Antonio Darcio Valerio Filho (*)
A evolução de múltiplas ferramentas de Inteligência Artificial (IA) Generativa, marcada por avanços que reduzem significativamente as “alucinações” — respostas imprecisas ou fora de contexto —, oferece novas perspectivas para o desenvolvimento e a modernização de sistemas legados nas empresas.
Frequentemente baseados em tecnologias desatualizadas ou que carecem de integração com soluções modernas, eles são um desafio crítico para organizações que desejam inovar e manter competitividade. Nesse cenário, a aplicação da IA Generativa pode representar um divisor de águas.
Essa foi uma das conclusões que eu e meu time trouxemos do AWS re:Invent 2024 em Las Vegas (EUA), evento da Amazon voltado a profissionais de tecnologia, companhias e demais integrantes da comunidade de Nuvem de todo o mundo. Mais do que muitos contatos e conversas de alto nível, voltei ao Brasil com duas claras constatações, já de olho no novo ano que se iniciará em algumas semanas.
Uma delas é que, como disse um executivo da AWS, a IA Generativa e Nuvem não existem um sem o outro. A outra é que o uso de Nuvem e GenAI permitirá a rápida transformação e modernização dos sistemas core das organizações, área na qual acredito em uma alavancagem substancial.
Uma das principais formas pelas quais a IA Generativa já contribui hoje para isso é na análise e tradução de códigos antigos. Muitos sistemas legados foram escritos em linguagens de programação que possuem maior dificuldade de atender as demanda atuais de negócio, como COBOL, que demandam especialistas cada vez mais escassos no mercado.
Com o suporte da IA Generativa capaz de compreender, explicar e reescrever esses sistemas para tecnologias modernas, companhias podem acelerar o processo de migração e reescrita dos sistemas, reduzindo custos e minimizando o fracasso de projetos de conversão de programas simplesmente.
Estamos falando de soluções que irão permitir escrever os sistemas e não apenas converte-los, pois a técnica de conversão já se provou ineficaz em sua grande maioria de casos. Além disso, ao contar com respostas mais precisas, essas ferramentas garantem uma maior confiabilidade no processo de transição tecnológica.
Outro aspecto relevante é a capacidade dessas IAs de auxiliar na documentação e padronização dos sistemas. Muitos sistemas antigos carecem de documentação atualizada, tornando desafiador o trabalho de desenvolvedores que precisam entender sua lógica e funcionalidade, criando uma grande dependência humana na manutenção e continuidade dos negócios em diversas empresas.
Ao serem treinadas para gerar descrições claras e detalhadas, a IA pode criar documentações robustas, baseadas na lógica existente, ajudando a reduzir a dependência de conhecimento tácito acumulado por poucos funcionários ou consultores.
O ingresso de agentes de IA acrescenta qualidade a esses processos ao possibilitar uma automação mais integrada e sofisticada. Esses agentes podem atuar como consultores virtuais em tempo real, oferecendo sugestões para otimizar estruturas de dados, propor melhorias em arquiteturas e prever gargalos de desempenho antes mesmo de sua ocorrência.
Por serem capazes de lidar com grandes volumes de informações simultaneamente, os agentes ampliam a capacidade de diagnóstico e execução de estratégias de modernização. Adicionalmente, os agentes de IA são particularmente úteis em testes de qualidade e validação de sistemas modernizados.
Eles podem simular cenários complexos e realizar testes automatizados com alta precisão, assegurando que os novos sistemas estejam livres de falhas e que suas funcionalidades atendam às expectativas do negócio. A presença deles nos fluxos de desenvolvimento também permite um feedback contínuo, ajustando rapidamente os processos em resposta a mudanças de requisitos ou imprevistos técnicos.
Outro benefício significativo da IA Generativa no contexto corporativo é a democratização do acesso ao conhecimento técnico. Essas ferramentas permitem que equipes com diferentes níveis de expertise colaborem de forma eficiente, eliminando barreiras técnicas que antes limitavam o ritmo de modernização.
Isso não apenas acelera os projetos, mas também fomenta a inovação, ao permitir que ideias e soluções emergentes sejam incorporadas com mais agilidade e menos dependência de especialistas externos. Com a redução das alucinações nas respostas geradas, a confiança nas aplicações de IA cresce, tornando possível sua adoção em decisões mais estratégicas e complexas.
A consistência nas informações fornecidas por essas ferramentas possibilita que gestores e equipes técnicas tomem decisões baseadas em dados concretos, reduzindo os riscos inerentes aos processos de modernização. Isso também reforça a capacidade das empresas de prever resultados e alinhar suas iniciativas tecnológicas com os objetivos de negócio.
A combinação de IA Generativa e agentes inteligentes cria um ambiente propício para uma transformação tecnológica mais eficiente, reduzindo custos, tempo e esforço. Ao mesmo tempo, essas soluções promovem uma abordagem mais sustentável e escalável para o futuro das empresas.
Desta forma, a modernização de sistemas e legados deixa de ser um obstáculo e se transforma em uma oportunidade de inovação e crescimento – o Legacy Transformation, um dos módulos da ferramenta GFT AI Impact 1.0, é uma prova disso.
(*) – É Business Vice President da GFT Technologies no Brasil (https://www.gft.com/br/pt).
