Criei um perfil no Instagram para divulgar meus livros: @livrosregys.
Se você já acompanha meu trabalho aqui no blog, fica o convite para conhecer e seguir esse novo espaço. Será um prazer ter você por lá!
A notícia de que pessoas físicas poderão precisar de CNPJ em 2027 costuma chegar sem a parte mais importante: quais pessoas e em quais condições. O resultado é uma conclusão exagerada, como se receber aluguel, vender um bem ou prestar qualquer serviço transformasse automaticamente todo cidadão em empresa.
A reforma trata de condição de contribuinte e de identificação fiscal. Essas questões precisam ser examinadas antes de escolher um documento ou providenciar um cadastro. O Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica (CNPJ) é um identificador cadastral; a obrigação de utilizá-lo em uma hipótese tributária não deve ser confundida, por si só, com constituição de sociedade.
Este artigo explica como analisar o alcance da regra, com atenção a atividades econômicas, imóveis e produtores rurais. As fontes foram consultadas em 5 de outubro de 2026. O guia das obrigações de 2027 apresenta o calendário geral; aqui, a proposta é organizar a decisão individual, sem transformar uma manchete em orientação universal.
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Quando um modelo de linguagem é usado por uma API, a experiência parece direta: envia-se um texto, definem-se algumas instruções e recebe-se uma continuação ou uma resposta. Para quem precisa integrar recursos de IA a um sistema, essa simplicidade é útil. Mas ela também oculta quase todo o mecanismo que torna a saída possível.
Entre uma frase de entrada e a próxima palavra gerada existem decisões sobre como dividir texto, como representar símbolos numericamente, como calcular transformações entre vetores, como medir erros e como atualizar parâmetros. Há ainda regras arquiteturais que impedem o modelo de consultar indevidamente tokens futuros durante o treinamento de geração. Sem enxergar essas etapas, é fácil tratar o modelo como uma caixa-preta: algo que “entende” texto porque responde de maneira plausível.
Construir um modelo pequeno muda o foco. Não se trata de disputar qualidade, escala ou abrangência com modelos comerciais. Trata-se de converter conceitos abstratos em objetos, rotinas, dados de entrada, cálculos e testes que possam ser inspecionados. Um LLM educacional funciona, nesse sentido, como um laboratório: sua utilidade está menos no tamanho da resposta que produz e mais na clareza que oferece sobre o caminho até ela.
Conheça o livro e leia uma degustação: acesse a página oficial de Do Zero ao LLM com Delphi.
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Uma nota pode estar autorizada, a venda pode aparecer no contas a receber e o imposto ainda exigir conferência. Esses acontecimentos não são sinônimos. A reforma tributária aproxima documentos e pagamentos, mas continua sendo necessário identificar quando a operação ocorreu, quando o dinheiro foi liquidado e como o débito tributário foi extinto.
O recolhimento na liquidação financeira, conhecido como split payment, é uma das peças desse processo. Ele prevê a separação de valores tributários no fluxo do pagamento. Para quem administra uma empresa ou desenvolve seu sistema de gestão, a pergunta útil não é apenas “qual percentual será retido?”, mas “como explicar o caminho de cada valor?”.
Este artigo considera as fontes consultadas em 5 de outubro de 2026. Explica o conceito, suas implicações e uma proposta de conciliação, sem afirmar implantação universal em uma data não confirmada. O guia da reforma em 2027 contextualiza a transição; o artigo sobre recolhimento pelo adquirente explica um mecanismo diferente.
Continue lendo…O RAD Studio 13.2 Florence chegou! Junta-se a nós para um mergulho profundo no lançamento mais recente do RAD Studio e venha conferir as novidades no desenvolvimento para Windows, macOS, Linux, iOS e Android. Vamos dar uma olhada de perto no que há sob o capô da versão 13.2, incluindo desempenho do compilador, suporte a Arm, produtividade para desenvolvedores, desenvolvimento de UIs modernas, C++Builder e muito mais.
Uma inteligência artificial pode explicar uma função rapidamente e, na solicitação seguinte, precisar investigar vários módulos para encontrar um erro intermitente. Tratar esses dois trabalhos como iguais costuma levar a uma escolha ruim: pagar capacidade que não será aproveitada ou economizar na chamada e gastar mais tempo corrigindo a resposta. Para quem mantém sistemas empresariais, interessa o custo da alteração confiável, não apenas o preço da resposta.
A proposta deste artigo é comparar os modelos Claude da Anthropic pela perspectiva do desenvolvimento cotidiano. O recorte, consultado em 2 de outubro de 2026, reúne Haiku 4.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5 e Fable 5.1, com preços da API, controles de raciocínio, critérios de avaliação e prazos de migração. As sugestões de uso são pontos de partida para testes, não resultados de uma competição executada neste projeto.
Se a dificuldade não é obter outra resposta, mas definir o que uma alteração deve preservar, SDD em Delphi aprofunda especificações, contratos, casos de fronteira e critérios de aceite ligados à implementação e aos testes. Conheça a proposta e leia a degustação gratuita para avaliar como orientar sua próxima demanda com apoio de IA. Para estudar contexto, ferramentas, permissões e avaliação da solução que utiliza o modelo, a leitura complementar é IA Além da Conversa.
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Uma venda de dezembro pode voltar ao depósito em janeiro. Para o cliente, a devolução parece uma reversão simples. Para a empresa, ela atravessa uma mudança de tributos: a operação original pertence a um período e o retorno da mercadoria acontece em outro. Se o sistema recalcular tudo usando apenas as regras da data atual, pode perder justamente a informação necessária para tratar a transição.
A Contribuição sobre Bens e Serviços (CBS) não deve ser usada como uma borracha que apaga o histórico de PIS/Pasep e Cofins. Existe regra específica para bens devolvidos a partir de 2027 relativos a vendas anteriores. O objetivo deste artigo é explicar essa regra e propor um procedimento de conferência, sem transformar um exemplo em receita universal de emissão.
A pesquisa foi encerrada em 5 de outubro de 2026. O guia das obrigações de 2027 apresenta o panorama; aqui, o foco é a ligação entre venda, mercadoria devolvida, documento e crédito. Leia também o procedimento técnico de referência por item na devolução com ACBr, que trata de outra parte do problema.
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Um ERP concentra informações e regras que sustentam a operação de uma empresa: cadastro de clientes, catálogo de produtos, estoque, faturamento, políticas comerciais e rotinas administrativas. Ao mesmo tempo, agentes de IA estão mudando a expectativa sobre como as pessoas consultam e operam sistemas. Em vez de navegar por múltiplas telas, o usuário pode formular uma intenção: “quais produtos estão abaixo do estoque mínimo?” ou “prepare um orçamento para este cliente”.
A aparente simplicidade dessas perguntas esconde uma questão de arquitetura. Um agente não deveria receber acesso genérico ao banco de dados, nem ser estimulado a reproduzir por tentativa e erro as regras que o ERP já possui. Tampouco faz sentido transformar cada detalhe interno do sistema em uma ferramenta disponível para um modelo de linguagem.
O caminho mais seguro e sustentável é expor capacidades delimitadas, com contratos claros e controles proporcionais ao risco. Nesse cenário, o Model Context Protocol (MCP) oferece uma forma de apresentar ferramentas, recursos e instruções para clientes compatíveis, enquanto o ERP permanece como fonte de verdade para suas regras de negócio.
Conheça o livro: Delphi na Era dos Agentes.
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Um problema de desenvolvimento raramente termina na primeira conversa. Um cliente envia outro detalhe, uma dependência muda ou o teste revela uma condição diferente da prevista. A tarefa passa a incluir não apenas produzir uma resposta, mas acompanhar o que falta, reunir novas informações e reconhecer quando uma decisão precisa voltar ao responsável.
É nesse espaço que entra o Dot da OpenAI. A novidade interessa menos pela aparência personalizável e mais pela proposta de continuidade: atribuir uma responsabilidade à IA e acompanhar sua evolução entre conversas. Isso pode ajudar no desenvolvimento e nas rotinas profissionais, desde que continuidade não seja confundida com autorização irrestrita.
Neste artigo, explico o conceito, sua relação com o Codex, onde o trabalho acontece e como formular uma primeira delegação. Os exemplos são propostas didáticas, não relatos de uma implantação testada. Disponibilidade e comportamento foram conferidos na documentação em 5 de outubro de 2026 e podem mudar.
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Uma empresa pode chegar a janeiro de 2027 com o emissor fiscal atualizado e, ainda assim, perder a oportunidade de demonstrar corretamente um crédito ligado ao estoque. O problema não está apenas no cálculo. Está na falta de ligação entre a mercadoria que permanece no depósito, sua aquisição, o tratamento tributário anterior e a regra que permite o aproveitamento.
A Contribuição sobre Bens e Serviços (CBS) substitui as contribuições PIS/Pasep e Cofins na transição federal. Essa mudança não transforma automaticamente todo produto armazenado em crédito. O estoque precisa ser examinado por natureza, origem e situação tributária. Este artigo explica a regra legal e propõe uma preparação conjunta entre contador, empresa e desenvolvedor do sistema de gestão empresarial, chamado ERP.
A análise considera as fontes consultadas em 5 de outubro de 2026. Para o panorama dos documentos e obrigações, consulte o guia da reforma tributária em 2027. Aqui, o foco é o inventário: como produzir evidência antes de aplicar um percentual.
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Escolher um modelo de inteligência artificial para programar parece simples até aparecer a conta — ou até o modelo mais barato errar uma alteração delicada. O nome mais novo nem sempre é o melhor para toda tarefa, assim como o maior preço por token não garante o menor custo por solução concluída. E há uma confusão comum: assinatura do ChatGPT ou do Codex não é a mesma coisa que cobrança pela API.
Neste guia, comparo os modelos gerais que a OpenAI apresenta como opções atuais de referência — GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna — pela perspectiva de quem escreve, revisa, explica e automatiza software. Também explico o que fazer com o GPT-5.3-Codex, que aparece em conversas e artigos recentes, mas foi descontinuado. Os preços são os publicados para a API em 2 de outubro de 2026; confira a página oficial antes de adotar um orçamento, pois modelos e tarifas mudam.
Escolher o modelo é apenas uma parte do trabalho. Para estudar como contexto, dados, ferramentas, permissões, avaliação e custos se combinam em uma solução operável, conheça IA Além da Conversa e leia a degustação gratuita na página do livro. Se o desafio é orientar as alterações de código com requisitos e critérios de aceite, SDD em Delphi oferece um percurso complementar. Essas leituras aprofundam o método, não indicam um fornecedor vencedor.
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A virada para 2027 não será uma simples troca de siglas no sistema fiscal. Empresas precisarão conviver com tributos antigos e novos, revisar cadastros e preços, adaptar documentos eletrônicos e conferir uma apuração cada vez mais dependente da qualidade das informações transmitidas. Para quem desenvolve um sistema de gestão empresarial (ERP) ou orienta uma carteira contábil, o problema começa quando essas mudanças são resumidas a uma frase: “em janeiro muda tudo”.
Não muda tudo ao mesmo tempo, nem da mesma maneira para todos. Algumas obrigações começaram em 2026; outras têm marco em janeiro de 2027; determinadas regras de validação entram depois. Uma nota técnica publicada também não significa que todos os seus campos sejam imediatamente obrigatórios em produção.
Este guia organiza a transição nacional e aprofunda cinco documentos: Nota Fiscal Eletrônica (NF-e), Nota Fiscal de Consumidor Eletrônica (NFC-e), Conhecimento de Transporte Eletrônico (CT-e), Conhecimento de Transporte Eletrônico para Outros Serviços (CT-e OS) e Nota Fiscal de Serviços Eletrônica (NFS-e). O objetivo é permitir que contador, empresa e desenvolvedor localizem a obrigação e a transformem em trabalho verificável.
Data de corte: 5 de outubro de 2026. Datas futuras abaixo são marcos documentados nessa data, não confirmação de implantação real. Regras locais, regimes setoriais e novos atos podem exigir complementação. Este é um guia nacional de consulta, não uma promessa de esgotar todas as situações tributárias possíveis.
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A entrada da inteligência artificial na rotina de trabalho criou uma possibilidade concreta para líderes: gastar menos energia na organização inicial de informações e mais energia naquilo que exige presença, critério e responsabilidade. O problema começa quando essa possibilidade é confundida com autorização para transferir decisões à ferramenta.
Uma resposta bem redigida, uma lista de prioridades aparentemente coerente ou um resumo de reunião não são, por si só, bons julgamentos. São materiais de trabalho. Podem acelerar uma análise, revelar lacunas e oferecer opções. Ainda assim, não conhecem por completo a história da equipe, os compromissos assumidos, as relações de confiança, os riscos de uma escolha nem os efeitos que uma mensagem terá sobre pessoas específicas.
Usar IA com maturidade na liderança depende menos de descobrir o comando perfeito e mais de estabelecer fronteiras claras: o que a tecnologia pode preparar, o que o líder precisa verificar e aquilo que continua indelegável. Essa distinção protege a qualidade das decisões e evita que a eficiência operacional seja conquistada à custa de responsabilidade humana.
Conheça o livro e leia uma degustação: acesse a página oficial de Liderança Ampliada.
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Durante os últimos anos, inteligência artificial aplicada a software tornou-se quase sinônimo de grandes modelos de linguagem, os LLMs. Quando um sistema precisa classificar uma solicitação, escolher uma ferramenta ou avaliar um texto, tornou-se comum enviar um prompt a um modelo generativo e pedir uma resposta em JSON. Essa solução funciona, mas levanta uma pergunta importante: se o programa precisa somente de uma decisão, por que utilizar um mecanismo projetado principalmente para gerar linguagem?
O Jev, apresentado pela TypeSafe AI em setembro de 2026, parte dessa pergunta. Em vez de escrever uma explicação, ele recebe informações sobre um caso e responde a perguntas delimitadas com valores tipados e probabilidades. A proposta chama atenção pelo custo e pela velocidade divulgados, mas o aspecto mais interessante é arquitetural: o modelo não recebe autoridade sobre o fluxo; ele fornece julgamentos que o código pode combinar, limitar e encaminhar para revisão.
Neste artigo, explicarei o paradigma que sustenta o Jev, suas três primitivas, uma integração prática e os critérios para escolher entre Jev, LLM, regras determinísticas e classificadores tradicionais. Também examinarei limitações e pesquisas iniciais, porque saída estruturada, confiança e baixo custo não tornam uma decisão automaticamente correta.
A escolha entre uma decisão tipada e uma resposta gerada só faz sentido dentro do processo que utilizará o resultado. IA Além da Conversa aprofunda a arquitetura ao redor dos modelos: contexto, ferramentas, permissões, avaliação e operação. Conheça a proposta e leia a degustação gratuita para avaliar como definir essas fronteiras no seu projeto. Para registrar comportamentos esperados, exceções e critérios de aceite em uma implementação Delphi, SDD em Delphi oferece um percurso complementar. São conexões de método, não uma afirmação de que os livros ensinam especificamente o Jev.
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Quem mantém um sistema comercial em Delphi conhece a distância entre receber uma sugestão e entregar uma alteração confiável. Uma configuração precisa corresponder ao ambiente instalado, um documento deve representar os dados corretos e uma correção precisa sobreviver à compilação, aos testes e à operação. A inteligência artificial pode ajudar nesse percurso, mas uma resposta convincente ainda não demonstra que o trabalho foi resolvido.
É com essa preocupação que apresento meu novo livro, ACBr com IA na Prática: Inteligência artificial aplicada ao dia a dia do desenvolvimento com Delphi e ACBr. A proposta é aproximar a IA dos problemas concretos de desenvolvimento, diagnóstico e manutenção, sem transferir a ela a responsabilidade por decisões técnicas ou fiscais. O centro da leitura é um método de trabalho que o desenvolvedor consegue acompanhar, conferir e repetir.
Neste artigo, explico o recorte da obra, o que o leitor encontra nos materiais e como começar a aplicar essa abordagem em uma tarefa pequena. Não é preciso dominar inteligência artificial para entender a proposta. É importante, porém, reconhecer que produtividade não deve ser medida apenas pela quantidade de código produzido ou pela velocidade da primeira resposta.
Conheça o livro ACBr com IA na Prática, consulte o sumário e leia a degustação na página oficial.
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Uma API responder a uma chamada não significa que sabemos como ela se comporta ao longo do dia. Quantas requisições chegaram? Qual rota ficou lenta? O aumento de tráfego trouxe mais erros? Para responder, precisamos medir o funcionamento da aplicação e observar essas medidas ao longo do tempo, sem depender apenas de alguém perceber que o sistema está demorando.
Neste tutorial vamos construir um laboratório local com o Horse, meu middleware horse-prometheus, o coletor Prometheus e o Grafana. O objetivo é chegar a um painel compreensível, passando por verificações intermediárias. Não basta copiar uma consulta e encontrar um gráfico: precisamos entender de onde o número veio e o que ele permite concluir.
O cenário principal é Windows com uma aplicação console Delphi e Docker Desktop executando contêineres Linux. Os arquivos usam Prometheus 3.5.0 e Grafana 12.2.0, versões fixadas para evitar mudanças silenciosas. O exemplo compilou no Delphi 10 Seattle com Horse 3.3.10 e middleware 1.0.1, e a coleta e os quatro gráficos foram conferidos no laboratório. Não é um ensaio de desempenho nem configuração de produção; outras plataformas não foram testadas.
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Em 29 de setembro de 2026, a Receita Federal e o Comitê Gestor do Imposto sobre Bens e Serviços assinaram o Ato Técnico Conjunto nº 8. O documento aprova versões específicas de notas e informes técnicos aplicáveis à CBS e ao IBS em oito modelos de documentos fiscais eletrônicos. Para empresas de software, escritórios contábeis e contribuintes, trata-se de uma referência formal importante. Também é um texto curto que pode produzir uma interpretação longa e equivocada.
O risco está em ler “documentação aprovada” como sinônimo de “todas as regras obrigatórias imediatamente”. Não é isso que o ato estabelece. Ele identifica quais versões receberam aprovação conjunta, determina onde os documentos serão disponibilizados e vincula seus efeitos à publicação. As datas de homologação, produção e ativação de cada regra continuam nos respectivos documentos técnicos. Este artigo organiza esse mapa, destaca as mudanças mais relevantes e propõe um roteiro para adaptar sistemas sem transformar uma data isolada em cronograma universal.
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Quando publiquei o artigo sobre o RadIA 2.15, o projeto já havia deixado de ser apenas uma janela de conversa dentro do Delphi. Aquela versão reunia validação de código, refatoração semântica, diagnóstico do depurador, automação VCL e uma política mais clara para operações capazes de modificar um projeto.
Pouco mais de um mês depois, o número da versão chegou a 2.17.18. Seria fácil contar essa história como uma sucessão de funcionalidades, mas isso esconderia o aprendizado mais importante. O RadIA ampliou o que consegue fazer, porém a mudança mais profunda ocorreu na forma como essas capacidades são testadas, recuperadas quando algo dá errado e ajustadas a partir da experiência de quem usa o Delphi todos os dias.
Entre as tags v2.15.0, de 16 de agosto de 2026, e v2.17.18, de 29 de setembro, o histórico público do projeto registra 206 commits e mudanças em 292 arquivos, com 30.775 linhas adicionadas e 2.278 removidas. Números não medem qualidade por si sós, mas revelam a extensão do trabalho: a evolução alcançou o núcleo agentivo, a integração com a IDE, a interface, a documentação, o instalador e, sobretudo, os testes.
A ferramenta amplia as possibilidades, mas uma mudança confiável ainda começa por explicar o que deve ser feito e como conferir o resultado. SDD em Delphi aprofunda esse método com especificações, contratos, critérios de aceite e ligação entre implementação e testes. Conheça a proposta e leia a degustação gratuita para avaliar como orientar suas próximas tarefas com apoio de IA. Quando essas tarefas envolvem um sistema existente que precisa continuar funcionando, Delphi Vivo complementa o percurso com modernização incremental e proteção de comportamentos. São leituras sobre engenharia, não manuais desta versão do RadIA.
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Um chatbot pode impressionar em poucos minutos. Ele resume um texto, explica um procedimento, sugere uma mensagem e responde com fluência a perguntas formuladas de maneiras diferentes. Essa capacidade é útil, mas não resolve, por si só, o problema de colocar inteligência artificial em uma atividade real de uma organização.
Uma solução operável precisa lidar com questões que não aparecem necessariamente na tela de conversa: de onde vêm as informações, quais delas estão atualizadas, quem pode vê-las, quando o sistema pode executar uma ação, como registrar o que aconteceu, como verificar a qualidade das respostas e como manter custos e riscos sob controle. O modelo é uma parte relevante do sistema, mas não é o sistema inteiro.
A diferença importa porque decisões de arquitetura tomadas cedo podem ampliar a complexidade sem melhorar o resultado. Em outros casos, uma implementação simples demais cria respostas sem evidência, acesso inadequado a dados ou automações que ninguém consegue auditar. O objetivo não deve ser construir o sistema mais sofisticado. Deve ser escolher a menor arquitetura capaz de produzir valor verificável, com segurança, governança e observabilidade.
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Continue lendo…A atualização de um esquema XML pode parecer um ajuste pequeno quando vista apenas como uma mudança de atributo. Em uma integração fiscal, porém, um limite de cardinalidade define até onde um arquivo pode crescer sem falhar na validação estrutural. Por isso, a ampliação do maxOccurs do grupo {infoConta} em dois eventos da Declaração de Regimes Específicos (DeRE) exige atenção tanto de quem desenvolve emissores em Delphi quanto de quem responde pela consistência contábil das informações.
Em comunicado publicado em 21 de setembro de 2026, a Receita Federal do Brasil (RFB) e o Comitê Gestor do IBS (CGIBS) informaram a atualização do pacote técnico de XSD destinado à Produção Restrita — Empresas Piloto. A mudança elevou os limites do evento D-1011, Plano Geral de Contas Comentado, e do D-1101, Balancete Mensal. Os servidores desse ambiente foram atualizados na noite de 21 de setembro, e a recepção oficial de XML com os novos limites começou em 22 de setembro de 2026, conforme o comunicado da RFB no SPED.
Este artigo explica o que efetivamente mudou, separa o fato confirmado das implicações técnicas razoáveis e propõe um percurso de adequação. O ponto central é simples: o XML pode passar a comportar mais ocorrências de {infoConta} nos dois eventos indicados, mas a atualização não altera, segundo a comunicação oficial, regras de negócio, tipos de dados nem os demais campos dos leiautes.