Muitas empresas ainda dependem de sistemas construídos há décadas para processar pagamentos, controlar estoques ou gerir contratos. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, CTO e especialista em tecnologia, software e inteligência artificial, ressalta que a inteligência artificial passou a ser empregada justamente para enfrentar um dos problemas mais antigos da área: modernizar esses sistemas sem colocar a operação em risco.
Os sistemas legados, por sua vez, apresentam características que dificultam a implementação de mudanças. Tais documentos são redigidos em linguagens com escassez de profissionais no mercado, acumulam regras de negócio ao longo dos anos e, frequentemente, apresentam documentação incompleta ou desatualizada. O conhecimento aprofundado de seu funcionamento é, frequentemente, restrito a um grupo de pessoas próximas da aposentadoria ou já fora da empresa.
Os modelos de linguagem trouxeram novas possibilidades para esse cenário, ao ler, explicar e traduzir grandes volumes de código. Entenda a seguir por que a modernização é tão difícil, onde a IA contribui de forma concreta, quais riscos exigem atenção e como estruturar um projeto com segurança.
Por que modernizar sistemas legados é tão difícil?
O principal desafio não reside na tecnologia em si, mas sim no acervo de conhecimento presente no código. Com o passar do tempo, sistemas legados incorporam exceções, ajustes regulatórios e regras específicas de clientes que não foram devidamente registradas em documentos. A reescrita da aplicação sem o devido entendimento das regras pode resultar na eliminação de comportamentos essenciais à operação.
Os motivos por trás desse histórico de projetos de modernização que atrasaram, extrapolaram orçamentos ou foram abandonados são explicados pelo diretor de tecnologia, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira. Reescritas completas geralmente demandam anos de trabalho, enquanto o sistema antigo continua necessitando de manutenção e de novas funcionalidades. Isso obriga a empresa a lidar com duas frentes simultaneamente.
A dependência de integrações agrava o quadro. Sistemas legados costumam estar conectados a muitas outras aplicações, por meio de arquivos, bancos de dados ou interfaces. Qualquer alteração precisa considerar esses vínculos.
Por que empresas estão correndo para adotar IA?
A IA acelera etapas que antes dependiam quase exclusivamente de análise manual, embora continue exigindo supervisão técnica em todas elas. Algumas aplicações têm se mostrado especialmente úteis:
- Explicação de código: modelos de linguagem leem trechos extensos em linguagens antigas e descrevem em português o que cada rotina faz, ajudando equipes que não dominam a tecnologia original a compreender o sistema.
- Recuperação de regras de negócio: a análise automatizada identifica cálculos, condições e exceções espalhados pelo código, permitindo documentar regras que só existiam na própria aplicação.
- Mapeamento de dependências: ferramentas apoiadas por IA identificam quais módulos se comunicam entre si, quais tabelas são compartilhadas e quais integrações externas existem, criando uma visão da arquitetura atual.
- Tradução para linguagens modernas: assistentes propõem versões equivalentes do código em linguagens atuais, servindo como ponto de partida para a reescrita de componentes específicos.
- Geração de testes de equivalência: a IA ajuda a criar cenários que comparam o comportamento do sistema antigo com o da nova versão, verificando se os resultados permanecem os mesmos.
- Atualização da documentação: a partir da análise do código, é possível produzir documentação técnica e funcional que passa a servir de referência para as equipes.
Nesse sentido, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, especialista em software e inteligência artificial, destaca a necessidade de se reduzir a dependência de um número reduzido de pessoas que conhecem o sistema. Ao se explicar e documentar o conhecimento embutido no código, a empresa obtém segurança para planejar mudanças, mesmo antes de iniciar qualquer migração.
Os riscos de confiar demais na tradução automática
É importante ressaltar que a conversão de código de uma linguagem para outra não garante que o comportamento será preservado. Em virtude das diferenças na forma como as linguagens tratam números, datas, arredondamentos e erros, é possível que sejam gerados resultados distintos em situações específicas. Tais discrepâncias podem ter impacto direto em cálculos financeiros ou fiscais.
Segundo a avaliação de Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, CTO, o código traduzido pela IA tende a reproduzir a estrutura do sistema antigo, inclusive suas limitações. Uma conversão literal pode trazer uma aplicação moderna na linguagem, mas difícil de manter e sem os ganhos do projeto.
Questões de segurança e propriedade intelectual também são relevantes. Envio de código proprietário para ferramentas externas pode expor regras de negócio. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, que atua como diretor de tecnologia, enfatiza que a utilização de ambientes corporativos aprovados, com garantias contratuais sobre o tratamento dos dados, deve ser uma condição para qualquer projeto desse tipo.
Modernização gradual apoiada pela IA
A inteligência artificial promoveu uma transformação significativa na economia dos projetos de modernização, ao reduzir o tempo necessário para compreender sistemas antigos. A explicitação de códigos, a recuperação de regras de negócio e o mapeamento de dependências passaram a ser viáveis em semanas, quando anteriormente demandavam meses de análise manual.
Substituir gradualmente é o caminho mais consistente. Isolar os componentes, migrar as funcionalidades e validar cada mudança com testes permite manter a operação estável enquanto evolui a arquitetura. A IA acelera essas etapas, porém as equipes fazem as decisões finais.
Na visão de Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, diretor de tecnologia, empresas que iniciam a compreensão do sistema antes de considerarem a migração tendem a obter resultados mais seguros. Com o conhecimento devidamente recuperado e documentado, a modernização deixa de ser uma aposta arriscada e passa a ser um processo planejado, com metas claras e riscos controlados.
