A IA aprendeu a reescrever COBOL, e o mercado percebeu

Duzentos e vinte bilhões de linhas. Segundo diversas estimativas, esse é o volume de código em COBOL que ainda processa transações em bancos, seguradoras, órgãos públicos e sistemas de pagamento ao redor do mundo. Criada em 1959, dez anos antes da chegada do homem à Lua, a linguagem continua sendo a base invisível da infraestrutura financeira global. E essa base está rachando: a cada ano, há menos especialistas capazes de mantê-la, e o custo de um erro na substituição chega a bilhões. Agora, a inteligência artificial oferece a primeira saída realista para esse impasse, e os mercados financeiros já começaram a recalcular suas apostas.

O problema do COBOL vai muito além de uma curiosidade técnica para fãs de retrocomputação. Trata-se de um risco sistêmico sobre o qual o setor prefere não falar em voz alta. Segundo a Reuters, cerca de 95 por cento das transações em caixas eletrônicos nos EUA e aproximadamente 80 por cento das operações financeiras presenciais passam, de uma forma ou de outra, por sistemas em COBOL.

A idade média dos programadores que dominam a linguagem já passou dos sessenta anos há tempos. A cada ano, a indústria perde detentores de conhecimento crítico: pessoas que entendem não só a sintaxe, mas também a lógica de negócio acumulada ao longo de décadas em milhões de linhas de código. Esse código foi escrito sem documentação moderna, sem sistemas de controle de versão e, muitas vezes, sem comentário algum.

Tentativas de modernização não faltaram. Os maiores bancos gastaram centenas de milhões de dólares em projetos para reescrever sistemas legados e fracassaram repetidas vezes. O célebre fiasco do Commonwealth Bank of Australia, que gastou mais de um bilhão de dólares para substituir o núcleo de seu sistema, virou exemplo clássico. A dificuldade não está em escrever código novo, e sim em reproduzir com precisão o comportamento do antigo, com todas as suas particularidades pouco óbvias, gambiarras e regras de negócio acumuladas por décadas de que ninguém mais se lembra.

É aí que entram os grandes modelos de linguagem. Os LLMs atuais mostraram uma capacidade surpreendente de analisar e traduzir código legado. Eles conseguem ler programas em COBOL, reconstruir a lógica de negócio embutida neles, gerar código equivalente em Java ou Python e, o que é crucial, explicar exatamente o que cada trecho faz. Na prática, a IA atua como uma tradutora entre épocas, compensando a perda da memória institucional. Várias empresas já lançaram ferramentas especializadas: a IBM integrou recursos de migração com IA à sua plataforma watsonx, e startups como Phase Change e Modern Systems atraem investimentos significativos justamente com a promessa de modernizar o COBOL de forma automatizada.

O mercado reagiu com sua franqueza característica. As ações de várias consultorias cujo negócio se apoiava na modernização manual de sistemas legados — projetos de vários anos, com equipes enormes e orçamentos que previsivelmente estouravam — ficaram sob pressão. Os investidores se perguntam, com razão: por que pagar milhares de consultores por um projeto de cinco anos se uma ferramenta de IA consegue fazer boa parte do trabalho em meses? Isso não significa que a expertise humana se torne dispensável: validação, testes e integração continuam exigindo conhecimento profundo. Mas a proporção entre trabalho manual e automatizado nesses projetos está mudando radicalmente.

Ainda assim, é importante não se deixar levar pela euforia. A modernização do COBOL com IA não é um botão mágico. Modelos de linguagem podem alucinar e gerar código que parece correto, mas se comporta de outra forma em casos extremos. Em sistemas financeiros, onde um erro de um centavo em bilhões de transações pode ter consequências catastróficas, cada linha de código traduzido precisa passar por uma verificação em várias camadas. Os reguladores, do Federal Reserve ao Banco Central Europeu, ainda não estabeleceram padrões claros para a migração assistida por IA de infraestrutura crítica. Isso cria uma insegurança jurídica que pode frear a adoção mesmo quando a tecnologia estiver pronta.

Mesmo assim, a direção é clara. O problema do COBOL vale trilhões de dólares e, pela primeira vez em décadas, surgiu uma ferramenta capaz de tornar sua solução viável do ponto de vista econômico e técnico. Para o setor financeiro, isso marca o início da maior migração tecnológica de sua história. Para as empresas de IA, a abertura de um mercado enorme e com altíssimo poder de compra. E, para todos nós, a esperança de que o sistema por onde passam nossos salários, pagamentos e economias finalmente deixe de depender de um código escrito antes da invenção da internet e de um punhado de especialistas que ainda lembram como ele funciona.