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Entre o COBOL e a IA: o desafio da modernização dos sistemas legados

Luis Murillo, Technical Support Manager na GeneXus by Globant aborda modernização de sistemas legados e Cobol com IA sem perder conhecimento.

IT Section Por IT Section
23/04/2026 - 10:43
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Foto: Divulgação

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Em grandes corporações, a presença de sistemas legados é, muitas vezes, um entrave para a evolução tecnológica, principalmente no sistema bancário, em que tradicionalmente a linguagem de programação utilizada é o Cobol. São aplicações construídas há anos, até mesmo décadas, que continuam sustentando operações críticas do negócio.

Para se ter uma ideia, de acordo com pesquisa da Mckinsey, no setor financeiro, por exemplo, plataformas de core banking e soluções de gestão de investimentos processam trilhões de dólares em transações diariamente em escala global. Já no setor de seguros, sistemas de administração de apólices gerenciam US$ 1,9 trilhão em prêmios anuais apenas nos Estados Unidos. E plataformas de gestão de benefícios sociais viabilizam a distribuição de mais de US$ 830 milhões por ano em serviços e benefícios para milhões de cidadãos norte-americanos.

É uma grandeza de números com o uso extensivo do Cobol para o funcionamento de sistemas centrais. Classificar esses sistemas apenas como “antigos” seria uma simplificação perigosa. Na prática, sistemas legados acumulam décadas de conhecimento de negócio com regras fiscais, lógicas operacionais, fluxos comerciais e processos críticos que foram sendo refinados ao longo do tempo. Embora funcionem, seguem num modelo em que há baixa capacidade de atualização e dificuldade de integração com ambientes modernos.

Muitas iniciativas de modernização falham justamente porque tratam o legado como algo a ser descartado. A ideia de reescrever tudo do zero pode parecer atraente, mas frequentemente ignora um fator essencial: a complexidade do conhecimento incorporado nesses sistemas.

Cada linha de código representa decisões tomadas ao longo de anos de operação. Recriar tudo manualmente não apenas demanda tempo e investimento elevados, como também aumenta o risco de perder regras de negócio críticas que, em muitos casos, não estão documentadas em nenhum outro lugar.

O cenário traz uma indagação: “o que te trouxe até aqui não é o que vai te levar para frente”, parafraseando o especialista em liderança Marshall Goldsmith. Ou seja, a importância do legado é inegável, porém, sem a atualização necessária, uma empresa não estará preparada para o mercado que muda constantemente e exige inovação. O verdadeiro desafio é preservar esse conhecimento e, ao mesmo tempo, evoluir tecnologicamente.

Uma abordagem cada vez mais adotada no mercado parte de um princípio diferente, preservar o conhecimento do sistema em um nível mais alto de abstração, separando a lógica de negócio da linguagem de programação. O processo começa pela extração das especificações do sistema legado, capturando suas regras, entidades e processos. Essas informações passam a compor uma base estruturada de conhecimento, que descreve o funcionamento da aplicação em um nível conceitual mais elevado.

A Inteligência Artificial tem sido a chave para sustentar essas iniciativas de modernização, especialmente para análise de código e geração de novas aplicações. No entanto, o uso de modelos generativos exige cautela em ambientes corporativos críticos, como sistemas financeiros, industriais ou de infraestrutura.

Isso porque essas ferramentas baseadas exclusivamente em geração de código podem apresentar alucinações, ou seja, quando a IA produz resultados plausíveis, mas tecnicamente incorretos. Abordagens mais estruturadas, que combinam bases de conhecimento formais com mecanismos de geração automatizada, ou seja, unir o uso da Inteligência Artificial Generativa e dos modelos de IA Simbólica, que são baseadas em regras, reduzem a dependência de inferências probabilísticas, ao mesmo tempo que aumenta a confiabilidade do resultado final.

Nesse modelo, esse conjunto de IAs atua como um mecanismo de transformação e geração controlada, e não como substituta da lógica estruturada do sistema.

Isso não significa que o desafio dos sistemas legados desaparecerá. Pelo contrário, à medida que as empresas digitalizam cada vez mais suas operações, a quantidade de software crítico em produção tende a crescer. A diferença está em como as organizações lidam com essa realidade. Em vez de enxergar o legado como um obstáculo, empresas mais avançadas passaram a tratá-lo como uma fonte valiosa de conhecimento que precisa ser preservada e evoluída.

Modernizar sistemas legados é garantir que esse conhecimento não fique retido novamente em código de baixo nível – mesmo que em uma nova linguagem – mas que seja armazenado em uma base de conhecimento’, permitindo que o código seja sempre gerado automaticamente a partir dela.

*Por Luis Murillo, Technical Support Manager na GeneXus by Globant.

Tags: GeneXus by Globantmodernização com IAsistemas legados Cobol
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