- A IA automatiza a exploração de código COBOL, mapeia dependências e analisa rapidamente riscos estruturais
- Os engenheiros podem priorizar efetivamente a modernização com base no risco técnico e no valor comercial
- Testes automatizados verificam se os componentes COBOL migrados produzem a mesma saída que os sistemas legados
A modernização de sistemas COBOL legados tem sido um processo caro e trabalhoso que requer muito esforço humano, já que equipes de consultores tradicionalmente gastam meses ou até anos mapeando fluxos de trabalho, documentando dependências e acumulando décadas de lógica de negócios.
Centenas de bilhões de linhas de COBOL continuam a ser produzidas em todo o mundo, alimentando sistemas bancários, governamentais e aéreos críticos, mas encontrar desenvolvedores com o conhecimento para interpretar esses sistemas está se tornando cada vez mais difícil.
Agora, porém, a Anthropic quer substituir isso, com sua plataforma Claude AI com o objetivo de eliminar grande parte da carga de trabalho humana.
Como a IA ajuda na exploração e análise de código
Esta escassez de conhecimentos especializados tem historicamente retardado os projectos de modernização e aumentado os custos; no entanto, a Anthropic agora acredita que a IA pode automatizar grande parte da fase de exploração que anteriormente consumia a maior parte do esforço humano.
“Modernizar o sistema COBOL já exigiu que exércitos de consultores passassem anos mapeando fluxos de trabalho… A IA muda isso”, disse a empresa em um blog.
Ferramentas como o Claude Code podem mapear dependências em milhares de linhas de COBOL, rastrear fluxos de dados entre módulos e documentar fluxos de trabalho dos quais os funcionários atuais não se lembram ativamente.
Esses processos automatizados identificam riscos, isolam componentes fortemente acoplados e sinalizam códigos duplicados ou potencialmente frágeis.
Ao analisar essas relações estruturais e funcionais, a IA pode priorizar qual componente deve ser modernizado primeiro com base no risco técnico, no valor comercial e nas prioridades organizacionais.
Os melhores laptops de programação permitem que os engenheiros integrem com eficiência os resultados da IA enquanto supervisionam o plano de modernização e, quando os componentes são priorizados, a IA pode criar testes funcionais preliminares para verificar se o código migrado produz resultados idênticos aos do sistema legado.
As equipes humanas decidem então se esses testes automatizados são suficientes, quais cenários exigem verificação manual e quais benchmarks de desempenho devem ser mantidos.
A implementação é gradual, com cada módulo sendo testado e validado antes que alterações adicionais sejam feitas.
As ferramentas de IA podem traduzir a lógica COBOL para linguagens modernas, criar wrappers de API em torno de componentes antigos e construir estruturas que permitem que códigos novos e antigos funcionem lado a lado.
Isto reduz o risco de falhas em grande escala e permite que as organizações avancem com projetos complexos de modernização.
A IA fornece informações detalhadas sobre possíveis dívidas técnicas, módulos isolados e áreas de alto risco, permitindo que as equipes planejem estrategicamente a modernização, à medida que os engenheiros podem revisar essas recomendações e sequenciar o trabalho para alinhá-las aos requisitos regulatórios, às prioridades de negócios e às restrições operacionais.
A documentação e a análise automatizadas proporcionam às equipes total consciência situacional, mas as decisões finais ainda dependem do julgamento humano.
Embora esta seja uma grande vitória para muitas equipes de engenharia, a IBM, fornecedora líder de mainframe e sistemas corporativos que trabalham com COBOL, não ficará satisfeita.
A empresa viu suas ações despencarem depois que a Anthropic anunciou que a Claude Code poderia automatizar grande parte do processo de modernização que exige muita mão de obra.
A capacidade da IA de substituir o trabalho tradicionalmente realizado por consultores humanos ameaça partes do modelo de negócios da IBM.
Isto mostra que mesmo os fornecedores de software empresarial estabelecidos há muito tempo podem ser perturbados à medida que a IA continua a remodelar a modernização dos sistemas legados.
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