O COBOL foi criado em 1959 e ainda sustenta operações bancárias, caixas eletrônicos e sistemas governamentais.
A falta de profissionais especializados e de documentação dificulta a substituição dos sistemas antigos.
OpenAI e Anthropic apostam na inteligência artificial para modernizar códigos, mas testes e supervisão humana continuam essenciais.
Foto: pixabay
Crise do COBOL: o que é e como a inteligência artificial pode ajudar?
O avanço da inteligência artificial abriu uma nova possibilidade para empresas que dependem de sistemas antigos de programação. Entre eles está o COBOL, linguagem criada há quase sete décadas e que ainda sustenta parte importante das operações financeiras, governamentais e de infraestrutura em diferentes países.
Apesar de sua importância, a tecnologia enfrenta um problema crescente: poucas pessoas dominam sua programação, enquanto a substituição dos sistemas exige cuidados para evitar falhas em serviços essenciais. Esse cenário ficou conhecido como crise do COBOL.
A OpenAI e a Anthropic estão entre as empresas que apostam na inteligência artificial para facilitar a modernização desses códigos. Entretanto, especialistas alertam que a tecnologia ainda não consegue garantir, sozinha, uma migração segura.
Por que o COBOL ainda é utilizado?
COBOL é a sigla para Common Business-Oriented Language, ou Linguagem Comum Orientada para os Negócios. Desenvolvida em 1959, a linguagem foi projetada para processar grandes volumes de informações, com precisão em operações que envolvem cálculos e dados financeiros.
Por isso, instituições financeiras incorporaram o código a sistemas de pagamentos, caixas eletrônicos e operações com cartões de crédito e débito. Mesmo com o surgimento de linguagens mais modernas, como Java, Python e C++, muitas organizações mantiveram suas estruturas originais.
A presença do COBOL na infraestrutura mundial ajuda a explicar a dificuldade de substituí-lo. Segundo dados da IBM, a linguagem sustenta mais de 40% dos sistemas de internet banking, responde por 80% das transações presenciais com cartões de crédito e processa 95% das operações em caixas eletrônicos. Além disso, governos utilizam esses sistemas em serviços como Previdência Social e administração tributária.
O que provocou a crise do COBOL?
O problema não está apenas na idade da linguagem, mas na dificuldade de encontrar profissionais capazes de trabalhar com ela. Muitos programadores que desenvolveram esses sistemas já se aposentaram ou morreram, enquanto as empresas nem sempre mantiveram documentação suficiente para explicar o funcionamento das plataformas.
Consequentemente, organizações dependem de códigos antigos que poucos especialistas conseguem interpretar. Ao mesmo tempo, uma substituição precipitada pode comprometer operações bancárias, pagamentos e serviços públicos. Um levantamento estima que as ineficiências relacionadas ao COBOL custem cerca de US$ 105 bilhões (R$ 578,6 bilhões) por ano ao Produto Interno Bruto (PIB) dos Estados Unidos.
Como a inteligência artificial pode ajudar?
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A inteligência artificial pode acelerar a modernização porque consegue analisar códigos antigos, identificar regras de funcionamento e auxiliar na tradução para linguagens mais recentes. Na prática, os modelos podem interpretar trechos de COBOL, explicar a lógica das operações, reconstruir documentações que se perderam e desenvolver testes para comparar o comportamento dos sistemas antigos com suas novas versões.
Filipe Santos, chefe de IA e diretor de inovação da MakeOne, explicou ao Canaltech que muitas empresas perderam os registros das regras de negócio e já não contam com os profissionais que escreveram os códigos originais. Nesse contexto, a IA ajuda a recuperar esse conhecimento e torna a tradução mais viável.
A OpenAI também apresentou avanços nessa área. A empresa divulgou resultados de testes nos quais seus modelos demonstraram melhor desempenho na migração de programas COBOL para C++, Java, Python, Rust e Kotlin.
A Anthropic, por sua vez, apresentou um manual de modernização de códigos e indicou o Claude Code como ferramenta para auxiliar na migração de sistemas antigos para linguagens como Java e Python. Entretanto, a empresa não divulgou indicadores de desempenho que comprovassem a eficácia da ferramenta nesse tipo de operação.
Por que a migração ainda preocupa especialistas?
Apesar dos avanços, transformar códigos antigos em versões modernas não significa necessariamente substituir toda a infraestrutura de uma empresa. Em entrevista ao The Verge, especialistas destacaram que os sistemas legados envolvem diferentes linguagens, bancos de dados, integrações e décadas de adaptações. Por isso, traduzir o código representa apenas uma parte do trabalho.
Outro risco envolve pequenas diferenças no processamento das informações. No COBOL, por exemplo, determinadas operações descartam casas decimais excedentes, enquanto outras linguagens podem aplicar regras diferentes de arredondamento. Em transações financeiras, uma alteração aparentemente simples pode provocar divergências nos resultados.
Por esse motivo, os testes precisam confirmar que as versões antiga e nova apresentam o mesmo comportamento. Uma das alternativas consiste em executar as mesmas operações nos dois sistemas e comparar as respostas.
Assim, embora a inteligência artificial possa reduzir custos e acelerar etapas da modernização, a supervisão humana continua indispensável. A crise do COBOL, portanto, pode encontrar na IA uma ferramenta importante de solução, mas a substituição segura dessa infraestrutura ainda depende de testes rigorosos e planejamento.
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