro prêmio não está em substituir pessoas, mas em coordená-las — ao lado de máquinas, plataformas e algoritmos — em um organismo digital adaptativo.

O Gartner chama essa nova onda de Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT), uma metáfora náutica apropriada — boat é “barco” em inglês — para empresas que tentam navegar pelas águas turbulentas da complexidade, da concorrência e da mudança. Nesse mercado emergente, os vencedores não serão os que automatizarem mais tarefas, mas os que conseguirem orquestrar o mais amplo leque de capacidades — humanas, digitais e organizacionais — com velocidade e coerência.

De ilhas de automação a arquipélagos inteligentes

Durante duas décadas, os departamentos de TI corporativos construíram ilhas de eficiência: bots de automação robótica de processos (RPA) aqui, ferramentas de workflow ali, plataformas de integração conectando algumas aplicações em nuvem e, talvez, um experimento de “citizen developer” rodando em um sistema low-code em algum canto esquecido do negócio. Cada iniciativa gerou ganhos locais, mas, em conjunto, elas criaram uma nova fragmentação.

Agora, uma convergência tecnológica está em curso. As fronteiras tradicionais entre RPA, gestão de processos de negócio (BPM), plataformas de integração (iPaaS) e plataformas de aplicações low-code (LCAPs) estão se dissolvendo. Juntas, elas formam o casco do BOAT — uma camada consolidada de orquestração, conectividade, experiência e inteligência.

As empresas não querem mais um silo; querem um tecido operacional — um ambiente único em que processos possam ser desenhados, automatizados, monitorados e otimizados em toda a organização. A ascensão da IA embarcada e dos modelos generativos acrescenta propulsão, permitindo que o sistema se adapte, e não apenas execute.

Low-code como o novo tecido operacional

Se a orquestração é o destino, o low-code é a embarcação mais bem equipada para a viagem. Antes vistas como ferramentas para pequenos apps e protótipos, plataformas low-code como o Mendix amadureceram e se tornaram ecossistemas de nível corporativo. Elas permitem o desenvolvimento rápido de aplicações modulares, a integração estreita com os sistemas legados centrais e agora — com assistência de IA — a aceleração de todo o ciclo de vida do software.

Um estudo recente da Mendix constatou que mais de 70% das grandes organizações já usam várias plataformas low-code, e muitas estão consolidando-as em ambientes estratégicos governados por um Centro de Excelência (CoE). Não se trata de mera consolidação técnica. Trata-se de uma profunda mudança gerencial: a execução digital passa a ser uma capacidade governada, e não um conjunto de projetos.

Um CoE de Low-Code atua como uma torre de controle — define padrões de arquitetura, faz a curadoria de componentes reutilizáveis e garante que o software construído em qualquer parte da empresa esteja alinhado aos objetivos estratégicos. Combinado a ferramentas de desenvolvimento com IA — como o Mendix MAIA ou integrações com o RapidMiner —, ele deixa de ser uma fábrica de desenvolvimento e se torna um organismo que aprende: um sistema que fica mais rápido e mais inteligente a cada iteração.

IA como copiloto, não como comandante

A chegada da IA a essa combinação mudou o ritmo da criação de software corporativo. Assistentes generativos já conseguem traduzir pedidos em linguagem natural em modelos de dados, workflows e trechos de código. Modelos de machine learning embarcados nas aplicações levam inteligência em tempo real às decisões do dia a dia — da análise de crédito à manutenção de equipamentos.

No entanto, como todo CIO já percebeu, inteligência sem governança é caos. O AI Agency Gap, como o Gartner o chama, separa os chatbots reativos de hoje dos agentes digitais verdadeiramente autônomos de amanhã. Até que essa lacuna se feche, a IA deve continuar como copiloto, operando dentro de salvaguardas definidas pela governança humana. As plataformas low-code são especialmente adequadas para fazer valer essas salvaguardas. Sua lógica visual, o controle de versões e a governança centralizada tornam o desenvolvimento assistido por IA transparente e auditável. Elas permitem que as empresas aproveitem a produtividade da IA sem abrir mão do controle sobre compliance, ética ou propriedade intelectual.

Em resumo, o low-code fornece a estrutura, a IA fornece a velocidade e a governança garante a direção. Juntos, os três definem o modelo de execução digital da próxima década.

O elemento humano: orquestrar stakeholders, não apenas sistemas

A tecnologia, porém, é a parte fácil. A transformação mais difícil é cultural. Conforme as empresas adotam a orquestração no estilo BOAT, suas forças de trabalho se transformam em combinações complexas de equipes internas, parceiros externos e ferramentas inteligentes. Ficou para trás o tempo em que a TI podia construir e operar tudo internamente. Serviços em nuvem, modelos de IA de nicho, parceiros especializados e ecossistemas de plataforma agora são indispensáveis. O novo desafio não é a compra, mas a parceria. As empresas precisam aprender a coordenar ecossistemas com múltiplos stakeholders com a mesma disciplina antes reservada às hierarquias internas.

Aqui, o conceito de Centro de Excelência de Low-Code vai além da tecnologia. Ele se torna um fórum de diplomacia digital — em que unidades de negócio, líderes de TI e fornecedores se alinham em torno de resultados compartilhados, e não de contratos. CoEs bem-sucedidos usam comitês de governança ágil, métricas transparentes e ferramentas colaborativas para manter a confiança e o ritmo. Um CoE bem gerenciado mede o valor produzido, e não apenas as aplicações entregues. Ele recompensa o compartilhamento de conhecimento, o reúso e o aprendizado contínuo. Os fornecedores não são estranhos, mas contribuidores de um portfólio comum. O resultado é uma organização mais permeável e resiliente — capaz de escalar a inovação sem perder coerência.

Orquestração como a nova governança

O framework BOAT do Gartner identifica quatro dimensões — Orquestração, Conectividade, Experiência e Inteligência. Cada uma tem sua contrapartida tecnológica, mas dominá-las é, antes de tudo, uma questão de gestão.

  • Orquestração exige alinhar dezenas de iniciativas sob uma única espinha dorsal digital, garantindo que projetos de IA, automação e dados sirvam a objetivos de negócio compartilhados.
  • Conectividade depende de padrões de integração limpos e de modelos de dados compartilhados que reduzam a duplicidade e a dívida técnica.
  • Experiência agora vai além do design de UX; abrange a experiência de colaboradores e desenvolvedores, que determina a adoção.
  • Inteligência já não fica restrita a dashboards: está embutida nos workflows, orientando a ação em tempo real.

Um CoE maduro, apoiado por uma plataforma low-code escalável, se torna a instituição em que essas dimensões se harmonizam. Ele define as regras de colaboração, garante a segurança e funciona como uma base de conhecimento viva sobre como a organização gera valor digital.

Do controle à colaboração

Gerenciar esse ecossistema exige um novo tipo de liderança. A gestão tradicional de fornecedores — pesada em contratos, leve em contexto — não consegue acompanhar o ritmo. O foco precisa passar do controle para a colaboração. CIOs com visão de futuro estão adotando a “governança dinâmica”: backlogs compartilhados, agile release trains conjuntos e métricas baseadas em resultados. A relação entre empresa e fornecedor se torna simbiótica, não transacional. Os dois lados investem em ativos reutilizáveis e em programas de coinovação. Essa mudança reflete uma tendência maior: a democratização da criação de software. Conforme as ferramentas de low-code e IA reduzem as barreiras técnicas, a criação de valor se aproxima do negócio. O papel da TI evolui de construtora para orquestradora — garantindo coerência, segurança e escalabilidade em um círculo cada vez maior de contribuidores.

Por que isso importa

Apesar de todos os chavões, o paradigma BOAT captura uma verdade simples: a execução agora é a estratégia. Em uma era de mudanças rápidas, a habilidade de compor, testar e escalar novas capacidades digitais mais rápido que os concorrentes define a vantagem. O modelo de orquestração oferece uma saída para o velho dilema entre controle e agilidade. Ao combinar plataformas low-code, assistência de IA e governança sólida dentro de um CoE, as empresas podem inovar com velocidade sem cair no caos. Os números falam por si. Empresas que adotam esse modelo relatam ciclos de desenvolvimento até sete vezes mais rápidos, reduções de custo de 50% e um aumento mensurável no engajamento dos colaboradores. Mas talvez o ganho mais profundo seja organizacional: a passagem do pensamento linear por projetos para a orquestração contínua de valor.

O horizonte à frente

Conforme os agentes de IA amadurecem e os gêmeos digitais se multiplicam, a empresa dos anos 2030 vai se parecer mais com um ecossistema de entidades semiautônomas do que com uma organização monolítica. Nesse mundo, a orquestração substitui a gestão como a metáfora dominante da liderança. Low-code e IA não vão eliminar os departamentos de TI; vão amplificá-los, transformando-os em regentes da inovação, e não em gargalos. Os fornecedores não vão desaparecer; vão se integrar a cadeias de suprimentos digitais que se parecem mais com organismos vivos do que com contratos.

Na S4 Digital, acreditamos que essa transformação já está em andamento. A próxima fronteira não são apps mais rápidos, mas empresas mais inteligentes — organizações capazes de pensar, construir e se adaptar em tempo real.

O BOAT já zarpou. A questão não é se você vai embarcar, mas com que habilidade vai conduzi-lo.

When history looks back at the early 2020s, it will see not just the rise of artificial intelligence but a quieter, more consequential transformation: the shift from automation to orchestration. Enterprises once obsessed with “automating everything” are discovering that the true prize lies not in replacing humans but in coordinating them—alongside machines, platforms, and algorithms—into an adaptive digital organism.

Gartner calls this new wave Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT), a fitting nautical metaphor for firms trying to steer through turbulent waters of complexity, competition, and change. In this emerging market, the winners will not be those who automate the most tasks, but those who can orchestrate the widest range of capabilities—human, digital, and organizational—with speed and coherence.

From Islands of Automation to Intelligent Archipelagos

For two decades, corporate IT departments built islands of efficiency: robotic process automation (RPA) bots here, workflow tools there, integration platforms connecting a few cloud applications, and perhaps a “citizen developer” experiment running on a low-code system in some forgotten corner of the business. Each initiative produced local gains, but collectively they created new fragmentation.

Now, a technological convergence is underway. The traditional boundaries between RPA, business process management (BPM), integration platforms (iPaaS), and low-code application platforms (LCAPs) are dissolving. Together they form the hull of the BOAT—a consolidated layer for orchestration, connectivity, experience, and intelligence.

Enterprises no longer want yet another silo; they want an operating fabric—a single environment where processes can be designed, automated, monitored, and optimized across the organization. The rise of embedded AI and generative models adds propulsion, enabling the system to adapt, not merely execute.

Low-Code as the New Operating Fabric

If orchestration is the destination, low-code is the vessel best equipped for the journey. Once dismissed as tools for small apps and prototypes, low-code platforms such as Mendix have matured into enterprise-grade ecosystems. They enable rapid development of modular applications, tight integration with legacy cores, and now—through AI assistance—the acceleration of the entire software lifecycle.

A recent Mendix study found that over 70 % of large organizations already use multiple low-code platforms, and many are consolidating them into strategic environments governed by a Center of Excellence (CoE). This is no mere technical consolidation. It represents a profound managerial shift: digital execution becomes a governed capability rather than a collection of projects.

A Low-Code CoE acts as a control tower—setting architectural standards, curating reusable components, and ensuring that software built anywhere in the enterprise aligns with strategic objectives. When combined with AI-infused development tools—like Mendix MAIA or RapidMiner integrations—it transforms from a development factory into a learning organism: a system that gets faster and smarter with every iteration.

AI as the Co-Pilot, Not the Captain

The addition of AI to this mix has changed the tempo of enterprise software creation. Generative assistants can now translate plain-language requests into data models, workflows, and code snippets. Machine learning models embedded into applications bring real-time intelligence to everyday decisions—from credit scoring to equipment maintenance.

Yet, as every CIO now realizes, intelligence without governance is chaos. The AI Agency Gap, as Gartner calls it, separates today’s reactive chatbots from tomorrow’s truly autonomous digital agents. Until that gap closes, AI must remain a co-pilot, operating within guardrails set by human governance. Low-code platforms are uniquely suited to enforce those guardrails. Their visual logic, version control, and centralized governance make AI-assisted development transparent and auditable. They allow enterprises to harness the productivity of AI without surrendering control of compliance, ethics, or intellectual property.

In short, low-code provides the structure, AI provides the velocity, and governance ensures direction. The three together define the digital execution model of the coming decade.

The Human Element: Orchestrating Stakeholders, Not Just Systems

Technology, however, is the easy part. The harder transformation is cultural. As enterprises embrace BOAT-style orchestration, their workforces are morphing into complex blends of internal staff, external partners, and intelligent tools. Gone are the days when IT could build and operate everything in-house. Cloud services, niche AI models, specialist partners, and platform ecosystems are now indispensable. The new challenge is not procurement but partnership. Firms must learn to coordinate multi-stakeholder ecosystems with the same discipline once reserved for internal hierarchies.

Here the concept of the Low-Code Center of Excellence extends beyond technology. It becomes a forum for digital diplomacy—where business units, IT leaders, and vendors align around shared outcomes rather than contracts. Successful CoEs use agile governance boards, transparent metrics, and collaborative tooling to maintain trust and momentum. A well-run CoE measures*value produced*, not just*applications delivered*. It rewards knowledge sharing, reuse, and continuous learning. Vendors are not outsiders but contributors to a common portfolio. The result is a more porous, resilient organization—one capable of scaling innovation without losing coherence.

Orchestration as the New Governance

Gartner’s BOAT framework identifies four dimensions—Orchestration, Connectivity, Experience, and Intelligence. Each has its technological counterpart, but their mastery is primarily managerial.

  • Orchestration requires aligning dozens of initiatives under one digital backbone, ensuring that AI, automation, and data projects serve shared business goals.
  • Connectivity depends on clean integration patterns and shared data models that reduce duplication and technical debt.
  • Experience now extends beyond UX design; it encompasses the employee and developer experience that determines adoption.
  • Intelligence is no longer confined to dashboards but embedded into workflows, guiding action in real time.

A mature CoE, supported by a scalable low-code platform, becomes the institution where these dimensions are harmonized. It sets the rules for collaboration, enforces security, and acts as a living knowledge base for how the organization builds digital value.

From Control to Collaboration

Managing this ecosystem demands a new kind of leadership. Traditional vendor management—heavy on contracts, light on context—cannot keep pace. The focus must shift from control to collaboration. Forward-looking CIOs are adopting “dynamic governance”: shared backlogs, joint agile release trains, and outcome-based metrics. The relationship between enterprise and vendor becomes symbiotic, not transactional. Both sides invest in reusable assets and co-innovation programs. This shift mirrors a larger trend: the democratization of software creation. As low-code and AI tools lower technical barriers, value creation moves closer to the business. IT’s role evolves from builder to orchestrator—ensuring coherence, security, and scalability across a widening circle of contributors.

Why It Matters

For all its buzzwords, the BOAT paradigm captures a simple truth: execution is now the strategy. In an age of rapid change, the ability to compose, test, and scale new digital capabilities faster than competitors defines advantage. The orchestration model offers a way to escape the old trade-off between control and agility. By combining low-code platforms, AI assistance, and strong governance within a CoE, enterprises can innovate at speed without descending into chaos. The numbers speak for themselves. Companies embracing this model report development cycles up to seven times faster, 50 % cost reductions, and a measurable rise in employee engagement. But perhaps the deeper gain is organizational: a shift from linear project thinking to continuous value orchestration.

The Horizon Ahead

As AI agents mature and digital twins proliferate, the enterprise of the 2030s will look more like an ecosystem of semi-autonomous entities than a monolithic organization. In that world, orchestration replaces management as the dominant metaphor for leadership. Low-code and AI will not eliminate IT departments; they will amplify them, turning them into conductors of innovation rather than bottlenecks. Vendors will not vanish; they will embed themselves into digital supply chains that resemble living organisms more than contracts.

At S4 Digital, we believe this transformation is already underway. The next frontier is not faster apps, but smarter companies—organizations that can think, build, and adapt in real time.

The BOAT has left the harbor. The question is not whether to board, but how well you can steer.

Cuando la historia mire hacia los primeros años de la década de 2020, no verá solo el ascenso de la inteligencia artificial, sino una transformación más silenciosa y de mayores consecuencias: el paso de la automatización a la orquestación. Las empresas que alguna vez se obsesionaron con “automatizarlo todo” están descubriendo que el verdadero premio no está en reemplazar a las personas, sino en coordinarlas, junto con máquinas, plataformas y algoritmos, en un organismo digital adaptativo.

Gartner denomina esta nueva ola Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT), una acertada metáfora náutica para empresas que intentan navegar las turbulentas aguas de la complejidad, la competencia y el cambio. En este mercado emergente, los ganadores no serán quienes automaticen más tareas, sino quienes logren orquestar la gama más amplia de capacidades, humanas, digitales y organizacionales, con velocidad y coherencia.

De islas de automatización a archipiélagos inteligentes

Durante dos décadas, las áreas de TI corporativas construyeron islas de eficiencia: bots de automatización robótica de procesos (RPA) por aquí, herramientas de flujo de trabajo por allá, plataformas de integración que conectaban algunas aplicaciones en la nube y, quizás, un experimento de “citizen developer” en un sistema low-code en algún rincón olvidado del negocio. Cada iniciativa generó beneficios locales, pero en conjunto crearon una nueva fragmentación.

Hoy está en marcha una convergencia tecnológica. Las fronteras tradicionales entre RPA, gestión de procesos de negocio (BPM), plataformas de integración (iPaaS) y plataformas de aplicaciones low-code (LCAPs) se están disolviendo. Juntas forman el casco del BOAT: una capa consolidada de orquestación, conectividad, experiencia e inteligencia.

Las empresas ya no quieren un silo más; quieren un tejido operativo: un entorno único donde los procesos puedan diseñarse, automatizarse, monitorearse y optimizarse en toda la organización. El ascenso de la IA embebida y de los modelos generativos aporta propulsión y permite que el sistema se adapte, no que simplemente ejecute.

El low-code como el nuevo tejido operativo

Si la orquestación es el destino, el low-code es la embarcación mejor equipada para la travesía. Antes desestimadas como herramientas para pequeñas aplicaciones y prototipos, las plataformas low-code como Mendix han madurado hasta convertirse en ecosistemas de nivel empresarial. Permiten el desarrollo rápido de aplicaciones modulares, una integración estrecha con los sistemas centrales heredados y, ahora, gracias a la asistencia de la IA, la aceleración de todo el ciclo de vida del software.

Un estudio reciente de Mendix reveló que más del 70 % de las grandes organizaciones ya utiliza múltiples plataformas low-code, y muchas las están consolidando en entornos estratégicos gobernados por un Centro de Excelencia (CoE). No se trata de una simple consolidación técnica. Representa un profundo cambio de gestión: la ejecución digital se convierte en una capacidad gobernada y no en un conjunto de proyectos.

Un CoE de Low-Code funciona como una torre de control: define estándares de arquitectura, administra componentes reutilizables y asegura que el software construido en cualquier parte de la empresa esté alineado con los objetivos estratégicos. Cuando se combina con herramientas de desarrollo potenciadas por IA, como Mendix MAIA o las integraciones con RapidMiner, deja de ser una fábrica de desarrollo para convertirse en un organismo que aprende: un sistema que se vuelve más rápido e inteligente con cada iteración.

La IA como copiloto, no como capitán

La incorporación de la IA ha cambiado el ritmo de creación de software empresarial. Los asistentes generativos ya pueden traducir solicitudes en lenguaje natural en modelos de datos, flujos de trabajo y fragmentos de código. Los modelos de machine learning embebidos en las aplicaciones aportan inteligencia en tiempo real a las decisiones cotidianas, desde la calificación crediticia hasta el mantenimiento de equipos.

Sin embargo, como hoy reconoce todo CIO, la inteligencia sin gobernanza es caos. La AI Agency Gap, como la denomina Gartner, separa los chatbots reactivos de hoy de los agentes digitales verdaderamente autónomos del mañana. Hasta que esa brecha se cierre, la IA debe seguir siendo un copiloto que opera dentro de los límites definidos por la gobernanza humana. Las plataformas low-code están especialmente preparadas para hacer cumplir esos límites. Su lógica visual, su control de versiones y su gobernanza centralizada hacen que el desarrollo asistido por IA sea transparente y auditable. Permiten a las empresas aprovechar la productividad de la IA sin ceder el control sobre el cumplimiento normativo, la ética o la propiedad intelectual.

En resumen, el low-code aporta la estructura, la IA aporta la velocidad y la gobernanza asegura la dirección. Juntos, los tres definen el modelo de ejecución digital de la próxima década.

El factor humano: orquestar a las partes interesadas, no solo los sistemas

La tecnología, sin embargo, es la parte fácil. La transformación más difícil es cultural. A medida que las empresas adoptan una orquestación al estilo BOAT, su fuerza laboral se transforma en una combinación compleja de personal interno, socios externos y herramientas inteligentes. Atrás quedaron los días en que TI podía construir y operar todo internamente. Los servicios en la nube, los modelos de IA especializados, los socios expertos y los ecosistemas de plataformas son hoy indispensables. El nuevo desafío no es la contratación, sino la colaboración entre socios. Las empresas deben aprender a coordinar ecosistemas de múltiples actores con la misma disciplina que antes se reservaba a las jerarquías internas.

Aquí, el concepto de Centro de Excelencia de Low-Code va más allá de la tecnología. Se convierte en un foro de diplomacia digital, donde las unidades de negocio, los líderes de TI y los proveedores se alinean en torno a resultados compartidos y no a contratos. Los CoE exitosos utilizan comités de gobernanza ágil, métricas transparentes y herramientas colaborativas para mantener la confianza y el impulso. Un CoE bien gestionado mide*el valor producido*, no solo*las aplicaciones entregadas*. Recompensa el intercambio de conocimiento, la reutilización y el aprendizaje continuo. Los proveedores no son actores externos, sino contribuyentes a un portafolio común. El resultado es una organización más permeable y resiliente, capaz de escalar la innovación sin perder coherencia.

La orquestación como la nueva gobernanza

El marco BOAT de Gartner identifica cuatro dimensiones: Orquestación, Conectividad, Experiencia e Inteligencia. Cada una tiene su contraparte tecnológica, pero dominarlas es, ante todo, una tarea de gestión.

  • Orquestación exige alinear decenas de iniciativas bajo una misma columna vertebral digital, para asegurar que los proyectos de IA, automatización y datos sirvan a objetivos de negocio compartidos.
  • Conectividad depende de patrones de integración limpios y de modelos de datos compartidos que reduzcan la duplicación y la deuda técnica.
  • Experiencia ya va más allá del diseño de UX; abarca la experiencia de los colaboradores y de los desarrolladores, que determina la adopción.
  • Inteligencia ya no se limita a los dashboards, sino que está embebida en los flujos de trabajo y orienta la acción en tiempo real.

Un CoE maduro, respaldado por una plataforma low-code escalable, se convierte en la institución donde estas dimensiones se armonizan. Define las reglas de colaboración, hace cumplir la seguridad y funciona como una base de conocimiento viva sobre cómo la organización construye valor digital.

Del control a la colaboración

Gestionar este ecosistema exige un nuevo tipo de liderazgo. La gestión tradicional de proveedores, cargada de contratos y escasa en contexto, no puede seguir el ritmo. El foco debe pasar del control a la colaboración. Los CIO con visión de futuro están adoptando una “gobernanza dinámica”: backlogs compartidos, agile release trains conjuntos y métricas basadas en resultados. La relación entre la empresa y el proveedor se vuelve simbiótica, no transaccional. Ambas partes invierten en activos reutilizables y en programas de coinnovación. Este cambio refleja una tendencia más amplia: la democratización de la creación de software. A medida que las herramientas low-code y de IA reducen las barreras técnicas, la creación de valor se acerca al negocio. El papel de TI evoluciona de constructor a orquestador, garantizando coherencia, seguridad y escalabilidad en un círculo de contribuyentes cada vez más amplio.

Por qué es importante

Más allá de las palabras de moda, el paradigma BOAT recoge una verdad sencilla: la ejecución es ahora la estrategia. En una era de cambios rápidos, la capacidad de componer, probar y escalar nuevas capacidades digitales más rápido que la competencia es lo que define la ventaja. El modelo de orquestación ofrece una salida al viejo dilema entre control y agilidad. Al combinar plataformas low-code, asistencia de IA y una gobernanza sólida dentro de un CoE, las empresas pueden innovar con velocidad sin caer en el caos. Las cifras hablan por sí solas. Las empresas que adoptan este modelo reportan ciclos de desarrollo hasta siete veces más rápidos, reducciones de costos del 50 % y un aumento medible del compromiso de los colaboradores. Pero quizás el beneficio más profundo sea organizacional: el paso de un pensamiento lineal por proyectos a una orquestación continua del valor.

El horizonte por delante

A medida que los agentes de IA maduren y los gemelos digitales proliferen, la empresa de la década de 2030 se parecerá más a un ecosistema de entidades semiautónomas que a una organización monolítica. En ese mundo, la orquestación reemplaza a la gestión como la metáfora dominante del liderazgo. El low-code y la IA no eliminarán las áreas de TI; las potenciarán y las convertirán en directoras de la innovación en lugar de cuellos de botella. Los proveedores no desaparecerán; se integrarán en cadenas de suministro digitales que se parecerán más a organismos vivos que a contratos.

En S4 Digital, creemos que esta transformación ya está en marcha. La próxima frontera no son aplicaciones más rápidas, sino empresas más inteligentes: organizaciones capaces de pensar, construir y adaptarse en tiempo real.

El BOAT ya zarpó. La pregunta no es si subir a bordo, sino qué tan bien puede usted llevar el timón.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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Do workflow à antecipação: a nova face da inteligência corporativaFrom Workflow to Foresight: The New Face of Enterprise IntelligenceDel flujo de trabajo a la anticipación: el nuevo rostro de la inteligencia empresarial

11 out 2025Oct 11, 202511 oct 2025Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

A união entre o Mendix, a plataforma de desenvolvimento low-code da Siemens, e o RapidMiner, sua plataforma irmã de ciência de dados, oferece um vislumbre da próxima fronteira do software corporativo: sistemas que não apenas são construídos rapidamente, mas também pensam rapidamente.

Durante anos, as empresas correram para digitalizar processos, apenas para descobrir que seus apps eram rígidos e reativos. As ferramentas visuais do Mendix resolveram o problema da velocidade; o RapidMiner, hoje sob a Siemens Digital Industries Software por meio da Altair, enfrenta o da inteligência. Juntos, eles prometem uma nova classe de “aplicações inteligentes” — que observam, preveem e se adaptam em tempo real.

Do workflow à antecipação

O Mendix foi concebido para democratizar a criação de software. Seu ambiente drag-and-drop permite que especialistas de negócio montem aplicações web ou mobile complexas sem conhecimento profundo de programação. O RapidMiner, nascido na academia, evoluiu para uma plataforma de machine learning de ciclo completo que transforma dados em modelos prontos para implantação.

A integração entre eles é elegantemente pragmática. O RapidMiner constrói e disponibiliza modelos por meio de APIs seguras; o Mendix consome esses endpoints dentro de seus microflows. As duas plataformas operam em conjunto, mas permanecem independentes, conectando a lógica de negócio ao insight analítico por meio de protocolos padrão — e não de código frágil, feito sob medida.

Por que isso importa

A união cria uma clara divisão de trabalho. Cientistas de dados se concentram no desempenho dos modelos; desenvolvedores refinam experiências de usuário e workflows. Cada um pode inovar sem esperar pelo outro, encurtando o ciclo entre experimentação e implantação.

A governança também melhora. O RapidMiner oferece versionamento de modelos, auditoria e monitoramento de drift, enquanto o Mendix estende a governança à camada de aplicação. O resultado é agilidade com responsabilidade — uma combinação que costuma faltar em projetos de IA.

Inteligência em contexto

O verdadeiro prêmio está em embutir a previsão onde ela mais importa.

  • Indústria: Dados de sensores preveem falhas de máquinas; o Mendix agenda a manutenção antes que a parada aconteça.
  • Bancos: Modelos de churn sinalizam clientes em risco; o Mendix dispara ofertas de retenção automaticamente.
  • Logística: Previsões de demanda ajustam com precisão os níveis de estoque e os planos de compras.
  • Recursos Humanos: Modelos de rotatividade apontam equipes vulneráveis; o Mendix alerta os gestores com discrição.

Em cada caso, o machine learning se torna um aliado silencioso da automação de processos — invisível para os usuários, mas inestimável para os resultados.

A economia da inteligência

Combinar low-code e machine learning muda a equação da inovação. Embutir IA costumava exigir expertise rara e integrações sob medida. Agora, um analista de negócios pode chamar um modelo preditivo com a mesma facilidade de uma consulta a banco de dados.

Como os modelos do RapidMiner existem como serviços independentes, eles podem ser substituídos ou atualizados sem reescrever a aplicação. A modularidade há muito valorizada no desenvolvimento de software tradicional finalmente chega ao mundo da ciência de dados — e isso muda o jogo tanto no time-to-value quanto na eficiência de custos.

Ressalvas e contrapesos

Toda revolução vem com letras miúdas. Modelos se degradam conforme o comportamento muda; previsões podem derivar para vieses; a latência entre plataformas pode comprometer as promessas de “tempo real”. Mitigar esses riscos exige mais disciplina do que novidade: retreinamento regular, monitoramento robusto, lógica de fallback e fluxos de dados seguros. Os vencedores não serão os que implantarem mais algoritmos, mas os que melhor os gerenciarem.

Um vislumbre do futuro

O comando da Siemens dá a essa dupla uma coerência estratégica incomum. Mendix e RapidMiner agora estão ao lado das tecnologias de IoT industrial, simulação e gêmeo digital da empresa — terreno fértil para fábricas mais inteligentes e cadeias de suprimentos preditivas. A visão de longo prazo aponta para ecossistemas em que o software não apenas executa processos, mas os otimiza de forma autônoma.

Sob essa ótica, Mendix e RapidMiner não são apenas ferramentas complementares; são uma prévia da convergência. Conforme a IA se torna um recurso nativo de todo sistema corporativo, o ato de “construir um app” e o ato de “treinar inteligência” estão se tornando uma só coisa.

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The marriage of Mendix, Siemens’s low-code development platform, and RapidMiner, its data-science sibling, offers a glimpse of the next frontier in enterprise software: systems that are not only built quickly but also think quickly.

For years, companies have raced to digitize processes, only to find their apps rigid and reactive. Mendix’s visual tools addressed that speed problem; RapidMiner, now under Siemens Digital Industries Software via Altair, tackles intelligence. Together they promise a new class of “smart applications” — ones that observe, predict, and adapt in real time.

From Workflow to Foresight

Mendix was conceived to democratize software creation. Its drag-and-drop environment lets business experts assemble complex web or mobile apps without deep coding skills. RapidMiner, born in academia, evolved into a full-cycle machine-learning platform that transforms data into deployable models.

Their integration is elegantly pragmatic. RapidMiner builds and serves models via secure APIs; Mendix consumes those endpoints within its microflows. The two platforms operate in concert but remain independent, linking business logic to analytical insight through standard protocols — not brittle, bespoke code.

Why It Matters

The union creates a clean division of labor. Data scientists focus on model performance; developers refine user experiences and workflows. Each can innovate without waiting for the other, compressing the cycle between experimentation and deployment.

Governance also improves. RapidMiner provides model versioning, auditing, and drift monitoring, while Mendix extends governance to the application layer. The result is agility with accountability — a combination often missing in AI projects.

Intelligence in Context

The real prize lies in embedding prediction where it matters most.

  • Manufacturing: Sensor data predicts machine failure; Mendix schedules maintenance before downtime strikes.
  • Banking: Churn models flag at-risk clients; Mendix triggers retention offers automatically.
  • Logistics: Demand forecasts fine-tune inventory levels and procurement plans.
  • Human Resources: Attrition models highlight vulnerable teams; Mendix alerts managers discreetly.

In each case, machine learning becomes a quiet ally to process automation — invisible to users but invaluable to outcomes.

The Economics of Smartness

Combining low-code and machine learning alters the calculus of innovation. Embedding AI used to require rare expertise and bespoke integrations. Now, a business analyst can call a predictive model as easily as a database query.

Because RapidMiner’s models live as independent services, they can be swapped or upgraded without rewriting the application. The modularity long prized in traditional software development is finally reaching the data-science world — and that changes the game for time-to-value and cost efficiency alike.

Caveats and Counterweights

Every revolution comes with fine print. Models decay as behavior shifts; predictions can drift into bias; latency between platforms may undermine “real-time” promises. Mitigation requires discipline more than novelty: regular retraining, robust monitoring, fallback logic, and secured data flows. The winners will not be those who deploy the most algorithms, but those who manage them best.

A Glimpse Ahead

Siemens’s stewardship gives this duo unusual strategic coherence. Mendix and RapidMiner now sit alongside the firm’s industrial-IoT, simulation, and digital-twin technologies — fertile ground for smarter factories and predictive supply chains. The long-term vision hints at ecosystems where software doesn’t just run processes, it optimizes them autonomously.

In that light, Mendix and RapidMiner are not merely complementary tools; they are a preview of convergence. As AI becomes a built-in feature of every enterprise system, the act of “building an app” and the act of “training intelligence” are becoming one and the same.

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La unión de Mendix, la plataforma de desarrollo low-code de Siemens, y RapidMiner, su plataforma hermana de ciencia de datos, permite vislumbrar la próxima frontera del software empresarial: sistemas que no solo se construyen rápido, sino que también piensan rápido.

Durante años, las empresas se apresuraron a digitalizar procesos, solo para descubrir que sus aplicaciones eran rígidas y reactivas. Las herramientas visuales de Mendix resolvieron el problema de la velocidad; RapidMiner, hoy bajo Siemens Digital Industries Software a través de Altair, aborda el de la inteligencia. Juntas, prometen una nueva clase de “aplicaciones inteligentes”: aplicaciones que observan, predicen y se adaptan en tiempo real.

Del flujo de trabajo a la anticipación

Mendix fue concebida para democratizar la creación de software. Su entorno de arrastrar y soltar permite que los expertos de negocio armen aplicaciones web o móviles complejas sin necesidad de conocimientos profundos de programación. RapidMiner, nacida en el ámbito académico, evolucionó hasta convertirse en una plataforma de machine learning de ciclo completo que transforma datos en modelos listos para implementarse.

Su integración es elegantemente pragmática. RapidMiner construye y sirve modelos mediante APIs seguras; Mendix consume esos endpoints dentro de sus microflows. Las dos plataformas operan en conjunto, pero se mantienen independientes, y conectan la lógica de negocio con la información analítica mediante protocolos estándar, no con código a medida y frágil.

Por qué es importante

Esta unión crea una clara división del trabajo. Los científicos de datos se concentran en el desempeño de los modelos; los desarrolladores perfeccionan las experiencias de usuario y los flujos de trabajo. Cada uno puede innovar sin esperar al otro, lo que acorta el ciclo entre la experimentación y la implementación.

La gobernanza también mejora. RapidMiner ofrece versionado de modelos, auditoría y monitoreo de deriva, mientras que Mendix extiende la gobernanza a la capa de aplicación. El resultado es agilidad con rendición de cuentas, una combinación que suele faltar en los proyectos de IA.

Inteligencia en contexto

El verdadero premio está en incorporar la predicción donde más importa.

  • Manufactura: Los datos de sensores predicen fallas de las máquinas; Mendix programa el mantenimiento antes de que ocurra una parada.
  • Banca: Los modelos de churn identifican a los clientes en riesgo; Mendix activa ofertas de retención de forma automática.
  • Logística: Los pronósticos de demanda ajustan con precisión los niveles de inventario y los planes de compras.
  • Recursos Humanos: Los modelos de rotación señalan a los equipos vulnerables; Mendix alerta a los gerentes con discreción.

En cada caso, el machine learning se convierte en un aliado silencioso de la automatización de procesos: invisible para los usuarios, pero invaluable para los resultados.

La economía de lo inteligente

Combinar low-code y machine learning cambia la ecuación de la innovación. Incorporar IA solía requerir conocimientos escasos e integraciones a medida. Hoy, un analista de negocio puede invocar un modelo predictivo con la misma facilidad que una consulta a una base de datos.

Como los modelos de RapidMiner funcionan como servicios independientes, pueden reemplazarse o actualizarse sin reescribir la aplicación. La modularidad, tan valorada durante mucho tiempo en el desarrollo de software tradicional, por fin llega al mundo de la ciencia de datos, y eso cambia las reglas del juego tanto en tiempo de obtención de valor como en eficiencia de costos.

Advertencias y contrapesos

Toda revolución tiene letra pequeña. Los modelos se degradan a medida que cambia el comportamiento; las predicciones pueden derivar hacia sesgos; la latencia entre plataformas puede socavar las promesas de “tiempo real”. Mitigar estos riesgos exige más disciplina que novedad: reentrenamiento periódico, monitoreo robusto, lógica de respaldo y flujos de datos protegidos. Los ganadores no serán quienes implementen más algoritmos, sino quienes mejor los gestionen.

Una mirada al futuro

La gestión de Siemens le da a este dúo una coherencia estratégica poco común. Mendix y RapidMiner se ubican ahora junto a las tecnologías de IoT industrial, simulación y gemelos digitales de la compañía, un terreno fértil para fábricas más inteligentes y cadenas de suministro predictivas. La visión de largo plazo apunta a ecosistemas donde el software no solo ejecuta procesos, sino que los optimiza de forma autónoma.

Desde esa perspectiva, Mendix y RapidMiner no son simplemente herramientas complementarias; son un anticipo de la convergencia. A medida que la IA se convierte en una función nativa de todo sistema empresarial, el acto de “construir una aplicación” y el de “entrenar inteligencia” se están volviendo uno solo.

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Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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Agentic AI: como construir um agente inteligente com MendixAgentic AI: How to Build an Intelligent Agent with MendixAgentic AI: cómo construir un agente inteligente con Mendix

27 set 2025Sep 27, 202527 sept 2025S4 Innovation TeamTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Dos chatbots aos agentes autônomos

A Inteligência Artificial (IA) está evoluindo rapidamente de assistente passiva para tomadora de decisões ativa, capaz de executar tarefas complexas. O passo mais transformador dessa evolução é conhecido como Agentic AI — uma abordagem que combina o poder dos grandes modelos de linguagem (LLMs) com ferramentas, dados e regras de negócio para criar agentes de software autônomos.

Diferentemente dos chatbots tradicionais, que apenas respondem a prompts, os agentes inteligentes podem:

  • Analisar e processar dados em tempo real
  • Executar fluxos de trabalho entre sistemas
  • Integrar APIs e disparar ações de negócio
  • Aprender com o contexto e com interações anteriores

Eles não apenas respondem a perguntas — eles agem a partir delas.

Com o Mendix — a principal plataforma low-code de desenvolvimento de aplicações da Siemens —, as organizações podem projetar e implantar esses agentes rapidamente, incorporando inteligência aos processos corporativos de forma integrada e alcançando novos níveis de automação.

Entendendo a arquitetura central de um agente

Antes de construir um agente, é fundamental entender seus principais componentes e como eles interagem:

  1. O cérebro (LLM – Large Language Model) O LLM é o núcleo cognitivo do agente. Ele processa linguagem natural, entende a intenção e gera respostas relevantes. Entre os LLMs mais populares estão a série GPT, da OpenAI, e os modelos Claude, da Anthropic.
  2. System prompt (instruções) Define o papel, o comportamento e o estilo de comunicação do agente. Um system prompt bem elaborado pode instruir o agente a atuar como consultor financeiro, atendente de suporte ao cliente ou analista de dados. Quanto mais específicas as instruções, melhor o resultado.
  3. Input (solicitação do usuário) Os inputs são as perguntas, comandos ou dados que o agente recebe. Podem ser texto, áudio, imagens, documentos ou fluxos de dados estruturados.
  4. Ferramentas (capacidades) Os LLMs são poderosos, mas limitados quando usados isoladamente. Ao conectar ferramentas externas — como APIs, bancos de dados ou microflows do Mendix —, você dá ao agente a capacidade de fazer cálculos, buscar informações, executar fluxos de trabalho e disparar ações.
  5. MCP (Model Context Protocol) O MCP é um avanço recente. Ele permite que os desenvolvedores publiquem um catálogo de ferramentas que o agente consegue descobrir e usar automaticamente. Em vez de conectar funções uma a uma, o MCP as expõe em conjunto, permitindo que o LLM decida de forma inteligente quais ferramentas acionar em cada tarefa.

Passo a passo: construindo um agente com Mendix

Veja a seguir um roteiro prático para construir uma solução de Agentic AI totalmente funcional com Mendix.

1. Crie um MCP Server no Mendix

O MCP Server funciona como a ponte entre o LLM e suas regras de negócio. Ele expõe microflows do Mendix — fluxos de back-end pré-construídos — como ferramentas que podem ser chamadas pelo agente.

  • Acesse o Mendix Marketplace e instale: MCP Client (para consumir serviços MCP externos) e MCP Server (para publicar seus próprios conjuntos de ferramentas)
  • Configure o MCP Server definindo: um caminho de URL exclusivo (ex.: /mcp/finance); nome e versão do serviço; regras de autenticação (opcionais em ambientes de teste)

Cada microflow exposto deve incluir:

  • Um nome claro (ex.: SearchCustomerAccount)
  • Uma descrição precisa do seu propósito
  • Parâmetros de entrada (ex.: nome, sobrenome, data de nascimento)
  • Uma saída estruturada em JSON

💡 Dica: descrições precisas são essenciais — o LLM escolhe as ferramentas com base em como elas estão descritas.

2. Conecte fontes de dados e serviços externos

Além da lógica interna, seu agente pode aproveitar serviços MCP externos para ganhar recursos mais ricos, como:

  • DuckDuckGo MCP: permite buscas na web por informações em tempo real.
  • Yahoo Finance MCP: fornece dados financeiros e de mercado ao vivo.

Essa abordagem híbrida permite que o agente supere uma das principais limitações dos LLMs — a incapacidade de acessar eventos recentes ou conhecimento externo atualizado —, buscando dados dinamicamente em tempo de execução.

3. Configure o agente na plataforma de LLM

Com o MCP Server pronto, é hora de conectá-lo ao ambiente do LLM (por exemplo, Claude.ai, OpenAI GPT ou similar):

  • Crie um novo agente/projeto e vincule-o ao seu endpoint MCP.
  • Defina o system prompt, por exemplo:“Você é um consultor financeiro de nível mundial. Responda sempre em português do Brasil, use BRL para valores monetários e baseie suas recomendações em dados da conta em tempo real e nas condições atuais do mercado.”
  • Habilite as ferramentas específicas que o agente poderá acessar (ex.: “Buscar dados da conta”, “Listar transações”, “Criar meta de economia”).

Essa configuração garante que o agente tenha um comportamento consistente e, ao mesmo tempo, selecione de forma inteligente as ferramentas certas para atender às solicitações dos usuários.

4. Teste o agente em um cenário real

Com tudo pronto, é hora de ver seu agente em ação.

Exemplo de consulta:

“Analise meus hábitos de consumo e sugira um plano para juntar € 300.000 e comprar uma casa em até três anos.”

Um agente bem construído vai:

  1. Buscar os dados da conta e das transações por meio de microflows do Mendix.
  2. Obter indicadores econômicos e taxas de juros atuais.
  3. Analisar os padrões de gastos e calcular metas de economia.
  4. Entregar recomendações práticas — podendo até criar metas de economia automaticamente.

O resultado é um consultor digital autônomo que vai além de responder perguntas — ele executa uma estratégia.

Ampliando as capacidades com o Mendix Agent Studio

O ecossistema Mendix está evoluindo para tornar o desenvolvimento de agentes ainda mais acessível. O Agent Studio — um ambiente low-code de arrastar e soltar — simplifica a criação de aplicações de Agentic AI.

Entre os principais recursos estão:

  • Um canvas visual para desenhar os fluxos de trabalho do agente
  • Integração fluida com LLMs e serviços MCP
  • Orquestração simples de múltiplas fontes de dados e APIs
  • Suporte nativo a árvores de decisão complexas e lógica de automação

O Agent Studio representa a próxima fase do desenvolvimento low-code: a construção de agentes inteligentes e sensíveis ao contexto, que atuam de forma autônoma dentro dos ecossistemas corporativos.

Cenários avançados: orquestração de múltiplas ferramentas

Em casos de uso mais sofisticados, os agentes podem ser projetados para coordenar várias ferramentas ao mesmo tempo. Por exemplo:

  • Consultoria financeira: combinar dados bancários internos com projeções de mercado e indicadores econômicos para montar um plano de investimentos personalizado.
  • Suporte ao cliente: integrar sistemas de tickets, bases de conhecimento e ferramentas de CRM para oferecer suporte automatizado de ponta a ponta.
  • IoT industrial: conectar dados de sensores a modelos preditivos e fluxos de manutenção para operações proativas.

Todos esses cenários se apoiam na mesma arquitetura de base — LLM + MCP + ferramentas —, adaptada às necessidades específicas de cada domínio.

Conclusão

Da automação à inteligência

A Agentic AI representa uma mudança fundamental na forma como as organizações constroem sistemas digitais. Em vez de aplicações estáticas e chatbots passivos, as empresas agora podem implantar agentes autônomos que combinam compreensão, raciocínio e ação.

A plataforma low-code da Mendix acelera essa transformação ao permitir que desenvolvedores e equipes de negócio projetem, implantem e escalem agentes inteligentes com rapidez — conectando-os de forma integrada a dados em tempo real, sistemas corporativos e fontes de conhecimento externas.

O resultado vai além da automação: é uma nova camada de inteligência estratégica incorporada a cada processo de negócio, que acelera decisões, melhora a experiência do usuário e sustenta a vantagem competitiva.

Pontos-chave

  • A Agentic AI permite que os sistemas ajam, e não apenas reajam.
  • O MCP permite que os LLMs descubram e usem ferramentas de forma inteligente.
  • O Mendix oferece um ambiente low-code para construir, implantar e integrar esses agentes com eficiência.
  • Com a arquitetura certa, as organizações podem incorporar inteligência diretamente aos fluxos de trabalho — abrindo novas oportunidades de inovação e crescimento.

From Chatbots to Autonomous Agents

Artificial Intelligence (AI) is rapidly evolving from a passive assistant into an active decision-maker capable of executing complex tasks. The most transformative step in this evolution is known as Agentic AI — an approach that combines the power of large language models (LLMs) with tools, data, and business logic to create autonomous software agents.

Unlike traditional chatbots that only respond to prompts, intelligent agents can:

  • Analyze and process real-time data
  • Execute workflows across systems
  • Integrate APIs and trigger business actions
  • Learn from context and past interactions

They don’t just answer questions — they act on them.

With Mendix — Siemens’ leading low-code application development platform — organizations can design and deploy these agents quickly, seamlessly embedding intelligence into enterprise processes and unlocking new levels of automation.

Understanding the Core Architecture of an Agent

Before building an agent, it’s crucial to understand its main components and how they interact:

  1. The Brain (LLM – Large Language Model) The LLM is the cognitive core of an agent. It processes natural language, understands intent, and generates meaningful responses. Popular LLMs include OpenAI’s GPT series and Anthropic’s Claude models.
  2. System Prompt (Instructions) This defines the agent’s role, behavior, and communication style. A well-crafted system prompt might instruct the agent to act as a financial advisor, customer service representative, or data analyst. The more specific the instructions, the better the output.
  3. Input (User Request) Inputs are the questions, commands, or data the agent receives. They can be text, audio, images, documents, or structured data streams.
  4. Tools (Capabilities) LLMs are powerful but limited when used alone. By connecting external tools — such as APIs, databases, or Mendix microflows — you give the agent the ability to perform calculations, retrieve information, run workflows, and trigger actions.
  5. MCP (Model Context Protocol) MCP is a recent breakthrough. It allows developers to publish a catalog of tools that the agent can automatically discover and use. Instead of wiring individual functions one by one, MCP exposes them collectively, enabling the LLM to intelligently decide which tools to invoke for each task.

Step-by-Step: Building an Agent with Mendix

Here’s a practical walkthrough of how to build a fully functional Agentic AI solution using Mendix.

1. Create an MCP Server in Mendix

The MCP server acts as the bridge between the LLM and your business logic. It exposes Mendix microflows — pre-built backend workflows — as callable tools.

  • Access the Mendix Marketplace and install: MCP Client (to consume external MCP services) and MCP Server (to publish your own toolsets)
  • Configure the MCP Server by defining: a unique URL path (e.g., /mcp/finance); name and version of the service; authentication rules (optional for testing environments)

Each microflow you expose should include:

  • A clear name (e.g., SearchCustomerAccount)
  • A precise description of its purpose
  • Input parameters (e.g., first name, last name, birth date)
  • A structured JSON output

💡 Tip: Accurate descriptions are essential — the LLM selects tools based on how they’re described.

2. Connect External Data Sources and Services

Beyond internal logic, your agent can leverage external MCP services for richer capabilities, such as:

  • DuckDuckGo MCP: Enables web searches for real-time information.
  • Yahoo Finance MCP: Provides live financial and market data.

This hybrid approach allows the agent to overcome one of the main LLM limitations — the inability to access recent events or up-to-date external knowledge — by retrieving data dynamically at runtime.

3. Configure the Agent in the LLM Platform

Once your MCP server is ready, it’s time to connect it to the LLM environment (e.g., Claude.ai, OpenAI GPT, or similar):

  • Create a new agent/project and link it to your MCP endpoint.
  • Define the system prompt, for example:“You are a world-class financial advisor. Always respond in Brazilian Portuguese, use BRL for currency values, and base your advice on real-time account data and current market conditions.”
  • Enable specific tools you want the agent to access (e.g., “Fetch Account Data,” “List Transactions,” “Create Savings Goal”).

This configuration ensures the agent behaves consistently while intelligently selecting the right tools to fulfill user requests.

4. Test the Agent in a Real Scenario

With everything in place, it’s time to see your agent in action.

Example query:

“Analyze my spending habits and suggest a plan to save for a €300,000 house within three years.”

A well-built agent will:

  1. Retrieve account and transaction data via Mendix microflows.
  2. Fetch current economic indicators and interest rates.
  3. Analyze spending patterns and calculate savings targets.
  4. Deliver actionable recommendations — potentially even creating savings goals automatically.

The result is an autonomous digital advisor that goes beyond answering questions — it executes a strategy.

Extending Capabilities with Mendix Agent Studio

The Mendix ecosystem is evolving to make agent development even more accessible. Agent Studio — a low-code, drag-and-drop environment — streamlines the creation of Agentic AI applications.

Key capabilities include:

  • A visual canvas for designing agent workflows
  • Seamless integration with LLMs and MCP services
  • Easy orchestration of multiple data sources and APIs
  • Native support for complex decision trees and automation logic

Agent Studio embodies the next phase of low-code development: building intelligent, context-aware agents that act autonomously within enterprise ecosystems.

Advanced Scenarios: Multi-Tool Orchestration

For more sophisticated use cases, agents can be designed to coordinate multiple tools simultaneously. For example:

  • Financial advisory: Combine internal banking data with market forecasts and economic indicators to build a personalized investment plan.
  • Customer support: Integrate ticketing systems, knowledge bases, and CRM tools to provide end-to-end automated support.
  • Industrial IoT: Connect sensor data with predictive models and maintenance workflows for proactive operations.

Each scenario leverages the same foundational architecture — LLM + MCP + tools — but tailored to the domain’s specific needs.

Conclusion

From Automation to Intelligence

Agentic AI represents a fundamental shift in how organizations build digital systems. Instead of static applications and passive chatbots, businesses can now deploy autonomous agents that combine understanding, reasoning, and action.

Mendix’s low-code platform accelerates this transformation by enabling developers and business teams to design, deploy, and scale intelligent agents quickly — seamlessly connecting them to real-time data, enterprise systems, and external knowledge sources.

The result is more than automation — it’s a new layer of strategic intelligence embedded into every business process, driving faster decisions, better user experiences, and sustained competitive advantage.

Key Takeaways

  • Agentic AI enables systems to act, not just react.
  • MCP let LLMs discover and use tools intelligently.
  • Mendix provides a low-code environment to build, deploy, and integrate these agents efficiently.
  • With the right architecture, organizations can embed intelligence directly into workflows — unlocking new opportunities for innovation and growth.

De los chatbots a los agentes autónomos

La Inteligencia Artificial (IA) está evolucionando con rapidez: de asistente pasivo a tomador de decisiones activo, capaz de ejecutar tareas complejas. El paso más transformador de esta evolución se conoce como Agentic AI, un enfoque que combina la potencia de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) con herramientas, datos y lógica de negocio para crear agentes de software autónomos.

A diferencia de los chatbots tradicionales, que solo responden a instrucciones, los agentes inteligentes pueden:

  • Analizar y procesar datos en tiempo real
  • Ejecutar flujos de trabajo entre sistemas
  • Integrar APIs y desencadenar acciones de negocio
  • Aprender del contexto y de interacciones anteriores

No se limitan a responder preguntas: actúan en consecuencia.

Con Mendix, la plataforma líder de desarrollo de aplicaciones low-code de Siemens, las organizaciones pueden diseñar e implementar estos agentes con rapidez, incorporar inteligencia de forma fluida en los procesos empresariales y alcanzar nuevos niveles de automatización.

La arquitectura central de un agente

Antes de construir un agente, es fundamental comprender sus componentes principales y cómo interactúan:

  1. El cerebro (LLM – Large Language Model) El LLM es el núcleo cognitivo del agente. Procesa lenguaje natural, comprende la intención y genera respuestas pertinentes. Entre los LLMs más populares se encuentran la serie GPT de OpenAI y los modelos Claude de Anthropic.
  2. System prompt (instrucciones) Define el rol, el comportamiento y el estilo de comunicación del agente. Un system prompt bien elaborado puede indicar al agente que actúe como asesor financiero, representante de atención al cliente o analista de datos. Cuanto más específicas sean las instrucciones, mejor será el resultado.
  3. Input (solicitud del usuario) Los inputs son las preguntas, órdenes o datos que recibe el agente. Pueden ser texto, audio, imágenes, documentos o flujos de datos estructurados.
  4. Herramientas (capacidades) Los LLMs son potentes, pero limitados cuando se usan de forma aislada. Al conectar herramientas externas, como APIs, bases de datos o microflows de Mendix, usted le da al agente la capacidad de realizar cálculos, obtener información, ejecutar flujos de trabajo y desencadenar acciones.
  5. MCP (Model Context Protocol) El MCP es un avance reciente. Permite a los desarrolladores publicar un catálogo de herramientas que el agente puede descubrir y utilizar de forma automática. En lugar de conectar funciones una por una, el MCP las expone en conjunto, lo que permite al LLM decidir de manera inteligente qué herramientas invocar en cada tarea.

Paso a paso: cómo construir un agente con Mendix

A continuación, una guía práctica para construir una solución de Agentic AI totalmente funcional con Mendix.

1. Cree un servidor MCP en Mendix

El servidor MCP funciona como puente entre el LLM y su lógica de negocio. Expone los microflows de Mendix, flujos de backend predefinidos, como herramientas invocables.

  • Acceda al Mendix Marketplace e instale: MCP Client (para consumir servicios MCP externos) y MCP Server (para publicar sus propios conjuntos de herramientas)
  • Configure el MCP Server definiendo: una ruta de URL única (p. ej., /mcp/finance); el nombre y la versión del servicio; las reglas de autenticación (opcionales en entornos de prueba)

Cada microflow que usted exponga debe incluir:

  • Un nombre claro (p. ej., SearchCustomerAccount)
  • Una descripción precisa de su propósito
  • Parámetros de entrada (p. ej., nombre, apellido, fecha de nacimiento)
  • Una salida JSON estructurada

💡 Consejo: Las descripciones precisas son esenciales: el LLM selecciona las herramientas según cómo están descritas.

2. Conecte fuentes de datos y servicios externos

Además de la lógica interna, su agente puede aprovechar servicios MCP externos para obtener capacidades más amplias, como:

  • DuckDuckGo MCP: Permite realizar búsquedas web para obtener información en tiempo real.
  • Yahoo Finance MCP: Proporciona datos financieros y de mercado en vivo.

Este enfoque híbrido permite al agente superar una de las principales limitaciones de los LLMs, la imposibilidad de acceder a acontecimientos recientes o a conocimiento externo actualizado, al obtener datos de forma dinámica en tiempo de ejecución.

3. Configure el agente en la plataforma del LLM

Una vez que su servidor MCP esté listo, es momento de conectarlo al entorno del LLM (p. ej., Claude.ai, OpenAI GPT u otro similar):

  • Cree un nuevo agente/proyecto y vincúlelo a su endpoint MCP.
  • Defina el system prompt, por ejemplo:“Usted es un asesor financiero de clase mundial. Responda siempre en portugués de Brasil, use BRL para los valores monetarios y base sus recomendaciones en datos de la cuenta en tiempo real y en las condiciones actuales del mercado.”
  • Habilite las herramientas específicas a las que el agente podrá acceder (p. ej., “Obtener datos de la cuenta”, “Listar transacciones”, “Crear meta de ahorro”).

Esta configuración asegura que el agente se comporte de manera coherente y, al mismo tiempo, seleccione de forma inteligente las herramientas adecuadas para atender las solicitudes de los usuarios.

4. Pruebe el agente en un escenario real

Con todo listo, es momento de ver a su agente en acción.

Ejemplo de consulta:

“Analiza mis hábitos de gasto y sugiere un plan para ahorrar €300,000 y comprar una casa en un plazo de tres años.”

Un agente bien construido:

  1. Obtendrá los datos de la cuenta y de las transacciones mediante microflows de Mendix.
  2. Consultará los indicadores económicos y las tasas de interés vigentes.
  3. Analizará los patrones de gasto y calculará las metas de ahorro.
  4. Entregará recomendaciones accionables e incluso podría crear metas de ahorro de forma automática.

El resultado es un asesor digital autónomo que va más allá de responder preguntas: ejecuta una estrategia.

Ampliar capacidades con Mendix Agent Studio

El ecosistema Mendix evoluciona para hacer el desarrollo de agentes aún más accesible. Agent Studio, un entorno low-code de arrastrar y soltar, agiliza la creación de aplicaciones de Agentic AI.

Sus principales capacidades incluyen:

  • Un lienzo visual para diseñar flujos de trabajo de agentes
  • Integración fluida con LLMs y servicios MCP
  • Orquestación sencilla de múltiples fuentes de datos y APIs
  • Soporte nativo para árboles de decisión complejos y lógica de automatización

Agent Studio encarna la siguiente fase del desarrollo low-code: construir agentes inteligentes y conscientes del contexto que actúan de forma autónoma dentro de los ecosistemas empresariales.

Escenarios avanzados: orquestación de múltiples herramientas

Para casos de uso más sofisticados, los agentes pueden diseñarse para coordinar varias herramientas de forma simultánea. Por ejemplo:

  • Asesoría financiera: Combinar datos bancarios internos con pronósticos de mercado e indicadores económicos para elaborar un plan de inversión personalizado.
  • Atención al cliente: Integrar sistemas de tickets, bases de conocimiento y herramientas de CRM para ofrecer soporte automatizado de punta a punta.
  • IoT industrial: Conectar datos de sensores con modelos predictivos y flujos de mantenimiento para lograr operaciones proactivas.

Cada escenario aprovecha la misma arquitectura base, LLM + MCP + herramientas, pero adaptada a las necesidades específicas de cada dominio.

Conclusión

De la automatización a la inteligencia

La Agentic AI representa un cambio fundamental en la forma en que las organizaciones construyen sistemas digitales. En lugar de aplicaciones estáticas y chatbots pasivos, las empresas ya pueden implementar agentes autónomos que combinan comprensión, razonamiento y acción.

La plataforma low-code de Mendix acelera esta transformación al permitir que desarrolladores y equipos de negocio diseñen, implementen y escalen agentes inteligentes con rapidez, conectándolos de forma fluida con datos en tiempo real, sistemas empresariales y fuentes de conocimiento externas.

El resultado es más que automatización: es una nueva capa de inteligencia estratégica incorporada en cada proceso de negocio, que impulsa decisiones más rápidas, mejores experiencias de usuario y una ventaja competitiva sostenida.

Puntos clave

  • La Agentic AI permite que los sistemas actúen, y no solo reaccionen.
  • El MCP permite que los LLMs descubran y utilicen herramientas de forma inteligente.
  • Mendix ofrece un entorno low-code para construir, implementar e integrar estos agentes con eficiencia.
  • Con la arquitectura adecuada, las organizaciones pueden incorporar inteligencia directamente en los flujos de trabajo y abrir nuevas oportunidades de innovación y crecimiento.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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Por que a IA agêntica on-premises é mais do que uma tendência de compliance — é o futuro da soberania corporativaWhy On-Prem Agentic AI Is More Than a Compliance Trend — It’s the Future of Enterprise SovereigntyPor qué la IA agéntica on-premises es más que una tendencia de cumplimiento — es el futuro de la soberanía empresarial

23 ago 2025Aug 23, 202523 ago 2025Anas WahabTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Além do compliance: a IA como ativo estratégico

A maioria das narrativas atuais sobre IA agêntica on-premises está ancorada em compliance e regulação. Sim, as leis de privacidade de dados nos setores bancário, de saúde e de governo obrigam as organizações a manter informações sensíveis dentro de seus firewalls. Mas isso é apenas a superfície. A verdade mais profunda é que a IA se tornou um ativo soberano. Assim como as empresas investem em propriedade intelectual, patentes e sistemas proprietários, a forma como elas projetam, detêm e controlam modelos de IA vai definir seu fosso competitivo na próxima década. Implantações on-premises não servem apenas para cumprir o checklist do regulador — servem para construir um valor defensável que não pode ser terceirizado para o roadmap de um provedor de nuvem.

A ascensão da IA agêntica: de assistentes a orquestradores autônomos

A IA generativa foi a grande inovação de ontem. A IA agêntica é o padrão de amanhã. Em vez de responder a prompts, os sistemas agênticos percebem, decidem e agem dentro de limites definidos. Em ambientes on-premises, essa autonomia pode ser estendida com segurança a processos de missão crítica:

  • Um sistema de triagem hospitalar que direciona pacientes de forma dinâmica.
  • Um otimizador de rede de telecom que corrige falhas de forma autônoma.
  • Um mecanismo antifraude bancário que aciona intervenções em tempo real.

Essa mudança eleva a IA de ferramenta a força de trabalho digital, entrelaçada ao tecido operacional.

Por que só a nuvem não basta

A IA em nuvem entrega escala, mas escala sem controle é um passivo. As empresas já desconfiam do vendor lock-in, de pipelines opacos de treinamento de modelos e do risco de dados sensíveis cruzarem fronteiras. Modelos híbridos e on-premises oferecem um caminho que reúne “o melhor dos dois mundos”:

  • On-premises para cargas de trabalho sensíveis, de alta governança e críticas em latência.
  • Nuvem para capacidade sob demanda em picos, experimentação com modelos ou tarefas não sensíveis.

A questão estratégica já não é nuvem vs. on-premises, mas como arquitetar a soberania sem perder agilidade.

Construindo arquiteturas de IA com confiança nativa

Confiança não é um acessório; ela precisa ser incorporada aos sistemas de IA desde o início. Isso significa projetar modelos e plataformas com:

  • Identidade verificável para cada agente e cada ação.
  • Autonomia orientada por políticas, em que frameworks de governança definem o que a IA pode ou não decidir.
  • Auditabilidade e transparência embutidas no pipeline, permitindo que reguladores, auditores e líderes de negócio confiem — e não apenas torçam — que a IA age de forma responsável.

Esse tipo de design com confiança nativa só é possível quando as próprias empresas controlam a infraestrutura, os modelos e as camadas de orquestração.

De centro de custo a centro de lucro

Uma mudança sutil, mas crucial, está em curso: as empresas que implantam IA agêntica proprietária e on-premises deixam de ser apenas consumidoras de IA — passam a ser criadoras de ativos.

  • Modelos proprietários se tornam propriedade intelectual.
  • Fluxos de trabalho orientados por IA se tornam diferenciais que os concorrentes não conseguem replicar.
  • Os dados permanecem sob controle da empresa, alimentando continuamente os modelos e aprimorando-os de formas que nenhum fornecedor de SaaS consegue igualar.

Isso reposiciona a IA não como despesa operacional, mas como um investimento de capital de longo prazo.

O horizonte estratégico: a IA como soberania

A próxima revolução industrial será disputada em torno de quem controla a inteligência. Para setores regulados, a soberania é inegociável. Mas, para empresas visionárias, a soberania é também a base da inovação, da resiliência e da liderança de mercado. Quem incorpora a IA agêntica dentro de suas próprias paredes não está apenas cumprindo a lei — está preparando seu modelo de negócio para o futuro. A IA agêntica on-premises não é um modismo de compliance. É uma arquitetura estratégica para a próxima década, em que as empresas equilibram autonomia com governança, inovação com confiança e escalabilidade com soberania.

Nossa prática de IA generativa se baseia nessa filosofia: implantar modelos dentro da sua infraestrutura, adaptá-los à sua realidade e transformar a IA em um ativo que você possui — não em um serviço que você aluga. O futuro dos setores regulados — e, cada vez mais, de todos os setores — pertence a quem trata a IA não como um serviço de consumo, mas como uma capacidade soberana.

Beyond Compliance: AI as a Strategic Asset

Most current narratives around on-prem Agentic AI are anchored in compliance and regulation. Yes, data privacy laws in banking, healthcare, and government force organizations to keep sensitive information inside their firewalls. But this is only the surface. The deeper truth is that AI has become a sovereign asset. Just as enterprises invest in intellectual property, patents, and proprietary systems, the way they design, own, and control AI models will define their competitive moat in the next decade. On-prem deployments are not only about meeting a regulator’s checklist — they are about building defensible value that cannot be outsourced to a cloud vendor’s roadmap.

The Rise of Agentic AI: From Assistants to Autonomous Orchestrators

Generative AI was yesterday’s breakthrough. Agentic AI is tomorrow’s standard. Instead of responding to prompts, agentic systems perceive, decide, and act within defined guardrails. In on-prem settings, this autonomy can be extended safely into mission-critical processes:

  • A hospital triage system that routes patients dynamically.
  • A telco network optimizer that heals outages autonomously.
  • A bank’s fraud detection engine that triggers real-time interventions.

This shift elevates AI from a tool to a digital workforce, woven into the operational fabric.

Why Cloud Alone Won’t Cut It

Cloud AI delivers scale, but scale without control is a liability. Enterprises are already wary of vendor lock-in, opaque model training pipelines, and the risk of sensitive data flowing across borders. Hybrid and on-prem models provide a “best of both worlds” path:

  • On-prem for sensitive, high-governance, latency-critical workloads.
  • Cloud for burst capacity, model experimentation, or non-sensitive tasks.

The strategic question is no longer cloud vs. on-prem, but how to architect sovereignty while retaining agility.

Building Trust-Native AI Architectures

Trust isn’t a bolt-on; it must be engineered into AI systems from the start. This means designing models and platforms with:

  • Verifiable identity for every agent and action.
  • Policy-driven autonomy, where governance frameworks shape what AI can or cannot decide.
  • Auditability and transparency baked into the pipeline, enabling regulators, auditors, and business leaders to trust—not just hope—that AI acts responsibly.

This kind of trust-native design is only possible when enterprises control the infrastructure, models, and orchestration layers themselves.

From Cost Center to Profit Center

A subtle but crucial shift is underway: enterprises that deploy proprietary, on-prem Agentic AI are no longer just consumers of AI—they are creators of assets.

  • Proprietary models become intellectual property.
  • AI-driven workflows become differentiators competitors cannot replicate.
  • Data remains under enterprise control, feeding continuously into models to improve them in ways no SaaS vendor can match.

This reframes AI not as an operational expense, but as a long-term capital investment.

The Strategic Horizon: AI as Sovereignty

The next industrial revolution will be fought over who controls intelligence. For regulated industries, sovereignty is non-negotiable. But for forward-thinking enterprises, sovereignty is also the foundation of innovation, resilience, and market leadership. Those who embed Agentic AI within their own walls are not just complying with the law — they are future-proofing their business model. On-prem Agentic AI is not a compliance fad. It is a strategic architecture for the next decade, where enterprises balance autonomy with governance, innovation with trust, and scalability with sovereignty.

Our Gen AI practice is built on this philosophy: deploy models inside your infrastructure, adapt them to your reality, and turn AI into an asset you own—not a service you rent. The future of regulated industries—and increasingly, every industry—belongs to those who treat AI not as a utility, but as a sovereign capability.

Más allá del cumplimiento: la IA como activo estratégico

La mayoría de los discursos actuales sobre la IA agéntica on-premises se anclan en el cumplimiento y la regulación. Sí, las leyes de privacidad de datos en la banca, la salud y el gobierno obligan a las organizaciones a mantener la información sensible dentro de sus firewalls. Pero esto es solo la superficie. La verdad más profunda es que la IA se ha convertido en un activo soberano. Así como las empresas invierten en propiedad intelectual, patentes y sistemas propietarios, la forma en que diseñen, posean y controlen los modelos de IA definirá su ventaja competitiva en la próxima década. Los despliegues on-premises no consisten solo en cumplir con la lista de verificación de un regulador: se trata de construir un valor defendible que no puede tercerizarse a la hoja de ruta de un proveedor de nube.

El auge de la IA agéntica: de asistentes a orquestadores autónomos

La IA generativa fue el gran avance de ayer. La IA agéntica es el estándar de mañana. En lugar de responder a prompts, los sistemas agénticos perciben, deciden y actúan dentro de límites definidos. En entornos on-premises, esta autonomía puede extenderse de forma segura a procesos de misión crítica:

  • Un sistema de triaje hospitalario que deriva pacientes de forma dinámica.
  • Un optimizador de red de telecomunicaciones que resuelve caídas del servicio de forma autónoma.
  • Un motor de detección de fraude bancario que activa intervenciones en tiempo real.

Este cambio eleva la IA de herramienta a fuerza laboral digital, integrada en el tejido operativo.

Por qué la nube por sí sola no es suficiente

La IA en la nube ofrece escala, pero la escala sin control es un pasivo. Las empresas ya desconfían del vendor lock-in, de los procesos opacos de entrenamiento de modelos y del riesgo de que datos sensibles crucen fronteras. Los modelos híbridos y on-premises ofrecen un camino que reúne “lo mejor de ambos mundos”:

  • On-prem para cargas de trabajo sensibles, de alta gobernanza y críticas en latencia.
  • Nube para capacidad adicional en picos de demanda, experimentación con modelos o tareas no sensibles.

La pregunta estratégica ya no es nube vs. on-premises, sino cómo diseñar la soberanía sin perder agilidad.

Arquitecturas de IA con confianza nativa

La confianza no es un complemento que se agrega después; debe incorporarse por diseño en los sistemas de IA desde el inicio. Esto implica diseñar modelos y plataformas con:

  • Identidad verificable para cada agente y cada acción.
  • Autonomía basada en políticas, donde los marcos de gobernanza definen lo que la IA puede o no puede decidir.
  • Auditabilidad y transparencia integradas en el pipeline, lo que permite a reguladores, auditores y líderes de negocio confiar —no solo esperar— en que la IA actúa de forma responsable.

Este tipo de diseño con confianza nativa solo es posible cuando las empresas controlan por sí mismas la infraestructura, los modelos y las capas de orquestación.

De centro de costos a centro de ganancias

Está en marcha un cambio sutil pero crucial: las empresas que despliegan IA agéntica propietaria on-premises ya no son solo consumidoras de IA, sino creadoras de activos.

  • Los modelos propietarios se convierten en propiedad intelectual.
  • Los flujos de trabajo impulsados por IA se convierten en diferenciadores que los competidores no pueden replicar.
  • Los datos permanecen bajo control de la empresa y alimentan continuamente los modelos para mejorarlos de maneras que ningún proveedor de SaaS puede igualar.

Esto replantea la IA no como un gasto operativo, sino como una inversión de capital a largo plazo.

El horizonte estratégico: la IA como soberanía

La próxima revolución industrial se disputará en torno a quién controla la inteligencia. Para las industrias reguladas, la soberanía no es negociable. Pero para las empresas con visión de futuro, la soberanía es también la base de la innovación, la resiliencia y el liderazgo de mercado. Quienes integran la IA agéntica dentro de sus propios muros no solo están cumpliendo la ley: están preparando su modelo de negocio para el futuro. La IA agéntica on-premises no es una moda de cumplimiento. Es una arquitectura estratégica para la próxima década, en la que las empresas equilibran autonomía con gobernanza, innovación con confianza y escalabilidad con soberanía.

Nuestra práctica de IA generativa se basa en esta filosofía: desplegar modelos dentro de su infraestructura, adaptarlos a su realidad y convertir la IA en un activo de su propiedad, no en un servicio que se alquila. El futuro de las industrias reguladas —y, cada vez más, de todas las industrias— pertenece a quienes tratan la IA no como un servicio básico, sino como una capacidad soberana.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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O papel do low-code na transformação digital do Oriente MédioThe Significance of Low Code in Driving Digital Transformation in the Middle EastLa importancia del low-code para impulsar la transformación digital en Medio Oriente

23 ago 2025Aug 23, 202523 ago 2025Anas WahabTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Transformação digital é a integração abrangente da tecnologia digital em todas as áreas de um negócio, mudando de forma profunda a maneira como as organizações operam e entregam valor aos clientes. No Oriente Médio, a transformação digital não é apenas uma tendência, mas uma evolução decisiva que está redesenhando diversos setores, como saúde, finanças, educação e serviços públicos. Em economias que buscam modernização e competitividade, abraçar a transformação digital tornou-se essencial para um crescimento sustentável.

É impossível subestimar a importância da transformação digital no Oriente Médio. Governos e empresas estão usando a tecnologia para ganhar eficiência operacional, melhorar a experiência do cliente e impulsionar a inovação. Mas, embora o potencial seja imenso, as organizações da região costumam enfrentar uma série de desafios, entre eles a escassez de profissionais qualificados, a resistência à mudança em instituições consolidadas e a necessidade de investimentos expressivos em infraestrutura tecnológica.

Apesar desses obstáculos, as oportunidades também são consideráveis. Iniciativas como a Vision 2030 da Arábia Saudita e a Estratégia Nacional de Inovação dos Emirados Árabes Unidos mostram o compromisso de criar um ambiente favorável ao crescimento digital. Essas estratégias buscam desenvolver uma economia digital, estimulando a colaboração entre os setores público e privado para ampliar as capacidades tecnológicas e melhorar a prestação de serviços.

Para que a transformação digital dê certo, alinhar tecnologia e estratégia de negócio é fundamental. As organizações precisam avaliar com cuidado suas necessidades tecnológicas e garantir que estejam alinhadas aos objetivos mais amplos do negócio. Assim, conseguem construir estratégias coerentes, que permitem se adaptar com mais rapidez às mudanças do mercado e às expectativas dos clientes. Nesse contexto, plataformas low-code como a Mendix surgem como ferramentas essenciais. Elas viabilizam o desenvolvimento rápido de aplicações e permitem acelerar a jornada de transformação com menos complexidade. Por isso, entender a transformação digital é vital para as empresas que querem prosperar em um cenário cada vez mais digital.

O papel do low-code na transformação digital

O desenvolvimento low-code tornou-se um componente central da transformação digital, especialmente no Oriente Médio, onde as organizações buscam agilidade e eficiência em suas operações. As plataformas low-code tornam o desenvolvimento de aplicações mais rápido e eficiente, pois permitem criar aplicações por meio de interfaces gráficas e configuração, em vez da programação tradicional. Essa mudança não só simplifica o processo de desenvolvimento, como também reduz de forma significativa o tempo e os recursos normalmente exigidos por projetos de software.

Uma das principais vantagens do low-code é dar autonomia aos citizen developers: colaboradores que podem não ter formação técnica em programação, mas conhecem a fundo as necessidades operacionais do negócio. Ao democratizar o desenvolvimento, as plataformas low-code permitem que essas pessoas contribuam diretamente para a criação de aplicações. Com isso, as organizações ganham uma diversidade maior de perspectivas e prazos de entrega mais curtos, já que esses citizen developers podem iterar e ajustar soluções em tempo real, acompanhando de perto a evolução dos requisitos do negócio.

Além disso, o low-code aumenta a agilidade e permite que as organizações respondam rapidamente às mudanças do mercado e às novas tendências. No ambiente de negócios acelerado de hoje, a capacidade de mudar de rumo e se adaptar é fundamental. O low-code oferece uma estrutura flexível que não apenas acelera o desenvolvimento de aplicações, mas também facilita ajustes e melhorias contínuas, sem os gargalos típicos das práticas convencionais de desenvolvimento.

No Oriente Médio, onde a falta de competências digitais é uma preocupação urgente, o desenvolvimento low-code é uma solução eficaz. Ele ajuda as organizações a reduzir a distância entre a demanda e a oferta de desenvolvedores qualificados, criando um ambiente favorável à inovação e ao crescimento. Com o low-code, as organizações podem conduzir iniciativas amplas de transformação digital sem ficar travadas pela falta de conhecimento técnico, abrindo caminho para um sucesso sustentável em suas jornadas digitais.

Mendix: uma líder em plataformas low-code

A Mendix se consolidou como um dos principais nomes do desenvolvimento low-code, reconhecida por sua posição de destaque no Magic Quadrant do Gartner para Low-Code Application Platforms (LCAP). Esse reconhecimento reforça o compromisso da Mendix em impulsionar a transformação digital por meio de um desenvolvimento de aplicações ágil e eficiente. A plataforma permite que as organizações simplifiquem seus processos de desenvolvimento de software, atendendo à demanda crescente por implantação rápida e mais agilidade.

Um dos principais recursos da Mendix é seu ambiente de desenvolvimento visual, que permite criar aplicações com o mínimo de código. Essa interface intuitiva permite que desenvolvedores profissionais e usuários de negócio colaborem de forma eficaz, derrubando barreiras tradicionais dentro das organizações. Além disso, a Mendix oferece recursos robustos de integração com sistemas existentes, garantindo um fluxo de dados contínuo entre plataformas. Isso é especialmente vantajoso para empresas do Oriente Médio, onde os sistemas legados costumam ser um obstáculo às iniciativas digitais.

Entre os pontos fortes da Mendix estão a escalabilidade e a flexibilidade, que permitem começar com projetos pequenos e ampliá-los conforme as necessidades evoluem. A plataforma suporta uma grande variedade de aplicações, desde automações simples de fluxos de trabalho até soluções corporativas complexas, o que a torna adequada a diferentes setores. A Mendix também prioriza segurança e compliance, algo crucial no mercado do Oriente Médio, onde as exigências regulatórias são rigorosas.

Na comparação com os concorrentes do segmento low-code, a Mendix se destaca pelo conjunto abrangente de funcionalidades e pela facilidade de uso. Enquanto outras plataformas podem se sobressair em áreas específicas, como automação de fluxos de trabalho ou desenvolvimento mobile, a Mendix oferece uma abordagem holística, que atende a uma ampla variedade de necessidades. A combinação única de desenvolvimento low-code, uma comunidade forte e capacidade de integração faz dela uma escolha estratégica para organizações que querem fortalecer seus esforços de transformação digital na região.

Principais conclusões do relatório do BCG sobre transformação digital no Oriente Médio

Um relatório do BCG de 2022, já apontava diversas conclusões importantes sobre o cenário da transformação digital no Oriente Médio, evidenciando tanto os avanços conquistados quanto os desafios que persistem. Conforme os governos da região avançam em suas iniciativas digitais, o quadro atual mostra que, enquanto alguns países deram passos significativos, outros continuam atrasados por falta de recursos e por níveis desiguais de maturidade digital. Esse avanço desigual sinaliza a necessidade urgente de uma abordagem estruturada de transformação, aberta a soluções inovadoras.

Uma das principais constatações do relatório é a identificação de desafios comuns que travam as iniciativas digitais, entre eles a falta de competências digitais da força de trabalho, a infraestrutura inadequada e modelos de governança fragmentados. As preocupações com cibersegurança criam obstáculos adicionais a uma implementação bem-sucedida e aumentam a hesitação em adotar soluções digitais. É aqui que plataformas low-code como a Mendix ganham especial relevância. Ao permitir um desenvolvimento de aplicações mais rápido, sem exigir profundo conhecimento de programação, elas ajudam a reduzir a lacuna de competências e permitem que as organizações mudem de rumo com mais eficiência diante de novos desafios.

O relatório também detalha o impacto econômico das iniciativas de transformação digital no setor público. Serviços digitais melhores podem impulsionar o crescimento econômico, aumentar a satisfação da população e tornar as operações do governo mais eficientes, gerando economias de custo significativas. Ao incorporar soluções low-code às suas estratégias digitais, os governos podem acelerar a entrega de serviços essenciais, estimular a inovação e, em última análise, ampliar o engajamento dos cidadãos. As plataformas low-code facilitam a colaboração entre as equipes de TI e de negócio, permitindo que as partes interessadas contribuam de forma efetiva para a transformação digital.

Em essência, as conclusões do relatório do BCG mostram que, embora os desafios sejam muitos, a incorporação de tecnologias low-code como a Mendix à jornada de transformação digital dos governos do Oriente Médio cria oportunidades reais.

Estudos de caso: implementações bem-sucedidas de low-code no Oriente Médio

As plataformas de desenvolvimento low-code ganharam força no Oriente Médio e estão mudando a forma como as organizações abordam as soluções digitais. Diversos estudos de caso relevantes ilustram a implementação bem-sucedida de uma plataforma low-code líder e mostram sua capacidade de resolver desafios de negócio específicos e melhorar a eficiência operacional.

Um exemplo notável é o de uma importante instituição financeira dos Emirados Árabes Unidos. Diante de ciclos lentos de desenvolvimento de aplicações, que comprometiam sua capacidade de resposta às demandas do mercado, o banco buscou uma solução para fortalecer sua oferta digital. Com low-code, conseguiu projetar e lançar rapidamente um aplicativo de celular voltado aos clientes. O resultado foi uma redução de cerca de 70% no prazo de desenvolvimento do aplicativo, o que deu aos clientes acesso mais rápido aos serviços e elevou de forma significativa a satisfação e a retenção.

Outro estudo de caso envolve uma iniciativa do governo da Arábia Saudita para simplificar os serviços públicos. A iniciativa esbarrava em sistemas defasados que dificultavam a prestação de serviços. Com a adoção do low-code, o órgão público desenvolveu uma solução abrangente que reuniu diversas funções de atendimento em um único portal. A transformação não apenas facilitou o acesso dos cidadãos, como também aumentou a transparência e a responsabilização na operação. Os dados estatísticos mostraram um aumento de 50% no uso dos serviços digitais, evidenciando a eficácia das soluções low-code diante de desafios reais.

Já um prestador de serviços de saúde do Catar enfrentava problemas na gestão de dados de pacientes e no acesso aos serviços. A organização implementou um sistema centralizado de gestão de prontuários, que melhorou a precisão das informações dos pacientes e o acesso a elas pelos profissionais de saúde. A implementação reduziu a carga administrativa em 40%, permitindo que a equipe dedicasse mais tempo ao cuidado dos pacientes e menos à papelada.

Esses casos evidenciam o impacto significativo que plataformas low-code como a Mendix podem ter na transformação digital de diversos setores no Oriente Médio. Eles mostram não apenas a versatilidade das soluções low-code, mas também seu potencial para gerar resultados de negócio concretos e crescimento sustentável.

O futuro do low-code no Oriente Médio

O futuro do desenvolvimento low-code no Oriente Médio é promissor, já que as organizações reconhecem cada vez mais o valor da velocidade, da flexibilidade e da eficiência no desenvolvimento de software. As projeções do setor indicam um crescimento expressivo na adoção de plataformas low-code, impulsionado pela necessidade de uma transformação digital rápida em setores como finanças, saúde e educação. Enquanto as empresas buscam fortalecer suas capacidades operacionais e atender às expectativas crescentes dos clientes, as soluções low-code oferecem um caminho acessível para criar aplicações sob medida, alinhadas às necessidades de cada organização.

Tecnologias emergentes como a Inteligência Artificial (IA) e a Internet das Coisas (IoT) devem ter um papel decisivo na evolução do desenvolvimento low-code. As plataformas low-code estão em posição privilegiada para aproveitar o poder da IA, permitindo criar aplicações inteligentes capazes de analisar dados, automatizar processos e gerar insights com o mínimo de conhecimento em programação. Além disso, a integração da IoT a sistemas low-code abre oportunidades para tornar as operações mais eficientes e responder melhor às demandas do mercado, impulsionando eficiência e inovação.

O crescimento esperado de plataformas low-code como a Mendix no Oriente Médio também é influenciado por diversos fatores, como uma população jovem cada vez mais familiarizada com tecnologia e iniciativas governamentais concentradas no avanço tecnológico. Essas iniciativas buscam construir cidades inteligentes e estimular uma economia digitalizada, o que, por sua vez, vai exigir um grande número de soluções de software sob medida. Conforme as organizações avançam em suas jornadas de transformação digital, a evolução do desenvolvimento low-code será decisiva para que as equipes acompanhem as mudanças e as demandas de um cenário em rápida transformação.

Em resumo, a sinergia entre o desenvolvimento low-code e as tecnologias emergentes deve redesenhar não apenas a trajetória da Mendix, mas todo o cenário digital do Oriente Médio. Conforme as organizações abraçam essas tendências, a região pode viver uma transformação marcada por inovação acelerada e capacidades tecnológicas mais robustas.

Conclusão: adotar o low-code para uma transformação digital sustentável

Com o avanço das iniciativas de transformação digital no Oriente Médio, a adoção de plataformas low-code, em especial a Mendix, surge como uma estratégia decisiva para os diversos atores da região. Essas plataformas democratizam o desenvolvimento de aplicações e permitem que usuários técnicos e não técnicos participem ativamente da criação de software. Isso não apenas acelera os prazos de desenvolvimento, como também estimula a inovação, ao viabilizar a prototipagem e a implantação rápidas de aplicações sob medida para as necessidades específicas de cada organização.

A importância do desenvolvimento low-code fica ainda mais clara diante de sua capacidade de enfrentar a lacuna regional de competências em tecnologia. Ao permitir que um número maior de pessoas participe de projetos digitais, a Mendix pode ajudar a reduzir a distância entre a demanda e a oferta de talentos em tecnologia. Essa mudança não só amplia a capacidade de desenvolver soluções digitais, como também melhora a colaboração entre as diferentes áreas de negócio, criando um ambiente corporativo mais ágil e responsivo.

Governos e empresas do Oriente Médio precisam reconhecer os benefícios estratégicos de adotar soluções low-code ao iniciar suas jornadas digitais. Essas plataformas podem ser ferramentas vitais para atingir os objetivos digitais, com time-to-market mais curto para novas aplicações, custos menores e uma experiência do usuário superior. A integração da Mendix aos fluxos de trabalho das organizações promove um processo iterativo de melhoria contínua, levando a um crescimento sustentado e à modernização da região.

Em conclusão, o compromisso contínuo com a incorporação de metodologias low-code, como as oferecidas pela Mendix, é essencial para o sucesso da transformação digital no Oriente Médio. Ao aproveitar essas tecnologias inovadoras, os diversos atores podem se posicionar de forma vantajosa em um cenário digital competitivo, garantindo resiliência e capacidade de adaptação de longo prazo em meio a uma mudança tecnológica acelerada.

Digital transformation refers to the comprehensive integration of digital technology into all areas of a business, fundamentally changing how organizations operate and deliver value to customers. In the context of the Middle East, digital transformation is not merely a trend but a crucial evolution that is reshaping various sectors, including healthcare, finance, education, and government services. As economies in the region strive for modernization and competitiveness, embracing digital transformation has become essential for sustainable growth.

The significance of digital transformation in the Middle East cannot be understated. Governments and enterprises are leveraging technology to improve operational efficiency, enhance customer experiences, and drive innovation. However, while the potential for digital transformation is immense, organizations in the region often encounter various challenges. These challenges may include a shortage of skilled professionals, resistance to change within established institutions, and the need for significant investment in technology infrastructure.

Despite these hurdles, there are considerable opportunities as well. Initiatives such as Saudi Arabia's Vision 2030 and the UAE's National Innovation Strategy illustrate a commitment to fostering an environment conducive to digital growth. These strategies aim to cultivate a digital economy, encouraging public and private sector collaboration to expand technological capabilities and improve service delivery.

For successful digital transformation, aligning technology with business strategy is paramount. Organizations must carefully assess their technological needs and ensure that these align with broader business objectives. By doing so, they can create coherent strategies that enable them to adapt more quickly to changing market conditions and customer expectations. In this context, low-code platforms such as Mendix emerge as critical tools. They facilitate rapid application development, enabling organizations to accelerate their transformation journey while minimizing complexity. Thus, understanding digital transformation is vital for businesses aiming to thrive in an increasingly digital landscape.

The Role of Low Code in Digital Transformation

Low code development has emerged as a critical component in the landscape of digital transformation, especially in the Middle East, where organizations strive for agility and efficiency in their operations. Low code platforms allow for quicker and more efficient application development by enabling users to create applications through graphical user interfaces and configuration instead of traditional coding. This shift not only streamlines the development process but also significantly reduces the time and resources often associated with software development projects.

A primary advantage of low code is its ability to empower citizen developers—employees who may lack formal coding expertise but possess valuable insights into the business’s operational needs. By democratizing the development process, low code platforms enable these individuals to contribute directly to application creation. Consequently, organizations benefit from a diverse range of perspectives and quicker delivery times as these citizen developers can iterate and adapt solutions in real-time, aligning closely with evolving business requirements.

Moreover, low code promotes improved agility, allowing organizations to respond promptly to market changes and emerging trends. In today's fast-paced business environment, the ability to pivot and adapt is paramount. Low code provides a flexible framework that not only accelerates application development but also facilitates ongoing modifications and enhancements without the traditional bottlenecks associated with conventional development practices.

In the context of the Middle East, where digital skill shortages are a pressing concern, low code development presents an effective solution. It allows organizations to bridge the gap between demand and supply of skilled developers, thereby fostering an environment conducive to innovation and growth. By leveraging low code, organizations can undertake extensive digital transformation initiatives without being hindered by a lack of technical expertise, thus paving the way for sustainable success in their digital journeys.

Mendix: A Leader in Low-Code Platforms

Mendix has emerged as a prominent player in the low-code development arena, recognized for its strong position in Gartner’s Magic Quadrant for Low-Code Application Platforms (LCAP). This recognition underscores Mendix’s commitment to driving digital transformation through agile and efficient application development. The platform enables organizations to streamline their software development processes, catering to the increasing demand for rapid deployment and enhanced agility.

One of Mendix's key features is its visual development environment, which allows users to create applications with minimal coding required. This intuitive interface empowers both professional developers and business users to collaborate effectively, breaking down traditional barriers within organizations. Additionally, Mendix incorporates robust capabilities for integrating with existing systems, ensuring seamless data flow across platforms. This is particularly advantageous for enterprises in the Middle East, where legacy systems often pose challenges to digital initiatives.

Mendix's strengths include its scalability and flexibility, allowing organizations to start with small projects and expand them as their needs evolve. The platform supports a wide range of applications, from simple workflow automations to complex enterprise solutions, making it suitable for various industries. Moreover, Mendix prioritizes security and compliance, which is crucial in the Middle Eastern market, where regulatory requirements are stringent.

When compared to competitors in the low-code space, Mendix stands out due to its comprehensive feature set and ease of use. While other platforms may excel in certain areas, such as workflow automation or mobile development, Mendix provides a holistic approach that encompasses a variety of needs. Its unique combination of low-code development, strong community support, and integration capabilities makes it a strategic choice for organizations seeking to enhance their digital transformation efforts in the region.

Key Insights from the BCG Report on Digital Transformation in the Middle East

A BCG report from 2022, highlighted already several pivotal insights regarding the landscape of digital transformation in the Middle East, underscoring both the progress made and the challenges that persist. As governments across the region pursue digital initiatives, the current state reveals that while some countries have made significant strides, others continue to lag due to resource constraints and disparate digital maturity levels. This inconsistency in progress signals a pressing need for a structured approach to transformation that embraces innovative solutions.

One major finding of the report is the identification of common challenges that hinder digital initiatives. These include a lack of digital skills among the workforce, inadequate infrastructure, and fragmented governance frameworks. Moreover, cybersecurity concerns present further obstacles to successful implementation, exacerbating hesitance around embracing digital solutions. This is where low-code platforms, such as Mendix, become particularly relevant. Their capacity to enable faster application development without extensive coding expertise can help alleviate the skill gap, allowing organizations to pivot more efficiently in response to emerging challenges.

Furthermore, the report delineates the economic impact of government digital transformation initiatives. Enhanced digital services can drive economic growth, improve public satisfaction, and streamline government operations, leading to significant cost savings. By integrating low-code solutions into their digital strategies, governments can expedite the delivery of essential services, foster innovation, and ultimately increase citizen engagement. Low-code platforms facilitate collaboration between IT and business teams, empowering stakeholders to contribute to digital transformation efforts meaningfully.

In essence, the insights from the BCG report emphasize that while challenges indeed abound, opportunities arise from the integration of low-code technologies like Mendix in the digital transformation journey of Middle Eastern governments.

Case Studies: Successful Implementation of Low-Code in the Middle East

Low-code development platforms have gained significant traction in the Middle East, transforming the way organizations approach digital solutions. Several notable case studies illustrate the successful implementation of leading low-code platform, demonstrating its ability to resolve specific business challenges and improve operational efficiency.

One remarkable example is a prominent financial institution in the United Arab Emirates. Faced with the challenge of slow application development cycles that hindered responsiveness to market demands, the bank sought a solution to enhance its digital offerings. Utilizing Low Code, the bank was able to rapidly design and deploy a customer-facing mobile application. The result was a decrease in the app development timeline by approximately 70%, enabling quicker access to services for customers and thereby significantly improving customer satisfaction and retention rates.

Another case study involves a government initiative in Saudi Arabia aimed at streamlining public services. The initiative struggled with outdated systems that impeded the delivery of services. Through the adoption of Low Code, the government agency developed a comprehensive solution that integrated various service functions into a single portal. This transformation not only improved accessibility for citizens but also increased operational transparency and accountability. Statistical feedback showed a 50% rise in the usage of digital services, illustrating the effectiveness of low-code solutions in addressing real-world challenges.

Moreover, a healthcare provider in Qatar faced issues with patient data management and service accessibility. The organization implemented a centralized records management system, enhancing patient information accuracy and accessibility for healthcare professionals. The implementation decreased administrative burdens by 40%, allowing staff to focus more on patient care rather than paperwork.

These cases emphasize the significant impact that low-code platforms such as Mendix can have on driving digital transformation across various sectors in the Middle East. They highlight not only the versatility of low-code solutions but also their potential for delivering tangible business outcomes and sustainable growth.

Forecasting the Future of Low Code in the Middle East

The future of low-code development in the Middle East appears promising, as organizations increasingly recognize the value of speed, flexibility, and efficiency in software development. Industry predictions indicate a significant uptick in the adoption of low-code platforms, driven by the need for rapid digital transformation in various sectors including finance, healthcare, and education. As businesses strive to enhance their operational capabilities and meet rising customer expectations, low-code solutions provide an accessible route to creating custom applications that align with organizational needs.

Emerging technologies such as Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT) are expected to play a crucial role in the evolution of low-code development. Low-code platforms are uniquely positioned to harness the power of AI, enabling users to develop intelligent applications that can analyze data, automate processes, and deliver insights with minimal coding expertise. Additionally, the integration of IoT with low-code systems offers opportunities to streamline operations and improve responsiveness to market demands, ultimately driving efficiency and innovation.

The anticipated growth of low-code platforms like Mendix in the Middle East is also influenced by several factors, including a burgeoning tech-savvy younger population and concentrated governmental initiatives focused on technological advancement. These initiatives aim to build smart cities and foster a digitized economy, which, in turn, will require a substantial number of tailored software solutions. As organizations embark on their digital transformation journeys, the evolution of low-code development will play a critical role in enabling teams to keep pace with changes and demands in this fast-evolving landscape.

In summary, the synergy between low-code development and emerging technologies is set to reshape not only the trajectory of Mendix but also the overall digital landscape in the Middle East. As organizations embrace these trends, the region may witness a transformation characterized by accelerated innovation and enhanced technological capabilities.

Conclusion: Embracing Low Code for Sustainable Digital Transformation

As the Middle East continues to advance in its digital transformation initiatives, the adoption of low-code platforms, particularly Mendix, emerges as a pivotal strategy for stakeholders throughout the region. These platforms democratize the app development process, empowering both technical and non-technical users to actively contribute to software creation. This not only accelerates development times but also fosters innovation by enabling rapid prototyping and deployment of applications tailored to the unique needs of various organizations.

The significance of low-code development is further underscored by its ability to address the regional skills gap in technology. By enabling a broader range of individuals to participate in digital projects, Mendix can help bridge the divide between demand and supply for tech talent. This shift not only increases the capacity for developing digital solutions but also enhances collaboration among different business units, creating a more agile and responsive enterprise environment.

Governments and enterprises in the Middle East must recognize the strategic benefits of embracing low-code solutions as they embark on their digital journeys. These platforms can serve as vital tools to achieve digital objectives, resulting in faster time-to-market for new applications, reduced costs, and enhanced user experiences. The integration of Mendix into organizational workflows promotes an iterative process of continuous improvement, ultimately leading to sustained growth and modernization in the region.

In conclusion, the ongoing commitment to incorporating low-code methodologies such as those offered by Mendix is essential for driving successful digital transformation in the Middle East. By leveraging these innovative technologies, stakeholders can position themselves favorably in the competitive digital landscape, ensuring long-term resilience and adaptability amidst rapid technological change.

La transformación digital se refiere a la integración plena de la tecnología digital en todas las áreas de una empresa, lo que cambia de manera fundamental la forma en que las organizaciones operan y entregan valor a sus clientes. En el contexto de Medio Oriente, la transformación digital no es solo una tendencia, sino una evolución crucial que está redefiniendo diversos sectores, entre ellos la salud, las finanzas, la educación y los servicios gubernamentales. A medida que las economías de la región buscan modernizarse y ganar competitividad, adoptar la transformación digital se ha vuelto esencial para un crecimiento sostenible.

No se puede subestimar la importancia de la transformación digital en Medio Oriente. Gobiernos y empresas están aprovechando la tecnología para mejorar la eficiencia operativa, enriquecer la experiencia de los clientes e impulsar la innovación. Sin embargo, aunque el potencial de la transformación digital es inmenso, las organizaciones de la región suelen enfrentar diversos desafíos. Entre ellos pueden figurar la escasez de profesionales calificados, la resistencia al cambio dentro de instituciones consolidadas y la necesidad de realizar inversiones significativas en infraestructura tecnológica.

A pesar de estos obstáculos, también existen oportunidades considerables. Iniciativas como la Visión 2030 de Arabia Saudita y la Estrategia Nacional de Innovación de los Emiratos Árabes Unidos ilustran un compromiso con la creación de un entorno propicio para el crecimiento digital. Estas estrategias buscan desarrollar una economía digital, fomentando la colaboración entre los sectores público y privado para ampliar las capacidades tecnológicas y mejorar la prestación de servicios.

Para que la transformación digital tenga éxito, es primordial alinear la tecnología con la estrategia de negocio. Las organizaciones deben evaluar con cuidado sus necesidades tecnológicas y asegurarse de que estén alineadas con los objetivos de negocio más amplios. De este modo, pueden crear estrategias coherentes que les permitan adaptarse con mayor rapidez a las cambiantes condiciones del mercado y a las expectativas de los clientes. En este contexto, las plataformas low-code como Mendix surgen como herramientas fundamentales. Facilitan el desarrollo rápido de aplicaciones, lo que permite a las organizaciones acelerar su proceso de transformación y, al mismo tiempo, minimizar la complejidad. Por ello, comprender la transformación digital es vital para las empresas que aspiran a prosperar en un entorno cada vez más digital.

El papel del low-code en la transformación digital

El desarrollo low-code se ha convertido en un componente esencial del panorama de la transformación digital, especialmente en Medio Oriente, donde las organizaciones buscan agilidad y eficiencia en sus operaciones. Las plataformas low-code permiten un desarrollo de aplicaciones más rápido y eficiente, ya que los usuarios pueden crear aplicaciones mediante interfaces gráficas y configuración en lugar de programación tradicional. Este cambio no solo agiliza el proceso de desarrollo, sino que también reduce de manera significativa el tiempo y los recursos que suelen requerir los proyectos de desarrollo de software.

Una de las principales ventajas del low-code es su capacidad para empoderar a los citizen developers: colaboradores que quizá no cuenten con formación formal en programación, pero que tienen una visión valiosa de las necesidades operativas del negocio. Al democratizar el proceso de desarrollo, las plataformas low-code permiten que estas personas contribuyan directamente a la creación de aplicaciones. En consecuencia, las organizaciones se benefician de una mayor diversidad de perspectivas y de plazos de entrega más cortos, ya que estos citizen developers pueden iterar y adaptar soluciones en tiempo real, en estrecha sintonía con los requisitos cambiantes del negocio.

Además, el low-code favorece una mayor agilidad, lo que permite a las organizaciones responder con prontitud a los cambios del mercado y a las tendencias emergentes. En el dinámico entorno empresarial actual, la capacidad de reorientarse y adaptarse es primordial. El low-code ofrece un marco flexible que no solo acelera el desarrollo de aplicaciones, sino que también facilita modificaciones y mejoras continuas sin los cuellos de botella propios de las prácticas de desarrollo convencionales.

En el contexto de Medio Oriente, donde la escasez de habilidades digitales es una preocupación apremiante, el desarrollo low-code representa una solución eficaz. Permite a las organizaciones cerrar la brecha entre la demanda y la oferta de desarrolladores calificados, con lo que se fomenta un entorno propicio para la innovación y el crecimiento. Al aprovechar el low-code, las organizaciones pueden emprender amplias iniciativas de transformación digital sin verse frenadas por la falta de conocimientos técnicos, lo que allana el camino hacia un éxito sostenible en su recorrido digital.

Mendix: un líder en plataformas low-code

Mendix se ha consolidado como un actor destacado en el ámbito del desarrollo low-code, reconocido por su sólida posición en el Magic Quadrant de Gartner para Low-Code Application Platforms (LCAP). Este reconocimiento subraya el compromiso de Mendix con impulsar la transformación digital mediante un desarrollo de aplicaciones ágil y eficiente. La plataforma permite a las organizaciones optimizar sus procesos de desarrollo de software y responder a la creciente demanda de implementaciones rápidas y mayor agilidad.

Una de las características clave de Mendix es su entorno de desarrollo visual, que permite crear aplicaciones con un mínimo de programación. Esta interfaz intuitiva permite que tanto desarrolladores profesionales como usuarios de negocio colaboren de forma eficaz, derribando las barreras tradicionales dentro de las organizaciones. Además, Mendix incorpora sólidas capacidades de integración con los sistemas existentes, lo que asegura un flujo de datos fluido entre plataformas. Esto resulta especialmente ventajoso para las empresas de Medio Oriente, donde los sistemas heredados suelen representar un obstáculo para las iniciativas digitales.

Entre las fortalezas de Mendix se encuentran su escalabilidad y su flexibilidad, que permiten a las organizaciones comenzar con proyectos pequeños y ampliarlos a medida que evolucionan sus necesidades. La plataforma admite una amplia gama de aplicaciones, desde automatizaciones sencillas de flujos de trabajo hasta soluciones empresariales complejas, lo que la hace adecuada para diversas industrias. Además, Mendix da prioridad a la seguridad y al cumplimiento normativo, algo crucial en el mercado de Medio Oriente, donde los requisitos regulatorios son estrictos.

Frente a sus competidores en el segmento low-code, Mendix se distingue por su completo conjunto de funcionalidades y su facilidad de uso. Si bien otras plataformas pueden sobresalir en determinadas áreas, como la automatización de flujos de trabajo o el desarrollo móvil, Mendix ofrece un enfoque integral que abarca una variedad de necesidades. Su combinación única de desarrollo low-code, un sólido respaldo de la comunidad y capacidades de integración lo convierte en una opción estratégica para las organizaciones que buscan fortalecer sus esfuerzos de transformación digital en la región.

Conclusiones clave del informe de BCG sobre la transformación digital en Medio Oriente

Un informe de BCG de 2022 ya destacaba varias conclusiones fundamentales sobre el panorama de la transformación digital en Medio Oriente, subrayando tanto los avances logrados como los desafíos que persisten. A medida que los gobiernos de la región impulsan iniciativas digitales, la situación actual revela que, si bien algunos países han dado pasos significativos, otros siguen rezagados debido a limitaciones de recursos y a niveles dispares de madurez digital. Esta disparidad en los avances pone de manifiesto la urgente necesidad de un enfoque estructurado de la transformación que incorpore soluciones innovadoras.

Uno de los principales hallazgos del informe es la identificación de desafíos comunes que obstaculizan las iniciativas digitales. Entre ellos se encuentran la falta de habilidades digitales en la fuerza laboral, una infraestructura insuficiente y marcos de gobernanza fragmentados. Además, las preocupaciones en materia de ciberseguridad representan obstáculos adicionales para una implementación exitosa y acentúan las reticencias a adoptar soluciones digitales. Es aquí donde las plataformas low-code, como Mendix, cobran especial relevancia. Su capacidad para permitir un desarrollo de aplicaciones más rápido sin necesidad de amplios conocimientos de programación puede ayudar a reducir la brecha de habilidades, lo que permite a las organizaciones reorientarse con mayor eficiencia ante los nuevos desafíos.

Asimismo, el informe detalla el impacto económico de las iniciativas gubernamentales de transformación digital. Los servicios digitales mejorados pueden impulsar el crecimiento económico, aumentar la satisfacción de la ciudadanía y agilizar las operaciones gubernamentales, lo que genera ahorros significativos. Al integrar soluciones low-code en sus estrategias digitales, los gobiernos pueden acelerar la prestación de servicios esenciales, fomentar la innovación y, en última instancia, aumentar la participación ciudadana. Las plataformas low-code facilitan la colaboración entre los equipos de TI y de negocio, lo que permite a las partes interesadas contribuir de manera significativa a los esfuerzos de transformación digital.

En esencia, las conclusiones del informe de BCG destacan que, si bien los desafíos abundan, surgen oportunidades a partir de la integración de tecnologías low-code como Mendix en el proceso de transformación digital de los gobiernos de Medio Oriente.

Casos de estudio: implementaciones exitosas de low-code en Medio Oriente

Las plataformas de desarrollo low-code han ganado una tracción significativa en Medio Oriente y están transformando la forma en que las organizaciones abordan las soluciones digitales. Varios casos de estudio destacados ilustran la implementación exitosa de una plataforma low-code líder y demuestran su capacidad para resolver desafíos de negocio específicos y mejorar la eficiencia operativa.

Un ejemplo notable es el de una importante institución financiera de los Emiratos Árabes Unidos. Ante el desafío de ciclos de desarrollo de aplicaciones lentos que limitaban su capacidad de respuesta a las demandas del mercado, el banco buscó una solución para fortalecer su oferta digital. Gracias al low-code, el banco pudo diseñar e implementar rápidamente una aplicación móvil para sus clientes. El resultado fue una reducción de aproximadamente el 70% en el plazo de desarrollo de la aplicación, lo que agilizó el acceso de los clientes a los servicios y mejoró significativamente sus índices de satisfacción y retención.

Otro caso de estudio corresponde a una iniciativa gubernamental en Arabia Saudita orientada a agilizar los servicios públicos. La iniciativa enfrentaba dificultades por sistemas obsoletos que obstaculizaban la prestación de servicios. Mediante la adopción del low-code, la agencia gubernamental desarrolló una solución integral que reunió diversas funciones de servicio en un único portal. Esta transformación no solo mejoró la accesibilidad para la ciudadanía, sino que también aumentó la transparencia operativa y la rendición de cuentas. Los datos estadísticos mostraron un aumento del 50% en el uso de los servicios digitales, lo que ilustra la eficacia de las soluciones low-code para resolver desafíos reales.

Además, un proveedor de servicios de salud en Qatar enfrentaba problemas en la gestión de los datos de los pacientes y en la accesibilidad de los servicios. La organización implementó un sistema centralizado de gestión de historiales, lo que mejoró la precisión de la información de los pacientes y su accesibilidad para los profesionales de la salud. La implementación redujo la carga administrativa en un 40%, lo que permitió al personal concentrarse más en la atención a los pacientes que en el papeleo.

Estos casos ponen de relieve el impacto significativo que las plataformas low-code como Mendix pueden tener en el impulso de la transformación digital en diversos sectores de Medio Oriente. Destacan no solo la versatilidad de las soluciones low-code, sino también su potencial para generar resultados de negocio tangibles y un crecimiento sostenible.

Perspectivas sobre el futuro del low-code en Medio Oriente

El futuro del desarrollo low-code en Medio Oriente se perfila prometedor, ya que las organizaciones reconocen cada vez más el valor de la velocidad, la flexibilidad y la eficiencia en el desarrollo de software. Las previsiones de la industria indican un aumento significativo en la adopción de plataformas low-code, impulsado por la necesidad de una transformación digital rápida en diversos sectores, como las finanzas, la salud y la educación. A medida que las empresas buscan fortalecer sus capacidades operativas y responder a las crecientes expectativas de los clientes, las soluciones low-code ofrecen una vía accesible para crear aplicaciones a medida, alineadas con las necesidades de la organización.

Se espera que tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) desempeñen un papel crucial en la evolución del desarrollo low-code. Las plataformas low-code están en una posición privilegiada para aprovechar el poder de la IA, lo que permite a los usuarios desarrollar aplicaciones inteligentes capaces de analizar datos, automatizar procesos y generar insights con conocimientos mínimos de programación. Además, la integración del IoT con sistemas low-code abre oportunidades para agilizar las operaciones y mejorar la capacidad de respuesta a las demandas del mercado, lo que, en última instancia, impulsa la eficiencia y la innovación.

El crecimiento previsto de plataformas low-code como Mendix en Medio Oriente también se ve influido por varios factores, entre ellos una población joven cada vez más familiarizada con la tecnología y las iniciativas gubernamentales concentradas en el avance tecnológico. Estas iniciativas buscan construir ciudades inteligentes y fomentar una economía digitalizada, lo que a su vez exigirá un número considerable de soluciones de software a medida. A medida que las organizaciones emprenden sus procesos de transformación digital, la evolución del desarrollo low-code desempeñará un papel fundamental para que los equipos puedan seguir el ritmo de los cambios y las exigencias de este entorno en rápida evolución.

En resumen, la sinergia entre el desarrollo low-code y las tecnologías emergentes está llamada a redefinir no solo la trayectoria de Mendix, sino también el panorama digital en su conjunto en Medio Oriente. A medida que las organizaciones adopten estas tendencias, la región podría vivir una transformación caracterizada por una innovación acelerada y mayores capacidades tecnológicas.

Conclusión: adoptar el low-code para una transformación digital sostenible

A medida que Medio Oriente sigue avanzando en sus iniciativas de transformación digital, la adopción de plataformas low-code, en particular Mendix, se perfila como una estrategia clave para los actores de toda la región. Estas plataformas democratizan el proceso de desarrollo de aplicaciones y permiten que usuarios técnicos y no técnicos contribuyan activamente a la creación de software. Esto no solo acelera los tiempos de desarrollo, sino que también fomenta la innovación al permitir el prototipado y la implementación rápidos de aplicaciones adaptadas a las necesidades específicas de cada organización.

La importancia del desarrollo low-code se ve reforzada, además, por su capacidad para atender la brecha regional de habilidades tecnológicas. Al permitir que un número mayor de personas participe en proyectos digitales, Mendix puede ayudar a cerrar la brecha entre la demanda y la oferta de talento tecnológico. Este cambio no solo aumenta la capacidad de desarrollar soluciones digitales, sino que también mejora la colaboración entre las distintas unidades de negocio, lo que crea un entorno empresarial más ágil y con mayor capacidad de respuesta.

Los gobiernos y las empresas de Medio Oriente deben reconocer los beneficios estratégicos de adoptar soluciones low-code al emprender su recorrido digital. Estas plataformas pueden convertirse en herramientas vitales para alcanzar los objetivos digitales, con un menor time-to-market para las nuevas aplicaciones, costos reducidos y mejores experiencias de usuario. La integración de Mendix en los flujos de trabajo de las organizaciones promueve un proceso iterativo de mejora continua que, en última instancia, conduce a un crecimiento y una modernización sostenidos en la región.

En conclusión, el compromiso continuo con la incorporación de metodologías low-code como las que ofrece Mendix es esencial para impulsar una transformación digital exitosa en Medio Oriente. Al aprovechar estas tecnologías innovadoras, los actores del ecosistema pueden posicionarse favorablemente en el competitivo panorama digital y asegurar su resiliencia y capacidad de adaptación a largo plazo en medio de un cambio tecnológico acelerado.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

← Biblioteca de InsightsInsights libraryBiblioteca de InsightsEficiência operacionalOperational efficiencyEficiencia operativa

Iluminando o lado invisível das operaçõesIlluminating the Invisible Side of OperationsIluminar el lado invisible de las operaciones

22 ago 2025Aug 22, 202522 ago 2025Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

O Scout, da Soroco, redefine a inteligência operacional ao revelar camadas da atividade empresarial que até então eram invisíveis. Com captura baseada em IA, análise aprofundada e uma estrutura segura, o Scout permite que as organizações ganhem eficiência, reduzam custos e melhorem a experiência dos colaboradores, conquistando amplo reconhecimento no mercado de process intelligence.

Trazendo à luz os fluxos de trabalho ocultos

Segundo a S4 Digital, boa parte do trabalho do dia a dia, estimada em 60%, não é registrada pelos sistemas corporativos tradicionais, o que representa trilhões de interações não rastreadas todos os anos. O Scout ataca essa dimensão pouco visível das operações ao iluminar o que se convencionou chamar de "o lado escuro da lua": fluxos de trabalho negligenciados, mas de grande impacto.

Scout: movido por IA, atento à privacidade, orientado a insights

O Scout, da Soroco, se destaca na captura, na análise e na contextualização de dados operacionais:

  • Visibilidade baseada em IA: rastreia interações digitais (cliques, digitação, navegação entre sistemas) em diferentes ambientes tecnológicos e as conecta diretamente a resultados de negócio, como KPIs e SLAs
  • Seguro desde a concepção: com mais de 200 opções configuráveis de proteção de dados pessoais (PII), alinhadas a região geográfica, setor e normas de compliance, o Scout garante que insights profundos não comprometam a privacidade dos usuários

Excelência operacional na prática

O Scout gera benefícios concretos em diversos setores:

  • Empresas de telecomunicações reduziram seus custos operacionais em 30% com automação simplificada e padronização de processos
  • Construtoras alcançaram um aumento de 40% na satisfação dos colaboradores com treinamentos mais bem direcionados e redução de erros
  • Um banco da Fortune 500 acelerou em 50% a resolução de contestações ao padronizar a comunicação por e-mail e reduzir a variação nos processos Soroco.

No centro de tudo: o Work Graph e a base do Scout

No coração da estratégia da Soroco está o work graph, impulsionado por seu foundation model proprietário, o TribeScope, que oferece uma clareza operacional sem paralelo:

  • Work Graph: relaciona os dados de interação aos resultados operacionais, revelando pontos de atrito e fluxos de trabalho que os sistemas convencionais não capturam
  • TribeScope: interpreta e transforma dados brutos de interação em inteligência de negócio relevante, sustentado por diversas patentes e por uma base robusta de IA

Reconhecimento do mercado e alcance global

A liderança da Soroco em process intelligence é amplamente reconhecida:

  • O Everest Group classificou a Soroco como Leader em sua PEAK Matrix® de Digital Interaction Intelligence pelo quarto ano consecutivo (2025)
  • O Scout se diferencia por seu mecanismo de captura profunda, analytics self-service, análise de causa raiz baseada em IA e sólidos controles de privacidade Soroco.
  • A plataforma está implantada em mais de 200 organizações, incluindo diversas empresas da Fortune 500, e conta com um amplo ecossistema de parceiros, como Accenture, KPMG e EY
  • Além disso, o Scout ganhou destaque em grandes publicações, como Forbes, Harvard Business Review e Bloomberg, por suas contribuições inovadoras para a forma como o trabalho é analisado e otimizado Soroco.

Soroco’s Scout redefines operational intelligence by revealing the previously invisible layers of business activity. Through its AI-driven capture, deep analysis, and secure framework, Scout empowers organizations to improve efficiency, reduce costs, and elevate employee experience—all while earning widespread acclaim in the process intelligence industry.

Shedding Light on Hidden Workflows

According to S4 Digital, much of daily work—estimated at 60%—isn't captured by traditional enterprise systems, translating to trillions of untracked interactions annually. Scout addresses this stealthy aspect of operations by illuminating what they call "the dark side of the moon"—those overlooked but impactful workflows.

Scout: AI-Powered, Privacy-Conscious, Insight-Driven

Soroco’s Scout excels at capturing, analyzing, and contextualizing operational data:

  • AI-Driven visibility: It tracks digital interactions—clicks, keystrokes, system navigations—across various technology environments, and links them directly to business outcomes like KPIs and SLAs
  • Secure by design: With over 200 configurable PII protection options aligned with geography, industry, and compliance standards, Scout ensures deep insights do not compromise user privacy

Operational Excellence in Action

Scout delivers tangible benefits across sectors:

  • Telecom companies have reduced operational costs by 30% through streamlined automation and process standardization
  • Construction firms achieved a 40% boost in employee satisfaction via refined training and error reduction
  • A Fortune 500 bank sped up dispute resolution by 50% by standardizing email communication and minimizing process variation Soroco.

At the Core: The Work Graph & Scout Foundation

At the heart of Soroco's strategy is the work graph, powered by its proprietary foundation model, TribeScope, which offers unmatched operational clarity:

  • Work Graph: Maps interaction data to operational outcomes, revealing friction points and workflows that aren't captured in conventional systems
  • TribeScope: Interprets and transforms raw interaction data into meaningful business intelligence, backed by numerous patents and a robust AI backbone

Industry Recognition & Global Reach

Soroco’s leadership in process intelligence is widely acknowledged:

  • Everest Group has ranked Soroco as a Leader in their PEAK Matrix® for Digital Interaction Intelligence for the fourth consecutive year (2025)
  • Scout stands out with its deep capture engine, self-service analytics, AI-driven root-cause analysis, and strong privacy controls Soroco.
  • The platform is deployed across 200+ organizations, including many Fortune 500 firms, and supported by a rich ecosystem of partners such as Accenture, KPMG, and EY
  • Additionally, Scout has been highlighted in major publications, including Forbes, Harvard Business Review, and Bloomberg for its innovative contributions to how work is analyzed and optimized Soroco.

Scout, de Soroco, redefine la inteligencia operativa al revelar capas de la actividad empresarial que antes eran invisibles. Gracias a su captura impulsada por IA, su análisis profundo y su marco seguro, Scout permite a las organizaciones mejorar la eficiencia, reducir costos y elevar la experiencia de los empleados, al tiempo que obtiene un amplio reconocimiento en la industria de la inteligencia de procesos.

Arrojar luz sobre los flujos de trabajo ocultos

Según S4 Digital, gran parte del trabajo diario, que se estima en un 60%, no queda registrada en los sistemas empresariales tradicionales, lo que equivale a billones de interacciones no rastreadas cada año. Scout aborda este aspecto oculto de las operaciones al iluminar lo que denominan "el lado oscuro de la luna": esos flujos de trabajo que pasan desapercibidos, pero que tienen un gran impacto.

Scout: impulsado por IA, atento a la privacidad, orientado a los insights

Scout, de Soroco, sobresale en la captura, el análisis y la contextualización de datos operativos:

  • Visibilidad impulsada por IA: registra las interacciones digitales (clics, pulsaciones de teclas, navegación entre sistemas) en diversos entornos tecnológicos y las vincula directamente con resultados de negocio como KPI y SLA
  • Seguro desde el diseño: con más de 200 opciones configurables de protección de PII, alineadas con la geografía, la industria y los estándares de cumplimiento, Scout garantiza que los insights profundos no comprometan la privacidad de los usuarios

La excelencia operativa en acción

Scout ofrece beneficios tangibles en todos los sectores:

  • Empresas de telecomunicaciones redujeron sus costos operativos en un 30% gracias a una automatización más eficiente y a la estandarización de procesos
  • Empresas constructoras lograron un aumento del 40% en la satisfacción de los empleados mediante una capacitación mejorada y la reducción de errores
  • Un banco de la lista Fortune 500 aceleró en un 50% la resolución de disputas al estandarizar la comunicación por correo electrónico y minimizar la variación en los procesos Soroco.

En el centro: el Work Graph y la base de Scout

En el corazón de la estrategia de Soroco está el work graph, impulsado por su modelo fundacional propietario, TribeScope, que ofrece una claridad operativa sin igual:

  • Work Graph: relaciona los datos de interacción con los resultados operativos y revela puntos de fricción y flujos de trabajo que no quedan registrados en los sistemas convencionales
  • TribeScope: interpreta y transforma los datos de interacción en bruto en inteligencia de negocio significativa, con el respaldo de numerosas patentes y una sólida base de IA

Reconocimiento de la industria y alcance global

El liderazgo de Soroco en inteligencia de procesos goza de amplio reconocimiento:

  • Everest Group clasificó a Soroco como Líder en su PEAK Matrix® de Digital Interaction Intelligence por cuarto año consecutivo (2025)
  • Scout se destaca por su motor de captura profunda, su analítica de autoservicio, su análisis de causa raíz impulsado por IA y sus sólidos controles de privacidad Soroco.
  • La plataforma está implementada en más de 200 organizaciones, entre ellas muchas empresas de la lista Fortune 500, y cuenta con el respaldo de un amplio ecosistema de socios como Accenture, KPMG y EY
  • Además, Scout ha sido destacado en importantes publicaciones, como Forbes, Harvard Business Review y Bloomberg, por sus aportes innovadores a la forma en que se analiza y optimiza el trabajo Soroco.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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Como a IA ajuda a reduzir o vendor lock-inMitigating Vendor Lock-In through AICómo mitigar el vendor lock-in con IA

7 ago 2025Aug 7, 20257 ago 2025Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Em uma época em que agilidade e capacidade de adaptação são decisivas para o sucesso tecnológico, muitas empresas acabam presas ao fenômeno conhecido como vendor lock-in: uma situação em que trocar de fornecedor se torna proibitivamente difícil por causa de custos, inércia técnica ou dependências do ecossistema.

Entendendo o dilema do vendor lock-in

O vendor lock-in acontece quando a organização passa a depender excessivamente de um único fornecedor de tecnologia, o que torna caro e complexo migrar para sistemas alternativos. Essa limitação compromete a flexibilidade, a inovação e a resiliência e, muitas vezes, prende as empresas a soluções defasadas ou pouco adequadas.

Como a inteligência artificial pode ajudar

A IA oferece ferramentas e metodologias poderosas para romper essa dependência. Na visão da S4 Digital, a inteligência artificial representa um caminho promissor para reduzir o vendor lock-in, ao introduzir mecanismos que favorecem a interoperabilidade e a resiliência.

Na prática, a IA pode:

  1. Viabilizar abstração e adaptação inteligentes Com reconhecimento de padrões e técnicas de tradução dinâmica, a IA pode transformar interfaces específicas de cada fornecedor em uma camada neutra e adaptável, criando uma espécie de “adaptador” universal para integrar sistemas sem atrito.
  2. Facilitar a migração e a refatoração automatizadas Com o apoio da IA, é possível automatizar parte do processo de migração, como a refatoração de estruturas de dados ou o mapeamento de fluxos de trabalho dependentes da plataforma, reduzindo tanto o esforço técnico quanto o custo da transição.
  3. Aprimorar a tomada de decisão estratégica Análises baseadas em IA dão às organizações visibilidade sobre padrões de uso, dependências de desempenho e exposição a riscos, permitindo decidir com base em dados quando e como se desvincular estrategicamente do ecossistema de um fornecedor

Destacamos que a IA não apenas ajuda a sair do vendor lock-in, mas também abre caminho para arquiteturas de sistemas mais inteligentes e adaptáveis. Ao trocar a adesão rígida a uma plataforma por camadas de integração dinâmicas e capazes de aprender, as empresas preservam o controle e a flexibilidade ao longo do tempo

Em resumo

  • O vendor lock-in continua sendo um desafio relevante, que limita a capacidade da organização de se adaptar e inovar.
  • A inteligência artificial abre caminhos para mitigá-lo, por meio de abstração, automação e insights estratégicos.
  • Essas abordagens baseadas em IA são ferramentas essenciais para superar a dependência tecnológica e adotar uma arquitetura mais resiliente e preparada para o futuro.

In an era where agility and adaptability are vital for technological success, companies often find themselves trapped by the phenomenon known as vendor lock‑in—a situation where changing suppliers becomes prohibitively difficult due to costs, technical inertia, or ecosystem dependencies.

Understanding the Vendor Lock-In Dilemma

Vendor lock‑in occurs when organizations become overly reliant on a single technology provider, making transitions to alternative systems costly and complex. This limitation hampers flexibility, innovation, and resilience, often locking businesses into outdated or suboptimal solutions.

How Artificial Intelligence Can Help

AI offers powerful tools and methodologies to break free from this dependency. According to S4 Digital, artificial intelligence presents a promising path to mitigate vendor lock‑in, by introducing mechanisms that foster interoperability and resilience.

Specifically, AI can:

  1. Enable Smart Abstraction and Adaptation By applying pattern recognition and dynamic translation techniques, AI can transform vendor-specific interfaces into a neutral and adaptable layer—creating what could be described as a universal “adapter” for seamless integration across systems.
  2. Facilitate Automated Migration and Refactoring Leveraging AI, it becomes possible to automate parts of the migration process—such as refactoring data structures or mapping platform-dependent workflows—thereby reducing both the technical burden and transition cost.
  3. Enhance Strategic Decision-Making AI-driven analytics provide organizations with insights into usage patterns, performance dependencies, and risk exposure, empowering them to make informed decisions about when and how to decouple from a vendor ecosystem strategically

We emphasize that AI not only helps in migrating away from vendor lock‑in but also paves the way for smarter, more adaptable system architectures. By shifting the focus from rigid platform adherence to dynamic, learnable integration layers, businesses can maintain control and flexibility over time

In Summary

  • Vendor lock-in remains a significant challenge, limiting an organization’s ability to adapt and innovate.
  • Artificial Intelligence introduces avenues for mitigation—through abstraction, automation, and strategic insights.
  • These AI-driven approaches as essential tools for overcoming technological entrapment and embracing a more resilient, future-ready architecture.

En una era en la que la agilidad y la capacidad de adaptación son vitales para el éxito tecnológico, las empresas suelen quedar atrapadas en el fenómeno conocido como vendor lock‑in: una situación en la que cambiar de proveedor se vuelve prohibitivamente difícil debido a los costos, la inercia técnica o las dependencias del ecosistema.

Comprender el dilema del vendor lock-in

El vendor lock‑in ocurre cuando las organizaciones se vuelven excesivamente dependientes de un único proveedor de tecnología, lo que hace que la transición a sistemas alternativos sea costosa y compleja. Esta limitación frena la flexibilidad, la innovación y la resiliencia, y con frecuencia deja a las empresas atadas a soluciones obsoletas o poco óptimas.

Cómo puede ayudar la inteligencia artificial

La IA ofrece herramientas y metodologías poderosas para liberarse de esta dependencia. Según S4 Digital, la inteligencia artificial representa un camino prometedor para mitigar el vendor lock‑in, al introducir mecanismos que fomentan la interoperabilidad y la resiliencia.

En concreto, la IA puede:

  1. Habilitar una abstracción y una adaptación inteligentes Mediante técnicas de reconocimiento de patrones y traducción dinámica, la IA puede transformar las interfaces específicas de cada proveedor en una capa neutral y adaptable, creando lo que podría describirse como un “adaptador” universal para una integración fluida entre sistemas.
  2. Facilitar la migración y la refactorización automatizadas Con la IA es posible automatizar partes del proceso de migración, como la refactorización de estructuras de datos o el mapeo de flujos de trabajo dependientes de la plataforma, lo que reduce tanto la carga técnica como el costo de la transición.
  3. Mejorar la toma de decisiones estratégicas La analítica impulsada por IA ofrece a las organizaciones información sobre patrones de uso, dependencias de rendimiento y exposición al riesgo, lo que les permite decidir con fundamento cuándo y cómo desvincularse estratégicamente del ecosistema de un proveedor

Destacamos que la IA no solo ayuda a salir del vendor lock‑in, sino que también abre el camino hacia arquitecturas de sistemas más inteligentes y adaptables. Al pasar de una adhesión rígida a la plataforma a capas de integración dinámicas y capaces de aprender, las empresas pueden mantener el control y la flexibilidad a lo largo del tiempo

En resumen

  • El vendor lock-in sigue siendo un desafío importante que limita la capacidad de una organización para adaptarse e innovar.
  • La inteligencia artificial abre vías de mitigación mediante la abstracción, la automatización y la información estratégica.
  • Estos enfoques impulsados por IA son herramientas esenciales para superar el atrapamiento tecnológico y adoptar una arquitectura más resiliente y preparada para el futuro.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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Como o Mendix DLM impulsiona a inovação no setor de moda e varejoHow Mendix DLM Fuels Innovation in the Fashion and Retail SectorCómo Mendix DLM impulsa la innovación en el sector de moda y retail

21 mai 2025May 21, 202521 may 2025S4 DigitalTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Introdução ao Mendix DLM

O Mendix Digital Lifecycle Management (DLM) é um framework inovador, criado para simplificar e aprimorar os processos de desenvolvimento de produtos nos setores de moda e varejo. Pressionadas a acompanhar demandas de consumo que mudam cada vez mais rápido, essas indústrias encontram no Mendix DLM uma ferramenta decisiva, com soluções digitais abrangentes para enfrentar esses desafios. A plataforma permite que as organizações gerenciem todo o ciclo de vida de seus produtos, da concepção à entrega, integrando diferentes áreas e fortalecendo a colaboração.

A necessidade crescente de soluções digitais eficientes na moda e no varejo se explica por vários fatores, entre eles a ascensão do fast fashion, o crescimento do e-commerce e a evolução das preferências do consumidor. Os métodos tradicionais de desenvolvimento de produtos costumam envolver processos longos e uma comunicação fragmentada entre as equipes, o que gera ineficiências e aumenta o time-to-market. O Mendix DLM surge como uma solução essencial ao digitalizar fluxos de trabalho e oferecer visibilidade em tempo real sobre os dados de produto, permitindo que as organizações tomem decisões embasadas com mais rapidez.

O Mendix DLM se apoia em uma plataforma low-code que simplifica o desenvolvimento e a implantação de aplicações sob medida para as necessidades das empresas de moda e varejo. Com ele, as empresas conseguem prototipar e iterar designs rapidamente, gerenciar as operações da cadeia de suprimentos e acompanhar o feedback dos clientes de forma integrada. Isso não só estimula a inovação em toda a organização, como também dá agilidade para responder às tendências do mercado. Conforme as empresas avançam pelas complexidades do cenário digital, a importância de ferramentas como o Mendix DLM fica cada vez mais evidente.

Em resumo, o Mendix DLM tem tudo para revolucionar a forma como as empresas de moda e varejo gerenciam o ciclo de vida de seus produtos. Ao integrar soluções digitais pensadas para esses setores, ele aumenta a eficiência operacional, promove a colaboração e, em última análise, impulsiona a inovação em um mercado em constante transformação.

Os desafios do setor de moda e varejo

O setor de moda e varejo opera em um ambiente dinâmico, no qual mudanças rápidas de mercado, expectativas crescentes dos clientes e cadeias de suprimentos complexas impõem desafios significativos. Esses fatores não apenas travam a inovação, como também podem comprometer o crescimento do setor como um todo.

Em primeiro lugar, as mudanças rápidas de mercado são um desafio constante. O ciclo da moda é notoriamente veloz: as tendências evoluem sem parar e as preferências do consumidor mudam praticamente da noite para o dia. Os varejistas precisam se manter ágeis e responsivos para continuar relevantes. Quem não consegue perde oportunidades e vê sua participação de mercado encolher, enquanto concorrentes que se adaptam mais rápido ganham vantagem. Acompanhar essa volatilidade exige uma abordagem robusta de análise de mercado e previsão de tendências, algo que muitas empresas têm dificuldade em implementar de forma eficaz.

Em segundo lugar, as expectativas crescentes dos clientes redefiniram o varejo. O consumidor de hoje exige uma experiência de compra fluida, que combine qualidade, personalização e entrega rápida. Ele espera que as marcas entendam suas preferências e ofereçam recomendações sob medida. O desafio está na capacidade dos varejistas de coletar e analisar adequadamente os dados dos clientes, garantindo que sua oferta esteja alinhada ao que eles desejam. Atender a essas expectativas sem perder eficiência operacional é uma tarefa árdua para muitas empresas do setor.

Além disso, a complexidade das cadeias de suprimentos agrava ainda mais os desafios dos varejistas. Pela natureza global da moda e do varejo, essas cadeias podem se estender por vários países, o que as torna vulneráveis a interrupções. Atrasos no transporte, oscilações no custo das matérias-primas e regulações ambientais acrescentam camadas de complexidade que podem paralisar a produção e a inovação. Na prática, esses desafios resultam em custos operacionais mais altos, problemas de disponibilidade de produtos e, no fim, insatisfação dos clientes.

Em resumo, o setor de moda e varejo precisa lidar com uma série de desafios que limitam sua capacidade de inovar e crescer. A combinação de mudanças rápidas de mercado, expectativas mais altas dos clientes e cadeias de suprimentos complexas evidencia a necessidade crítica de soluções inovadoras para ter sucesso nesse cenário competitivo.

Os benefícios do Mendix DLM para moda e varejo

A adoção do Mendix DLM no setor de moda e varejo traz uma série de vantagens que melhoram significativamente as operações. Um dos benefícios mais evidentes é uma colaboração mais forte entre os membros da equipe. A plataforma viabiliza comunicação e colaboração em tempo real, permitindo que equipes multifuncionais trabalhem de forma integrada. Esse ambiente sincronizado é essencial no ritmo acelerado da moda, em que as áreas de design, produção e marketing precisam alinhar seus esforços com eficácia.

Outra vantagem decisiva é a redução do time-to-market. Com o Mendix DLM, as organizações simplificam seus processos de desenvolvimento, iteram designs mais rapidamente e lançam coleções no momento certo. A capacidade de prototipar e implantar aplicações com rapidez permite que as marcas respondam prontamente às mudanças de demanda e fiquem à frente da concorrência. Essa agilidade é crucial na moda e no varejo, em que as preferências do consumidor mudam rapidamente.

A gestão do ciclo de vida do produto também melhora substancialmente com o Mendix DLM. A plataforma oferece ferramentas para acompanhar e gerenciar cada etapa da vida de um produto, da concepção à produção e à venda. Com uma visão integral desse ciclo, as empresas tomam decisões mais embasadas, que elevam a qualidade e a sustentabilidade. Essa abordagem estruturada também ajuda a reduzir o desperdício na produção, uma preocupação cada vez mais relevante em um mercado atento às questões ambientais.

Por fim, o Mendix DLM fortalece as estratégias de engajamento do cliente ao permitir que as empresas ofereçam experiências personalizadas. Com os recursos de analytics da plataforma, os varejistas obtêm insights valiosos sobre o comportamento e as preferências dos clientes. Assim, conseguem adaptar sua oferta a necessidades específicas, construindo relacionamentos mais sólidos e mais fidelidade. Somados, esses benefícios dão às empresas de moda e varejo condições de inovar com mais eficiência e, no fim, alcançar mais sucesso em um mercado competitivo.

Estudos de caso e histórias de sucesso

Nos últimos anos, diversas empresas do setor de moda e varejo usaram com sucesso o Mendix DLM (Digital Lifecycle Management) para impulsionar a inovação e aprimorar suas práticas de negócio. Um exemplo notável é a Zara, marca de moda reconhecida mundialmente. Diante da dificuldade de manter a precisão do estoque e responder prontamente às tendências do mercado, a Zara recorreu ao Mendix DLM para otimizar as operações da sua cadeia de suprimentos. Ao automatizar o controle de estoque e integrar analytics de dados em tempo real, a empresa aumentou seu giro de estoque em 15%, melhorando significativamente a eficiência operacional e a capacidade de resposta à demanda dos clientes.

Outra história de sucesso é a da H&M, que adotou o Mendix DLM para aprimorar a experiência do cliente. Com o objetivo de personalizar suas ações de marketing, a empresa implementou uma aplicação baseada em Mendix que analisa as preferências e o comportamento dos consumidores. Como resultado, a H&M registrou um aumento de 20% no engajamento dos clientes, impulsionado por ofertas mais personalizadas e uma experiência omnichannel fluida. Essa transformação mostra que o Mendix DLM não só fortalece os processos internos, como também enriquece a jornada do cliente no competitivo mercado de varejo.

Além disso, a Foot Locker, uma grande varejista de calçados, adotou o Mendix DLM para otimizar seu ciclo de desenvolvimento de produtos. Com a plataforma low-code da Mendix, a empresa reduziu significativamente o time-to-market de novas coleções, de vários meses para apenas algumas semanas. Esse ritmo acelerado permitiu à Foot Locker se adaptar rapidamente às mudanças nas tendências da moda, posicionando-se como líder do setor. A implementação bem-sucedida resultou em um aumento expressivo de 30% nas vendas durante as altas temporadas, o que comprova a eficácia do Mendix DLM para impulsionar a inovação.

Esses estudos de caso ilustram o poder transformador do Mendix DLM no setor de moda e varejo. Ao oferecer às empresas ferramentas para otimizar fluxos de trabalho, aprimorar a experiência do cliente e responder rapidamente às mudanças de mercado, o Mendix DLM se consolidou como um catalisador de inovação e crescimento em um ambiente altamente competitivo.

Introduction to Mendix DLM

Mendix Digital Lifecycle Management (DLM) is an innovative framework designed to streamline and enhance the product development processes within the fashion and retail sectors. As these industries face increasing pressure to adapt to rapidly changing consumer demands, Mendix DLM serves as a critical tool in addressing these challenges by providing comprehensive digital solutions. This platform enables organizations to manage the entire lifecycle of their products, from conception to delivery, integrating various departments and enhancing collaboration.

The growing need for efficient digital solutions in the fashion and retail sectors can be attributed to several factors, including the rise of fast fashion, e-commerce growth, and evolving consumer preferences. Traditional methods of product development often involve lengthy processes and fragmented communication among teams, leading to inefficiencies and increased time-to-market. Mendix DLM emerges as an essential solution by digitizing workflows and providing real-time insights into product data, enabling organizations to make informed decisions more swiftly.

Mendix DLM employs a low-code platform that simplifies the development and deployment of applications tailored specifically to the needs of fashion and retail businesses. By utilizing Mendix DLM, companies can quickly prototype and iterate on designs, manage supply chain operations, and monitor customer feedback seamlessly. This not only fosters innovation across the organization but also allows for agility in responding to market trends. As companies continue to navigate the complexities of the digital landscape, the importance of tools like Mendix DLM becomes increasingly evident.

In summary, Mendix DLM is positioned to revolutionize the way fashion and retail companies manage their product lifecycles. By integrating digital solutions tailored for these industries, it enhances operational efficiency, promotes collaboration, and ultimately drives innovation in an ever-evolving market.

Challenges Faced by the Fashion and Retail Industry

The fashion and retail industry is characterized by a dynamic environment where rapid market changes, increasing customer expectations, and intricate supply chain complexities pose significant challenges. These factors not only hinder innovation but can also impede overall growth within the sector.

Firstly, rapid market changes are a prevalent challenge. The fashion cycle is notoriously swift, with trends continuously evolving and consumer preferences shifting almost overnight. Retailers must remain agile and responsive to these changes to maintain market relevancy. Failure to do so can lead to missed opportunities and diminishing market share as competitors who adapt more quickly gain an advantage. Keeping pace with such volatility requires a robust approach to market analysis and trend forecasting, something many businesses struggle to implement effectively.

Secondly, increasing customer expectations have redefined the retail landscape. Today's consumers demand a seamless shopping experience that combines quality, personalization, and swift delivery. They expect brands to understand their preferences and provide tailored recommendations. The challenge lies in the ability of retailers to gather and analyze customer data adequately, ensuring that their offerings align with what the customers desire. Meeting these expectations while also managing operational efficiency presents a daunting task for many businesses within the sector.

Additionally, the complexities of supply chains further exacerbate the challenges faced by retailers. The global nature of fashion and retail means that supply chains can stretch across multiple countries, making them susceptible to disruptions. Delays in shipping, fluctuating costs of raw materials, and environmental regulations add layers of complexity that can stall production and innovation. In essence, these challenges result in higher operational costs, product availability issues, and ultimately, customer dissatisfaction.

In summary, the fashion and retail sector must navigate a myriad of challenges that hinder their capacity for innovation and growth. The combination of rapid market changes, heightened customer expectations, and supply chain complexities outlines the critical need for innovative solutions to drive success in this competitive landscape.

Benefits of Using Mendix DLM for Fashion and Retail

The integration of Mendix DLM in the fashion and retail sector presents a multitude of advantages that significantly enhance business operations. One of the most prominent benefits is the enhancement of collaboration among team members. The platform facilitates real-time communication and collaboration, enabling cross-functional teams to work seamlessly. This synchronized environment is essential in the fast-paced fashion industry, where design, production, and marketing departments must align their efforts effectively.

Another critical advantage is the increased speed to market. With Mendix DLM, organizations can streamline their development processes, leading to faster iteration of designs and timely launches of collections. The ability to rapidly prototype and deploy applications allows brands to respond swiftly to changing market demands, ensuring they stay ahead of competitors. This agility in the fashion and retail sector is crucial as consumer preferences shift rapidly.

Product lifecycle management is also substantially improved with Mendix DLM. The platform provides tools that allow businesses to monitor and manage every stage of a product's life, from conception through production to sale. By having a holistic view of the product lifecycle, companies can make informed decisions that enhance quality and sustainability. This structured approach also aids in minimizing waste during production, which is an increasingly important consideration in today's eco-conscious market.

Lastly, Mendix DLM enhances customer engagement strategies by enabling businesses to deliver personalized experiences. Through the analytics capabilities of the platform, retailers can gain valuable insights into customer behavior and preferences. Consequently, they can tailor their offerings to meet specific consumer needs, fostering stronger relationships and loyalty. When combined, these benefits empower fashion and retail businesses to innovate more efficiently, ultimately leading to greater success in a competitive landscape.

Case Studies and Success Stories

In recent years, several companies within the fashion and retail sector have successfully leveraged Mendix DLM (Digital Lifecycle Management) to drive innovation and enhance their business practices. One such notable example is the globally recognized fashion brand, Zara. Facing challenges in maintaining inventory accuracy and responding promptly to market trends, Zara utilized Mendix DLM to streamline its supply chain operations. By automating inventory tracking and integrating real-time data analytics, the company increased its inventory turnover rate by 15%, significantly improving its operational efficiency and responsiveness to customer demands.

Another success story can be seen with H&M, which adopted Mendix DLM to enhance its customer experience. Aiming to personalize marketing efforts, the company implemented a Mendix-based application that analyzes consumer preferences and behaviors. As a result, H&M reported a 20% increase in customer engagement, driven by more tailored offers and a seamless omnichannel experience. This transformation underscores the ability of Mendix DLM to not only bolster internal processes but also enrich the customer journey in the competitive retail landscape.

Moreover, a prominent shoe retailer, Foot Locker, embraced Mendix DLM to optimize its product development cycle. By utilizing Mendix's low-code platform, the company significantly reduced its time-to-market for new collections from several months to just a few weeks. This accelerated pace enabled Foot Locker to swiftly adapt to changing fashion trends, thereby positioning itself as a leader in the industry. The successful implementation led to a remarkable 30% increase in sales during peak seasons, further demonstrating the effectiveness of Mendix DLM in fostering innovation.

These case studies exemplify the transformative power of Mendix DLM within the fashion and retail sector. By providing companies with the tools to optimize workflows, enhance customer experiences, and respond rapidly to market changes, Mendix DLM has proven to be a catalyst for innovation and growth in a highly competitive environment.

Introducción a Mendix DLM

Mendix Digital Lifecycle Management (DLM) es un marco innovador diseñado para optimizar y mejorar los procesos de desarrollo de productos en los sectores de moda y retail. A medida que estas industrias enfrentan una presión creciente para adaptarse a demandas de los consumidores que cambian con rapidez, Mendix DLM se convierte en una herramienta clave para abordar estos desafíos mediante soluciones digitales integrales. La plataforma permite a las organizaciones gestionar todo el ciclo de vida de sus productos, desde la concepción hasta la entrega, integrando distintas áreas y fortaleciendo la colaboración.

La creciente necesidad de soluciones digitales eficientes en los sectores de moda y retail puede atribuirse a varios factores, entre ellos el auge del fast fashion, el crecimiento del comercio electrónico y la evolución de las preferencias de los consumidores. Los métodos tradicionales de desarrollo de productos suelen implicar procesos largos y una comunicación fragmentada entre los equipos, lo que genera ineficiencias y un mayor time-to-market. Mendix DLM surge como una solución esencial al digitalizar los flujos de trabajo y ofrecer información en tiempo real sobre los datos de producto, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones fundamentadas con mayor rapidez.

Mendix DLM se apoya en una plataforma low-code que simplifica el desarrollo y la implementación de aplicaciones adaptadas específicamente a las necesidades de las empresas de moda y retail. Con Mendix DLM, las compañías pueden crear prototipos e iterar sobre los diseños con rapidez, gestionar las operaciones de la cadena de suministro y monitorear la retroalimentación de los clientes sin fricciones. Esto no solo fomenta la innovación en toda la organización, sino que también aporta agilidad para responder a las tendencias del mercado. A medida que las empresas siguen enfrentando las complejidades del panorama digital, la importancia de herramientas como Mendix DLM se vuelve cada vez más evidente.

En síntesis, Mendix DLM está en condiciones de revolucionar la forma en que las empresas de moda y retail gestionan el ciclo de vida de sus productos. Al integrar soluciones digitales adaptadas a estas industrias, mejora la eficiencia operativa, promueve la colaboración y, en última instancia, impulsa la innovación en un mercado en constante evolución.

Desafíos que enfrenta la industria de moda y retail

La industria de moda y retail se caracteriza por un entorno dinámico en el que los cambios rápidos del mercado, las crecientes expectativas de los clientes y la complejidad de la cadena de suministro plantean desafíos significativos. Estos factores no solo obstaculizan la innovación, sino que también pueden frenar el crecimiento general del sector.

En primer lugar, los cambios rápidos del mercado son un desafío generalizado. El ciclo de la moda es notoriamente veloz: las tendencias evolucionan de forma continua y las preferencias de los consumidores cambian casi de un día para otro. Los minoristas deben mantenerse ágiles y receptivos ante estos cambios para conservar su relevancia en el mercado. No hacerlo puede traducirse en oportunidades perdidas y en una participación de mercado cada vez menor, mientras los competidores que se adaptan más rápido toman la delantera. Seguir el ritmo de esta volatilidad exige un enfoque sólido de análisis de mercado y pronóstico de tendencias, algo que muchas empresas tienen dificultades para implementar con eficacia.

En segundo lugar, las crecientes expectativas de los clientes han redefinido el panorama del retail. Los consumidores de hoy exigen una experiencia de compra fluida que combine calidad, personalización y entregas rápidas. Esperan que las marcas comprendan sus preferencias y les ofrezcan recomendaciones a medida. El desafío está en la capacidad de los minoristas para recopilar y analizar adecuadamente los datos de los clientes, de modo que su oferta responda a lo que estos desean. Satisfacer estas expectativas sin descuidar la eficiencia operativa representa una tarea abrumadora para muchas empresas del sector.

Además, la complejidad de las cadenas de suministro agrava los desafíos que enfrentan los minoristas. El carácter global de la moda y el retail implica que las cadenas de suministro pueden abarcar varios países, lo que las vuelve vulnerables a interrupciones. Los retrasos en los envíos, la fluctuación de los costos de las materias primas y las regulaciones ambientales añaden capas de complejidad que pueden paralizar la producción y la innovación. En esencia, estos desafíos se traducen en mayores costos operativos, problemas de disponibilidad de productos y, en última instancia, insatisfacción de los clientes.

En síntesis, el sector de moda y retail debe sortear una gran variedad de desafíos que limitan su capacidad de innovación y crecimiento. La combinación de cambios rápidos del mercado, expectativas de los clientes cada vez mayores y complejidad en la cadena de suministro pone de manifiesto la necesidad crítica de soluciones innovadoras para alcanzar el éxito en este entorno competitivo.

Beneficios de usar Mendix DLM en moda y retail

La integración de Mendix DLM en el sector de moda y retail ofrece numerosas ventajas que mejoran de manera significativa las operaciones del negocio. Uno de los beneficios más destacados es el fortalecimiento de la colaboración entre los miembros del equipo. La plataforma facilita la comunicación y la colaboración en tiempo real, lo que permite a los equipos multifuncionales trabajar sin fricciones. Este entorno sincronizado es esencial en la vertiginosa industria de la moda, donde las áreas de diseño, producción y marketing deben alinear sus esfuerzos con eficacia.

Otra ventaja fundamental es la mayor velocidad de llegada al mercado. Con Mendix DLM, las organizaciones pueden optimizar sus procesos de desarrollo, lo que se traduce en una iteración más rápida de los diseños y en lanzamientos oportunos de las colecciones. La capacidad de crear prototipos e implementar aplicaciones con rapidez permite a las marcas responder con agilidad a las cambiantes demandas del mercado y mantenerse por delante de sus competidores. Esta agilidad es crucial en el sector de moda y retail, donde las preferencias de los consumidores cambian con rapidez.

La gestión del ciclo de vida del producto también mejora de forma sustancial con Mendix DLM. La plataforma ofrece herramientas que permiten a las empresas monitorear y gestionar cada etapa de la vida de un producto, desde su concepción, pasando por la producción, hasta la venta. Al contar con una visión integral del ciclo de vida del producto, las compañías pueden tomar decisiones fundamentadas que mejoran la calidad y la sostenibilidad. Este enfoque estructurado también contribuye a minimizar los desperdicios en la producción, una consideración cada vez más importante en el mercado actual, consciente del impacto ambiental.

Por último, Mendix DLM fortalece las estrategias de relacionamiento con los clientes al permitir que las empresas ofrezcan experiencias personalizadas. Gracias a las capacidades analíticas de la plataforma, los minoristas pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. En consecuencia, pueden adaptar su oferta a necesidades específicas de los consumidores y construir relaciones y lealtad más sólidas. En conjunto, estos beneficios permiten a las empresas de moda y retail innovar con mayor eficiencia, lo que en última instancia conduce a un mayor éxito en un entorno competitivo.

Casos de estudio e historias de éxito

En los últimos años, varias empresas del sector de moda y retail han aprovechado con éxito Mendix DLM (Digital Lifecycle Management) para impulsar la innovación y mejorar sus prácticas de negocio. Un ejemplo destacado es la reconocida marca global de moda Zara. Ante los desafíos de mantener la precisión del inventario y responder con prontitud a las tendencias del mercado, Zara utilizó Mendix DLM para optimizar las operaciones de su cadena de suministro. Al automatizar el seguimiento del inventario e integrar analítica de datos en tiempo real, la empresa aumentó su tasa de rotación de inventario en un 15%, con una mejora significativa de su eficiencia operativa y de su capacidad de respuesta a las demandas de los clientes.

Otra historia de éxito es la de H&M, que adoptó Mendix DLM para mejorar la experiencia de sus clientes. Con el objetivo de personalizar sus acciones de marketing, la empresa implementó una aplicación basada en Mendix que analiza las preferencias y los comportamientos de los consumidores. Como resultado, H&M reportó un aumento del 20% en el relacionamiento con los clientes, impulsado por ofertas más personalizadas y una experiencia omnicanal fluida. Esta transformación pone de relieve la capacidad de Mendix DLM no solo para fortalecer los procesos internos, sino también para enriquecer el recorrido del cliente en el competitivo panorama del retail.

Asimismo, un destacado minorista de calzado, Foot Locker, adoptó Mendix DLM para optimizar su ciclo de desarrollo de productos. Gracias a la plataforma low-code de Mendix, la empresa redujo de manera significativa su time-to-market para nuevas colecciones, de varios meses a apenas unas semanas. Este ritmo acelerado permitió a Foot Locker adaptarse con rapidez a las cambiantes tendencias de la moda y posicionarse como líder de la industria. La implementación exitosa generó un notable aumento del 30% en las ventas durante las temporadas altas, lo que demuestra aún más la eficacia de Mendix DLM para fomentar la innovación.

Estos casos de estudio ilustran el poder transformador de Mendix DLM en el sector de moda y retail. Al brindar a las empresas las herramientas para optimizar los flujos de trabajo, mejorar las experiencias de los clientes y responder con rapidez a los cambios del mercado, Mendix DLM ha demostrado ser un catalizador de innovación y crecimiento en un entorno altamente competitivo.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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Como a Siemens se tornou, discretamente, uma gigante de software orientada por IA, e por que isso importaHow Siemens Quietly Became an AI-Driven Software Giant, and Why You Should CareCómo Siemens se convirtió, discretamente, en un gigante del software impulsado por IA, y por qué debería importarle

20 mai 2025May 20, 202520 may 2025Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Em março de 2025, a Siemens Digital Industries Software concluiu a aquisição da Altair Engineering, empresa de software do Michigan conhecida pela simulação, pela computação de alto desempenho (HPC) e pela inteligência artificial. O negócio, avaliado em US$ 10,6 bilhões, foi executado com a habitual eficiência alemã e a discrição americana (comunicado da Siemens).

As manchetes destacaram as ambições da Siemens na automação industrial. A história mais ampla é mais interessante, e mais disruptiva. Com a Altair, a Siemens reuniu discretamente um dos portfólios de software com IA mais completos do mundo corporativo, que vai muito além das fábricas. Isso interessa a bancos, fintechs e seguradoras que estão deixando de ser incumbentes presos ao legado para se tornarem organizações ágeis, nativas em dados, com uma pilha de IA componível.

As peças estão se encaixando, e importam muito além da indústria. A Siemens comprou o Mendix, a principal plataforma low-code corporativa, em 2018, por US$ 730 milhões. Ele constrói aplicações corporativas em ambientes de TI amplos e diversos, da integração nativa com SAP ao Salesforce, e até sistemas COBOL com 30 anos. Com a Altair, a Siemens passou a ter também o RapidMiner, uma plataforma madura de machine learning conhecida pelo AutoML, pela explicabilidade dos modelos (XAI) e por colocar a IA nas mãos de usuários de negócio com problemas reais, não apenas de doutores. Juntos, fazem da Siemens um dos poucos players capazes de oferecer uma pilha completa para a transformação inteligente: da aplicação ao algoritmo, do insight à ação.

Por que o setor financeiro deveria ligar para a Siemens

A maioria dos bancos não veria a Siemens como fornecedor estratégico de software. Os seus CIOs falam com SAP, IBM, Microsoft ou Salesforce. Mas os problemas que enfrentam, de conformidade e churn a fraude e automação, não se resolvem só com nuvem nem só com dashboards. Exigem orquestração de fluxos de trabalho com inteligência embarcada. É exatamente esse o espaço que a Siemens passou a ocupar.

Caso de usoMendix (camada de aplicação)RapidMiner (camada de IA)
Concessão de créditoFluxo digital, integraçõesScore de risco, decisões de crédito explicáveis
Sinistros (seguros)Abertura e encaminhamento de processosPrevisão de fraude, estimativa de indenização
KYC e onboardingIntegrações por API, experiência do usuárioDetecção de anomalias de identidade, alertas de comportamento
Churn e venda cruzadaApps de interação com o clienteModelos de propensão, segmentação
PLD e conformidade regulatóriaGestão de alertas, trilha de auditoriaPriorização de alertas por ML, mineração de padrões

Exemplos de casos de uso combinados

Em vez de ferramentas isoladas e laboratórios de IA desconectados, a Siemens oferece uma arquitetura unificadora, em que a inteligência não é um acessório, e sim parte nativa da forma como o negócio funciona.

DNA industrial encontra a complexidade financeira

Pode parecer estranho que uma potência industrial ofereça software a bancos e seguradoras. Mas a Siemens domina há muito tempo ambientes críticos e altamente regulados: ferrovias, redes elétricas, instalações nucleares. Vista assim, a arquitetura de conformidade de um banco de primeira linha não é mais assustadora, só tem outro formato. As ferramentas da Altair, antes reservadas a engenheiros que simulam motores a jato, estão sendo integradas ao Siemens Xcelerator, a plataforma digital da empresa, e o RapidMiner dá a essa pilha ferramentas nativas de IA que escalam e podem ser governadas. Não é hype. É IA ancorada no pensamento sistêmico.

Estratégia em câmera lenta, mas deliberada

Ao contrário do gosto do Vale do Silício por velocidade e manchetes, a Siemens trabalha noutras escalas de tempo. Constrói ecossistemas, não tendências. A Altair traz cerca de 3.000 especialistas, centenas de clientes corporativos e propriedade intelectual de domínio em IA e ciência de dados. O preço está longe de ser extravagante no mercado atual, dada a presença da Altair na indústria, nas ciências da vida, na energia e, sim, nos serviços financeiros. A Siemens controla agora um portfólio digital integrado que cobre:

  • Desenvolvimento low-code (Mendix)
  • Ciência de dados e IA (RapidMiner)
  • Simulação e HPC (Altair)
  • Dispositivos de borda, automação e conectividade (pelos seus negócios industriais)

Para bancos que querem funcionar como empresas de tecnologia sem se transformarem em fábricas de software, esta pilha é um atalho incomum, mas poderoso.

O incumbente esquecido

Num mundo obcecado pela disrupção, a Siemens é um caso de paciência estratégica. Raramente brilha nos palcos das feiras de tecnologia. Mas o seu software já faz circular trens, estabiliza redes e projeta motores a jato, e agora pode prever inadimplência e automatizar decisões de sinistros. As instituições financeiras podem demorar a olhar além dos fornecedores habituais. As que o fizerem podem descobrir que a plataforma de IA mais estável, componível e preparada para a regulação não vem do Vale do Silício, e sim de Munique.

Na próxima onda de transformação liderada pela IA, talvez não sejam os mais barulhentos a liderar. Talvez sejam os que integram, com discrição mas de forma decisiva.

Nota da edição, 2026: desde a publicação deste artigo, o RapidMiner passou a integrar o AI Studio e, com o Graph Studio e o Mendix, a pilha do Siemens Intelligence Center X (ICX) que a S4 Digital Brasil implementa.

In March 2025, Siemens Digital Industries Software completed the acquisition of Altair Engineering, the Michigan-based software company best known for simulation, high-performance computing (HPC) and artificial intelligence. The deal, valued at US$10.6 billion, was executed with the usual German efficiency and American understatement (Siemens press release).

The headlines focused on Siemens’ ambitions in industrial automation. The broader story is more interesting, and more disruptive. With Altair, Siemens has quietly assembled one of the most complete AI-powered software portfolios in the enterprise world, reaching far beyond factories and shop floors. That matters to banks, fintechs and insurers moving from legacy-heavy incumbents to data-native, agile organizations with a composable AI stack.

The pieces are falling into place, and they matter well outside manufacturing. Siemens acquired Mendix, the leading enterprise-grade low-code platform, in 2018 for US$730 million. It builds enterprise applications across wide and diverse IT estates, from native SAP integration to Salesforce, and even to 30-year-old COBOL systems. Through Altair, Siemens now also owns RapidMiner, a mature machine learning platform known for AutoML, model explainability (XAI) and putting AI in the hands of business users with real problems to solve, not only PhDs. Together, this makes Siemens one of the few players able to offer an end-to-end stack for intelligent transformation: from app to algorithm, from insight to action.

Why financial services should call Siemens

Most banks would not see Siemens as a strategic software vendor. Their CIOs talk to SAP, IBM, Microsoft or Salesforce. Yet the problems they face, from compliance and churn to fraud and automation, are not solved by cloud alone or dashboards alone. They need workflow orchestration plus embedded intelligence. That is precisely the gap Siemens now fills.

Use caseMendix (app layer)RapidMiner (AI layer)
Credit originationDigital workflow, integrationsRisk scoring, explainable credit decisions
Claims processing (insurance)Case submission, routingFraud prediction, payout estimation
KYC and onboardingAPI integrations, UXIdentity anomaly detection, behavioral flags
Churn and cross-sellCustomer interaction appsPropensity models, segmentation
AML and regulatory complianceAlert management, audit trailML-based alert prioritization, pattern mining

Sample combined use cases

Instead of siloed tools and disconnected AI labs, Siemens offers a unifying architecture, one where intelligence is not an add-on but a native part of how business gets done.

Industrial DNA meets financial complexity

It may seem odd for an industrial powerhouse to offer software to banks and insurers. But Siemens has long mastered high-regulation, mission-critical environments: railways, energy grids, nuclear facilities. In that light, a Tier 1 bank’s compliance architecture is not more daunting, just differently shaped. Altair’s tools, once reserved for engineers simulating jet engines, are being integrated into Siemens Xcelerator, the company’s digital business platform, and RapidMiner gives that stack AI-native tooling that can be scaled and governed. This is not hype. It is AI grounded in systems thinking.

Strategy in slow motion, but deliberate

Unlike Silicon Valley’s taste for speed and headlines, Siemens works on different time scales. It builds ecosystems, not trends. Altair adds around 3,000 specialists, hundreds of enterprise clients and domain IP in AI and data science. Its price is hardly extravagant in today’s market, given Altair’s footprint in manufacturing, life sciences, energy and, yes, financial services. Siemens now controls an integrated digital portfolio that spans:

  • Low-code development (Mendix)
  • Data science and AI (RapidMiner)
  • Simulation and HPC (Altair)
  • Edge devices, automation and connectivity (through its industrial businesses)

For banks that want to work more like tech companies without turning themselves into software factories, this stack is an unusual but powerful shortcut.

The overlooked incumbent

In a world obsessed with disruption, Siemens is a case study in strategic patience. It rarely dazzles on stage at tech expos. But its software already runs trains, stabilizes grids and designs jet engines, and now, potentially, predicts loan defaults and automates claims decisions. Financial institutions may be slow to look beyond their usual vendors. Those that do may find that the most stable, composable and regulation-ready AI platform comes not from Silicon Valley, but from Munich.

In the coming wave of AI-led transformation, it may not be the loudest who lead. It may be the ones who integrate, quietly but decisively.

Editor’s note, 2026: since this article was published, RapidMiner has become part of AI Studio and, with Graph Studio and Mendix, of the Siemens Intelligence Center X (ICX) stack that S4 Digital Brasil implements.

En marzo de 2025, Siemens Digital Industries Software completó la adquisición de Altair Engineering, la empresa de software de Michigan conocida por la simulación, la computación de alto rendimiento (HPC) y la inteligencia artificial. La operación, valorada en US$ 10.600 millones, se ejecutó con la habitual eficiencia alemana y la discreción estadounidense (comunicado de Siemens).

Los titulares destacaron las ambiciones de Siemens en la automatización industrial. La historia de fondo es más interesante, y más disruptiva. Con Altair, Siemens reunió discretamente uno de los portafolios de software con IA más completos del mundo empresarial, que va mucho más allá de las fábricas. Eso interesa a bancos, fintechs y aseguradoras que pasan de ser incumbentes atados al legado a organizaciones ágiles, nativas en datos, con una pila de IA componible.

Las piezas están encajando, y importan mucho más allá de la industria. Siemens compró Mendix, la principal plataforma low-code empresarial, en 2018, por US$ 730 millones. Construye aplicaciones empresariales en entornos de TI amplios y diversos, desde la integración nativa con SAP hasta Salesforce, e incluso sistemas COBOL de 30 años. Con Altair, Siemens tiene también RapidMiner, una plataforma madura de machine learning conocida por el AutoML, la explicabilidad de los modelos (XAI) y por poner la IA en manos de usuarios de negocio con problemas reales, no solo de doctores. Juntos convierten a Siemens en uno de los pocos actores capaces de ofrecer una pila completa para la transformación inteligente: de la aplicación al algoritmo, del insight a la acción.

Por qué el sector financiero debería llamar a Siemens

La mayoría de los bancos no vería a Siemens como proveedor estratégico de software. Sus CIO hablan con SAP, IBM, Microsoft o Salesforce. Pero los problemas que enfrentan, de cumplimiento y churn a fraude y automatización, no se resuelven solo con nube ni solo con dashboards. Exigen orquestación de flujos de trabajo con inteligencia integrada. Es exactamente el espacio que Siemens ocupa ahora.

Caso de usoMendix (capa de aplicación)RapidMiner (capa de IA)
Otorgamiento de créditoFlujo digital, integracionesScoring de riesgo, decisiones de crédito explicables
Siniestros (seguros)Alta y enrutamiento de casosPredicción de fraude, estimación de indemnización
KYC y onboardingIntegraciones por API, experiencia de usuarioDetección de anomalías de identidad, alertas de comportamiento
Churn y venta cruzadaApps de interacción con el clienteModelos de propensión, segmentación
PLD y cumplimiento regulatorioGestión de alertas, pista de auditoríaPriorización de alertas con ML, minería de patrones

Ejemplos de casos de uso combinados

En lugar de herramientas aisladas y laboratorios de IA desconectados, Siemens ofrece una arquitectura unificadora, donde la inteligencia no es un accesorio sino parte nativa de cómo funciona el negocio.

ADN industrial frente a la complejidad financiera

Puede parecer extraño que una potencia industrial ofrezca software a bancos y aseguradoras. Pero Siemens domina desde hace tiempo entornos críticos y altamente regulados: ferrocarriles, redes eléctricas, instalaciones nucleares. Visto así, la arquitectura de cumplimiento de un banco de primer nivel no es más intimidante, solo tiene otra forma. Las herramientas de Altair, antes reservadas a ingenieros que simulan motores a reacción, se están integrando en Siemens Xcelerator, la plataforma digital de la empresa, y RapidMiner aporta a esa pila herramientas nativas de IA que escalan y pueden gobernarse. No es hype. Es IA anclada en el pensamiento sistémico.

Estrategia en cámara lenta, pero deliberada

A diferencia del gusto de Silicon Valley por la velocidad y los titulares, Siemens trabaja en otras escalas de tiempo. Construye ecosistemas, no tendencias. Altair aporta unos 3.000 especialistas, cientos de clientes empresariales y propiedad intelectual de dominio en IA y ciencia de datos. El precio está lejos de ser extravagante en el mercado actual, dada la presencia de Altair en la industria, las ciencias de la vida, la energía y, sí, los servicios financieros. Siemens controla ahora un portafolio digital integrado que abarca:

  • Desarrollo low-code (Mendix)
  • Ciencia de datos e IA (RapidMiner)
  • Simulación y HPC (Altair)
  • Dispositivos de borde, automatización y conectividad (a través de sus negocios industriales)

Para los bancos que quieren funcionar como empresas tecnológicas sin convertirse en fábricas de software, esta pila es un atajo inusual, pero poderoso.

El incumbente olvidado

En un mundo obsesionado con la disrupción, Siemens es un caso de paciencia estratégica. Rara vez deslumbra en los escenarios de las ferias tecnológicas. Pero su software ya mueve trenes, estabiliza redes y diseña motores a reacción, y ahora puede predecir impagos y automatizar decisiones de siniestros. Las instituciones financieras pueden tardar en mirar más allá de sus proveedores habituales. Las que lo hagan pueden descubrir que la plataforma de IA más estable, componible y preparada para la regulación no viene de Silicon Valley, sino de Múnich.

En la próxima ola de transformación impulsada por la IA, quizá no lideren los más ruidosos. Quizá lideren los que integran, con discreción pero de forma decisiva.

Nota de la edición, 2026: desde la publicación de este artículo, RapidMiner pasó a formar parte de AI Studio y, junto con Graph Studio y Mendix, de la pila de Siemens Intelligence Center X (ICX) que implementa S4 Digital Brasil.

Publicado originalmente noOriginally published onPublicado originalmente en LinkedIn

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O papel do low-code na estratégia de desenvolvimento de aplicações: prós e contrasThe Role of Low-Code in Application Development Strategy: Pros and ConsEl papel del low-code en la estrategia de desarrollo de aplicaciones: pros y contras

9 mai 2025May 9, 20259 may 2025Filipe Marques, adaptado de Simone Mink (Mendix)Filipe Marques, adapted from Simone Mink (Mendix)Filipe Marques, adaptado de Simone Mink (Mendix)Tradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Com base em um artigo de Simone Mink (Mendix), 2 de janeiro de 2024

As empresas modernas enfrentam o dilema constante entre desenvolver software sob medida ou comprar soluções COTS prontas. Com a evolução da tecnologia, essa decisão ficou mais complexa. A forma como construímos aplicações sob medida mudou, permitindo ROI maior e time-to-market mais rápido. Este artigo explora em detalhe o debate “construir vs. comprar”, com exemplos de organizações que seguiram os dois caminhos.

Comprar software: prós e contras

Nas últimas duas décadas, as empresas recorreram fortemente a soluções COTS — e com razão. Elas são mais rápidas de implantar, têm custo inicial mais baixo e contam com um histórico comprovado. No entanto, até os melhores produtos COTS têm limitações. Cerca de 53% dos projetos estouram o orçamento em quase 189% e, em média, 31% deles são cancelados.

O COTS é pensado para o grande público, cobrindo necessidades comuns, como ERP ou processamento de sinistros. Essa abrangência é sua maior fraqueza — atrasos em atualizações, customização limitada e vendor lock-in são desafios frequentes.

Vantagens do COTS

  • Rápido de implantar e usar para necessidades de negócio comuns
  • Investimento inicial menor e custos previsíveis
  • Histórico comprovado de implementações bem-sucedidas

Desvantagens do COTS

  • Flexibilidade e customização limitadas
  • Modificações e taxas de licenciamento caras
  • Funcionalidades que podem não se alinhar às necessidades da organização
  • Dependência do fornecedor para atualizações e manutenção

Quando comprar: se você precisa de uma solução simples e rápida, sem muita customização, o COTS pode funcionar bem. Ele garante custos previsíveis e implantação mais rápida, mas pode ficar aquém à medida que as necessidades do negócio evoluem.

Construir software sob medida: prós e contras

Para organizações com requisitos específicos, construir pode ser atraente. O software sob medida oferece flexibilidade, integração com a infraestrutura de TI e diferenciação estratégica. No entanto, os talentos de desenvolvimento estão cada vez mais escassos — vagas de engenharia de software hoje levam mais de 80 dias para ser preenchidas, contra 42 dias para vagas fora da área de desenvolvimento.

Vantagens de construir

  • Adaptado com precisão às necessidades do negócio
  • Integração mais fácil com sistemas internos
  • Maior diferenciação em relação aos concorrentes
  • Capacidade de atualização conforme os requisitos mudam

Desvantagens de construir

  • Custos iniciais mais altos em tempo e dinheiro
  • Ciclos de desenvolvimento mais longos
  • Dependência de talentos de desenvolvimento escassos e caros

Quando construir: se sua organização precisa de uma combinação de capacidades que o COTS não consegue entregar, tem recursos disponíveis ou precisa de escalabilidade no longo prazo, o desenvolvimento sob medida pode ser a escolha certa.

A alternativa low-code

As plataformas low-code oferecem um meio-termo entre construir e comprar. O Gartner prevê que, até 2025, 70% das novas aplicações desenvolvidas por empresas usarão tecnologias low-code ou no-code.

Vantagens do desenvolvimento low-code

  • Ciclos de desenvolvimento mais rápidos
  • Estimula a colaboração, inclusive entre equipes não técnicas
  • Melhor alinhamento com fluxos de trabalho ágeis
  • Controle total sobre o ciclo de vida da aplicação
  • Potencial de redução de custos no longo prazo

Desvantagens

  • Ainda exige profissionais qualificados e tempo, embora menos do que a programação tradicional
  • Custos iniciais mais altos que os do COTS, embora o ROI melhore com o tempo

Vantagem Mendix: com sua aliança estratégica com a AWS, o Mendix facilita a integração de recursos avançados da AWS a soluções low-code.

Construir vs. comprar vs. low-code: como decidir

  1. Avalie quanto de customização seu negócio precisa.
  2. Faça uma análise de lacunas (gap analysis) das soluções COTS.
  3. Avalie escalabilidade e flexibilidade.
  4. Analise o custo total de propriedade em busca de custos ocultos.

Regra prática: se uma solução COTS atende plenamente às suas necessidades, compre. Se não, o low-code oferece uma forma flexível e com custos controlados de construir soluções alinhadas de perto à estratégia do seu negócio.

Exemplos reais

  • North Carolina State University usou low-code para construir uma aplicação (REPORTER) em seis meses por menos de US$ 1 milhão, contra cotações de US$ 3 a 10 milhões de fornecedores de COTS.
  • Saga Healthcare (Reino Unido) usou low-code para construir o SACHA, um sistema de agendamento de atendimento domiciliar, em seis meses por menos de £ 250 mil — uma economia de 97,9% em relação a uma cotação de £ 12 milhões de um fornecedor.

O melhor dos dois mundos

O Mendix também oferece soluções adaptáveis para ISVs, combinando os benefícios do software pronto com a flexibilidade do low-code. Esse modelo híbrido evita as armadilhas da customização rígida de COTS e permite que as organizações ajustem as soluções para que sirvam como uma luva.

“Com o Mendix, você tem acesso a soluções COTS altamente customizáveis. Você conta com os benefícios de recursos prontos para uso e com a capacidade de adaptá-los perfeitamente à sua organização.” — Jethro Borsje, Director of Ecosystem da Mendix

From an article by Simone Mink (Mendix), January 2, 2024

Modern enterprises face the ongoing dilemma of whether to develop custom software or purchase ready-made COTS solutions. With evolving technology, this decision has become more nuanced. The way we build tailored applications has changed, enabling higher ROI and faster time-to-market. This article explores the “build vs. buy” debate in detail, with examples from organizations that have taken both paths.

Buying Software: Pros and Cons

Over the past two decades, companies have leaned heavily toward COTS solutions—and with good reason. They’re faster to deploy, cost-effective upfront, and backed by proven track records. However, even the best COTS products have limitations. Around 53% of projects exceed budgets by nearly 189%, and on average, 31% of them get canceled.

COTS is designed for mass appeal, addressing common needs such as ERP or claims processing. That broadness is its biggest weakness—delays in updates, limited customization, and vendor lock-in are common challenges.

Advantages of COTS

  • Fast to deploy and use for common business needs
  • Lower initial investment and predictable costs
  • Proven track record of successful implementations

Disadvantages of COTS

  • Limited flexibility and customization
  • Expensive modifications and licensing fees
  • Features that may not align with organizational needs
  • Vendor dependency for updates and maintenance

When to buy: If you need a straightforward, quick solution without much customization, COTS can work well. It ensures predictable costs and faster deployment but may fall short as business needs evolve.

Building Custom Software: Pros and Cons

For organizations with unique requirements, building can be attractive. Custom software provides flexibility, integration with IT infrastructure, and strategic differentiation. However, development talent is increasingly scarce—software engineering roles now take 80+ days to fill, compared to 42 days for non-developer jobs.

Advantages of building

  • Tailored precisely to business needs
  • Easier integration with internal systems
  • Greater differentiation from competitors
  • Ability to update as requirements change

Disadvantages of building

  • Higher upfront costs in time and money
  • Longer development lifecycles
  • Dependence on scarce, expensive developer talent

When to build: If your organization requires a mix of capabilities that COTS cannot deliver, has available resources, or needs long-term scalability, custom development may be the right choice.

The Low-Code Alternative

Low-code platforms provide a middle ground between building and buying. Gartner predicts that by 2025, 70% of new applications developed by enterprises will use low-code or no-code technologies.

Advantages of low-code development

  • Faster development cycles
  • Encourages collaboration, even among non-technical teams
  • Better alignment with Agile workflows
  • Full control over app lifecycle
  • Potential for long-term cost savings

Disadvantages

  • Still requires skilled talent and time, though less than traditional coding
  • Higher initial costs than COTS, though ROI improves over time

Mendix advantage: With its strategic alliance with AWS, Mendix makes it easy to integrate advanced AWS capabilities into low-code solutions.

Build vs. Buy vs. Low-Code: How to Decide

  1. Assess how much customization your business needs.
  2. Conduct a gap analysis of COTS solutions.
  3. Evaluate scalability and flexibility.
  4. Analyze total cost of ownership for hidden costs.

Rule of thumb: If a COTS solution fully meets your needs, buy it. If not, low-code provides a flexible, cost-controlled way to build solutions that align closely with your business strategy.

Real-World Examples

  • North Carolina State University used low-code to build an application (REPORTER) in six months for under $1M, compared to $3–10M quotes from COTS vendors.
  • Saga Healthcare (UK) used low-code to build SACHA, a home-care scheduling system, in six months for under £250K—saving 97.9% compared to a £12M vendor quote.

The Best of Both Worlds

Mendix also offers adaptive solutions for ISVs, combining the benefits of ready-made software with the flexibility of low-code. This hybrid model avoids the pitfalls of rigid COTS customization while allowing organizations to adapt solutions to fit like a glove.

“With Mendix, you gain access to highly customizable COTS solutions. You get the benefits of ready-to-use capabilities with the ability to tailor them perfectly to your organization.” — Jethro Borsje, Director of Ecosystem, Mendix

A partir de un artículo de Simone Mink (Mendix), 2 de enero de 2024

Las empresas modernas enfrentan el dilema permanente de desarrollar software a la medida o adquirir soluciones COTS listas para usar. Con la evolución de la tecnología, esta decisión se ha vuelto más compleja. La forma en que construimos aplicaciones personalizadas ha cambiado, lo que permite un mayor ROI y un time-to-market más rápido. Este artículo analiza en detalle el debate entre “desarrollar o comprar” (build vs. buy), con ejemplos de organizaciones que han seguido ambos caminos.

Comprar software: pros y contras

En las últimas dos décadas, las empresas se han inclinado fuertemente por las soluciones COTS, y con razón. Se implementan más rápido, tienen un costo inicial conveniente y cuentan con un historial comprobado. Sin embargo, incluso los mejores productos COTS tienen limitaciones. Alrededor del 53% de los proyectos supera su presupuesto en casi un 189% y, en promedio, el 31% se cancela.

Las soluciones COTS están diseñadas para un público masivo y atienden necesidades comunes, como ERP o la gestión de reclamaciones. Esa amplitud es su mayor debilidad: los retrasos en las actualizaciones, la personalización limitada y la dependencia del proveedor (vendor lock-in) son desafíos frecuentes.

Ventajas de las soluciones COTS

  • Rápidas de implementar y de usar para necesidades comunes del negocio
  • Menor inversión inicial y costos predecibles
  • Historial comprobado de implementaciones exitosas

Desventajas de las soluciones COTS

  • Flexibilidad y personalización limitadas
  • Modificaciones y tarifas de licenciamiento costosas
  • Funcionalidades que pueden no ajustarse a las necesidades de la organización
  • Dependencia del proveedor para actualizaciones y mantenimiento

Cuándo comprar: si necesita una solución sencilla y rápida, sin mucha personalización, las soluciones COTS pueden funcionar bien. Garantizan costos predecibles y una implementación más rápida, pero pueden quedarse cortas a medida que evolucionan las necesidades del negocio.

Desarrollar software a la medida: pros y contras

Para las organizaciones con requisitos únicos, desarrollar puede resultar atractivo. El software a la medida ofrece flexibilidad, integración con la infraestructura de TI y diferenciación estratégica. Sin embargo, el talento de desarrollo es cada vez más escaso: los puestos de ingeniería de software tardan hoy más de 80 días en cubrirse, frente a 42 días para los puestos que no son de desarrollo.

Ventajas de desarrollar

  • Se ajusta con precisión a las necesidades del negocio
  • Integración más sencilla con los sistemas internos
  • Mayor diferenciación frente a la competencia
  • Capacidad de actualizarse a medida que cambian los requisitos

Desventajas de desarrollar

  • Mayores costos iniciales en tiempo y dinero
  • Ciclos de desarrollo más largos
  • Dependencia de talento de desarrollo escaso y costoso

Cuándo desarrollar: si su organización requiere una combinación de capacidades que las soluciones COTS no pueden ofrecer, cuenta con los recursos disponibles o necesita escalabilidad a largo plazo, el desarrollo a la medida puede ser la opción correcta.

La alternativa low-code

Las plataformas low-code ofrecen un punto intermedio entre desarrollar y comprar. Gartner prevé que, para 2025, el 70% de las nuevas aplicaciones desarrolladas por las empresas utilizará tecnologías low-code o no-code.

Ventajas del desarrollo low-code

  • Ciclos de desarrollo más rápidos
  • Fomenta la colaboración, incluso entre equipos no técnicos
  • Mejor alineación con los flujos de trabajo Agile
  • Control total del ciclo de vida de las aplicaciones
  • Potencial de ahorro de costos a largo plazo

Desventajas

  • Sigue requiriendo talento calificado y tiempo, aunque menos que la programación tradicional
  • Costos iniciales más altos que las soluciones COTS, aunque el ROI mejora con el tiempo

La ventaja de Mendix: gracias a su alianza estratégica con AWS, Mendix facilita la integración de capacidades avanzadas de AWS en las soluciones low-code.

Desarrollar, comprar o low-code: cómo decidir

  1. Evalúe cuánta personalización necesita su negocio.
  2. Realice un análisis de brechas de las soluciones COTS.
  3. Evalúe la escalabilidad y la flexibilidad.
  4. Analice el costo total de propiedad para identificar costos ocultos.

Regla general: si una solución COTS satisface plenamente sus necesidades, cómprela. Si no, el low-code ofrece una forma flexible y con costos controlados de desarrollar soluciones estrechamente alineadas con la estrategia de su negocio.

Ejemplos reales

  • La North Carolina State University utilizó low-code para desarrollar una aplicación (REPORTER) en seis meses por menos de $1M, frente a cotizaciones de $3–10M de proveedores COTS.
  • Saga Healthcare (Reino Unido) utilizó low-code para desarrollar SACHA, un sistema de programación de atención domiciliaria, en seis meses por menos de £250K, lo que representó un ahorro del 97.9% frente a la cotización de £12M de un proveedor.

Lo mejor de ambos mundos

Mendix también ofrece soluciones adaptativas para ISV, que combinan los beneficios del software listo para usar con la flexibilidad del low-code. Este modelo híbrido evita los inconvenientes de personalizar soluciones COTS rígidas y, al mismo tiempo, permite a las organizaciones adaptar las soluciones para que se ajusten como un guante.

“Con Mendix, usted accede a soluciones COTS altamente personalizables. Obtiene los beneficios de capacidades listas para usar, con la posibilidad de adaptarlas perfectamente a su organización.” — Jethro Borsje, Director of Ecosystem, Mendix

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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Identifique ineficiências e reduza custos operacionais com Soroco Scout®Identify inefficiencies and cut operating costs with Soroco Scout®Identifique ineficiencias y reduzca los costos operativos con Soroco Scout®

17 abr 2025Apr 17, 202517 abr 2025Filipe MarquesArtigo original.Translated from the Portuguese original.Traducción del original en portugués.

Reduzindo Custos com Soroco Scout

Muitas empresas utilizam sistemas como ERP e CRM para monitorar suas operações. No entanto, cerca de 60% do tempo de trabalho dos funcionários ocorre fora desses sistemas. É aí que Soroco Scout entra, oferecendo uma análise detalhada das interações não capturadas e possibilitando a redução de custos operacionais.

Identificação de Ineficiências

Soroco Scout se destaca ao mapear as interações entre pessoas e sistemas por meio do work graph, o que permite identificar gargalos e ineficiências ocultas. Com isso, as empresas podem implementar mudanças mais direcionadas e eficazes, garantindo uma maior produtividade e a redução de custos operacionais.

Cases de Sucesso

Empresas que adotaram o Scout já observaram resultados expressivos. Uma grande companhia de telecomunicações reduziu seus custos em 30%, ao automatizar processos e padronizar tarefas. Isso demonstra o potencial do Soroco Scout em contribuir diretamente para a redução de custos operacionais.

Integração Fácil e Simulações Precisas

Além de identificar ineficiências, Soroco Scout facilita a integração com outras ferramentas, como RPA, permitindo que as empresas implementem as soluções de forma rápida e sem complicações. A plataforma também oferece a capacidade de simular cenários antes de mudanças, garantindo que as decisões sejam baseadas em dados concretos e reduzindo o risco de intervenções mal sucedidas.

O Futuro da Eficiência Operacional

Soroco Scout se apresenta como uma ferramenta essencial para empresas que desejam não apenas otimizar suas operações, mas também reduzir custos operacionais de forma significativa. Com uma análise aprofundada e a capacidade de prever o impacto de mudanças, Scout ajuda as organizações a se preparar para um futuro mais eficiente e rentável.

Cutting Costs with Soroco Scout

Many companies rely on systems such as ERP and CRM to monitor their operations. Yet around 60% of employees' working time happens outside those systems. This is where Soroco Scout comes in, providing a detailed analysis of the interactions that go uncaptured and opening the way to lower operating costs.

Pinpointing Inefficiencies

Soroco Scout stands out by mapping the interactions between people and systems through the work graph, which brings hidden bottlenecks and inefficiencies to light. Companies can then make more targeted and effective changes, raising productivity and reducing operating costs.

Success Stories

Companies that have adopted Scout are already seeing striking results. A major telecommunications company cut its costs by 30% by automating processes and standardizing tasks. This shows how directly Soroco Scout can contribute to lower operating costs.

Easy Integration and Accurate Simulations

Beyond identifying inefficiencies, Soroco Scout integrates easily with other tools, such as RPA, so companies can roll out solutions quickly and without friction. The platform can also simulate scenarios before any change is made, ensuring that decisions rest on hard data and reducing the risk of failed interventions.

The Future of Operational Efficiency

Soroco Scout is an essential tool for companies that want not only to optimize their operations but also to reduce operating costs significantly. With in-depth analysis and the ability to predict the impact of change, Scout helps organizations prepare for a more efficient and profitable future.

Reducción de costos con Soroco Scout

Muchas empresas utilizan sistemas como ERP y CRM para monitorear sus operaciones. Sin embargo, cerca del 60% del tiempo de trabajo de los empleados transcurre fuera de esos sistemas. Ahí es donde entra Soroco Scout, que ofrece un análisis detallado de las interacciones no capturadas y hace posible reducir los costos operativos.

Identificación de ineficiencias

Soroco Scout se destaca por mapear las interacciones entre personas y sistemas mediante el work graph, lo que permite identificar cuellos de botella e ineficiencias ocultas. Así, las empresas pueden implementar cambios más focalizados y eficaces, lo que asegura una mayor productividad y la reducción de los costos operativos.

Casos de éxito

Las empresas que adoptaron Scout ya observan resultados notables. Una gran compañía de telecomunicaciones redujo sus costos en un 30% al automatizar procesos y estandarizar tareas. Esto demuestra el potencial de Soroco Scout para contribuir directamente a la reducción de los costos operativos.

Integración sencilla y simulaciones precisas

Además de identificar ineficiencias, Soroco Scout facilita la integración con otras herramientas, como RPA, lo que permite a las empresas implementar soluciones de forma rápida y sin complicaciones. La plataforma también ofrece la capacidad de simular escenarios antes de realizar cambios, lo que garantiza que las decisiones se basen en datos concretos y reduce el riesgo de intervenciones fallidas.

El futuro de la eficiencia operativa

Soroco Scout se presenta como una herramienta esencial para las empresas que desean no solo optimizar sus operaciones, sino también reducir sus costos operativos de manera significativa. Con un análisis profundo y la capacidad de prever el impacto de los cambios, Scout ayuda a las organizaciones a prepararse para un futuro más eficiente y rentable.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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Podem os SaaS, por si só, Impulsionar Sua Transformação Digital ?Can SaaS Alone Drive Your Digital Transformation?¿Puede el SaaS, por sí solo, impulsar su transformación digital?

7 fev 2025Feb 7, 20257 feb 2025Filipe MarquesArtigo original.Translated from the Portuguese original.Traducción del original en portugués.

Desbloqueando o Efeito de Rede

Imagine uma plataforma que pode funcionar como um hub de transporte, preenchendo lacunas e conectando múltiplos sistemas SaaS de forma integrada no ecossistema, proporcionando uma experiência “composable”. Essa integração poderá ser única, adaptada à sua organização, desbloqueando o “Efeito de Rede” que o diferenciará da concorrência, enquanto promove a inovação para se adaptar rapidamente às necessidades empresariais em constante mudança.

Podem os SaaS, por si só, Impulsionar Sua Transformação Digital ?

No cenário da economia digital moderna, o Software como Serviço (SaaS) se tornou o trem expresso das operações empresariais. Assim como os trens modernos que conectam cidades, as soluções SaaS são projetadas para levar as empresas a objetivos específicos com velocidade e eficiência. No entanto, assim como um serviço expresso, a jornada possui suas limitações: as soluções SaaS, por mais sofisticadas ou poderosas que sejam, muitas vezes operam de maneira isolada, limitadas pelos parâmetros de suas rotas fixas.

Essa limitação é um desafio para empresas que dependem cada vez mais de sistemas diversificados. Um produto SaaS pode gerenciar o relacionamento com o cliente, outro pode cuidar da cadeia de suprimentos, enquanto outro supervisiona as operações financeiras. Cada sistema desempenha sua função de maneira exemplar, mas a falta de interação entre eles pode dificultar a inovação, introduzir ineficiências e criar silos operacionais. Tal como uma linha de trem expresso que entrega os passageiros ao destino final, mas não oferece a flexibilidade de se conectar facilmente a outros meios de transporte quando a jornada assim exige.

No entanto, as empresas não precisam apenas de ferramentas rápidas e especializadas. Elas precisam de interconectividade — a capacidade de ligar esses sistemas isolados em um todo unificado. É aí que entra o Mendix, a principal plataforma low-code do Quadrante Mágico da Gartner, que funciona não como outro serviço expresso (embora possa ser…), mas como um hub de transporte, permitindo que as empresas integrem seus diversos produtos SaaS em um ecossistema interconectado, coeso e fluido.

Compondo a Jornada Digital

A proposta do Mendix é ao mesmo tempo simples e ambiciosa: permitir que as empresas componham suas próprias redes digitais, integrando ferramentas SaaS dispersas em uma camada unificada de aplicativos. Esse processo é conhecido como arquitetura composable, em que as empresas podem misturar e combinar diferentes componentes digitais, semelhante ao arranjo de rotas de trem para criar a rede mais eficiente e flexível possível.

Ao contrário dos produtos SaaS, que geralmente são construídos para resolver problemas específicos — como atendimento ao cliente, gestão de inventário ou automação de vendas — o Mendix visa preencher as lacunas entre essas ferramentas especializadas. Ele oferece às empresas a capacidade de construir aplicativos personalizados que aproveitam dados e fluxos de trabalho de vários sistemas, tudo isso sem a necessidade de conhecimentos profundos em programação.

Essa integração em rede permite que as empresas desenvolvam soluções digitais sob medida de forma rápida. Em vez de ter um serviço expresso para cada operação, as empresas podem criar um ambiente holístico, onde esses serviços interagem entre si. O resultado? Mais flexibilidade, menos atrito operacional e uma melhoria geral na capacidade de resposta às mudanças no mercado ou nas demandas internas.

Além dos Silos do SaaS

A ideia de conectar sistemas SaaS em uma rede mais ampla aborda uma necessidade cada vez mais urgente das empresas: agilidade. As empresas precisam de flexibilidade operacional. Elas devem aumentar ou reduzir rapidamente suas operações, ajustar cadeias de suprimentos e atender a novas demandas de clientes quase da noite para o dia. Depender de soluções SaaS isoladas, por mais eficazes que sejam, muitas vezes deixa as empresas mal preparadas para essas mudanças dinâmicas.

Considere o exemplo da PostNL, o serviço postal nacional da Holanda. Diante de uma explosão no comércio eletrônico, a empresa precisava modernizar seus sistemas principais de gestão de entregas de pacotes. Em vez de depender de seus sistemas legados ou desenvolver um novo software personalizado do zero, a PostNL recorreu ao Mendix para desenvolver um novo sistema de gerenciamento de pedidos, capaz de processar 10 milhões de transações e mais de 1 milhão de pacotes diariamente. Por meio do Mendix, a PostNL conseguiu eliminar um atraso de dois anos em apenas seis meses, criando um sistema flexível que agora lida com as complexidades da logística do comércio eletrônico com facilidade.

O Efeito de Rede em Prática

Enquanto a metáfora dos trens expressos e rotas isoladas ilustra as limitações do SaaS, a abordagem do Mendix remete a uma rede de transporte moderna — um sistema onde ônibus, trens, bicicletas e até serviços de carona compartilhada estão conectados, permitindo que os passageiros se movam de forma contínua entre eles. Da mesma forma, o Mendix integra diversos sistemas SaaS em uma rede que opera com a agilidade que as empresas precisam hoje.

No entanto, a verdadeira vantagem dessa integração é o que os economistas chamam de efeito de rede: à medida que mais sistemas e pontos de dados são conectados por meio do Mendix, o valor da plataforma cresce exponencialmente.

As empresas não apenas melhoram sua eficiência operacional ao simplificar fluxos de trabalho, mas também desbloqueiam novas oportunidades de inovação ao combinar dados e funcionalidades de diferentes sistemas.

Exemplo

Por exemplo, uma empresa pode integrar seus dados de vendas com fluxos de trabalho de atendimento ao cliente, permitindo que as equipes de vendas acessem insights em tempo real sobre o desempenho dos produtos. No contexto da Indústria 4.0, o Mendix oferece possibilidades ainda mais poderosas, integrando fluxos de dados em tempo real de processos de fabricação, logística e dispositivos IoT com plataformas como Snowflake ou SAP S/4HANA. Um provedor de logística, por exemplo, poderia combinar dados de transporte, armazém e sistemas de inventário, ao mesmo tempo em que extrai análises em tempo real do Snowflake para otimizar rotas de entrega ou monitorar flutuações de inventário.

Simultaneamente, a integração com o SAP S/4HANA poderia permitir um fluxo contínuo de dados operacionais, permitindo que as empresas automatizassem decisões em toda a cadeia de suprimentos, respondessem a mudanças na demanda de produção e mantivessem visibilidade de ponta a ponta. Isso cria uma cadeia de suprimentos verdadeiramente dinâmica e responsiva, capaz de se adaptar a mudanças de mercado ou interrupções em tempo real, tudo isso enquanto aproveita ao máximo as plataformas modernas de dados.

O Próximo Destino

O Mendix, com sua composabilidade low-code, emergiu como o mais poderoso facilitador da próxima geração de negócios digitais. Ele é mais do que uma ferramenta para construir aplicativos rapidamente; é uma plataforma para criar ecossistemas digitais conectados, que permitem às empresas responder às necessidades em mudança com agilidade e inteligência. Ao fazer isso, o Mendix está preenchendo a lacuna entre soluções SaaS isoladas e os sistemas integrados e adaptáveis que o mercado dinâmico de hoje exige.

Assim como uma rede de transporte bem projetada torna a viagem mais eficiente, a plataforma low-code do Mendix está ajudando as empresas a fazerem a jornada rumo à transformação digital de maneira mais fluida, rápida e, acima de tudo, interconectada.

Unlocking the Network Effect

Imagine a platform that works like a transport hub, filling the gaps and connecting multiple SaaS systems seamlessly across the ecosystem to deliver a “composable” experience. That integration can be unique, tailored to your organization, unlocking the “Network Effect” that sets you apart from the competition while fostering the innovation you need to adapt quickly to ever-changing business needs.

Can SaaS Alone Drive Your Digital Transformation?

In today's digital economy, Software as a Service (SaaS) has become the express train of business operations. Like the modern trains that link cities, SaaS solutions are designed to carry companies to specific destinations with speed and efficiency. Yet, like any express service, the journey has its limits: SaaS solutions, however sophisticated or powerful, often operate in isolation, bound by the parameters of their fixed routes.

That limitation is a real challenge for businesses that rely on an increasingly diverse set of systems. One SaaS product may manage customer relationships, another the supply chain, another financial operations. Each does its job admirably, but the lack of interaction between them can stifle innovation, introduce inefficiencies and create operational silos. It is like an express line that delivers passengers to their final destination but offers no easy connection to other modes of transport when the journey calls for it.

Businesses, however, need more than fast, specialized tools. They need interconnectivity — the ability to link these isolated systems into a unified whole. This is where Mendix comes in. The leading low-code platform in the Gartner Magic Quadrant works not as yet another express service (though it can be one…), but as a transport hub, allowing companies to integrate their various SaaS products into a cohesive, fluid, interconnected ecosystem.

Composing the Digital Journey

The Mendix proposition is both simple and ambitious: let businesses compose their own digital networks by integrating scattered SaaS tools into a unified application layer. This is known as composable architecture, in which companies can mix and match digital components, much as rail routes are arranged to build the most efficient and flexible network possible.

Unlike SaaS products, which are usually built to solve specific problems — customer service, inventory management or sales automation — Mendix aims to fill the gaps between these specialized tools. It gives businesses the ability to build custom applications that draw on data and workflows from multiple systems, all without the need for deep programming expertise.

This networked integration lets companies develop tailored digital solutions quickly. Instead of running a separate express service for each operation, they can create a holistic environment in which those services interact. The result? Greater flexibility, less operational friction and a better overall ability to respond to shifts in the market or in internal demands.

Beyond SaaS Silos

Connecting SaaS systems into a wider network addresses an increasingly urgent business need: agility. Companies need operational flexibility. They must scale operations up or down quickly, adjust supply chains and meet new customer demands almost overnight. Relying on isolated SaaS solutions, however effective, often leaves them ill-prepared for such dynamic change.

Take PostNL, the national postal service of the Netherlands. Faced with an explosion in e-commerce, the company needed to modernize its core parcel delivery management systems. Rather than rely on its legacy systems or build new custom software from scratch, PostNL turned to Mendix to develop a new order management system capable of processing 10 million transactions and more than 1 million parcels a day. With Mendix, PostNL cleared a two-year backlog in just six months, creating a flexible system that now handles the complexities of e-commerce logistics with ease.

The Network Effect in Practice

If the metaphor of express trains and isolated routes captures the limits of SaaS, the Mendix approach resembles a modern transport network — a system in which buses, trains, bicycles and even ride-sharing services are connected, so passengers can move seamlessly between them. In the same way, Mendix integrates multiple SaaS systems into a network that runs with the agility businesses need today.

The real advantage of this integration, however, is what economists call the network effect: as more systems and data points are connected through Mendix, the value of the platform grows exponentially.

Companies not only improve operational efficiency by streamlining workflows; they also unlock new opportunities for innovation by combining data and functionality from different systems.

Example

A company might, for instance, integrate its sales data with customer service workflows, giving sales teams real-time insight into product performance. In the context of Industry 4.0, Mendix offers even more powerful possibilities, integrating real-time data streams from manufacturing processes, logistics and IoT devices with platforms such as Snowflake or SAP S/4HANA. A logistics provider, for example, could combine data from its transport, warehouse and inventory systems while drawing real-time analytics from Snowflake to optimize delivery routes or monitor inventory fluctuations.

At the same time, integration with SAP S/4HANA could enable a continuous flow of operational data, allowing companies to automate decisions across the supply chain, respond to changes in production demand and maintain end-to-end visibility. The result is a truly dynamic, responsive supply chain, able to adapt to market shifts or disruption in real time while making the most of modern data platforms.

The Next Destination

With its low-code composability, Mendix has emerged as the most powerful enabler of the next generation of digital business. It is more than a tool for building applications quickly; it is a platform for creating connected digital ecosystems that let companies respond to changing needs with agility and intelligence. In doing so, Mendix is bridging the gap between isolated SaaS solutions and the integrated, adaptable systems today's dynamic market demands.

Just as a well-designed transport network makes travel more efficient, the Mendix low-code platform is helping businesses make the journey to digital transformation smoother, faster and, above all, interconnected.

Desbloqueando el efecto de red

Imagine una plataforma que funcione como un hub de transporte, que cubra las brechas y conecte múltiples sistemas SaaS de forma integrada en el ecosistema, proporcionando una experiencia “composable”. Esa integración puede ser única, adaptada a su organización, y desbloquear el “Efecto de Red” que lo diferenciará de la competencia, al tiempo que impulsa la innovación necesaria para adaptarse rápidamente a las necesidades empresariales en constante cambio.

¿Puede el SaaS, por sí solo, impulsar su transformación digital?

En la economía digital moderna, el Software como Servicio (SaaS) se ha convertido en el tren expreso de las operaciones empresariales. Al igual que los trenes modernos que conectan ciudades, las soluciones SaaS están diseñadas para llevar a las empresas a destinos específicos con velocidad y eficiencia. Sin embargo, como todo servicio expreso, el trayecto tiene sus limitaciones: las soluciones SaaS, por más sofisticadas o potentes que sean, a menudo operan de forma aislada, limitadas por los parámetros de sus rutas fijas.

Esta limitación es un desafío para las empresas que dependen cada vez más de sistemas diversos. Un producto SaaS puede gestionar la relación con los clientes, otro puede encargarse de la cadena de suministro y otro más supervisar las operaciones financieras. Cada sistema cumple su función de manera ejemplar, pero la falta de interacción entre ellos puede frenar la innovación, generar ineficiencias y crear silos operativos. Es como una línea de tren expreso que lleva a los pasajeros a su destino final, pero no ofrece la flexibilidad de conectarse fácilmente con otros medios de transporte cuando el viaje lo requiere.

Sin embargo, las empresas no solo necesitan herramientas rápidas y especializadas. Necesitan interconectividad — la capacidad de vincular estos sistemas aislados en un todo unificado. Aquí es donde entra Mendix, la principal plataforma low-code del Cuadrante Mágico de Gartner, que funciona no como otro servicio expreso (aunque puede serlo…), sino como un hub de transporte, lo que permite a las empresas integrar sus diversos productos SaaS en un ecosistema interconectado, cohesionado y fluido.

Componiendo el viaje digital

La propuesta de Mendix es a la vez simple y ambiciosa: permitir que las empresas compongan sus propias redes digitales, integrando herramientas SaaS dispersas en una capa unificada de aplicaciones. Este enfoque se conoce como arquitectura composable, en la que las empresas pueden mezclar y combinar distintos componentes digitales, de forma similar a como se organizan las rutas ferroviarias para crear la red más eficiente y flexible posible.

A diferencia de los productos SaaS, que por lo general se crean para resolver problemas específicos — como la atención al cliente, la gestión de inventario o la automatización de ventas —, Mendix busca cubrir las brechas entre estas herramientas especializadas. Ofrece a las empresas la capacidad de construir aplicaciones personalizadas que aprovechan datos y flujos de trabajo de varios sistemas, todo ello sin necesidad de conocimientos profundos de programación.

Esta integración en red permite que las empresas desarrollen rápidamente soluciones digitales a la medida. En lugar de tener un servicio expreso para cada operación, pueden crear un entorno holístico en el que esos servicios interactúan entre sí. ¿El resultado? Mayor flexibilidad, menos fricción operativa y una mejora general en la capacidad de respuesta ante los cambios del mercado o de las demandas internas.

Más allá de los silos del SaaS

La idea de conectar sistemas SaaS en una red más amplia responde a una necesidad cada vez más urgente de las empresas: la agilidad. Las empresas necesitan flexibilidad operativa. Deben ampliar o reducir rápidamente sus operaciones, ajustar las cadenas de suministro y atender nuevas demandas de los clientes prácticamente de un día para otro. Depender de soluciones SaaS aisladas, por más eficaces que sean, a menudo deja a las empresas mal preparadas para estos cambios dinámicos.

Considere el ejemplo de PostNL, el servicio postal nacional de los Países Bajos. Ante una explosión del comercio electrónico, la empresa necesitaba modernizar sus sistemas centrales de gestión de entregas de paquetes. En lugar de depender de sus sistemas heredados o desarrollar un nuevo software personalizado desde cero, PostNL recurrió a Mendix para desarrollar un nuevo sistema de gestión de pedidos capaz de procesar 10 millones de transacciones y más de 1 millón de paquetes al día. Con Mendix, PostNL logró eliminar un rezago de dos años en apenas seis meses, creando un sistema flexible que hoy maneja con facilidad las complejidades de la logística del comercio electrónico.

El efecto de red en la práctica

Si la metáfora de los trenes expresos y las rutas aisladas ilustra las limitaciones del SaaS, el enfoque de Mendix remite a una red de transporte moderna — un sistema en el que autobuses, trenes, bicicletas e incluso servicios de viajes compartidos están conectados, lo que permite a los pasajeros moverse de forma continua entre ellos. Del mismo modo, Mendix integra diversos sistemas SaaS en una red que opera con la agilidad que las empresas necesitan hoy.

Sin embargo, la verdadera ventaja de esta integración es lo que los economistas llaman efecto de red: a medida que se conectan más sistemas y puntos de datos a través de Mendix, el valor de la plataforma crece exponencialmente.

Las empresas no solo mejoran su eficiencia operativa al simplificar los flujos de trabajo, sino que también desbloquean nuevas oportunidades de innovación al combinar datos y funcionalidades de distintos sistemas.

Ejemplo

Por ejemplo, una empresa puede integrar sus datos de ventas con los flujos de trabajo de atención al cliente, lo que permite a los equipos de ventas acceder a información en tiempo real sobre el desempeño de los productos. En el contexto de la Industria 4.0, Mendix ofrece posibilidades aún más potentes, al integrar flujos de datos en tiempo real de procesos de manufactura, logística y dispositivos IoT con plataformas como Snowflake o SAP S/4HANA. Un proveedor de logística, por ejemplo, podría combinar datos de sus sistemas de transporte, almacén e inventario, mientras obtiene análisis en tiempo real de Snowflake para optimizar rutas de entrega o monitorear las fluctuaciones de inventario.

Al mismo tiempo, la integración con SAP S/4HANA podría habilitar un flujo continuo de datos operativos, lo que permitiría a las empresas automatizar decisiones en toda la cadena de suministro, responder a los cambios en la demanda de producción y mantener visibilidad de punta a punta. Así se crea una cadena de suministro verdaderamente dinámica y receptiva, capaz de adaptarse en tiempo real a los cambios del mercado o a las interrupciones, todo ello aprovechando al máximo las plataformas de datos modernas.

El próximo destino

Mendix, con su composabilidad low-code, se ha consolidado como el habilitador más poderoso de la próxima generación de negocios digitales. Es más que una herramienta para construir aplicaciones rápidamente; es una plataforma para crear ecosistemas digitales conectados que permiten a las empresas responder a necesidades cambiantes con agilidad e inteligencia. Al hacerlo, Mendix está cerrando la brecha entre las soluciones SaaS aisladas y los sistemas integrados y adaptables que exige el dinámico mercado actual.

Así como una red de transporte bien diseñada hace que viajar sea más eficiente, la plataforma low-code de Mendix está ayudando a las empresas a recorrer el camino hacia la transformación digital de manera más fluida, rápida y, sobre todo, interconectada.

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A promessa de libertação: repensar o vendor lock-in na era da IA e das plataformas low-code corporativasThe Promise of Liberation: Reframing Vendor Lock-In in the Age of AI and Enterprise-Grade Low-Code PlatformsLa promesa de liberación: repensar el vendor lock-in en la era de la IA y las plataformas low-code empresariales

11 dez 2024Dec 11, 202411 dic 2024Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

À medida que as organizações recalibram as suas estratégias de transformação digital para 2025 e além, o fantasma do vendor lock-in continua presente: ficar preso a um único fornecedor porque mudar custa demais. Mas as melhores plataformas low-code corporativas (LCAPs) e a ascensão da IA estão desafiando a visão tradicional desse risco, e pedem uma mudança de fundo na forma como a alta liderança encara o dilema.

Segundo a Gartner (2024), até 2028, 60% das organizações de desenvolvimento de software usarão LCAPs corporativas como ambiente principal de desenvolvimento, contra 10% em 2024. O desafio é equilibrar os benefícios com o risco percebido de dependência do fornecedor. Os principais fornecedores respondem com governança, segurança, design API-first, componibilidade e compatibilidade entre plataformas.

Repensar a natureza do lock-in

Os executivos costumam ver as LCAPs como fonte de maior lock-in. Essa visão ignora uma realidade mais complexa. As melhores LCAPs corporativas estão mudando o paradigma. Com desenvolvimento API-first, implantação independente da nuvem e design modular, reduzem as formas tradicionais de lock-in: sistemas legados, um único provedor de nuvem, ecossistemas SaaS. Sobretudo, atacam uma forma mais traiçoeira: a inércia do status quo e a incapacidade de acompanhar o ritmo do negócio.

Ao mesmo tempo, a IA está enfraquecendo o lock-in tradicional. As ferramentas de IA já conseguem interpretar, transformar e replicar a lógica de aplicações entre plataformas, permitindo extrair, mapear e reimplementar a lógica crítica do negócio noutro ambiente. As melhores LCAPs tornam-se facilitadoras da mudança, e não amarras.

A compreensão semântica muda o jogo

A IA já não lê o código apenas pela sintaxe; entende a lógica e a intenção por trás dele. Isso torna possíveis migrações muito mais sofisticadas:

  • Reconhecimento de padrões: identificar padrões de design e arquitetura para mapear funcionalidades de uma plataforma para outra, preservando a lógica central do negócio.
  • Extração de regras de negócio: inferir regras explícitas e implícitas, para recriar as funcionalidades na nova plataforma e otimizá-las para ela.

Tradução de código com IA

  • Transpiladores inteligentes vão além da sintaxe: reinterpretam a lógica de negócio segundo as convenções da plataforma de destino, garantindo funcionamento e desempenho.
  • Migração de frameworks: a IA consegue levar aplicações de plataformas low-code para ambientes open source, ajustando chamadas de API, workflows e padrões; somado à arquitetura modular das LCAPs, isso dá um novo nível de flexibilidade.

Mover aplicações entre ecossistemas

  • Mapeamento de componentes: analisar interfaces, fluxos de dados e lógica para construir uma arquitetura equivalente na plataforma de destino, com menos trabalho manual.
  • Adaptação de funcionalidades: adaptar e otimizar automaticamente as funcionalidades aos pontos fortes do novo ambiente.

O medo do lock-in está dando lugar à promessa de agilidade, adaptabilidade e resiliência.

O novo paradigma de risco

Restam obstáculos técnicos, jurídicos e financeiros: configurações proprietárias complexas, possíveis questões de direitos autorais, o custo da IA. Mas a direção é clara. A Gartner prevê que 80% das empresas usarão LCAPs corporativas para desenvolvimento crítico até 2029, contra 15% em 2024. As LCAPs estão se tornando uma ponte para maior liberdade tecnológica.

Um apelo à ação

Já passou o tempo da preocupação passiva com o lock-in. As decisões sobre LCAPs precisam passar da aversão ao risco para a adoção estratégica do que estas plataformas tornam possível. Numa era definida pela velocidade e pela adaptabilidade, ficar parado é a ameaça maior.

As organizations recalibrate their digital transformation strategies for 2025 and beyond, the specter of vendor lock-in looms large: being tethered to a single provider because switching costs are prohibitive. But top-tier enterprise Low-Code Application Platforms (LCAPs) and the rise of AI are challenging traditional notions of lock-in risk, and call for a fundamental shift in how C-level executives approach the dilemma.

According to Gartner (2024), by 2028, 60% of software development organizations will use enterprise LCAPs as their primary development environment, up from 10% in 2024. The challenge is to balance their benefits against the perceived risk of vendor dependency. Leading LCAP providers address it by building in governance, security, API-first design, composability and cross-platform compatibility.

Rethinking the nature of lock-in

Executives often see LCAPs as a source of heightened lock-in. That view misses a more nuanced reality. Top-tier enterprise LCAPs are reshaping the paradigm. With API-first development, cloud-agnostic deployment and modular design, they mitigate the traditional forms of lock-in: legacy systems, single-cloud providers, SaaS ecosystems. Above all, they address a more insidious one: the inertia of the status quo, and the inability to keep pace with the business.

At the same time, AI is weakening the grip of traditional lock-in. AI tools can now interpret, transform and replicate application logic across platforms, so companies can extract, map and reimplement business-critical logic elsewhere. Top-tier LCAPs emerge as enablers of change rather than constraints.

Semantic understanding changes the game

AI no longer reads code only for its syntax; it understands the logic and intent behind it. That makes far more sophisticated migrations possible:

  • Pattern recognition: detecting patterns in design and architecture to map functionality from one platform to another, keeping the core business logic intact.
  • Business rule extraction: inferring explicit and implicit rules, so functionality can be recreated on a new platform and optimized for it.

Code translation through AI

  • Smart transpilers go beyond syntax: they reinterpret business logic for the conventions of the target platform, for function and performance.
  • Framework migration: AI can move applications from low-code platforms to open-source environments, adjusting API calls, workflows and standards; combined with modular LCAP architecture, this gives a new level of flexibility.

Moving applications across ecosystems

  • Component mapping: analyzing interfaces, data flows and logic to build an equivalent architecture on the target platform, with less manual work.
  • Feature adaptation: automatically adapting and optimizing functionality to the strengths of the new environment.

The fear of lock-in is being replaced by the promise of agility, adaptability and resilience.

The new risk paradigm

Technical, legal and financial hurdles remain: complex proprietary configurations, possible copyright issues, the cost of AI. But the trajectory is clear. Gartner expects 80% of businesses to use enterprise LCAPs for mission-critical development by 2029, up from 15% in 2024. LCAPs are becoming a bridge to greater technological freedom.

A call to action

The time for passive concern about lock-in has passed. Decisions about LCAPs must move from risk avoidance to a strategic embrace of what these platforms make possible. In an era defined by speed and adaptability, standing still is the greater threat.

A medida que las organizaciones reajustan sus estrategias de transformación digital para 2025 y más allá, el fantasma del vendor lock-in sigue presente: quedar atado a un único proveedor porque cambiar cuesta demasiado. Pero las mejores plataformas low-code empresariales (LCAP) y el auge de la IA están cuestionando la visión tradicional de ese riesgo, y exigen un cambio de fondo en cómo la alta dirección aborda el dilema.

Según Gartner (2024), para 2028 el 60% de las organizaciones de desarrollo de software usará LCAP empresariales como entorno principal de desarrollo, frente al 10% en 2024. El desafío es equilibrar sus beneficios con el riesgo percibido de dependencia del proveedor. Los principales proveedores responden con gobernanza, seguridad, diseño API-first, componibilidad y compatibilidad entre plataformas.

Repensar la naturaleza del lock-in

Los ejecutivos suelen ver las LCAP como fuente de mayor lock-in. Esa visión ignora una realidad más compleja. Las mejores LCAP empresariales están cambiando el paradigma. Con desarrollo API-first, despliegue independiente de la nube y diseño modular, reducen las formas tradicionales de lock-in: sistemas heredados, un único proveedor de nube, ecosistemas SaaS. Sobre todo, atacan una forma más insidiosa: la inercia del statu quo y la incapacidad de seguir el ritmo del negocio.

Al mismo tiempo, la IA está debilitando el lock-in tradicional. Las herramientas de IA ya pueden interpretar, transformar y replicar la lógica de las aplicaciones entre plataformas, lo que permite extraer, mapear y reimplementar la lógica crítica del negocio en otro entorno. Las mejores LCAP pasan a ser facilitadoras del cambio, no ataduras.

La comprensión semántica cambia el juego

La IA ya no lee el código solo por su sintaxis; entiende la lógica y la intención detrás de él. Eso hace posibles migraciones mucho más sofisticadas:

  • Reconocimiento de patrones: identificar patrones de diseño y arquitectura para mapear funcionalidades de una plataforma a otra, preservando la lógica central del negocio.
  • Extracción de reglas de negocio: inferir reglas explícitas e implícitas, para recrear las funcionalidades en la nueva plataforma y optimizarlas para ella.

Traducción de código con IA

  • Transpiladores inteligentes que van más allá de la sintaxis: reinterpretan la lógica de negocio según las convenciones de la plataforma de destino, asegurando funcionamiento y rendimiento.
  • Migración de frameworks: la IA puede llevar aplicaciones de plataformas low-code a entornos open source, ajustando llamadas de API, workflows y estándares; sumado a la arquitectura modular de las LCAP, esto da un nuevo nivel de flexibilidad.

Mover aplicaciones entre ecosistemas

  • Mapeo de componentes: analizar interfaces, flujos de datos y lógica para construir una arquitectura equivalente en la plataforma de destino, con menos trabajo manual.
  • Adaptación de funcionalidades: adaptar y optimizar automáticamente las funcionalidades a las fortalezas del nuevo entorno.

El miedo al lock-in está dando paso a la promesa de agilidad, adaptabilidad y resiliencia.

El nuevo paradigma de riesgo

Quedan obstáculos técnicos, legales y financieros: configuraciones propietarias complejas, posibles cuestiones de derechos de autor, el costo de la IA. Pero la dirección es clara. Gartner prevé que el 80% de las empresas usará LCAP empresariales para desarrollo crítico en 2029, frente al 15% en 2024. Las LCAP se están convirtiendo en un puente hacia una mayor libertad tecnológica.

Un llamado a la acción

Ya pasó el tiempo de la preocupación pasiva por el lock-in. Las decisiones sobre LCAP deben pasar de la aversión al riesgo a la adopción estratégica de lo que estas plataformas hacen posible. En una era definida por la velocidad y la adaptabilidad, quedarse quieto es la mayor amenaza.

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A ascensão das plataformas low-code: uma revolução no desenvolvimento de aplicaçõesThe Rise of Low-Code Platforms: Revolutionizing Application DevelopmentEl auge de las plataformas low-code: una revolución en el desarrollo de aplicaciones

13 nov 2024Nov 13, 202413 nov 2024Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Por que o low-code importa

É difícil exagerar a importância do low-code. Enquanto o desenvolvimento de software tradicional costuma levar meses, ou até anos, o low-code reduz drasticamente o time-to-market. As organizações conseguem se adaptar rapidamente às mudanças do mercado, melhorar a experiência do cliente e impulsionar a inovação. Essa flexibilidade é decisiva no ambiente de negócios acelerado de hoje, em que a agilidade faz toda a diferença.

Principais benefícios das plataformas low-code

Uma das maiores vantagens do desenvolvimento low-code é a acessibilidade. Usuários sem formação técnica, muitas vezes chamados de 'citizen developers', podem participar do processo de desenvolvimento, reduzindo o backlog que pesa sobre os engenheiros de software. Além disso, as plataformas low-code facilitam a colaboração entre as equipes de TI e de negócio, garantindo que as aplicações atendam de fato às necessidades dos usuários finais.

O low-code também aumenta a produtividade. Com recursos de arrastar e soltar e integrações nativas, as equipes podem se concentrar na funcionalidade central das aplicações, em vez de se perder na complexidade da programação. Esses ganhos de eficiência reduzem custos e permitem colocar aplicações em produção com rapidez.

Desafios e pontos de atenção

Apesar das inúmeras vantagens, as plataformas low-code também trazem desafios. As organizações precisam avaliar com cuidado e escolher a plataforma mais alinhada aos seus objetivos. Questões de segurança, governança de dados e o risco de criar aplicações excessivamente complexas devem ser tratados antes da implementação.

Além disso, embora o low-code reduza a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações, continua sendo essencial ter um entendimento sólido dos processos de negócio e da arquitetura de aplicações. É esse conhecimento que garante um produto final funcional e escalável.

Conclusão

Com a expansão contínua das plataformas low-code, elas certamente vão redesenhar o futuro do desenvolvimento de aplicações. As organizações que adotam o low-code podem construir uma vantagem competitiva relevante, processos mais enxutos e soluções inovadoras à altura das demandas da era digital. Ao reconhecer o potencial do low-code, as empresas podem aproveitar seus benefícios para enfrentar desafios com mais eficácia e abrir novas oportunidades no mercado.

Why Low-Code Matters

The importance of low-code cannot be overstated. With traditional software development often taking months or even years, low-code dramatically shortens time-to-market. Organizations can adapt quickly to changing market demands, enhance customer experience, and drive innovation. This flexibility plays a vital role in today’s fast-paced business world, where agility is key.

Key Benefits of Low-Code Platforms

One of the most significant advantages of low-code development is its accessibility. Non-technical users, often referred to as 'citizen developers,' can participate in the development process, reducing the backlog that software engineers face. Additionally, low-code platforms facilitate easier collaboration between IT and business teams, ensuring that applications meet the needs of end-users effectively.

Furthermore, low-code enhances productivity. With drag-and-drop functionality and built-in integrations, teams can focus on the core functionality of their applications rather than getting bogged down in the complexities of coding. These efficiencies lead to reduced costs and the ability to deploy applications quickly.

Challenges and Considerations

Despite the numerous advantages, low-code platforms are not without challenges. Organizations must carefully evaluate and choose the right platform that aligns with their goals. Security concerns, data governance, and the potential for creating overly complex applications should be addressed before implementation.

Moreover, while low-code reduces the barrier to entry for application development, a fundamental understanding of business processes and application architecture remains crucial. This knowledge ensures that the final product is functional and scalable.

Conclusion

As low-code platforms continue to expand, they will undoubtedly reshape the future of application development. Organizations that embrace low-code development can create a significant competitive advantage, streamlined processes, and innovative solutions that meet the demands of the digital age. By recognizing the potential of low-code, businesses can harness its benefits to address challenges more effectively and unlock new opportunities in the marketplace.

Por qué importa el low-code

Es imposible exagerar la importancia del low-code. Mientras que el desarrollo de software tradicional suele tomar meses o incluso años, el low-code acorta drásticamente el time-to-market. Las organizaciones pueden adaptarse con rapidez a las cambiantes demandas del mercado, mejorar la experiencia del cliente e impulsar la innovación. Esta flexibilidad cumple un papel fundamental en el dinámico mundo empresarial actual, donde la agilidad es clave.

Principales beneficios de las plataformas low-code

Una de las ventajas más significativas del desarrollo low-code es su accesibilidad. Los usuarios sin perfil técnico, a menudo llamados 'citizen developers', pueden participar en el proceso de desarrollo, lo que reduce el backlog que enfrentan los ingenieros de software. Además, las plataformas low-code facilitan la colaboración entre los equipos de TI y de negocio, lo que garantiza que las aplicaciones respondan de forma eficaz a las necesidades de los usuarios finales.

Asimismo, el low-code aumenta la productividad. Gracias a la funcionalidad de arrastrar y soltar y a las integraciones incorporadas, los equipos pueden concentrarse en la funcionalidad central de sus aplicaciones en lugar de perderse en las complejidades de la programación. Estas eficiencias se traducen en menores costos y en la capacidad de implementar aplicaciones con rapidez.

Desafíos y consideraciones

A pesar de sus numerosas ventajas, las plataformas low-code no están exentas de desafíos. Las organizaciones deben evaluar con cuidado y elegir la plataforma adecuada, alineada con sus objetivos. Antes de la implementación, es necesario abordar las preocupaciones de seguridad, la gobernanza de datos y el riesgo de crear aplicaciones excesivamente complejas.

Además, aunque el low-code reduce la barrera de entrada al desarrollo de aplicaciones, sigue siendo esencial una comprensión sólida de los procesos de negocio y de la arquitectura de aplicaciones. Este conocimiento garantiza que el producto final sea funcional y escalable.

Conclusión

A medida que las plataformas low-code sigan expandiéndose, sin duda transformarán el futuro del desarrollo de aplicaciones. Las organizaciones que adopten el desarrollo low-code pueden obtener una ventaja competitiva significativa, procesos más ágiles y soluciones innovadoras que respondan a las exigencias de la era digital. Al reconocer el potencial del low-code, las empresas pueden aprovechar sus beneficios para enfrentar los desafíos con mayor eficacia y abrir nuevas oportunidades en el mercado.

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A importância estratégica do desenvolvimento low-codeThe Strategic Importance of Low-Code DevelopmentLa importancia estratégica del desarrollo low-code

15 ago 2024Aug 15, 202415 ago 2024Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Entendendo o low-code

O desenvolvimento low-code é uma abordagem moderna de engenharia de software que permite a usuários — desenvolvedores ou não — criar aplicações com o mínimo de codificação manual. O método privilegia interfaces visuais e ferramentas intuitivas, simplificando o processo de desenvolvimento e tornando-o acessível a um público mais amplo. Suas origens remontam a meados da década de 2010, quando desafios do desenvolvimento de software tradicional, como prazos longos e custos elevados, levaram ao surgimento de plataformas voltadas à criação rápida de aplicações. Diferentemente das práticas tradicionais de programação, que exigem amplo conhecimento de linguagens e frameworks, as plataformas low-code se apoiam em modelagem visual e componentes prontos, reduzindo significativamente o tempo e as habilidades técnicas necessários para construir software.

Nos últimos anos, surgiram diversas plataformas low-code de destaque, como Mendix, OutSystems e Microsoft Power Apps, cada uma com recursos e capacidades próprios. Essas ferramentas permitem arrastar e soltar elementos, configurar fluxos de trabalho e implementar regras de negócio, o que viabiliza a montagem rápida de aplicações sob medida para necessidades específicas. A versatilidade dos ambientes low-code levou à sua adoção crescente em diferentes setores, de finanças e saúde a educação e e-commerce, o que demonstra sua adaptabilidade e relevância.

A demanda crescente por soluções low-code se explica por vários fatores, entre eles a necessidade urgente de transformação digital e a aceleração da inovação impulsionada pela concorrência. Conforme as organizações buscam aumentar sua eficiência operacional e responder rapidamente às mudanças nas necessidades dos consumidores, o low-code oferece um caminho viável para dar mais autonomia às equipes. Ao democratizar o desenvolvimento de aplicações e estimular a colaboração entre TI e áreas de negócio, as plataformas low-code representam uma vantagem estratégica para empresas que precisam lidar com as complexidades do cenário tecnológico atual.

Os benefícios do desenvolvimento low-code

O desenvolvimento low-code ganhou atenção significativa nos últimos anos pelo impacto transformador na forma como as empresas encaram o desenvolvimento de aplicações. Um dos benefícios mais notáveis das plataformas low-code é o ganho de agilidade. Ao simplificar o processo de desenvolvimento, as organizações conseguem criar e iterar aplicações rapidamente para acompanhar as mudanças de demanda do mercado. Esse ritmo acelerado permite responder mais rápido à evolução das necessidades do negócio, colocando as empresas à frente de concorrentes que ainda dependem de métodos tradicionais de desenvolvimento.

Além da agilidade, a relação custo-benefício se destaca como uma vantagem crucial. O desenvolvimento de software tradicional costuma ser caro e demorado, exigindo muitos recursos e habilidades altamente especializadas. O low-code reduz esses obstáculos, permitindo que as empresas otimizem seus orçamentos sem abrir mão de aplicações de alta qualidade. Com menor necessidade de conhecimento aprofundado em programação, as empresas podem redirecionar recursos financeiros para outras iniciativas estratégicas que impulsionem o crescimento.

As plataformas low-code também promovem uma colaboração mais estreita entre as equipes de TI e os stakeholders do negócio. Ao aproximar profissionais técnicos e não técnicos, essas plataformas dão a colaboradores de diferentes áreas, incluindo analistas de negócio e equipes de operações, a possibilidade de participar do desenvolvimento de aplicações. Essa colaboração não só garante que os produtos finais estejam mais alinhados aos requisitos reais do negócio, como também promove uma cultura de inovação, em que as ideias se transformam rapidamente em aplicações funcionais.

Somado a isso, a redução das barreiras de conhecimento técnico proporcionada pelo low-code permite que mais pessoas dentro da organização contribuam para a criação de aplicações. Essa democratização das capacidades de desenvolvimento significa que as organizações podem aproveitar um conjunto diversificado de talentos, o que leva a ciclos de inovação mais rápidos e a um time-to-market menor para novas aplicações. Em conclusão, os benefícios do desenvolvimento low-code vão além da facilidade de uso: abrangem agilidade, redução de custos, oportunidades de colaboração e capacidade de inovação, que, juntas, sustentam os objetivos da organização.

Desafios e pontos de atenção

As plataformas de desenvolvimento low-code oferecem uma série de benefícios, mas também trazem desafios que as organizações precisam enfrentar para extrair o máximo delas. Uma das principais preocupações é a segurança. Como as soluções low-code permitem criar aplicações sem amplo conhecimento de programação, aumenta o risco de introduzir vulnerabilidades, práticas inadequadas de tratamento de dados e configurações inseguras. As organizações precisam implementar políticas sólidas de governança e realizar avaliações de segurança periódicas para garantir que as aplicações low-code estejam em conformidade com os padrões do setor.

Outro ponto importante é a governança. Como várias equipes podem usar plataformas low-code em projetos diferentes, podem surgir inconsistências na qualidade, no desempenho e na conformidade das aplicações. Estabelecer um modelo de governança centralizado é fundamental para supervisionar as iniciativas de desenvolvimento low-code. Esse modelo deve incluir diretrizes sobre padrões de codificação, controles de acesso de usuários e protocolos de compliance, garantindo que todas as aplicações atendam aos objetivos estratégicos da organização e reduzindo a probabilidade de riscos corporativos associados a práticas de desenvolvimento à margem da governança.

O vendor lock-in também é uma possível desvantagem do desenvolvimento low-code. As organizações podem acabar excessivamente dependentes da plataforma de um fornecedor específico, o que pode dificultar futuras migrações ou integrações. É essencial avaliar com cuidado os termos de serviço e considerar a portabilidade das aplicações ao escolher um fornecedor de low-code. Optar por plataformas que permitem exportar aplicações pode dar às organizações mais flexibilidade e segurança.

Para mitigar esses desafios, as organizações devem adotar boas práticas na implementação e na gestão contínua do low-code. Capacitar os colaboradores em boas práticas de segurança e estabelecer canais de comunicação claros entre TI e áreas de negócio ajuda a criar um ambiente colaborativo. O monitoramento regular das aplicações low-code também garante que eventuais problemas sejam tratados rapidamente. Com gestão proativa e supervisão estratégica, as organizações conseguem aproveitar o desenvolvimento low-code com sucesso, sem perder de vista seus desafios inerentes.

O futuro do low-code

Com a evolução contínua do cenário digital, o futuro do desenvolvimento low-code se mostra extraordinariamente promissor. As plataformas low-code estão cada vez mais posicionadas como ferramentas essenciais nas estratégias de transformação digital das organizações. Essa mudança de paradigma marca a transição para ciclos de desenvolvimento de software mais rápidos, permitindo que as empresas respondam com agilidade às mudanças de mercado e às demandas dos clientes. As tendências atuais mostram um forte avanço na adoção de plataformas low-code em diversos setores, evidenciando sua capacidade de simplificar processos e dar autonomia a colaboradores sem amplo conhecimento de programação.

Uma das trajetórias mais relevantes no universo low-code é a integração de tecnologias emergentes, como Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). A convergência entre IA e plataformas low-code tende a ampliar as funcionalidades, oferecendo aos usuários análises preditivas, assistência automatizada à programação e gestão inteligente de aplicações. Com o avanço dessas tecnologias, o desenvolvimento será ainda mais democratizado e acessível a um público de usuários ainda mais amplo. Isso pode gerar mais inovação, com colaboradores de todos os níveis contribuindo para o desenvolvimento de aplicações em linha com os objetivos da organização.

Além disso, os impactos sobre a força de trabalho são significativos. Conforme o low-code se consolida como peça central do desenvolvimento de software, a demanda por habilidades tradicionais de programação pode mudar. Os colaboradores passarão a usar cada vez mais soluções low-code para criar as aplicações e ferramentas de que precisam, o que pode reduzir a dependência de desenvolvedores especializados. Por outro lado, essa evolução pode exigir um novo conjunto de habilidades dos profissionais de TI, que precisarão se adaptar para gerenciar e otimizar ambientes low-code com eficácia.

Em conclusão, o futuro do desenvolvimento low-code é marcado pela integração com tecnologias avançadas e pelo seu papel na transformação da dinâmica da força de trabalho, o que indica que sua importância estratégica continuará a crescer nos próximos anos.

Understanding Low-Code

Low-code development is a modern software engineering approach that enables users—both developers and non-developers—to create applications with minimal hand-coding. This method emphasizes visual interfaces and user-friendly tools, streamlining the development process and making it accessible to a broader audience. The origins of low-code development can be traced back to the mid-2010s when various challenges in traditional software development, such as lengthy timelines and high costs, prompted the emergence of platforms that facilitate rapid application creation. In contrast to traditional coding practices, which require extensive knowledge of programming languages and frameworks, low-code platforms leverage visual modeling and pre-built components, significantly reducing the time and technical skills needed to build software.

Several prominent low-code development platforms, such as Mendix, OutSystems, and Microsoft Power Apps, have emerged in recent years, each offering unique features and capabilities. These tools allow users to drag and drop elements, configure workflows, and implement business logic, all of which enable the rapid assembly of applications tailored to specific needs. The versatility of low-code environments has led to their increased integration into various industry sectors, from finance and healthcare to education and e-commerce, showcasing their adaptability and relevance.

The rising demand for low-code solutions can be attributed to multiple factors, including the urgent need for digital transformation and the innovation acceleration driven by market competition. As organizations increasingly seek to enhance their operational efficiency and respond quickly to changing consumer needs, low-code development provides a viable pathway to empower teams. By democratizing application development and fostering collaboration between IT and business units, low-code platforms present a strategic advantage for businesses aiming to navigate the complexities of today’s technological landscape.

Benefits of Low-Code Development

Low-code development has garnered significant attention in recent years due to its transformative impact on the way businesses approach application development. One of the most notable benefits of low-code platforms is the increased agility they offer. By simplifying the development process, organizations can rapidly create and iterate applications to meet changing market demands. This accelerated pace allows for quicker response times to evolving business needs, thus positioning companies ahead of competitors who may still rely on traditional development methods.

In addition to agility, cost-effectiveness stands out as a crucial advantage. The traditional software development process can often be expensive and time-consuming, requiring extensive resources and highly specialized skills. Low-code development mitigates these challenges, enabling businesses to optimize their budgets while still delivering high-quality applications. By reducing the need for extensive coding knowledge, companies can redirect their financial resources toward other strategic initiatives that propel growth.

Furthermore, low-code platforms foster improved collaboration between IT teams and business stakeholders. By bridging the gap between technical and non-technical individuals, these platforms empower employees from various departments, including business analysts and operations staff, to partake in the app development process. This collaboration not only ensures that final products are more closely aligned with actual business requirements but also promotes a culture of innovation where ideas can be rapidly turned into functional applications.

Moreover, the reduction of technical skills barriers associated with low-code development allows more personnel within an organization to contribute to application creation. This democratization of development capabilities means that organizations can leverage a diverse pool of talent, ultimately leading to faster innovation cycles and improved time-to-market for new applications. In conclusion, the benefits of low-code development extend beyond mere ease of use; they encompass agility, cost savings, collaborative opportunities, and innovative capabilities that collectively support organizational objectives.

Challenges and Considerations

Low-code development platforms offer an array of benefits, but they also come with a set of challenges that organizations must navigate to maximize their effectiveness. One of the primary concerns is security. As low-code solutions allow users to create applications without extensive coding knowledge, the risk of introducing vulnerabilities, poor data handling practices, and insecure configurations increases. Organizations must implement strong governance policies and conduct regular security assessments to ensure that low-code applications comply with industry standards.

Another significant consideration is governance. As multiple teams may utilize low-code platforms for various projects, inconsistency in application quality, performance, and compliance can arise. Establishing a centralized governance framework is vital to oversee low-code development initiatives. This framework should include guidelines on coding standards, user access controls, and compliance protocols, ensuring all applications meet the organization’s strategic goals while also reducing the likelihood of enterprise-wide risks associated with rogue development practices.

Vendor lock-in is also a potential drawback associated with low-code development. Organizations may find themselves overly reliant on a specific vendor's platform, which can complicate future migrations or integrations. It is essential to carefully evaluate the terms of service and consider the portability of applications when selecting a low-code provider. Opting for platforms that allow exports of applications can provide organizations with greater flexibility and security.

To mitigate these challenges, organizations should adopt best practices for low-code implementation and ongoing management. Training employees on security best practices and establishing clear communication channels between IT and business units can foster a collaborative environment. Regular monitoring of low-code applications can also ensure that any issues are promptly addressed. Through proactive management and strategic oversight, organizations can successfully leverage low-code development while navigating its inherent challenges.

The Future of Low-Code

As the digital landscape continues to evolve, the future of low-code development appears dauntingly promising. Low-code platforms are increasingly positioned as essential tools within organizations' digital transformation strategies. This paradigm shift signifies a transition toward faster software development cycles, enabling businesses to respond swiftly to market changes and customer demands. Current trends showcase a surge in the adoption of low-code platforms across various industries, highlighting their capability to streamline processes and empower employees without extensive programming knowledge.

One of the most significant trajectories in the low-code space is the integration of emerging technologies such as Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). The convergence of AI with low-code platforms is poised to enhance functionality, providing users with predictive analytics, automated coding assistance, and intelligent application management. As these technologies advance, they will further democratize development, making it accessible to an even broader demographic of users. This can lead to increased innovation, with employees at all levels able to contribute to application development in alignment with organizational goals.

Moreover, the implications for the workforce are noteworthy. As low-code becomes a staple in software development, the demand for traditional coding skills may shift. Employees will increasingly find themselves utilizing low-code solutions to create applications and tools that meet their needs, potentially reducing the reliance on specialized developers. Conversely, this evolution may necessitate a new set of skills among IT professionals, who will need to adapt to manage and optimize low-code environments effectively.

In conclusion, the future of low-code development is characterized by its integration with advanced technologies and its role in reshaping workforce dynamics, indicating that its strategic importance will continue to grow in the coming years.

Qué es el low-code

El desarrollo low-code es un enfoque moderno de ingeniería de software que permite a los usuarios, sean o no desarrolladores, crear aplicaciones con un mínimo de programación manual. Este método privilegia las interfaces visuales y las herramientas intuitivas, lo que simplifica el proceso de desarrollo y lo hace accesible a un público más amplio. Sus orígenes se remontan a mediados de la década de 2010, cuando diversos desafíos del desarrollo de software tradicional, como los plazos extensos y los costos elevados, impulsaron el surgimiento de plataformas orientadas a la creación rápida de aplicaciones. A diferencia de las prácticas de programación tradicionales, que exigen un amplio conocimiento de lenguajes y frameworks, las plataformas low-code se apoyan en el modelado visual y en componentes prediseñados, lo que reduce de manera significativa el tiempo y las habilidades técnicas necesarios para construir software.

En los últimos años han surgido varias plataformas destacadas de desarrollo low-code, como Mendix, OutSystems y Microsoft Power Apps, cada una con funciones y capacidades propias. Estas herramientas permiten arrastrar y soltar elementos, configurar flujos de trabajo e implementar lógica de negocio, todo lo cual facilita el ensamblaje rápido de aplicaciones adaptadas a necesidades específicas. La versatilidad de los entornos low-code ha favorecido su creciente integración en diversos sectores, desde las finanzas y la salud hasta la educación y el comercio electrónico, lo que demuestra su adaptabilidad y relevancia.

La creciente demanda de soluciones low-code puede atribuirse a múltiples factores, entre ellos la necesidad urgente de transformación digital y la aceleración de la innovación impulsada por la competencia del mercado. A medida que las organizaciones buscan mejorar su eficiencia operativa y responder con rapidez a las cambiantes necesidades de los consumidores, el desarrollo low-code ofrece un camino viable para empoderar a los equipos. Al democratizar el desarrollo de aplicaciones y fomentar la colaboración entre TI y las áreas de negocio, las plataformas low-code representan una ventaja estratégica para las empresas que buscan sortear las complejidades del panorama tecnológico actual.

Beneficios del desarrollo low-code

El desarrollo low-code ha atraído una atención considerable en los últimos años por su impacto transformador en la forma en que las empresas abordan el desarrollo de aplicaciones. Uno de los beneficios más notables de las plataformas low-code es la mayor agilidad que ofrecen. Al simplificar el proceso de desarrollo, las organizaciones pueden crear aplicaciones e iterar sobre ellas con rapidez para responder a las cambiantes demandas del mercado. Este ritmo acelerado permite reaccionar antes a la evolución de las necesidades del negocio y coloca a las empresas por delante de los competidores que aún dependen de métodos de desarrollo tradicionales.

Además de la agilidad, la rentabilidad se destaca como una ventaja crucial. El proceso tradicional de desarrollo de software suele ser costoso y lento, y requiere abundantes recursos y habilidades altamente especializadas. El desarrollo low-code atenúa estos desafíos y permite a las empresas optimizar sus presupuestos sin dejar de entregar aplicaciones de alta calidad. Al reducir la necesidad de amplios conocimientos de programación, las compañías pueden redirigir sus recursos financieros hacia otras iniciativas estratégicas que impulsen el crecimiento.

Asimismo, las plataformas low-code fomentan una mejor colaboración entre los equipos de TI y las partes interesadas del negocio. Al cerrar la brecha entre perfiles técnicos y no técnicos, estas plataformas empoderan a colaboradores de distintas áreas, incluidos analistas de negocio y personal de operaciones, para que participen en el proceso de desarrollo de aplicaciones. Esta colaboración no solo asegura que los productos finales estén más alineados con los requisitos reales del negocio, sino que también promueve una cultura de innovación en la que las ideas se convierten rápidamente en aplicaciones funcionales.

Por otra parte, la reducción de las barreras de habilidades técnicas asociada al desarrollo low-code permite que más personas dentro de una organización contribuyan a la creación de aplicaciones. Esta democratización de las capacidades de desarrollo significa que las organizaciones pueden aprovechar un grupo diverso de talento, lo que en última instancia conduce a ciclos de innovación más rápidos y a un mejor time-to-market para las nuevas aplicaciones. En conclusión, los beneficios del desarrollo low-code van más allá de la simple facilidad de uso: abarcan agilidad, ahorro de costos, oportunidades de colaboración y capacidades de innovación que, en conjunto, respaldan los objetivos de la organización.

Desafíos y consideraciones

Las plataformas de desarrollo low-code ofrecen una serie de beneficios, pero también presentan desafíos que las organizaciones deben gestionar para maximizar su eficacia. Una de las principales preocupaciones es la seguridad. Como las soluciones low-code permiten crear aplicaciones sin amplios conocimientos de programación, aumenta el riesgo de introducir vulnerabilidades, prácticas deficientes de manejo de datos y configuraciones inseguras. Las organizaciones deben implementar políticas de gobernanza sólidas y realizar evaluaciones de seguridad periódicas para asegurar que las aplicaciones low-code cumplan con los estándares de la industria.

Otra consideración importante es la gobernanza. Dado que varios equipos pueden utilizar plataformas low-code para distintos proyectos, pueden surgir inconsistencias en la calidad, el desempeño y el cumplimiento normativo de las aplicaciones. Establecer un marco de gobernanza centralizado es fundamental para supervisar las iniciativas de desarrollo low-code. Este marco debe incluir lineamientos sobre estándares de programación, controles de acceso de usuarios y protocolos de cumplimiento, para asegurar que todas las aplicaciones respondan a los objetivos estratégicos de la organización y reducir al mismo tiempo la probabilidad de riesgos a nivel de toda la empresa derivados de prácticas de desarrollo no autorizadas.

La dependencia de un proveedor (vendor lock-in) es otra posible desventaja del desarrollo low-code. Las organizaciones pueden volverse excesivamente dependientes de la plataforma de un proveedor específico, lo que puede complicar futuras migraciones o integraciones. Es esencial evaluar con cuidado los términos de servicio y considerar la portabilidad de las aplicaciones al seleccionar un proveedor low-code. Optar por plataformas que permitan exportar las aplicaciones puede brindar a las organizaciones mayor flexibilidad y seguridad.

Para mitigar estos desafíos, las organizaciones deben adoptar buenas prácticas de implementación y gestión continua del low-code. Capacitar a los colaboradores en buenas prácticas de seguridad y establecer canales de comunicación claros entre TI y las áreas de negocio puede fomentar un entorno colaborativo. El monitoreo periódico de las aplicaciones low-code también permite atender con prontitud cualquier problema. Mediante una gestión proactiva y una supervisión estratégica, las organizaciones pueden aprovechar con éxito el desarrollo low-code y, a la vez, sortear sus desafíos inherentes.

El futuro del low-code

A medida que el panorama digital sigue evolucionando, el futuro del desarrollo low-code se presenta sumamente prometedor. Las plataformas low-code se posicionan cada vez más como herramientas esenciales dentro de las estrategias de transformación digital de las organizaciones. Este cambio de paradigma marca una transición hacia ciclos de desarrollo de software más rápidos, que permiten a las empresas responder con agilidad a los cambios del mercado y a las demandas de los clientes. Las tendencias actuales muestran un auge en la adopción de plataformas low-code en diversas industrias, lo que pone de relieve su capacidad para optimizar procesos y empoderar a colaboradores sin amplios conocimientos de programación.

Una de las trayectorias más significativas en el ámbito low-code es la integración de tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML). La convergencia de la IA con las plataformas low-code promete ampliar sus funcionalidades y ofrecer a los usuarios análisis predictivos, asistencia automatizada en la programación y gestión inteligente de aplicaciones. A medida que estas tecnologías avancen, democratizarán aún más el desarrollo y lo harán accesible a un espectro todavía más amplio de usuarios. Esto puede traducirse en mayor innovación, con colaboradores de todos los niveles en condiciones de contribuir al desarrollo de aplicaciones en línea con los objetivos de la organización.

Además, las implicaciones para la fuerza laboral son notables. A medida que el low-code se consolida como un elemento básico del desarrollo de software, la demanda de habilidades de programación tradicionales podría cambiar. Los colaboradores recurrirán cada vez más a soluciones low-code para crear las aplicaciones y herramientas que necesitan, lo que podría reducir la dependencia de desarrolladores especializados. Por otro lado, esta evolución podría exigir un nuevo conjunto de habilidades a los profesionales de TI, que deberán adaptarse para gestionar y optimizar con eficacia los entornos low-code.

En conclusión, el futuro del desarrollo low-code se caracteriza por su integración con tecnologías avanzadas y por su papel en la transformación de la dinámica de la fuerza laboral, lo que indica que su importancia estratégica seguirá creciendo en los próximos años.

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Liberando o verdadeiro potencial do SaaS com customização low-codeUnlocking the True Potential of SaaS Through Low-Code CustomizationLiberar el verdadero potencial del SaaS mediante la personalización low-code

19 jun 2024Jun 19, 202419 jun 2024Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Recentemente, Jay Nathan, COO da Churnkey.co, compartilhou reflexões importantes sobre as decisões estratégicas que moldam as empresas de Software como Serviço (SaaS) hoje. Ele destacou o desafio complexo de recusar um potencial cliente cujas necessidades específicas exigiriam um desvio significativo da visão e do roadmap do produto. Esse cenário ilustra um dilema frequente no setor de SaaS: encontrar o equilíbrio certo entre manter uma estratégia de produto consistente e atender às demandas diversas e em constante evolução dos clientes. Como a maioria dos fornecedores de SaaS se concentra em aprimorar um conjunto definido de funcionalidades centrais do produto, lacunas de serviço surgem inevitavelmente quando as necessidades do cliente vão além do que essas ofertas cobrem.

Superando as limitações do SaaS

A Mendix, líder global em desenvolvimento de aplicações low-code, surge como uma solução essencial para as lacunas de customização deixadas por fornecedores de SaaS que seguem à risca seus roadmaps de produto. Plataformas low-code como a Mendix permitem que as empresas desenvolvam aplicações que complementam e estendem as funcionalidades centrais dos produtos SaaS, atendendo a requisitos mais amplos e específicos sem a necessidade de programação complexa. Essas plataformas não apenas ampliam as capacidades das ofertas SaaS existentes, mas também permitem que as empresas mantenham uma vantagem competitiva ao desenvolver e implantar soluções que respondem diretamente aos seus desafios de negócio.

Adotando o Composable Business com plataformas low-code

A Mendix tem papel central em viabilizar o que o Gartner define como “Composable Business”. Essa abordagem valoriza a adaptabilidade e a reconfiguração dinâmica das operações por meio de componentes modulares. Em um modelo composable, as organizações podem montar e remontar rapidamente aplicações e serviços para acompanhar as mudanças do mercado — uma capacidade cada vez mais crucial no cenário atual. Ao democratizar o processo de desenvolvimento, as plataformas low-code permitem que usuários técnicos e não técnicos criem soluções sob medida para necessidades operacionais específicas. Essa flexibilidade é especialmente valiosa agora que as empresas exigem mais liberdade para integrar e customizar suas soluções SaaS.

Conectando as capacidades do SaaS às necessidades dos clientes

Ao usar uma plataforma como a Mendix, as organizações conseguem preencher a lacuna entre as funcionalidades padronizadas de suas aplicações SaaS e os requisitos especializados que enfrentam. Isso é particularmente importante para empresas que querem aproveitar os pontos fortes das principais plataformas SaaS e, ao mesmo tempo, garantir uma integração fluida com seu ecossistema de TI e seus processos de negócio. Embora grandes fornecedores de SaaS como a Salesforce tenham lançado ferramentas de customização no-code, elas costumam se limitar a automações simples de fluxo de trabalho ou a ajustes rápidos feitos pelo próprio usuário. Essas opções podem bastar em cenários mais simples, mas não são suficientes quando as empresas precisam lidar com:

  • Requisitos complexos
  • Integrações entre múltiplos sistemas
  • Aplicações multifuncionais, em escala corporativa

A Mendix se destaca por oferecer um ambiente robusto para construir aplicações sofisticadas, capazes de se integrar de forma fluida a sistemas e tecnologias diversos — especialmente quando são necessárias soluções que atravessam vários departamentos.

A importância estratégica das plataformas low-code

As reflexões de Nathan na Churnkey.co revelam uma compreensão madura da dinâmica do mercado de SaaS: alinhar as capacidades do produto às estratégias de negócio mais amplas e às necessidades dos clientes é essencial. Avanços tecnológicos como as plataformas low-code oferecem as ferramentas de que as empresas precisam para se manter flexíveis, ágeis e resilientes em uma economia digital em rápida evolução. Isso marca uma mudança na forma como as organizações enxergam o SaaS: o abandono de uma abordagem única para todos em favor de um modelo que valoriza a customização rápida e a flexibilidade estratégica. Com a aceleração da transformação digital, o papel de plataformas low-code como a Mendix em viabilizar uma customização mais ágil e responsiva fica mais claro do que nunca.

Recently, Jay Nathan, COO of Churnkey.co, shared important reflections on the strategic decisions shaping today’s Software as a Service (SaaS) companies. He highlighted the complex challenge of turning away a potential customer whose specific needs would have required a significant deviation from the company’s product vision and roadmap. This scenario illustrates a frequent dilemma in the SaaS sector: finding the right balance between maintaining a consistent product strategy and addressing the diverse, evolving demands of customers. Since most SaaS providers focus on enhancing a defined set of core product functionalities, service gaps inevitably arise when client needs extend beyond what these offerings cover.

Addressing SaaS Limitations

Mendix, a global leader in low-code application development, emerges as a vital solution to the customization gaps left by SaaS providers that strictly follow their product roadmaps. Low-code platforms like Mendix empower businesses to develop applications that complement and extend the core features of SaaS products, addressing broader and more specific client requirements without the need for complex coding. These platforms not only enhance the capabilities of existing SaaS offerings but also enable companies to maintain a competitive edge by developing and deploying solutions that directly respond to their unique business challenges.

Embracing Composable Business with Low-Code Platforms

Mendix plays a central role in enabling what Gartner defines as “Composable Business.” This approach emphasizes adaptability and dynamic reconfiguration of operations through modular components. In a composable model, organizations can rapidly assemble and reassemble applications and services to meet shifting market demands—an increasingly crucial capability in today’s environment. By democratizing the development process, low-code platforms allow both technical and non-technical users to build solutions tailored to specific operational needs. This flexibility is particularly valuable as businesses demand greater freedom to integrate and customize their SaaS solutions.

Bridging the Gap Between SaaS Capabilities and Customer Needs

By leveraging a platform like Mendix, organizations can effectively bridge the gap between the standardized features of their SaaS applications and the specialized requirements they face. This is especially important for companies that want to harness the strengths of leading SaaS platforms while ensuring seamless integration with their wider IT ecosystems and business processes. While major SaaS providers like Salesforce have introduced no-code customization tools, these are often limited to simple workflow automation or quick user-driven modifications. Such options may suffice for lightweight scenarios but fall short when companies need:

  • Complex requirements
  • Multi-system integrations
  • Enterprise-wide, multifunctional applications

Mendix stands out by offering a robust environment for building sophisticated applications capable of integrating seamlessly with diverse systems and technologies—particularly where cross-departmental solutions are required.

The Strategic Importance of Low-Code Platforms

Nathan’s reflections at Churnkey.co highlight a mature understanding of SaaS market dynamics: aligning product capabilities with broader business strategies and client needs is essential. Technological advances like low-code platforms provide the tools companies need to remain flexible, responsive, and resilient in a rapidly evolving digital economy. This marks a shift in how organizations view SaaS: moving away from a one-size-fits-all approach toward a model that values rapid customization and strategic flexibility. As digital transformation accelerates, the role of low-code platforms like Mendix in enabling more agile and responsive customization becomes clearer than ever.

Recientemente, Jay Nathan, COO de Churnkey.co, compartió reflexiones importantes sobre las decisiones estratégicas que hoy dan forma a las empresas de Software como Servicio (SaaS). Destacó el complejo desafío de rechazar a un cliente potencial cuyas necesidades específicas habrían exigido una desviación significativa de la visión y del roadmap del producto de la empresa. Este escenario ilustra un dilema frecuente en el sector SaaS: encontrar el equilibrio adecuado entre mantener una estrategia de producto coherente y atender las demandas diversas y cambiantes de los clientes. Dado que la mayoría de los proveedores de SaaS se concentra en mejorar un conjunto definido de funcionalidades centrales del producto, inevitablemente surgen brechas de servicio cuando las necesidades de los clientes van más allá de lo que cubren estas ofertas.

Superar las limitaciones del SaaS

Mendix, líder mundial en desarrollo de aplicaciones low-code, surge como una solución esencial para las brechas de personalización que dejan los proveedores de SaaS que siguen estrictamente sus roadmaps de producto. Las plataformas low-code como Mendix permiten a las empresas desarrollar aplicaciones que complementan y amplían las funcionalidades centrales de los productos SaaS, atendiendo requisitos más amplios y específicos sin necesidad de programación compleja. Estas plataformas no solo potencian las capacidades de las ofertas SaaS existentes, sino que también permiten a las empresas mantener una ventaja competitiva al desarrollar e implementar soluciones que responden directamente a sus desafíos de negocio particulares.

Adoptar el Composable Business con plataformas low-code

Mendix desempeña un papel central para hacer posible lo que Gartner define como “Composable Business”. Este enfoque privilegia la adaptabilidad y la reconfiguración dinámica de las operaciones mediante componentes modulares. En un modelo composable, las organizaciones pueden ensamblar y reensamblar rápidamente aplicaciones y servicios para responder a las cambiantes demandas del mercado — una capacidad cada vez más crucial en el entorno actual. Al democratizar el proceso de desarrollo, las plataformas low-code permiten que tanto usuarios técnicos como no técnicos creen soluciones a la medida de necesidades operativas específicas. Esta flexibilidad es especialmente valiosa ahora que las empresas exigen mayor libertad para integrar y personalizar sus soluciones SaaS.

Cerrar la brecha entre las capacidades del SaaS y las necesidades de los clientes

Al aprovechar una plataforma como Mendix, las organizaciones pueden cerrar la brecha de manera eficaz entre las funcionalidades estandarizadas de sus aplicaciones SaaS y los requisitos especializados que enfrentan. Esto es especialmente importante para las empresas que desean aprovechar las fortalezas de las principales plataformas SaaS y, al mismo tiempo, garantizar una integración fluida con sus ecosistemas de TI más amplios y sus procesos de negocio. Si bien grandes proveedores de SaaS como Salesforce han lanzado herramientas de personalización no-code, estas suelen limitarse a automatizaciones simples de flujos de trabajo o a modificaciones rápidas realizadas por los propios usuarios. Estas opciones pueden ser suficientes en escenarios sencillos, pero se quedan cortas cuando las empresas necesitan:

  • Requisitos complejos
  • Integraciones entre múltiples sistemas
  • Aplicaciones multifuncionales a escala empresarial

Mendix se destaca por ofrecer un entorno robusto para construir aplicaciones sofisticadas, capaces de integrarse de forma fluida con sistemas y tecnologías diversos — en particular cuando se requieren soluciones que abarcan varios departamentos.

La importancia estratégica de las plataformas low-code

Las reflexiones de Nathan en Churnkey.co revelan una comprensión madura de la dinámica del mercado SaaS: alinear las capacidades del producto con las estrategias de negocio más amplias y con las necesidades de los clientes es esencial. Avances tecnológicos como las plataformas low-code ofrecen las herramientas que las empresas necesitan para mantenerse flexibles, ágiles y resilientes en una economía digital en rápida evolución. Esto marca un cambio en la forma en que las organizaciones ven el SaaS: el abandono de un enfoque único para todos en favor de un modelo que valora la personalización rápida y la flexibilidad estratégica. A medida que se acelera la transformación digital, el papel de plataformas low-code como Mendix para hacer posible una personalización más ágil y receptiva resulta más claro que nunca.

Publicado originalmente emOriginally published atPublicado originalmente en s4-digital.com

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S4Digital no IT Forum 2024S4Digital at IT Forum 2024S4Digital en el IT Forum 2024

7 mai 2024May 7, 20247 may 2024Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

A S4Digital | Brasil deixou sua marca ao apresentar soluções disruptivas que conectam a Visão e a Estratégia corporativas às Operações de forma coerente e acelerada, apoiadas em recursos avançados de Inteligência Artificial. O IT Forum 2024 no Brasil confirmou mais uma vez sua posição como o principal evento de tecnologia do país, reunindo mais de 120 CIOs das maiores empresas nacionais para debater tecnologia, inovação nos negócios e — neste ano — com foco especial na adoção de práticas de humanismo ecológico para o desenvolvimento sustentável. A S4Digital se destacou ao apresentar com ousadia soluções orientadas para esse novo FUTURO — soluções que transformam e fortalecem o cenário tecnológico das empresas brasileiras. Isso foi possível graças às parcerias estratégicas com Mendix, Soroco e Beyond Now, que demonstraram a capacidade da S4Digital de traduzir ideias complexas em modelos simples e viáveis de implementação e execução, compartilhando casos de sucesso concretos.

Mendix @ITForum

Reconhecida pelo Quadrante Mágico do Gartner como líder em plataformas low-code, a Mendix permite implementações mais rápidas e sob medida para as empresas brasileiras, por meio de sua parceria com a S4Digital.

A plataforma Mendix tem papel central na modernização de sistemas legados e na construção ágil de aplicações corporativas complexas, permitindo que as empresas respondam mais rápido às demandas do mercado. Com a Mendix, as empresas podem iniciar imediatamente sua jornada de adoção de IA, incorporando inteligência às operações do dia a dia e à tomada de decisão.

Além disso, a Mendix acelera integrações e customizações, como no apoio à migração para o SAP S/4HANA, ao mesmo tempo em que otimiza os processos de desenvolvimento para aumentar a eficiência operacional e reduzir custos.

O conceito de “Business Composability” do Gartner também vem ganhando força na arquitetura de negócios e de TI. Essa abordagem valoriza flexibilidade, adaptabilidade e eficiência, permitindo que as empresas desmontem e remontem seus processos e sistemas com agilidade para acompanhar a dinâmica de um mercado em rápida transformação. A Mendix está na vanguarda dessa arquitetura composable. Sua abordagem low-code inovadora permite que as empresas desenvolvam, implantem e adaptem aplicações rapidamente, com uma arquitetura flexível e orientada a componentes que garante integração fluida com outras plataformas e serviços.

Essas capacidades explicam por que a adoção de low-code cresce rapidamente no Brasil. Segundo uma pesquisa do IT Forum realizada no 1º trimestre de 2024 com 160 líderes de TI, 27% das empresas já adotam e ampliam investimentos em low-code, e outros 19,4% planejam começar em breve.

Soroco: revolucionando a interação humano–máquina

A Soroco atraiu grande atenção no IT Forum 2024 com suas soluções avançadas de Task Mining e Interação Humano–Máquina. Seu produto principal, o Scout, implementado pela S4Digital, vai além do process mining convencional ao oferecer uma análise detalhada dos processos de negócio. Com algoritmos de IA patenteados, o Scout identifica ineficiências e recomenda melhorias práticas, baseadas em dados. Essa poderosa colaboração amplia o entendimento das organizações sobre a interação entre pessoas e sistemas, transformando dados complexos em insights práticos.

Os resultados:

  • Maior eficiência operacional
  • Melhores experiências para os usuários
  • Uma cultura de melhoria contínua

O Scout revela detalhes ocultos das operações do dia a dia, oferecendo às organizações uma visibilidade sem precedentes. Ele não apenas identifica gargalos, mas também fornece roteiros claros para priorizar investimentos em TI, incluindo estimativas de ROI projetado para as oportunidades de melhoria classificadas por prioridade.

A recepção entusiasmada no IT Forum confirmou o reconhecimento do potencial transformador da Soroco.

Conclusão

A participação da S4Digital no IT Forum 2024 e o feedback recebido refletem o forte interesse dos CIOs brasileiros em se manter na vanguarda da inovação.

Há uma clara disposição para adotar soluções tecnológicas avançadas que atendam às necessidades imediatas das empresas e, ao mesmo tempo, estejam alinhadas a práticas sustentáveis e responsáveis. Esse compromisso garante eficiência operacional no médio e no longo prazo e reforça o papel estratégico da transformação digital no alcance dos objetivos de desenvolvimento sustentável.

S4Digital | Brazil made its mark by showcasing disruptive solutions that connect corporate Vision and Strategy to Operations in a coherent and accelerated way, leveraging advanced Artificial Intelligence resources. The IT Forum 2024 in Brazil once again proved to be the country’s leading technology event, gathering more than 120 CIOs from the largest national companies to debate technology, business innovation, and—this year—a special focus on the adoption of ecological humanism practices for sustainable development. S4Digital stood out for boldly presenting solutions oriented toward this new FUTURE—solutions that transform and empower the technological landscape of Brazilian companies. This was possible through strategic partnerships with Mendix, Soroco, and Beyond Now, demonstrating S4Digital’s ability to articulate complex ideas through simple, feasible models of implementation and execution, while sharing concrete success stories.

Mendix @ITForum

Recognized by Gartner’s Magic Quadrant as a leader in low-code platforms, Mendix enables faster, more tailored implementations for Brazilian enterprises through its partnership with S4Digital.

The Mendix platform plays a central role in modernizing legacy systems and rapidly building complex enterprise applications, empowering businesses to respond faster to market demands. With Mendix, companies can immediately begin their AI adoption journey, embedding intelligence into daily operations and decision-making.

Beyond that, Mendix accelerates integration and customization, such as supporting migration to SAP S/4HANA, while optimizing development processes to improve operational efficiency and reduce costs.

The Gartner “Business Composability” concept has also gained traction in business and IT architecture. This approach emphasizes flexibility, adaptability, and efficiency, enabling companies to deconstruct and reassemble their processes and systems with agility to meet fast-changing market dynamics. Mendix is at the forefront of enabling this composable architecture. Its innovative low-code approach allows enterprises to quickly develop, deploy, and adapt applications, with flexible, component-oriented architecture that ensures seamless integration with other platforms and services.

These capabilities explain why low-code adoption is rapidly growing in Brazil. According to an IT Forum survey conducted in Q1 2024 with 160 IT leaders, 27% of companies are already adopting and expanding investments in low-code, while another 19.4% plan to begin soon.

Soroco: Revolutionizing Human–Machine Interaction

Soroco attracted significant attention at IT Forum 2024 with its advanced Task Mining and Human–Machine Interaction solutions. Its flagship product, Scout, implemented by S4Digital, goes beyond conventional process mining by providing a detailed analysis of business processes. Powered by patented AI algorithms, Scout identifies inefficiencies and recommends actionable, data-backed improvements. This powerful collaboration enhances organizational understanding of human-system interactions, converting complex data into practical insights.

The results:

  • Greater operational efficiency
  • Improved user experiences
  • A culture of continuous improvement

Scout reveals hidden details of daily operations, offering organizations unprecedented visibility. It not only pinpoints bottlenecks but also provides clear roadmaps for IT investment prioritization, including projected ROI estimates for ranked improvement opportunities.

The enthusiastic reception at IT Forum underscored the recognition of Soroco’s transformative potential.

Conclusion

S4Digital’s participation in IT Forum 2024 and the feedback received reflect the strong interest of Brazilian CIOs in staying at the forefront of innovation.

There is clear willingness to adopt advanced technological solutions that address immediate enterprise needs while aligning with sustainable and responsible practices. This commitment ensures medium- and long-term operational efficiency and reinforces the strategic role of digital transformation in achieving sustainable development goals.

S4Digital | Brasil dejó su huella al presentar soluciones disruptivas que conectan la Visión y la Estrategia corporativas con las Operaciones de forma coherente y acelerada, aprovechando recursos avanzados de Inteligencia Artificial. El IT Forum 2024 en Brasil demostró una vez más ser el principal evento de tecnología del país, al reunir a más de 120 CIOs de las mayores empresas nacionales para debatir sobre tecnología, innovación empresarial y — este año — con un enfoque especial en la adopción de prácticas de humanismo ecológico para el desarrollo sostenible. S4Digital se destacó al presentar con audacia soluciones orientadas a este nuevo FUTURO — soluciones que transforman y fortalecen el panorama tecnológico de las empresas brasileñas. Esto fue posible gracias a las alianzas estratégicas con Mendix, Soroco y Beyond Now, que demostraron la capacidad de S4Digital para articular ideas complejas mediante modelos simples y viables de implementación y ejecución, al tiempo que compartía casos de éxito concretos.

Mendix @ITForum

Reconocida por el Cuadrante Mágico de Gartner como líder en plataformas low-code, Mendix permite implementaciones más rápidas y a la medida para las empresas brasileñas a través de su alianza con S4Digital.

La plataforma Mendix desempeña un papel central en la modernización de sistemas heredados y en la construcción ágil de aplicaciones empresariales complejas, lo que permite a las empresas responder con mayor rapidez a las demandas del mercado. Con Mendix, las empresas pueden iniciar de inmediato su camino de adopción de IA, incorporando inteligencia en las operaciones diarias y en la toma de decisiones.

Además, Mendix acelera la integración y la personalización, por ejemplo en el apoyo a la migración a SAP S/4HANA, al tiempo que optimiza los procesos de desarrollo para mejorar la eficiencia operativa y reducir costos.

El concepto de “Business Composability” de Gartner también ha ganado fuerza en la arquitectura de negocio y de TI. Este enfoque privilegia la flexibilidad, la adaptabilidad y la eficiencia, y permite a las empresas desarmar y rearmar sus procesos y sistemas con agilidad para responder a una dinámica de mercado que cambia rápidamente. Mendix está a la vanguardia de esta arquitectura composable. Su innovador enfoque low-code permite a las empresas desarrollar, implementar y adaptar aplicaciones rápidamente, con una arquitectura flexible y orientada a componentes que garantiza una integración fluida con otras plataformas y servicios.

Estas capacidades explican por qué la adopción de low-code crece rápidamente en Brasil. Según una encuesta del IT Forum realizada en el primer trimestre de 2024 con 160 líderes de TI, el 27% de las empresas ya está adoptando y ampliando sus inversiones en low-code, mientras que otro 19.4% planea comenzar pronto.

Soroco: revolucionando la interacción humano–máquina

Soroco atrajo gran atención en el IT Forum 2024 con sus soluciones avanzadas de Task Mining e Interacción Humano–Máquina. Su producto principal, Scout, implementado por S4Digital, va más allá del process mining convencional al ofrecer un análisis detallado de los procesos de negocio. Impulsado por algoritmos de IA patentados, Scout identifica ineficiencias y recomienda mejoras prácticas y respaldadas por datos. Esta poderosa colaboración amplía la comprensión de las organizaciones sobre la interacción entre personas y sistemas, y convierte datos complejos en información práctica.

Los resultados:

  • Mayor eficiencia operativa
  • Mejores experiencias para los usuarios
  • Una cultura de mejora continua

Scout revela detalles ocultos de las operaciones diarias y ofrece a las organizaciones una visibilidad sin precedentes. No solo identifica cuellos de botella, sino que también proporciona hojas de ruta claras para priorizar las inversiones en TI, incluidas estimaciones de ROI proyectado para las oportunidades de mejora clasificadas.

La entusiasta acogida en el IT Forum confirmó el reconocimiento del potencial transformador de Soroco.

Conclusión

La participación de S4Digital en el IT Forum 2024 y la retroalimentación recibida reflejan el fuerte interés de los CIOs brasileños por mantenerse a la vanguardia de la innovación.

Existe una clara disposición a adoptar soluciones tecnológicas avanzadas que atiendan las necesidades inmediatas de las empresas y, al mismo tiempo, estén alineadas con prácticas sostenibles y responsables. Este compromiso garantiza la eficiencia operativa en el mediano y largo plazo y refuerza el papel estratégico de la transformación digital en el logro de los objetivos de desarrollo sostenible.

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Os dados como elemento-chave da estratégia das empresas da Indústria 4.0, e por que vale a pena modernizar o seu ERPAbout Data as a Key Element in Industry 4.0 Companies’ Strategy, and Why Upgrading Your ERP Makes SenseLos datos como elemento clave en la estrategia de las empresas de la Industria 4.0, y por qué tiene sentido modernizar su ERP

15 abr 2024Apr 15, 202415 abr 2024Filipe MarquesTradução do original em inglês.Original article.Traducción del original en inglés.

Lições do ADVANCED FACTORIES 2024, em Barcelona, onde líderes da indústria discutiram a integração entre Tecnologia da Informação e Tecnologia Operacional: o papel transformador dos dados na estratégia das empresas da Indústria 4.0 e a provável necessidade de renovar o seu ERP.

Na semana passada, líderes da indústria reuniram-se no ADVANCED FACTORIES 2024, em Barcelona, para discutir as oportunidades criadas pela integração crescente entre dados e máquinas. Entre os palestrantes estavam Marta Serrano Pardo, CDO e Head of Data & AI da ACCIONA Energía, e Julia Díaz, Head of Data Science da Repsol, duas líderes do setor de energia espanhol, que falaram do impacto das estratégias centradas em dados nos seus negócios. A sessão reforçou um tema cada vez mais presente na indústria global: dados, quando bem aproveitados, geram eficiência e inovação.

Marta Serrano descreveu o uso metódico de analytics pela ACCIONA para ganhar agilidade operacional e eficiência econômica em toda a sua rede de ativos. A estratégia é clara: priorizar casos de uso pelo impacto no negócio, da rentabilidade e gestão de custos a metas de sustentabilidade como longevidade e resiliência dos ativos. Em vez de grandes projetos de dados, a ACCIONA simplifica o acesso aos dados e alinha-os às necessidades do negócio, usando IoT e IA para prolongar a vida e a resiliência dos ativos.

“Ao incorporar dispositivos IoT em todos os nossos ativos, captamos dados em tempo real que orientam os nossos esforços de sustentabilidade e aumentam a nossa agilidade operacional.”

A IA, acrescentou, permite à ACCIONA prever falhas e otimizar o uso dos ativos, servindo ao mesmo tempo o meio ambiente e a rentabilidade.

Julia Díaz mostrou como a Repsol usa dados para otimizar desde o varejo, como prever o melhor horário para assar pão nos postos de serviço, até o refino e a manutenção preditiva. Não são ajustes operacionais, e sim inteligência preditiva que antecipa a demanda e evita falhas, incluindo modelos de IA que preveem a demanda e otimizam preços no mercado atacadista.

“Estas tecnologias permitem-nos otimizar os processos em tempo real, garantindo que cada decisão é informada, estratégica e baseada em dados.”

As duas líderes destacaram o que sustenta qualquer estratégia de dados bem-sucedida: governança e qualidade. Numa época em que o volume de dados é muitas vezes confundido com valor, os dados precisam estar disponíveis, ser confiáveis e ser usados com propósito. A regulação de IA que se aproxima acrescenta outro motivo: a estratégia de dados passa a ser também uma questão de conformidade, não só de vantagem competitiva.

Na passagem do carvão e do petróleo para bytes e algoritmos, estas empresas de energia não estão apenas se adaptando; estão transformando indústrias tradicionais em concorrentes ágeis. Na economia moderna, os dados não são apenas apoio, são estratégia: movem não só máquinas, mas modelos de negócio inteiros.

O ERP torna-se o campo de batalha

À medida que as empresas correm para aproveitar este novo ethos digital, os seus sistemas de ERP, tradicionalmente pensados para a estabilidade, tornam-se decisivos. Os sistemas legados, rígidos e monolíticos, foram concebidos quando os volumes de dados eram administráveis e a velocidade importava menos. Têm dificuldade com a torrente de dados da Indústria 4.0 e isolam a informação por departamento, escondendo a visão integrada da operação de que a indústria moderna precisa. Os ERPs modernos foram feitos para essa velocidade e complexidade.

A passagem do ERP legado para um ERP moderno não é, portanto, apenas uma atualização técnica, e sim um reposicionamento estratégico.

Manter o core limpo com low-code

Plataformas low-code corporativas como o Mendix aceleram esta evolução. Permitem manter o core do ERP limpo, construindo fora dele as personalizações essenciais, o que preserva a integridade e o desempenho do sistema e viabiliza uma arquitetura de negócio componível.

A abordagem “clean core extensibility” da SAP é um exemplo: as extensões ficam separadas do core e só acessam os objetos de negócio do SAP S/4HANA por interfaces estáveis e seguras para upgrades. As personalizações tradicionais, pelo contrário, aumentam a complexidade e o custo de manutenção, prejudicam o desempenho, complicam as atualizações e colocam as migrações em risco.

Com low-code, as organizações constroem aplicações que ampliam o ERP sem o alterar. Manter o core limpo simplifica as migrações, reduz o seu risco e permite ao negócio adaptar-se depressa sem perder estabilidade, fazendo dos dados o elemento-chave de uma estratégia de Indústria 4.0.

Insights from the ADVANCED FACTORIES 2024 event in Barcelona, where industry leaders discussed the crucial integration of Information Technology and Operational Technology: the transformative role of data in the strategy of Industry 4.0 companies, and the likely need to revamp your ERP.

Last week, industry leaders gathered at ADVANCED FACTORIES 2024 in Barcelona to discuss the opportunities created by the growing integration of data and machines. Among the speakers were Marta Serrano Pardo, CDO and Head of Data & AI at ACCIONA Energía, and Julia Díaz, Head of Data Science at Repsol, two leaders of the Spanish energy sector, who talked about the impact of data-centric strategies on their businesses. The session underlined a theme increasingly familiar across global industry: data, when carefully harnessed, drives efficiency and innovation.

Marta Serrano described ACCIONA’s methodical use of analytics to improve operational agility and economic efficiency across its asset network. The strategy is clear-cut: prioritize use cases by business impact, from profitability and cost management to sustainability goals such as asset longevity and resilience. Instead of grand data exploits, ACCIONA focuses on streamlining access to data and aligning it with business needs, using IoT and AI to extend asset life and resilience.

“By embedding IoT devices across our global assets, we can capture real-time data that not only informs our sustainability efforts but also enhances our operational agility.”

AI, she added, lets ACCIONA predict failures and optimize asset utilization, serving both environmental stewardship and profitability.

Julia Díaz showed how Repsol uses data to optimize everything from retail operations, such as predicting the best time to bake bread at service stations, to refining processes and predictive maintenance. These are not operational tweaks but predictive insight that anticipates market demand and preempts failures, including AI models that forecast demand and optimize pricing in wholesale markets.

“These technologies allow us to optimize our processes in real time, ensuring that every decision we make is informed, strategic and data-driven.”

Both leaders stressed what underpins any successful data strategy: governance and data quality. In an era where the volume of data is often mistaken for its value, data must be available, reliable and deployed with intent. The upcoming AI regulation adds a further reason: data strategy is becoming a matter of compliance, not only of competitive edge.

In the shift from coal and oil to bytes and algorithms, these energy companies are not just adapting; they are turning traditional industries into agile contenders. In the modern economy, data is not merely supportive but strategic, fueling not just machines but entire business models.

The ERP becomes the battleground

As companies race to harness this digital ethos, their Enterprise Resource Planning (ERP) systems, traditionally engineered for stability, become pivotal. Legacy systems, rigid and monolithic, were designed when data volumes were manageable and velocity mattered less. They struggle with the torrent of data unleashed by Industry 4.0, and they silo information by department, hiding the integrated view of operations that modern industry requires. Modern ERPs are built for that speed and complexity.

The move from legacy to modern ERP is therefore not merely a technical upgrade, but a strategic recalibration.

Keep the core clean with low-code

Enterprise low-code platforms such as Mendix accelerate this evolution. They let organizations keep the core ERP clean by building essential customizations outside it, preserving the system’s integrity and performance and enabling a composable business architecture.

SAP’s “clean core extensibility” approach is an example: extensions live separately from the core SAP application and access SAP S/4HANA business objects only through stable, upgrade-safe interfaces. Traditional customizations, by contrast, add complexity and maintenance cost, slow performance, complicate upgrades and put migrations at risk.

With low-code, organizations build applications that enhance the ERP without altering it. Keeping the core clean simplifies migrations, reduces their risk and lets the business adapt quickly without sacrificing stability, making data the key element of an Industry 4.0 strategy.

Aprendizajes de ADVANCED FACTORIES 2024, en Barcelona, donde líderes de la industria debatieron la integración entre Tecnología de la Información y Tecnología Operacional: el papel transformador de los datos en la estrategia de las empresas de la Industria 4.0 y la probable necesidad de renovar su ERP.

La semana pasada, líderes de la industria se reunieron en ADVANCED FACTORIES 2024, en Barcelona, para debatir las oportunidades que crea la creciente integración entre datos y máquinas. Entre las ponentes estuvieron Marta Serrano Pardo, CDO y Head of Data & AI de ACCIONA Energía, y Julia Díaz, Head of Data Science de Repsol, dos referentes del sector energético español, que hablaron del impacto de las estrategias centradas en datos en sus negocios. La sesión reforzó una idea cada vez más presente en la industria global: los datos, bien aprovechados, generan eficiencia e innovación.

Marta Serrano describió el uso metódico de analytics en ACCIONA para ganar agilidad operativa y eficiencia económica en toda su red de activos. La estrategia es clara: priorizar los casos de uso por su impacto en el negocio, desde la rentabilidad y la gestión de costos hasta metas de sostenibilidad como la longevidad y la resiliencia de los activos. En lugar de grandes proyectos de datos, ACCIONA simplifica el acceso a los datos y los alinea con las necesidades del negocio, usando IoT e IA para prolongar la vida y la resiliencia de sus activos.

“Al incorporar dispositivos IoT en todos nuestros activos, captamos datos en tiempo real que orientan nuestros esfuerzos de sostenibilidad y aumentan nuestra agilidad operativa.”

La IA, añadió, permite a ACCIONA predecir fallos y optimizar el uso de los activos, sirviendo a la vez al medio ambiente y a la rentabilidad.

Julia Díaz mostró cómo Repsol usa datos para optimizar desde el comercio minorista, como predecir el mejor momento para hornear pan en las estaciones de servicio, hasta el refino y el mantenimiento predictivo. No son ajustes operativos, sino inteligencia predictiva que anticipa la demanda y evita fallos, incluidos modelos de IA que prevén la demanda y optimizan precios en el mercado mayorista.

“Estas tecnologías nos permiten optimizar los procesos en tiempo real, asegurando que cada decisión sea informada, estratégica y basada en datos.”

Ambas destacaron lo que sostiene cualquier estrategia de datos exitosa: la gobernanza y la calidad. En una época en que el volumen de datos suele confundirse con su valor, los datos deben estar disponibles, ser fiables y usarse con propósito. La regulación de IA que se avecina añade otro motivo: la estrategia de datos pasa a ser también una cuestión de cumplimiento, no solo de ventaja competitiva.

En el paso del carbón y el petróleo a los bytes y los algoritmos, estas empresas energéticas no solo se adaptan: convierten industrias tradicionales en competidores ágiles. En la economía moderna, los datos no son un apoyo, son estrategia: mueven no solo máquinas, sino modelos de negocio enteros.

El ERP se convierte en el campo de batalla

A medida que las empresas compiten por aprovechar este nuevo ethos digital, sus sistemas ERP, tradicionalmente pensados para la estabilidad, se vuelven decisivos. Los sistemas heredados, rígidos y monolíticos, se diseñaron cuando los volúmenes de datos eran manejables y la velocidad importaba menos. Les cuesta absorber el torrente de datos de la Industria 4.0 y aíslan la información por departamento, ocultando la visión integrada de la operación que la industria moderna necesita. Los ERP modernos están hechos para esa velocidad y complejidad.

Pasar de un ERP heredado a uno moderno no es, por tanto, una simple actualización técnica, sino un reajuste estratégico.

Mantener el core limpio con low-code

Las plataformas low-code empresariales como Mendix aceleran esta evolución. Permiten mantener limpio el core del ERP construyendo fuera de él las personalizaciones esenciales, lo que preserva la integridad y el rendimiento del sistema y habilita una arquitectura de negocio componible.

El enfoque “clean core extensibility” de SAP es un ejemplo: las extensiones viven separadas del core y solo acceden a los objetos de negocio de SAP S/4HANA mediante interfaces estables y seguras ante actualizaciones. Las personalizaciones tradicionales, en cambio, añaden complejidad y costo de mantenimiento, reducen el rendimiento, complican las actualizaciones y ponen en riesgo las migraciones.

Con low-code, las organizaciones construyen aplicaciones que amplían el ERP sin alterarlo. Mantener el core limpio simplifica las migraciones, reduce su riesgo y permite al negocio adaptarse rápido sin perder estabilidad, haciendo de los datos el elemento clave de una estrategia de Industria 4.0.

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Perspectivas do Mercado de Trabalho de TI no BrasilOutlook for the IT Job Market in BrazilPerspectivas del mercado laboral de TI en Brasil

5 mar 2024Mar 5, 20245 mar 2024Filipe MarquesArtigo original.Translated from the Portuguese original.Traducción del original en portugués.

O mercado de Tecnologia da Informação (TI) no Brasil tem se mostrado um pilar fundamental na estrutura da economia nacional, especialmente em um mundo cada vez mais digitalizado. Com a pandemia de COVID-19, houve uma aceleração sem precedentes na transformação digital de diversas organizações, levando as empresas a adotarem novas tecnologias para garantir a continuidade de suas operações. Esse cenário provocou um aumento considerável na demanda por soluções tecnológicas e serviços digitais.

Um dos resultados mais significativos deste fenômeno foi o crescimento de setores como e-commerce, cloud computing e cibersegurança. A necessidade de digitalização não se limitou às grandes corporações; pequenas e médias empresas também perceberam a urgência de se adaptar ao novo contexto. Segundo dados recentes, o setor de TI no Brasil deve continuar a crescer a taxas robustas, impulsionado por investimentos em inovação e pela crescente consciência sobre a importância da transformação digital.

Além disso, o mercado de TI no Brasil tem visto uma expansão na oferta de cursos e formações especializadas, refletindo a necessidade de profissionais capacitados para suprir a demanda crescente por tecnologia. Áreas como inteligência artificial, análise de dados e desenvolvimento de software estão em alta, e as oportunidades para novos talentos são vastas. A formação técnica e acadêmica tem, portanto, um papel crucial nesse panorama, preparando uma nova geração de especialistas prontos para enfrentar os desafios e as demandas que surgem neste setor dinâmico.

Em suma, o mercado de TI no Brasil está em uma trajetória de crescimento sustentado, trazendo consigo diversas oportunidades tanto para empresas quanto para profissionais da área. A digitalização, que foi acelerada pela pandemia, permanece como um dos motores principais dessa evolução.

Principais Tendências para 2024

O mercado de Tecnologia da Informação (TI) no Brasil se prepara para uma série de tendências que prometem moldar sua trajetória em 2024. Entre as mais proeminentes, destacam-se a crescente adoção de inteligência artificial (IA), automação de processos, o uso intensivo de big data e o reforço na cibersegurança. Cada uma dessas tendências não apenas influencia as estratégias das empresas, mas também altera o comportamento dos consumidores, criando um ambiente propício à inovação.

A inteligência artificial continua a se expandir, com muitas empresas incorporando tecnologias que melhoram a experiência do usuário e otimizam os processos internos. A implementação de chatbots e assistentes virtuais, por exemplo, tem se tornado cada vez mais comum, proporcionando um atendimento mais eficiente e personalizado. Além disso, soluções de IA estão sendo utilizadas para análise de dados, permitindo que empresas façam previsões mais assertivas e tomem decisões baseadas em insights significativos.

A automação é outra tendência em ascensão. Cada vez mais organizações estão investindo em ferramentas que automatizam tarefas repetitivas, liberando os colaboradores para atividades mais estratégicas e criativas. Essa mudança não apenas aumenta a produtividade, mas também minimiza erros operacionais, impactando positivamente na eficiência global das empresas.

Com o crescimento exponencial de dados gerados, o big data se torna uma prioridade fundamental. Empresas estão se voltando para soluções que podem coletar, processar e analisar grandes volumes de dados em tempo real. Essa análise permite que as organizações identifiquem padrões e comportamentos do consumidor, transformando informações em oportunidades de inovação.

Por último, a cibersegurança permanece uma preocupação central. À medida que as tecnologias avançam, também aumentam os riscos associados a ataques cibernéticos. A implementação de medidas robustas de segurança é crucial, e empresas que não priorizarem essa área podem enfrentar várias consequências, desde perdas financeiras até danos à reputação.

Essas tendências, quando bem alinhadas às estratégias empresariais, não só representam desafios, mas também abrem portas para oportunidades significativas de inovação no mercado de TI brasileiro.

Desafios do Setor de TI

O setor de Tecnologia da Informação (TI) no Brasil em 2024 enfrentará uma série de desafios significativos que podem impactar o seu crescimento e inovação. Um dos principais obstáculos é a escassez de profissionais qualificados. Apesar da demanda crescente por especialistas em áreas como inteligência artificial, ciência de dados e cibersegurança, muitas empresas relatam dificuldades em encontrar candidatos com as habilidades técnicas e soft skills necessárias. Essa lacuna no mercado de trabalho não apenas limita o potencial de crescimento das organizações, mas também resulta em uma competição acirrada entre as empresas pela atração e retenção de talentos.

A alta competitividade do mercado também representa um desafio considerável. Com um número crescente de startups e empresas estabelecidas buscando inovar e expandir suas operações, as organizações precisam se diferenciar constantemente através da oferta de serviços de qualidade e soluções inovadoras. Essa pressão constante por inovação pode levar a um ambiente de trabalho estressante, afetando a moral dos funcionários e, consequentemente, a produtividade geral. Para mitigar esses riscos, as empresas precisarão desenvolver estratégias que fomentem um ambiente inovador, ao mesmo tempo em que garantem a saúde e o bem-estar dos seus colaboradores.

Além disso, questões relacionadas à privacidade e segurança de dados continuarão sendo uma preocupação para as empresas de TI. Com o aumento da digitalização e do uso de tecnologias emergentes, a proteção dos dados dos usuários e da infraestrutura das empresas se torna ainda mais crucial. Para enfrentar esses desafios, as organizações precisam adotar medidas proativas de segurança cibernética e estar em conformidade com as regulamentações de privacidade. Isso inclui investir em formação contínua para suas equipes e na implementação de políticas de segurança que garantam um manejo adequado das informações.

Oportunidades de Carreira em TI

O setor de Tecnologia da Informação (TI) no Brasil apresenta um cenário promissor para 2024, com diversas oportunidades de carreira emergindo em várias áreas da especialização. A demanda por profissionais qualificados tem crescido exponencialmente, principalmente em áreas como desenvolvimento de software, ciência de dados, segurança cibernética e inteligência artificial. As empresas, ao buscarem se adaptar ao novo normal digital, têm focado na contratação de talentos que possam impulsionar a inovação e garantir a segurança das informações.

Com a transformação digital em curso, habilidades como programação, análise de dados e conhecimento em nuvem estão em alta. Profissionais que dominam linguagens de programação como Python, Java e JavaScript, além de frameworks como React e Angular, são altamente valorizados. Além disso, a capacidade de trabalhar com big data e análises preditivas também é um diferencial que os empregadores estão buscando. A segurança cibernética é outra área crucial, considerando o aumento das ameaças digitais; a expertise em firewall, criptografia e segurança de rede pode ser decisiva na escolha do candidato.

Para se preparar melhor para essas oportunidades, é fundamental que os profissionais em TI busquem formação contínua e especializações. Cursos online, certificações e bootcamps são ótimas opções para desenvolver competências que estão alinhadas com as exigências do mercado. Networking também desempenha um papel vital; a participação em conferências de tecnologia, meetups e grupos de discussão pode abrir portas importantes e conexões profissionais que levam a oportunidades de carreira significativas.

Assim, ao alinhar suas habilidades e conhecimentos às tendências de mercado, os profissionais de TI podem se posicionar favoravelmente e aproveitar as diversas oportunidades que o setor oferecerá no Brasil em 2024.

Information Technology (IT) has become a cornerstone of Brazil's economy, all the more so in an increasingly digital world. The COVID-19 pandemic triggered an unprecedented acceleration in the digital transformation of organizations, pushing companies to adopt new technologies to keep their operations running. The result was a marked rise in demand for technology solutions and digital services.

One of the most significant outcomes has been the growth of sectors such as e-commerce, cloud computing and cybersecurity. The need to digitalize was not confined to large corporations; small and medium-sized businesses also recognized the urgency of adapting to the new reality. According to recent data, Brazil's IT sector is set to keep growing at robust rates, driven by investment in innovation and a growing awareness of the importance of digital transformation.

Brazil's IT market has also seen a wider range of courses and specialist training, reflecting the need for skilled professionals to meet the rising demand for technology. Fields such as artificial intelligence, data analytics and software development are booming, and opportunities for new talent are plentiful. Technical and academic education therefore plays a crucial role, preparing a new generation of specialists ready to take on the challenges and demands of this dynamic sector.

In short, Brazil's IT market is on a path of sustained growth, bringing a wide range of opportunities for companies and professionals alike. Digitalization, accelerated by the pandemic, remains one of the main engines of this evolution.

Key Trends for 2024

Brazil's IT market is preparing for a series of trends set to shape its course in 2024. The most prominent include the growing adoption of artificial intelligence (AI), process automation, the intensive use of big data and stronger cybersecurity. Each of these trends not only shapes corporate strategy but also changes consumer behavior, creating fertile ground for innovation.

Artificial intelligence continues to spread, with many companies adopting technologies that improve the user experience and optimize internal processes. Chatbots and virtual assistants, for example, are becoming ever more common, delivering more efficient and personalized service. AI solutions are also being used for data analysis, enabling companies to make sharper forecasts and base their decisions on meaningful insights.

Automation is another rising trend. More and more organizations are investing in tools that automate repetitive tasks, freeing employees for more strategic and creative work. This shift not only raises productivity but also reduces operational errors, with a positive effect on overall efficiency.

With the exponential growth in the data being generated, big data has become a top priority. Companies are turning to solutions that can collect, process and analyze large volumes of data in real time. This analysis allows organizations to identify consumer patterns and behavior, turning information into opportunities for innovation.

Finally, cybersecurity remains a central concern. As technology advances, so do the risks of cyber attacks. Robust security measures are essential, and companies that fail to prioritize this area may face a range of consequences, from financial losses to reputational damage.

When properly aligned with business strategy, these trends are not only challenges; they also open the door to significant opportunities for innovation in Brazil's IT market.

Challenges Facing the IT Sector

Brazil's IT sector will face a number of significant challenges in 2024 that could affect its growth and capacity to innovate. One of the main obstacles is the shortage of skilled professionals. Despite growing demand for specialists in fields such as artificial intelligence, data science and cybersecurity, many companies report difficulty finding candidates with the right technical and soft skills. This gap in the labor market not only limits organizations' growth potential but also fuels fierce competition between companies to attract and retain talent.

Intense market competition is also a considerable challenge. With a growing number of startups and established companies seeking to innovate and expand, organizations must constantly differentiate themselves through high-quality services and innovative solutions. This relentless pressure to innovate can create a stressful working environment, hurting staff morale and, in turn, overall productivity. To mitigate these risks, companies will need strategies that foster innovation while safeguarding the health and wellbeing of their people.

Data privacy and security will also remain a concern for IT companies. As digitalization grows and emerging technologies spread, protecting user data and corporate infrastructure becomes even more critical. To meet these challenges, organizations must take a proactive approach to cybersecurity and comply with privacy regulations. That means investing in continuous training for their teams and implementing security policies that ensure information is handled properly.

Career Opportunities in IT

Brazil's IT sector offers a promising outlook for 2024, with career opportunities emerging across many areas of specialization. Demand for skilled professionals has grown exponentially, particularly in software development, data science, cybersecurity and artificial intelligence. As companies adapt to the new digital normal, they are focusing on hiring talent that can drive innovation and keep information secure.

With digital transformation under way, skills in programming, data analytics and cloud are in high demand. Professionals fluent in programming languages such as Python, Java and JavaScript, and in frameworks such as React and Angular, are highly valued. The ability to work with big data and predictive analytics is another differentiator employers are looking for. Cybersecurity is also crucial given the rise in digital threats; expertise in firewalls, encryption and network security can be decisive in choosing a candidate.

To prepare for these opportunities, IT professionals should pursue continuous learning and specialization. Online courses, certifications and bootcamps are excellent ways to build skills aligned with market needs. Networking also plays a vital role: attending technology conferences, meetups and discussion groups can open important doors and create professional connections that lead to meaningful career opportunities.

By aligning their skills and knowledge with market trends, IT professionals can position themselves well and seize the many opportunities the sector will offer in Brazil in 2024.

El mercado de Tecnologías de la Información (TI) en Brasil se ha consolidado como un pilar fundamental de la economía nacional, especialmente en un mundo cada vez más digitalizado. Con la pandemia de COVID-19 se produjo una aceleración sin precedentes en la transformación digital de diversas organizaciones, lo que llevó a las empresas a adoptar nuevas tecnologías para garantizar la continuidad de sus operaciones. Este escenario provocó un aumento considerable de la demanda de soluciones tecnológicas y servicios digitales.

Uno de los resultados más significativos de este fenómeno fue el crecimiento de sectores como el e-commerce, el cloud computing y la ciberseguridad. La necesidad de digitalización no se limitó a las grandes corporaciones; las pequeñas y medianas empresas también percibieron la urgencia de adaptarse al nuevo contexto. Según datos recientes, el sector de TI en Brasil debería seguir creciendo a tasas sólidas, impulsado por las inversiones en innovación y por una creciente conciencia sobre la importancia de la transformación digital.

Además, el mercado de TI en Brasil ha registrado una expansión de la oferta de cursos y formaciones especializadas, lo que refleja la necesidad de profesionales capacitados para atender la creciente demanda de tecnología. Áreas como la inteligencia artificial, el análisis de datos y el desarrollo de software están en auge, y las oportunidades para nuevos talentos son amplias. Por lo tanto, la formación técnica y académica cumple un papel crucial en este panorama, al preparar a una nueva generación de especialistas listos para enfrentar los desafíos y las demandas que surgen en este sector dinámico.

En resumen, el mercado de TI en Brasil se encuentra en una trayectoria de crecimiento sostenido, que trae consigo diversas oportunidades tanto para las empresas como para los profesionales del área. La digitalización, acelerada por la pandemia, sigue siendo uno de los principales motores de esta evolución.

Principales tendencias para 2024

El mercado de Tecnologías de la Información (TI) en Brasil se prepara para una serie de tendencias que prometen definir su trayectoria en 2024. Entre las más destacadas se encuentran la creciente adopción de la inteligencia artificial (IA), la automatización de procesos, el uso intensivo de big data y el refuerzo de la ciberseguridad. Cada una de estas tendencias no solo influye en las estrategias de las empresas, sino que también modifica el comportamiento de los consumidores, lo que crea un entorno propicio para la innovación.

La inteligencia artificial sigue expandiéndose, con muchas empresas que incorporan tecnologías que mejoran la experiencia del usuario y optimizan los procesos internos. La implementación de chatbots y asistentes virtuales, por ejemplo, es cada vez más común y permite una atención más eficiente y personalizada. Además, las soluciones de IA se están utilizando para el análisis de datos, lo que permite a las empresas hacer previsiones más acertadas y tomar decisiones basadas en insights significativos.

La automatización es otra tendencia en ascenso. Cada vez más organizaciones invierten en herramientas que automatizan tareas repetitivas, lo que libera a los colaboradores para actividades más estratégicas y creativas. Este cambio no solo aumenta la productividad, sino que también minimiza los errores operativos, con un impacto positivo en la eficiencia global de las empresas.

Con el crecimiento exponencial de los datos generados, el big data se convierte en una prioridad fundamental. Las empresas recurren a soluciones capaces de recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Este análisis permite a las organizaciones identificar patrones y comportamientos del consumidor, y transformar la información en oportunidades de innovación.

Por último, la ciberseguridad sigue siendo una preocupación central. A medida que avanzan las tecnologías, también aumentan los riesgos asociados a los ciberataques. La implementación de medidas de seguridad robustas es crucial, y las empresas que no prioricen esta área pueden enfrentar diversas consecuencias, desde pérdidas financieras hasta daños a su reputación.

Cuando están bien alineadas con las estrategias empresariales, estas tendencias no solo representan desafíos, sino que también abren las puertas a oportunidades significativas de innovación en el mercado de TI brasileño.

Desafíos del sector de TI

En 2024, el sector de Tecnologías de la Información (TI) en Brasil enfrentará una serie de desafíos significativos que pueden afectar su crecimiento y su capacidad de innovación. Uno de los principales obstáculos es la escasez de profesionales calificados. A pesar de la creciente demanda de especialistas en áreas como inteligencia artificial, ciencia de datos y ciberseguridad, muchas empresas reportan dificultades para encontrar candidatos con las habilidades técnicas y las soft skills necesarias. Esta brecha en el mercado laboral no solo limita el potencial de crecimiento de las organizaciones, sino que también genera una competencia intensa entre las empresas por atraer y retener talento.

La alta competitividad del mercado también representa un desafío considerable. Con un número creciente de startups y empresas consolidadas que buscan innovar y ampliar sus operaciones, las organizaciones deben diferenciarse constantemente mediante la oferta de servicios de calidad y soluciones innovadoras. Esta presión constante por innovar puede generar un ambiente de trabajo estresante, lo que afecta la moral de los empleados y, en consecuencia, la productividad general. Para mitigar estos riesgos, las empresas deberán desarrollar estrategias que fomenten un entorno innovador y, al mismo tiempo, garanticen la salud y el bienestar de sus colaboradores.

Además, las cuestiones relacionadas con la privacidad y la seguridad de los datos seguirán siendo una preocupación para las empresas de TI. Con el aumento de la digitalización y del uso de tecnologías emergentes, la protección de los datos de los usuarios y de la infraestructura de las empresas se vuelve aún más crucial. Para enfrentar estos desafíos, las organizaciones deben adoptar medidas proactivas de ciberseguridad y cumplir con las regulaciones de privacidad. Esto incluye invertir en formación continua para sus equipos y en la implementación de políticas de seguridad que garanticen un manejo adecuado de la información.

Oportunidades de carrera en TI

El sector de Tecnologías de la Información (TI) en Brasil presenta un panorama prometedor para 2024, con diversas oportunidades de carrera que surgen en distintas áreas de especialización. La demanda de profesionales calificados ha crecido de forma exponencial, principalmente en áreas como desarrollo de software, ciencia de datos, ciberseguridad e inteligencia artificial. Al buscar adaptarse a la nueva normalidad digital, las empresas se han enfocado en contratar talentos capaces de impulsar la innovación y garantizar la seguridad de la información.

Con la transformación digital en curso, habilidades como la programación, el análisis de datos y el conocimiento de la nube tienen una gran demanda. Los profesionales que dominan lenguajes de programación como Python, Java y JavaScript, además de frameworks como React y Angular, son muy valorados. Asimismo, la capacidad de trabajar con big data y análisis predictivo es un diferencial que buscan los empleadores. La ciberseguridad es otra área crucial, considerando el aumento de las amenazas digitales; la experiencia en firewalls, criptografía y seguridad de redes puede ser decisiva en la elección del candidato.

Para prepararse mejor ante estas oportunidades, es fundamental que los profesionales de TI busquen formación continua y especializaciones. Los cursos en línea, las certificaciones y los bootcamps son excelentes opciones para desarrollar competencias alineadas con las exigencias del mercado. El networking también cumple un papel vital: participar en conferencias de tecnología, meetups y grupos de discusión puede abrir puertas importantes y generar conexiones profesionales que conduzcan a oportunidades de carrera significativas.

Así, al alinear sus habilidades y conocimientos con las tendencias del mercado, los profesionales de TI pueden posicionarse favorablemente y aprovechar las diversas oportunidades que el sector ofrecerá en Brasil en 2024.

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Agentic AI & Low-Code: Driving Enterprise Innovation and Agility

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Agentic AI & Low-Code: Driving Enterprise Innovation and Agility

Descubra como a IA agêntica e o Mendix redefinem a transformação digital de empresas globais. O Mendix acelera o desenvolvimento low-code, enquanto a IA agêntica otimiza fluxos de trabalho e decisões de forma autônoma. Juntos, entregam sistemas escaláveis e adaptativos, com impacto mensurável no negócio. Este paper foi pensado para executivos que querem reduzir a complexidade, acelerar a inovação e se manter à frente em um mercado movido por agilidade e inteligência.

Discover how Agentic AI and Mendix redefine digital transformation for global enterprises. Mendix accelerates low-code development, while Agentic AI autonomously optimizes workflows and decision-making. Together they deliver scalable, adaptive systems with measurable business impact. This paper is designed for executives seeking to reduce complexity, accelerate innovation, and stay ahead in a market driven by agility and intelligence.

Descubra cómo la IA agéntica y Mendix redefinen la transformación digital de las empresas globales. Mendix acelera el desarrollo low-code, mientras que la IA agéntica optimiza de forma autónoma los flujos de trabajo y la toma de decisiones. Juntos entregan sistemas escalables y adaptativos, con un impacto medible en el negocio. Este documento está pensado para ejecutivos que buscan reducir la complejidad, acelerar la innovación y mantenerse a la vanguardia en un mercado impulsado por la agilidad y la inteligencia.

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Unlocking AI-Powered Business Transformation

Por que a maioria dos programas digitais fracassa? Porque os líderes constroem sem enxergar. O Soroco Scout revela o trabalho oculto, e o Mendix transforma esses insights em aplicações ágeis e seguras. Este paper mostra a executivos C-level como reduzir riscos, garantir a adoção e maximizar o ROI. Com casos de alto impacto, como migrações para SAP S/4HANA, indústria e utilities, oferece um modelo para a transformação contínua e uma liderança digital resiliente.

Why do most digital programs fail? Because leaders build without seeing. Soroco Scout illuminates hidden work while Mendix translates insights into agile, secure applications. This paper shows C-level executives how to reduce risks, ensure adoption, and maximize ROI. Covering high-impact use cases like SAP S/4HANA migrations, manufacturing, and utilities, it offers a blueprint for continuous transformation and resilient digital leadership.

¿Por qué fracasa la mayoría de los programas digitales? Porque los líderes construyen sin ver. Soroco Scout revela el trabajo oculto y Mendix convierte esos insights en aplicaciones ágiles y seguras. Este documento muestra a los ejecutivos C-level cómo reducir riesgos, asegurar la adopción y maximizar el ROI. Con casos de alto impacto, como migraciones a SAP S/4HANA, manufactura y utilities, ofrece un modelo para la transformación continua y un liderazgo digital resiliente.

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Unlocking Business Orchestration and Automation Transformation with Soroco & Mendix

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Unlocking Business Orchestration and Automation Transformation with Soroco & Mendix

O modelo BOAT do Gartner está mudando a forma como as empresas conduzem a transformação. Este paper mostra como o Soroco Scout e o Mendix ajudam os clientes Siemens a eliminar pontos cegos operacionais, acelerar a entrega de aplicações e obter ROI mensurável. Com orientações práticas sobre visibilidade, agilidade e melhoria contínua, é leitura essencial para executivos que lideram transformações complexas e querem preparar suas organizações para o futuro.

Gartner’s BOAT model is reshaping how enterprises approach transformation. This paper reveals how Soroco Scout and Mendix help Siemens customers eliminate operational blind spots, accelerate app delivery, and achieve measurable ROI. With practical insights into visibility, agility, and continuous improvement, it is an essential read for executives leading complex transformations and seeking to future-proof their organizations.

El modelo BOAT de Gartner está cambiando la forma en que las empresas abordan la transformación. Este documento muestra cómo Soroco Scout y Mendix ayudan a los clientes de Siemens a eliminar puntos ciegos operativos, acelerar la entrega de aplicaciones y obtener un ROI medible. Con orientaciones prácticas sobre visibilidad, agilidad y mejora continua, es una lectura esencial para ejecutivos que lideran transformaciones complejas y quieren preparar sus organizaciones para el futuro.

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Reinventing TELCO Operations with Low-Code and AI

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Reinventing TELCO Operations with Low-Code and AI

As operadoras de telecomunicações enfrentam custos crescentes, TI legada e pressão por experiências digitais sem atrito. Este white paper explica como o low-code Mendix e a IA agêntica ajudam as operadoras a reduzir custos em até 30%, acelerar novos serviços e abrir novos modelos de receita. Com insights de operadoras líderes no mundo, oferece aos executivos um roteiro para adotar a inovação, atender às expectativas dos clientes e capturar parte da oportunidade de US$ 1,6 trilhão que está por vir.

Telecom operators face rising costs, legacy IT, and pressure for seamless digital experiences. This white paper explains how Mendix low-code and Agentic AI help CSPs reduce costs by up to 30%, accelerate new services, and unlock new revenue models. Featuring insights from leading global operators, it provides a roadmap for executives to embrace innovation, meet customer expectations, and capture part of the $1.6T opportunity ahead.

Los operadores de telecomunicaciones enfrentan costos crecientes, TI heredada y presión por ofrecer experiencias digitales sin fricciones. Este white paper explica cómo el low-code de Mendix y la IA agéntica ayudan a los operadores a reducir costos hasta en un 30%, acelerar nuevos servicios y abrir nuevos modelos de ingresos. Con insights de operadores líderes a nivel mundial, ofrece a los ejecutivos una hoja de ruta para adoptar la innovación, responder a las expectativas de los clientes y capturar parte de la oportunidad de US$ 1,6 billones que se avecina.

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Building a Mendix Center of Excellence

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Building a Mendix Center of Excellence

Um guia completo para criar, estruturar e escalar o seu Centro de Excelência low-code e garantir o sucesso da transformação digital.

A comprehensive guide to establishing, structuring, and scaling your Low-Code Center of Excellence for digital transformation success.

Una guía completa para crear, estructurar y escalar su Centro de Excelencia low-code y asegurar el éxito de la transformación digital.

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Uncovering the Hidden Side of Business Operations with AI-Driven Digital Interaction Intelligence

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Uncovering the Hidden Side of Business Operations with AI-Driven Digital Interaction Intelligence

Até 60% do trabalho corporativo continua invisível para os sistemas tradicionais de ERP e CRM. Este paper executivo mostra como o Soroco Scout® revela esses processos ocultos, reduz custos em até 40%, melhora a satisfação dos colaboradores e viabiliza uma transformação orientada por dados. Leitura essencial para CIOs e líderes C-level que buscam eficiência sustentável e uma estratégia digital clara.

Up to 60% of corporate work remains invisible to traditional ERP and CRM systems. This executive paper shows how Soroco Scout® illuminates these hidden processes, cutting costs by up to 40%, improving employee satisfaction, and enabling data-driven transformation. Essential reading for CIOs and C-level leaders seeking sustainable efficiency and a clear digital strategy.

Hasta el 60% del trabajo corporativo sigue siendo invisible para los sistemas tradicionales de ERP y CRM. Este documento ejecutivo muestra cómo Soroco Scout® revela esos procesos ocultos, reduce costos hasta en un 40%, mejora la satisfacción de los colaboradores y hace posible una transformación basada en datos. Lectura esencial para CIOs y líderes C-level que buscan eficiencia sostenible y una estrategia digital clara.

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AI-Driven Task Mining in Brazil: Redefining Operational Excellence

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AI-Driven Task Mining in Brazil: Redefining Operational Excellence

As empresas brasileiras enfrentam complexidade crescente e ineficiências operacionais. Este paper mostra como o Soroco Scout® oferece visibilidade incomparável, reduz custos e apoia os CIOs na aceleração da maturidade digital. Com casos de sucesso em empresas da Fortune 500, oferece aos executivos no Brasil um roteiro para otimizar processos, melhorar a experiência do cliente e garantir vantagem competitiva em um mercado em transformação.

Brazilian enterprises face increasing complexity and operational inefficiencies. This paper demonstrates how Soroco Scout® provides unmatched visibility, reduces costs, and supports CIOs in accelerating digital maturity. With proven success across Fortune 500 cases, it offers executives in Brazil a roadmap to optimize processes, enhance customer experience, and secure a competitive edge in an evolving market.

Las empresas brasileñas enfrentan una complejidad creciente e ineficiencias operativas. Este documento muestra cómo Soroco Scout® ofrece una visibilidad incomparable, reduce costos y apoya a los CIOs en la aceleración de la madurez digital. Con casos de éxito en empresas de la Fortune 500, ofrece a los ejecutivos en Brasil una hoja de ruta para optimizar procesos, mejorar la experiencia del cliente y asegurar una ventaja competitiva en un mercado en transformación.

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Empowering the UAE’s Digital Future: a Roadmap to Excellence

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Empowering the UAE’s Digital Future: a Roadmap to Excellence

A visão dos Emirados Árabes Unidos para a excelência no governo e nos negócios exige velocidade, agilidade e impacto mensurável. Este paper mostra como o task mining da Soroco e a plataforma low-code Mendix, com o respaldo da Siemens, destravam juntos eficiência operacional, serviços centrados no cidadão e inovação em escala. Um guia estratégico para líderes C-level que querem se alinhar aos programas GEM e ADGEP e liderar a próxima onda de excelência digital.

The UAE’s vision for government and business excellence demands speed, agility, and measurable impact. This paper outlines how Soroco’s task mining and Mendix’s Siemens-backed low-code platform together unlock operational efficiency, citizen-centric services, and innovation at scale. A strategic guide for C-level leaders who want to align with GEM and ADGEP programs and lead the next wave of digital excellence.

La visión de los Emiratos Árabes Unidos para la excelencia en el gobierno y en los negocios exige velocidad, agilidad e impacto medible. Este documento muestra cómo el task mining de Soroco y la plataforma low-code Mendix, respaldada por Siemens, impulsan juntos la eficiencia operativa, los servicios centrados en el ciudadano y la innovación a escala. Una guía estratégica para líderes C-level que quieren alinearse con los programas GEM y ADGEP y liderar la próxima ola de excelencia digital.

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