O que a era agêntica muda, e o que ela não muda, em projetos de legado
São 250 bilhões de linhas de COBOL rodando o mundo financeiro hoje. Ao todo, 70% das transações bancárias globais e 90% das transações de cartão de crédito passam por mainframe, com a idade média de quem mantém esse código estando em 58 anos.
Tudo isso no início da era agêntica, onde agentes de IA planejam e executam tarefas com autonomia, e não mais só respondem a prompts pontuais.
Esse é o pano de fundo da conversa que Gabriel do Espírito Santo e Leonel Togniolli levaram ao MM Day 2026: como transformar legado em vantagem competitiva quando os agentes mudam o que é possível, mas não mudam a lição mais importante.
Por que modernizar virou decisão de negócio
A pergunta deixou de ser técnica; empresas “cloud native” lançam produto em dias, enquanto o legado leva meses. Open Finance, PIX e LGPD exigem uma agilidade que o mainframe não entrega no ritmo necessário, principalmente porque cada nova funcionalidade precisa atravessar uma malha de regras que ninguém documentou direito nas últimas décadas. Cada real investido em manter o legado é um real que não vai para receita nova: API aberta, embedded finance, hiperpersonalização com dados em tempo real, beyond banking.
E ainda tem um agravante de custo direto: mainframe é cobrado por MIPs (uma unidade de capacidade de processamento que vira fatura previsível e crescente para o provedor todo mês). Cada workload que sai do mainframe alivia esse contrato, por isso “MIPs economizados” virou métrica de board, não só de TI.
Modernizar deixou de ser um projeto somente de tecnologia. É sobre desbloquear velocidade, talento e canais de receita.
Quatro caminhos, processos diferentes
Assim como cada empresa tem sua realidade e particularidades, a migração será orientada de acordo com o cenário em questão. Aqui, destacamos quatro principais tipos de estratégias de migração: replatform, automated refactor, reimagine e data replication.
Replatform move o mainframe para a nuvem preservando a linguagem (via Rocket Software, por exemplo) — risco baixo, time-to-value rápido, mas a dívida técnica continua lá. Refactor converte para uma linguagem moderna, como Java, automaticamente, eliminando a dívida e expandindo o pool de talentos. Reimagine reescreve a aplicação com novos padrões funcionais. Data replication replica dados quase que em tempo real sem tocar no mainframe, democratizando o acesso enquanto o resto da estratégia amadurece.
A escolha é função de risco e de quanto faz sentido reescrever versus preservar. Tratar caminhos diferentes com o mesmo processo é uma das fontes mais comuns de projeto que trava no meio. A empresa pode optar por utilizar mais de uma estratégia, talvez buscando caminhos diferentes de acordo com a realidade de cada área.
Os números de 2025
Em um ano de trabalho aplicado em 40 sistemas financeiros complexos, temos: 3,2 milhões de linhas de código transformadas, 8.000 MIPs/mês economizados, 100 mil horas de esforço eliminadas e algo em torno de R$ 45 milhões em economia anual gerada.
Para exemplificar melhor, vamos destrinchar um case que ilustra o método: tínhamos um sistema crítico de pagamentos, com cerca de 20 mil linhas de COBOL e décadas de regras acumuladas. O destino era uma arquitetura hexagonal em Java 21 rodando em ECS Fargate.
A arquitetura Hexagonal (ou Ports & Adapters) isola a lógica de negócio das dependências externas como banco, mensageria e interfaces. O código que carrega as regras críticas não conhece o RDS Aurora nem o SQS; eles se conversam por contratos. Na prática, significa que daqui a três anos, quando algum desses componentes precisar mudar, a regra de negócio recém-extraída não vai precisar ser extraída de novo. Em um projeto de modernização, isso não é detalhe arquitetural. É a diferença entre fazer o trabalho uma vez ou duas.
O resultado foi que as regras de negócio passaram a ser extraídas em dias ao em vez de meses, 65% de redução no tempo de projeto via GenAI, 90% de cobertura de testes ao final.
A lição que a primeira onda já ensinou
Existe uma armadilha que deve ser evitada ao usar ferramntas de IA sem pensar no processo: código moderno por fora, regras antigas mal compreendidas por dentro. Muito código gerado, pouco avanço de roadmap. Pilhas de documentação que ninguém valida. A era agêntica amplia a capacidade da ferramenta, mas também amplia esses riscos.
O que muda, então?
A vantagem real dos agentes não está em substituir tarefas determinísticas como mapear dependências, identificar trechos equivalentes, navegar código. Isso as ferramentas fazem há décadas, com precisão e custo baixo. Dar à IA o que é da IA significa usar agente onde há ambiguidade: interpretar intenção, planejar sequência, decidir o que precisa de revisão humana.
Os princípios sustentam o método:
Engenharia reversa é diálogo: recuperar regras de negócio não é extração de um clique. O primeiro resultado é insumo para refino, e o trabalho está em detalhar, corrigir e redirecionar em cada passo. Em um sistema com décadas de patches, muita regra está implícita: existe porque alguém um dia precisou tratar um caso de borda que ninguém mais lembra. A IA traz o ponto à mesa e o humano decide se ainda faz sentido.
Planejamento é artefato durável: specs funcionais e plano de execução são versionados antes de virar código. O planejamento mora na plataforma, junto do conhecimento do legado. A execução mora no cliente agêntico, mas a confiança vem do contrato entre os dois.
Aqui o desenho não é por acaso: o Fusion Modernization faz o trabalho pesado de análise, refatoração e geração no nível do legado, e uma ferramenta de desenvolvimento agêntico opera a fase de execução, ancorada em specs versionadas que servem de fonte de verdade – código é artefato derivado delas, não o contrário. Plataforma e ferramenta conversam por meio do que foi planejado, não por meio do código gerado.
E há um terceiro elemento, que costura todo o resto: rastreabilidade. A mesma regra de negócio aparece como trecho de código no legado, descoberta na análise, item de spec, tarefa no plano de execução. Quando esses pontos estão amarrados, partindo da tarefa se chega à linha original. Quando não estão, cada validação vira investigação, e o conhecimento se perde quando o time que conduziu o projeto sai da sala.
O que sustenta o resultado
A era agêntica amplia o que a ferramenta consegue fazer. O que sustenta o resultado continua sendo o que se traz por trás dela: o processo que define qual fluxo está sendo executado e por quê, a metodologia que divide trabalho entre humano e agente em cada etapa, o registro das decisões ao longo do caminho.
Essa é a aposta da BRQ: combinar as ferramentas dentro de um processo que respeita a complexidade do legado, sem confundir geração de código com avanço de projeto.
