Criada em 1959, a linguagem controla sistemas bancários e caixas eletrônicos, mas falta documentação e programadores. Especialistas recorrem a estratégias técnicas e IA para atualizar e manter serviços críticos.
Uma linguagem de programação criada em 1959 segue presente na infraestrutura de sistemas financeiros e enfrenta um dilema: continua relevante para serviços críticos, mas falta mão de obra especializada e documentação para atualizá‑la. Esse cenário é descrito como a chamada “crise do COBOL”, que deve continuar exigindo soluções técnicas e estratégicas.
O COBOL (Common Business Oriented Language) nasceu para processar grandes volumes de dados com precisão numérica. A facilidade para tratar casas decimais e a simplicidade de comandos fizeram com que o código fosse adotado em caixas eletrônicos, processamento de cartões e outras operações financeiras. Um levantamento apontou que 43% das operações bancárias usavam a linguagem em 2023.
Por integrar sistemas críticos, muitas instituições mantiveram a base de código original em vez de reescrevê‑la. A falta de documentação e a aposentadoria de profissionais que desenvolveram essas plataformas agravam o problema: sem registros claros, migrar ou modernizar se torna arriscado. Uma mudança drástica e mal planejada pode gerar impactos operacionais significativos.
O avanço de modelos de inteligência artificial surge como alternativa para viabilizar a transição do COBOL para linguagens mais modernas, como C++, Java, Python, Rust e Kotlin. A IA pode ir além da simples tradução de sintaxe: analisar o comportamento das aplicações, explicar a lógica embutida no legado, gerar documentação e criar testes que comprovem a equivalência entre sistemas antigo e novo.
“Em muitos bancos, seguradoras e órgãos públicos, a regra de negócio só existe dentro do COBOL: a documentação se perdeu e quem escreveu já se aposentou. A IA hoje lê esse legado, explica a lógica, documenta regras e gera testes, e a partir daí a tradução ficou viável” — Filipe Santos, chefe de IA e diretor de Inovação da MakeOne.
Apesar dos ganhos, a migração com apoio de IA enfrenta barreiras técnicas importantes. A verificação de que um sistema reescrito se comporte exatamente como o original é um ponto crítico. Diferenças aparentemente pequenas, como regras de arredondamento, podem causar efeitos relevantes em ambientes financeiros. Enquanto o COBOL descarta casas decimais excedentes em certos casos, outras linguagens ou bibliotecas podem aplicar regras distintas, alterando resultados.
“Migrar não é trocar de linguagem, é mexer num ecossistema de mainframe, rotinas batch, integrações e décadas de ajustes. O gargalo passa a ser a verificação” — Filipe Santos, chefe de IA e diretor de Inovação da MakeOne.
Em outubro, a OpenAI divulgou relatório destacando avanços de modelos em tarefas de migração de código para linguagens mais atuais. Testes indicaram desempenho superior em alguns cenários, mas também evidenciaram situações delicadas que exigem atenção humana e validação rigorosa.
A perspectiva é que a combinação de IA e processos de verificação robustos permita reduzir riscos e acelerar atualizações, mas a transição continuará demandando planejamento, testes e acompanhamento especializado para preservar a continuidade dos serviços.
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