IA Ag��ntica na Modernização de Sistemas Legados: Como Empresas Estão Reescrevendo Código de 40 Anos em Meses

Todo grande banco, seguradora ou indústria brasileira tem um sistema que "ninguém pode mexer". Ele roda há décadas, muitas vezes em COBOL ou em tecnologias igualmente antigas, concentra regras de negócio que nunca foram documentadas e depende de um número cada vez menor de profissionais que o entendem. Modernizá-lo é o projeto adiado em quase todo comitê de tecnologia, porque a reescrita manual é cara, lenta e arriscada. A IA agêntica está mudando essa conta.

O problema: o risco não está no código novo, está no comportamento antigo

Traduzir linhas de COBOL para Java é a parte fácil. O difícil é garantir que o sistema novo se comporte exatamente como o antigo em milhares de situações, incluindo regras que só existem dentro do código. Por isso, projetos de migração manual costumam estourar prazo: a equipe passa mais tempo descobrindo o que o sistema faz do que escrevendo o que ele deveria fazer.

Um caso publicado pela Software Mind ilustra a mudança. Uma empresa americana de inteligência imobiliária (a Cotality) precisava reduzir a dependência de uma aplicação COBOL, com 73 serviços, mais de 3.500 arquivos e cerca de 500 mil linhas de código, e preparar o terreno para a nuvem. A abordagem foi um fluxo assistido por IA em três etapas: analisar o serviço legado, gerar o equivalente em Java/Spring Boot e validar o resultado contra o original.

Como o fluxo funciona: agentes que escrevem, testes que decidem

O ponto central não é a IA escrever o código, e sim como se prova que o código está certo. No caso citado, a validação usou shadowing: o serviço novo roda em paralelo ao antigo, recebe as mesmas requisições e as respostas são comparadas automaticamente, tanto em conteúdo quanto em tempo de execução. Quando há divergência, o agente analisa a diferença e propõe a correção, e uma pessoa revisa o que sobra.

Os números (e a ressalva)

Segundo a própria Software Mind, o fluxo automatizou cerca de 90% da reescrita e reduziu em mais de 50% as horas de engenharia em relação à migração manual: aproximadamente 16 horas por serviço, contra cerca de 36 no processo tradicional. Esse total inclui menos de 6 horas de processamento da IA, cerca de 8 horas de testes manuais e cerca de 4 horas de homologação com o usuário. O desempenho dos servi��os novos ficou dentro de ±25% dos originais. Vale a ressalva: são números autodeclarados pelo fornecedor, sem verificação independente, e devem ser lidos como ordem de grandeza, não como promessa.

Repare também no que não desaparece: as 8 horas de testes manuais e as 4 de homologação. A IA acelera a escrita, mas a confiança vem da validação, e é aí que o investimento humano continua.

O que o executivo deve perguntar antes de aprovar

Se a sua empresa tem um legado crítico, quatro perguntas ajudam a separar um piloto promissor de um risco: (1) como vamos provar equivalência de comportamento: existe massa de testes ou tráfego real para comparar? (2) quais regras de negócio hoje só existem dentro do código e quem as valida? (3) o fluxo é repetível, ou cada serviço vira um projeto novo? (4) quem fica com o conhecimento do sistema depois da migração?

Na metodologia de roadmap de IA que usamos como referência, modernização de legado é um bom candidato a caso de uso de entrada: o retorno é mensurável em horas de engenharia, o escopo pode ser fatiado por serviço e o resultado reduz um risco que o negócio já conhece. Comece por um serviço de baixa criticidade, meça o ciclo completo e só então escale.