TI é uma área complicada. O marketing das faculdades cria um caos no entendimento do que é este segmento de mercado que abarca diversas profissões. É um segmento suprido por cursos que vão desde humanas até exatas.
Um grande erro, acredito, é simplificar um mercado enorme como TI em apenas cursos de computação e engenharias.
Tecnologia da Informação é um segmento de mercado amplo, suprido por diversos cursos e formações. Portanto, centralizar o “trabalhar com TI” apenas em ser programador, suporte ou profissional de redes é reducionista e imaturo. TI é muito mais que as áreas de exatas.
A Origem da Ordem: Por que Categorizamos o Conhecimento?
Mas reconhecer que TI é ampla não significa que todas as suas áreas tenham a mesma natureza. E ter isto em mente não é apenas um insight de negócios — é resgatar um princípio fundamental que remonta aos primórdios da filosofia ocidental.
A confusão atual sobre o que é TI ecoa um desafio que Aristóteles já enfrentava: como organizar o conhecimento humano de forma que ele possa ser aprofundado e dominado?
No início, a Filosofia era a “mãe de todas as ciências”. Um único pensador poderia, em tese, debater sobre ética, política, física e biologia na mesma tarde. No entanto, à medida que o volume de conhecimento crescia, a especialização tornou-se inevitável para o avanço. Não era mais possível ser especialista em tudo.
A divisão do conhecimento em áreas — Lógica, Física, Metafísica — não foi um capricho acadêmico. Foi um framework de otimização. Um reconhecimento pragmático de que diferentes objetos de estudo exigem diferentes métodos de investigação e diferentes linguagens. A Física exige experimentação empírica. A Lógica exige rigor formal.
Tentar dissolver a Computação, com seu pilar lógico-matemático, de volta ao caldo genérico e mercadológico de TI é um retrocesso intelectual. É ignorar séculos de desenvolvimento que nos ensinaram que a profundidade exige foco. É o equivalente a dizer que, como a Cardiologia e a Dermatologia lidam com o corpo humano, não deveria haver distinção entre elas.
Portanto, quando defendemos que a Computação tem um núcleo em Exatas, não estamos sendo elitistas. Estamos sendo precisos. Estamos aplicando o princípio da especialização rigorosa que permitiu à humanidade sair da especulação para a construção de sistemas complexos e funcionais.
A Matemática: A Física Estrutural da Computação
O argumento mais comum contra a necessidade da matemática é: “Sou programador há 10 anos e nunca usei uma equação diferencial para construir uma API”. Este argumento, embora factualmente correto, revela uma incompreensão fundamental sobre o papel do conhecimento.
Um engenheiro civil não calcula a resistência de uma viga mestra enquanto assenta um tijolo. No entanto, seu profundo conhecimento de física estrutural informa cada decisão que ele toma, desde a fundação até o acabamento, para garantir que o prédio não desabe. Ele não “usa” a física a todo momento, mas pensa através dela.
Para o profissional de Computação, a matemática tem exatamente o mesmo papel. Ela é nossa física estrutural. Ela nos fornece o framework para construir soluções que não são apenas funcionais na superfície, mas também eficientes, escaláveis e seguras em sua essência.
O Arsenal Matemático da Computação
Lógica Formal e Álgebra Booleana: Não se trata apenas de true ou false em um if. É a base de cada regra de firewall, cada política de acesso no IAM, cada consulta em banco de dados e cada transação financeira. É o alicerce da lógica de controle e da segurança.
Análise de Complexidade (Big O): Isso não é truque para passar em entrevistas. É a ferramenta que diferencia o amador do engenheiro. É o que nos permite prever se um novo deploy vai derrubar o cluster em produção quando o tráfego aumentar 10x. É a ciência da escalabilidade e da performance. Negligenciar isso é como construir um motor sem entender termodinâmica.
Teoria dos Grafos e Estruturas de Dados: Quer entender redes, roteamento BGP, dependências de pacotes (apt, npm), ou como seus microsserviços se interconectam para formar um sistema resiliente? Isso é Teoria dos Grafos aplicada. Sem ela, você está apenas olhando para caixas e setas, incapaz de analisar gargalos, pontos de falha ou vetores de ataque.
Criptografia: Aqui a conexão é explícita. O “Sec” de DevSecOps reside aqui. É 100% matemática pura (teoria dos números, corpos finitos) garantindo confidencialidade, integridade e autenticidade dos dados. Não há segurança digital sem matemática.
A Conclusão Inevitável
Tentar dissociar a Computação de sua base matemática é o equivalente a pedir que um engenheiro construa uma ponte baseado em “intuição” em vez de física. A ponte pode até parecer funcional em um dia de sol, mas nenhum de nós teria coragem de atravessá-la durante uma tempestade.
A matemática não é um obstáculo elitista na Computação — é sua linguagem nativa. É o que nos permite construir sistemas que funcionam não apenas hoje, mas que escalam, se adaptam e permanecem seguros conforme o mundo digital evolui.
Reconhecer isso não diminui outras áreas de TI. Pelo contrário, fortalece todo o ecossistema ao garantir que cada especialização seja tratada com o rigor que merece. Afinal, a excelência técnica em qualquer área sempre foi construída sobre fundamentos sólidos, não sobre generalizações convenientes.