10 Decisões que a IA Está Exigindo dos Executivos
Os sinais reais de SXSW e GTC 2026 traduzidos para CIOs, CFOs e CEOs
Executive brief
Abril 2026
Um report executivo para CIOs, CFOs e CEOs que precisam agir nos próximos 90 dias
Autor
Alexandre Pereira, Alkemia

Fontes
Baseado em presença pessoal no SXSW 2026 (Austin) e GTC 2026 (San Jose)
Executive Summary
O Sinal e o Ruído
O SXSW mostrou as perguntas. O GTC mostrou que as respostas estão chegando mais rápido do que a maioria das empresas percebeu. Em Austin, o tema oficial "humans." organizou a conversa em torno de agência, trabalho, significado e disciplina de decisão. Em San Jose, a keynote de Jensen Huang e os casos enterprise mostraram que agentes, tokens, robótica e governança já estão entrando na operação.
Para empresas brasileiras e latino-americanas, a prioridade é separar sinal de ruído. A agenda executiva agora exige decisões específicas: onde comprimir ciclos, como medir custo por output, como renegociar SaaS, como governar agentes, como redesenhar papéis humanos e quando parar projetos que não validam valor.
Este report consolida os 10 temas mais relevantes para decisores enterprise nos próximos 12 meses, com dados verificados, implicações de negócio e ações concretas para os próximos 90 dias.

Destaque: a urgência está na decisão executiva que cada sinal força.
10 Temas
Decisões críticas para os próximos 12 meses
Dados Verificados
Fontes de SXSW e GTC 2026
90 Dias
Ações concretas para decisores enterprise
Contexto
Dois Eventos, Uma Síntese
SXSW 2026, Austin
  • Tema oficial: "humans."
  • Amy Webb encerrou o Trend Report depois de 19 anos e lançou o Convergence Outlook
  • Três convergências: human augmentation, unlimited labor e emotional outpouring
  • Jennifer Wallace trouxe o dado Gallup: 70% da força de trabalho global está desengajada
  • Lógica DARPA, a partir do caso mRNA: stop rules como condição para apostas de alto risco
GTC 2026, San Jose
  • Jensen Huang conduziu keynote de cerca de 2h30
  • Fábricas de tokens, agentes, compressão de ciclo, segurança e Physical AI
  • Projeção de 100 agentes por humano
  • NemoClaw para governança de agentes
  • Robótica como resposta a restrições demográficas e operacionais
SXSW deu o frame. GTC entregou a evidência. Fontes independentes, de Amy Webb a Jensen Huang, de Harrison Chase a Matthew Prince, descreveram o mesmo deslocamento: o valor enterprise concentra-se em quem orquestra, integra, governa e mede.

Destaque: a decisão enterprise concentra-se em qual sistema governar, com quais critérios e sob qual accountability.
Tema 1
Compressão de Ciclo e Pressão sobre Julgamento
9mo
Para 2 semanas
20.000 engenheiros Dell, segundo Michael Dell no GTC
3mo
Para 3 dias
GE Aerospace com Palantir: ciclo de digital twin e ontologia
90%
Tarefas por agentes
ServiceNow: customer service e RH processados por agentes
80%
Código delegado
Karpathy: de manual para agentes desde dezembro de 2025
O que significa para enterprise
A compressão reduz espera e aumenta a pressão sobre quem define prioridade, critério e alocação. Quando uma execução que levava meses passa a levar dias ou minutos, perseguir a prioridade errada também fica mais barato, mais rápido e mais frequente. O julgamento executivo concentra o gargalo. Sem stop rules, a empresa apenas desperdiça recurso em velocidade maior.
O que fazer nos próximos 90 dias
01
Escolher os 3 processos com maior ciclo de espera e maior impacto financeiro.
02
Mapear onde agentes podem comprimir tempo sem remover julgamento crítico.
03
Definir marcos de validação e critérios de parada antes de qualquer implementação.
"AI is going to make us all busier." Jensen Huang
Tema 2
Economia de Tokens como Nova Base de Custo
Jensen Huang apresentou no GTC a lógica de fábricas de tokens, com throughput, latência e tokens por watt como variáveis centrais.
Queda de 99%
No custo de inferência entre 2022 e 2024 para modelos equivalentes ao GPT-3
Gratuito a US$150
Por milhão de tokens para reasoning pesado
US$1 trilhão
Pipeline de demanda confirmada até 2027
"Do not equate the price of the factory and the price of the tokens." Jensen Huang
O que significa para enterprise
A maioria das empresas vai consumir tokens como serviço, do mesmo modo que consome cloud. Para o CFO, AI agora também é custo variável por unidade de output, além da licença. Quem mede apenas assinatura, seat ou projeto não sabe o preço unitário do que está comprando. A disciplina de FinOps precisa incorporar tokens, contexto, latência e qualidade do output.
O que fazer nos próximos 90 dias
Auditar custo de AI por unidade de output, incluindo licença, consumo e retrabalho.
Comparar provedores para os mesmos workloads, usando custo, latência e qualidade.
Criar orçamento de tokens com thresholds, alertas e revisão mensal, como em cloud.
Separar workloads de baixa latência, alto volume e reasoning pesado antes de negociar contratos.

Tokens por watt passa a ser variável de margem para quem produz AI e variável de custo para quem consome AI.
Tema 3
SaaS em Transição: Pricing, Agentes e Build vs Buy
O que aconteceu
Desde janeiro, cerca de US$730 bilhões em valor de mercado evaporaram de grandes empresas de software enterprise, incluindo Adobe, Microsoft, Salesforce, SAP, ServiceNow e Oracle. Klarna anunciou que substituiria Salesforce por AI, mas o CEO depois esclareceu que a empresa consolidou dados, trocou vendors e construiu interfaces.
  • Gartner projeta que 40% das aplicações enterprise terão agentes task-specific até 2026
  • IDC projeta que, até 2028, 70% dos vendors terão migrado para pricing menos dependente de seats
  • Intercom Fin já cobra US$0,99 por resolução
Três forças combinadas
Pricing passa a incorporar consumo e resultado.
Agentes operam sistemas como usuários.
A decisão build vs buy exige análise mais granular.
O que significa para enterprise
Construir pode ser rápido, mas manter, governar, integrar e transferir conhecimento continuam caros. Para empresas com décadas de sistemas, o custo relevante inclui construir, operar, auditar, integrar e sustentar. ERPs e SaaS core tendem a receber mais uso por agentes, com contratos e métricas diferentes.
O que fazer nos próximos 90 dias
01
Revisar os 5 maiores contratos SaaS por exposição a pricing por consumo.
02
Perguntar a cada vendor como agentes serão tratados como usuários, acesso e cobrança.
03
Exigir business case para build e para buy, com custo de manutenção e governança explícito.
04
Identificar quais dados e workflows precisam permanecer sob controle direto da empresa.

Klarna mostrou que a narrativa de substituição pode correr mais rápido que os fatos operacionais.
Tema 4
Agentes no Organograma
100:1
Projeção NVIDIA
75.000 humanos com 7,5 milhões de agentes em 10 anos
0.6:1
McKinsey hoje
25.000 agentes para 40.000 funcionários, survey nov. 2025
30%
Meta
Ganho de produtividade por engenheiro com uso de AI
20%
Gartner
Organizações que usarão AI para eliminar mais da metade da média gerência até fim de 2026
O que significa para enterprise
Agentes entram como força de trabalho operacional com impacto além da produtividade individual. Tarefas transacionais passam para agentes; governança, risco, conformidade e relação com fornecedores ficam com humanos apoiados por AI. A pergunta central para o C-level é a velocidade de adoção com governança. O risco é tratar agente como software comum quando ele passa a executar trabalho com efeitos organizacionais.
O que fazer nos próximos 90 dias
1
Selecionar uma unidade de negócio e mapear tarefas transacionais versus tarefas de julgamento.
2
Testar um processo ponta a ponta com agentes, mantendo humanos nos pontos de decisão.
3
Medir produtividade, erro, retrabalho, satisfação do usuário e risco operacional antes de escalar.
4
Criar uma taxonomia interna de agentes: assistivo, executor, aprovador proibido e agente com acesso sensível.

O gap entre 0,6 e 100 agentes por pessoa é onde a decisão acontece.
Tema 5
O que Fica para o Humano
Dados de referência
  • BCG, abril 2026: 10% a 15% dos empregos podem ser eliminados em 4 a 5 anos
  • BCG: 50% a 55% serão profundamente transformados em 2 a 3 anos
  • Brookings: 15 milhões de trabalhadores americanos sem diploma em ocupações altamente expostas
  • Gallup: 70% de desengajamento global da força de trabalho
Paradoxo de Jevons em software
Jensen Huang usou o caso dos radiologistas: computer vision entrou nas plataformas, mas a demanda por radiologistas subiu porque mais scans geraram mais atendimento, receita e necessidade de diagnóstico.
Karpathy descreveu o paradoxo de Jevons em software: quando a barreira cai, a demanda por software aumenta.
O que significa para enterprise
O risco dominante está na velocidade de mudança das tarefas superar a capacidade de adaptação das pessoas. A vinheta do motorista que saiu de data engineering para Uber e agora vê robotáxis chegando ilustra uma transição em que portas fecham antes que novas competências sejam absorvidas. Empresas que redesenham papéis com clareza retêm conhecimento e reduzem atrito. Esse é um argumento econômico, não apenas humano.
Três Razões Econômicas para Investir em Transição
Conhecimento Institucional
Um agente executa. Não sabe por que o cliente X sempre paga atrasado e como contornar. Cortar antes de entender o papel da AI gera perda de produtividade que custa mais que requalificar.
Reputação no Mercado de Talento
Empresas que demitem sem transição perdem capacidade de atrair os melhores. Meta corta 20% e ao mesmo tempo paga retenção para quem fica. O custo da reputação ruim aparece nos próximos ciclos.
Operação de Agentes Depende de Quem Fica
60% das empresas estão no nível mais básico de maturidade AI (Conference Board). Quem opera os agentes, dá contexto, faz harness engineering? Demitir sem requalificar elimina exatamente as pessoas que sabem como o negócio funciona e que poderiam ser os melhores operadores de agentes.
Tema 5
O que Fica para o Humano
O que fazer nos próximos 90 dias

Tarefa Executada

O que a pessoa faz no dia a dia: atividades, processos, ações operacionais Finalidade de Negócio Por que isso importa: resultado esperado, impacto estratégico, razão de existir do papel Separar tarefa de finalidade Para cada função impactada, separar tarefa executada de finalidade de negócio.

Conhecimento tácito como ativo

Identificar conhecimento tácito que existe nas pessoas e não está documentado em sistema. Esse é o ativo a proteger.

Redesenhar papel + requalificação

Papel Atual Redesenho por Finalidade Requalificação 6-12 meses Redesenhar o papel em torno da finalidade, com plano explícito de requalificação para os 6-12 meses seguintes.

Métrica de retenção antes/durante/depois

Antes Baseline de conhecimento crítico mapeado Durante Monitoramento de transferência e gaps Depois Validação de retenção e capacidade operacional Estabelecer métrica de retenção de conhecimento crítico antes, durante e depois da transição.

"Task muda, purpose fica." Jensen Huang
Tema 6
Last Mile entre Tecnologia e Captura de Valor
Palantir FDE
Palantir criou a função de Forward Deployed Engineer para traduzir tecnologia em resultado operacional. O modelo foi copiado por OpenAI, Anthropic e Cohere, com crescimento de 800% a 1000% em vagas relacionadas em 2025.
GE Aerospace
Reduziu um ciclo de 3 meses para 3 dias com Palantir. O resultado veio do encadeamento correto de contexto, integração e processo.
Harness Engineering
Harrison Chase, da LangChain: "Same model, we went from top 30 to top five on terminal bench. All due to the harness." Karpathy resumiu o problema como skill issue: a capacidade existe, mas precisa ser encadeada corretamente.
O que significa para enterprise
O gargalo está em contexto, integração, adoção e desenho de processo. Vendors enviam especialistas de campo para vender e implantar o próprio produto, mas a capacidade precisa virar músculo interno. A empresa precisa de alguém que entenda o processo real da área financeira, supply chain, vendas ou atendimento, e saiba traduzir esse contexto para agentes e sistemas. Sem essa função, tecnologia funciona em demo e falha no fluxo real.
O que fazer nos próximos 90 dias
01
Nomear um AI lead por unidade crítica de negócio, com fluência técnica e domínio operacional.
02
Colocar esse papel dentro da unidade, com conexão explícita ao IT central.
03
Responsabilizar o AI lead por resultado de processo, com adoção de ferramenta como meio.
04
Criar backlog de integrações, dados, permissões e exceções que impedem captura de valor.
"The harness matters more than the model." Harrison Chase
Tema 7
Agent Commerce e Disintermediação de Marca
O que aconteceu
Matthew Prince, CEO da Cloudflare, afirmou no SXSW 2026 que bots devem superar humanos no tráfego web em vários segmentos até 2027. Um agente planejando viagem pode gerar até 1.000 vezes mais requisições que um humano.
  • Walmart abriu APIs para bots
  • Amazon entrou em litígio contra Perplexity
  • Target adotou posição intermediária, permitindo bots dentro do próprio ambiente
O que significa para enterprise
Agentes compram e recomendam por dados: preço, disponibilidade, especificação, avaliação, entrega, devolução e confiabilidade. Brand equity segue relevante para humanos, mas perde força quando a decisão passa por um agente que lê dados estruturados.
Em B2B, procurement assistido por agentes tende a comparar fornecedores por evidência operacional e histórico verificável. Para marketing, vendas e canais, visibilidade agora inclui legibilidade por agentes, além de SEO, canais e relacionamento.
O que fazer nos próximos 90 dias
Testar como agentes de AI descrevem, encontram e comparam os produtos ou serviços da empresa.
Estruturar dados públicos e comerciais para leitura confiável por agentes.
Definir política comercial para acesso de bots, APIs e intermediários agênticos.
Medir discrepâncias entre a mensagem comercial da empresa e a descrição produzida pelos agentes.

Produtos ilegíveis por agentes somem da jornada antes de perderem relevância para humanos.
Tema 8
Segurança e Governança de Agentes
"This can't possibly be allowed." Jensen Huang, sobre agentes com acesso irrestrito à rede corporativa
O que aconteceu no GTC
  • Jensen Huang: sistemas agênticos dentro da rede corporativa podem acessar informação sensível, executar código e se comunicar externamente
  • NVIDIA apresentou NemoClaw: reference design enterprise com policy engine, guardrails de rede e roteamento de privacidade
  • Anthropic apresentou Claude Dispatch: agente persistente, sandbox local e aprovação explícita
  • Caso Meta: risco real de agente postando sem aprovação e expondo dados sensíveis
O que significa para enterprise
Agentes ampliam superfície de risco porque combinam acesso, ação e comunicação. Sem governança, o problema combina risco técnico, compliance, propriedade intelectual, auditoria, responsabilidade legal e reputação.
Regulação avança em ritmos diferentes por país, mas nenhuma jurisdição acompanha a velocidade de adoção. Empresas que esperam regulação para agir chegam atrasadas ao próprio risco.
O que fazer nos próximos 90 dias
Política de acesso
Criar política de acesso para agentes como onboarding de terceiro: mínimo necessário, escopo claro e expiração.
Audit trail
Exigir audit trail para ações, dados acessados, ferramentas usadas e aprovações humanas.
Ações irreversíveis
Bloquear ações irreversíveis sem aprovação explícita e registrada.
Ambientes e logs
Definir ambientes permitidos, dados proibidos e logs obrigatórios para qualquer piloto.

Agentes exigem política de identidade, acesso e ação antes de escala.
Tema 9
Physical AI e Robótica: Horizonte 2027 a 2030
3B
Humanoides até 2060
BofA Global Research
86%
CAGR 2026-2030
De 90 mil unidades em 2026 para 1,2 milhão em 2030
$17K
Custo BOM China
Projeção para 2030, de US$35 mil em 2025
72%
Deployments
Em armazéns, logística, automotivo e manufatura até 2027
O que significa para enterprise
O principal driver é demografia, custo de mão de obra, escassez de técnicos e restrição operacional. Japão, Alemanha e Coreia do Sul já enfrentam declínio de população em idade ativa, e salários em logística e armazenagem pressionam margens. O robô relevante no curto prazo aparece para descarregar, inspecionar, mover e operar onde a empresa já não encontra gente suficiente. O planejamento precisa começar antes da maturidade plena, porque integração operacional leva tempo.
O que fazer nos próximos 90 dias
01
Incluir robótica no planejamento de workforce de 3 anos para manufatura, logística e armazenagem.
02
Mapear tarefas repetitivas com escassez crônica de mão de obra e ambiente controlado.
03
Separar prova técnica de integração operacional, considerando que integração pode custar várias vezes o hardware.
04
Avaliar segurança física, manutenção, treinamento e impacto sindical antes de pilotos.
"You don't need a perfect robot. You need one that shows up." BofA Global Research
Tema 10
Disciplina de Investimento e Stop Rules
O que aconteceu
FactSet registrou no Q4 de 2025 que empresas do S&P 500 que citaram AI em earnings calls tiveram retorno de 1,5% desde dezembro, enquanto as que não citaram tiveram 5,6%.
BofA resumiu a mudança de mercado: 2025 premiou menções de AI; 2026 exige margens de AI.
No SXSW, a lógica DARPA aplicada ao caso mRNA destacou marcos de validação em cada gate: continuar, reformular ou encerrar.
O que significa para enterprise
A maioria dos projetos AI ainda nasce sem marco de validação, sem critério de escala e sem critério de parada. O resultado é piloto eterno, com custo pequeno o bastante para ninguém encerrar e grande o bastante para consumir foco.
AI muda velocidade, custo e alcance da execução. Critério econômico continua necessário. Business case segue sendo o filtro entre investimento e teatro.
O que fazer nos próximos 90 dias
1
Para cada projeto AI em andamento, definir marco de validação, critério de escala e critério de parada.
2
Vincular avanço de fase a métrica operacional ou financeira explícita.
3
Encerrar ou reformular projetos que não validarem valor no prazo definido, com decisão registrada no comitê responsável.
4
Criar um portfólio único de iniciativas AI, com dono, custo, hipótese, métrica e próxima decisão.

AI muda velocidade. Disciplina continua decidindo retorno.
Framework
Quem Controla o Agente?
Vendor-Agent
O agente vem embutido no produto e tende a ser melhor dentro daquele sistema.
Client-Built
A empresa constrói seus próprios agentes usando protocolos abertos como MCP e A2A.
Agent OS
Uma camada intermediária que conecta agentes, sistemas e políticas, oferecida por consultorias, hyperscalers ou plataformas especializadas.
Quatro dimensões de controle
Contexto
Pode ficar preso em um sistema ou atravessar processos.
Memória
Pode acumular no vendor ou na empresa.
Governança
Pode seguir regras do produto ou política corporativa.
Dados
Gerados no trabalho do agente, podem enriquecer o vendor ou reforçar a inteligência do cliente.
A cláusula mais importante nos contratos de SaaS agora é quem controla o contexto que o agente gera enquanto trabalha.

Vendor-agents executam dentro de sistemas. Agent OS conecta, governa e acumula contexto cross-system.
Matriz de Prioridade
Matriz de Prioridade dos Temas
Nem todo tema é prioridade para toda empresa. A sequência depende de indústria, maturidade e horizonte. Esta matriz orienta priorização inicial para comitês executivos que precisam decidir por onde começar.
Leitura por indústria

A matriz não define uma resposta universal. Ela força sequência, dependência e trade-off.
Diagnóstico
Perguntas para o Comitê Executivo
Estas perguntas servem como diagnóstico interno antes de qualquer iniciativa. Se a equipe não consegue responder, esse é o primeiro problema a resolver.
1
Compressão de ciclo
Quais 3 processos críticos têm ciclo maior que 30 dias? Onde há gargalo de execução e onde há gargalo de decisão? Temos critérios claros para parar projetos que comprimem ciclo sem gerar valor?
2
Economia de tokens
Quanto custou nossa AI por unidade de output no último trimestre, e quem mediu? Temos contratos com pricing por consumo ou apenas por seat? Quem é responsável pelo budget de tokens?
3
SaaS em transição
Quais contratos SaaS ficam economicamente piores quando agentes viram usuários? Quais workflows seriam mais baratos de construir internamente, considerando manutenção e governança? Quais dados gerados pelos agentes precisam permanecer sob controle da empresa?
4
Agentes no organograma
Quais tarefas transacionais já poderiam ser executadas por agentes com supervisão? Quem aprova ações de agentes com impacto financeiro ou regulatório? Como medimos produtividade de agentes sem criar risco operacional invisível?
5
O que fica para o humano
Quais funções terão mais tarefas transformadas nos próximos 24 meses? Que parte dessas funções preserva julgamento, relação, responsabilidade ou finalidade? Como a empresa explica às pessoas por que elas ainda importam no novo desenho?
6
Last mile de valor
Quem traduz AI para processo real em cada unidade crítica? Quais integrações, permissões e exceções impedem captura de valor hoje? O responsável por AI mede adoção de ferramenta ou resultado operacional?
1
Agent commerce
Quando um agente compara nossos produtos, a empresa aparece corretamente? Quais dados públicos são legíveis por máquina, confiáveis e atualizados? Qual é nossa política para bots que consultam, cotam ou compram?
2
Segurança e governança
Quais agentes têm acesso a dados sensíveis hoje? Existe audit trail de ferramenta usada, dado acessado e ação tomada? Quais ações são proibidas sem aprovação humana explícita?
3
Physical AI e robótica
Quais operações sofrem com escassez crônica de mão de obra? Quais tarefas ocorrem em ambiente controlado e repetitivo? O business case inclui integração, manutenção, segurança física e treinamento?
4
Disciplina de investimento
Quais projetos AI têm marco de validação definido? Qual critério autoriza escala? Quem tem autoridade para encerrar um piloto que não validou valor?

Boas perguntas reduzem custo antes de qualquer PoC.
Glossário
Glossário Técnico
Termos usados ao longo do report com fontes verificáveis.
MCP, Model Context Protocol
Protocolo aberto para conectar agentes a ferramentas, dados e sistemas. Fonte: Anthropic; governança transferida para a Linux Foundation.
A2A, Agent-to-Agent
Protocolo para coordenação entre agentes, com objetivo de interoperabilidade entre sistemas. Fonte: Google; v1.0 lançada no início de 2026.
FDE, Forward Deployed Engineer
Função criada pela Palantir para traduzir tecnologia em resultado operacional dentro do cliente. Fonte: Palantir; modelo copiado por OpenAI, Anthropic e Cohere.
Agent OS
Camada de orquestração que conecta agentes, sistemas, memória, autorização e políticas. Fonte: PwC lançou uma abordagem chamada Agent OS; AWS, Google e outros oferecem variações.
Harness engineering
Conjunto de contexto, integração, memória, avaliação e adoção que cerca o modelo. Fonte: Harrison Chase, LangChain.
Token economics
Tokens como unidade econômica de operação, com throughput, latência e tokens por watt como variáveis centrais. Fonte: Jensen Huang, NVIDIA GTC 2026.
Stop rules
Marcos de validação predefinidos para continuar, reformular ou encerrar projetos. Fonte: lógica DARPA apresentada no SXSW a partir do caso mRNA.
Vendor-agent vs client-agent
Vendor-agent é o agente embutido no produto SaaS; client-agent é construído pela empresa cliente sobre seus próprios sistemas, dados e políticas. Fonte: síntese Alkemia.
NemoClaw
Reference design enterprise para agentes seguros, com policy engine, guardrails de rede e privacy router. Fonte: NVIDIA GTC 2026.
Mattering
Necessidade humana de sentir que o que faz importa e é percebido. Fonte: Jennifer Wallace, SXSW 2026; conectado ao dado Gallup de 70% de desengajamento global.

O vocabulário certo reduz ambiguidade entre negócio, tecnologia, risco e finanças.
Fechamento
Três Coisas para Segunda-Feira
1. Compressão é real
Dell, GE, ServiceNow, Karpathy e Friedberg mostram ciclos que saem de meses para dias, minutos ou execução delegada. A primeira pergunta executiva é onde essa compressão gera valor mensurável.
2. Business case continua sendo o filtro
Projetos AI precisam de stop rules, marcos de validação, payback e critério de escala. Sem isso, velocidade só acelera desperdício.
3. O gap entre 0,6 e 100 agentes por pessoa
McKinsey mostra o ponto atual. Jensen Huang mostrou a ambição. O trabalho executivo é decidir como atravessar esse intervalo com governança.
Sobre a Alkemia
A Alkemia produz inteligência executiva para decisões de AI e tecnologia enterprise. Atua de forma vendor-neutral, do lado do comprador, com foco em clareza executiva, critérios de decisão e captura de valor.
Para uma avaliação personalizada de como esses temas impactam sua organização, entre em contato.
contact@alkemia.io | alkemia.io

A decisão executiva define onde AI comprime, onde humano decide e quem governa o sistema.