For the past half century or more, the teams running enterprise software stacks have nurtured a vast ecosystem of tools to keep software humming along. They’ve built CI/CD pipelines, elaborate test suites, code repositories, and tools galore, all with the goal of keeping the systems up and running.
For the past half century or more, the teams running enterprise software stacks have nurtured a vast ecosystem of tools to keep software humming along. They’ve built CI/CD pipelines, elaborate test suites, code repositories, and tools galore, all with the goal of keeping the systems up and running.
Now AI is throwing a wrench into the whole endeavor. Software is now more complex and sometimes mysteriously unpredictable. Expectations are sky high, but no one is certain what to expect in good conscience.
Luckily, dozens of companies are rushing to build new tools designed to keep agentic stacks on the straight and narrow, delivering value to everyone. The field is rapidly evolving, probably having changed since you started reading this article.
Some of the tools involved in the emerging agent stack aren’t that different from what enterprise teams already have in store. In the end, LLMs are just piles of bits that need to be loaded into a processing chip, just like old-fashioned software. Many of the old tools that watch for overloaded nodes or overpacked disk drives are just as valuable as ever, perhaps more so because LLMs chew through storage even faster. And some of the companies tackling these problems are the same steadfast suppliers who have earned the trust of your DevOps teams; they’ve just extended their own offerings to handle LLMs and AI.
Other challenges, however, are quite different. For example, LLMs are terrifyingly non-deterministic, a real challenge for belts-and-suspenders engineers who traditionally tend the software. Tool vendors are building entirely new systems to handle these somewhat random deviations so that traditional DevOps teams — and their C-suites — don’t have heart attacks.
In context
- Topic: Estrategia y Gobierno de TI — Decisiones de portafolio, costo total, gobierno y marcos de referencia.
- Source: CIO
- Published: 15/10/2026
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Por que importa
Há uma diferença enorme entre uma empresa que tem projetos de tecnologia e uma que tem estratégia de tecnologia. A primeira acumula iniciativas; a segunda decide o que não vai fazer. Movimentos assim costumam ser o momento em que alguém, lá em cima, finalmente escreveu a lista do que fica de fora.
Leio procurando o custo de coordenação. Toda decisão de tecnologia reparte trabalho entre áreas que não se reportam entre si, e é aí que o retorno vaza. Se ninguém definiu quem resolve quando duas áreas não se entendem, o projeto já tem a data de encalhe marcada.
O que costuma dar errado
O que costuma dar errado é a parte que não foi conversada com as áreas que vão carregar o trabalho. Decide-se em cima, comunica-se para baixo, e a resistência não aparece como oposição, e sim como lentidão. Ninguém diz não; simplesmente tudo demora o dobro e ninguém sabe explicar por quê.
O que observar
- Se aparecem métricas de negócio ou apenas métricas de entrega — custo por transação manda sobre percentual de avanço.
- O calendário real de contratos e renovações: é ali que se vê se o movimento foi estratégico ou foi vencimento.
- O que se desliga para financiar o novo; se nada se desliga, o orçamento vai doer em seis meses.
Como leio esta publicação
Eu trataria menos como notícia de tecnologia e mais como sinal de mercado. Se um ator do setor se move assim, em doze ou dezoito meses o resto vai ter que responder alguma coisa. Convém decidir agora, com calma, o que se vai responder, em vez de improvisar quando o cliente perguntar.
A notícia original está publicada em outro idioma; o trecho é citado como o veículo o entrega e o comentário é escrito em português.
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