Inteligência Artificial Gerativa Impulsiona a Modernização de Mainframes na Europa
Pontos principais
- Mainframes permanecem essenciais para bancos, governos e grandes empresas na Europa.
- A falta de documentação torna até mesmo atualizações menores arriscadas e retarda a modernização.
- A análise estática combinada com inteligência artificial gerativa cria resumos de código e mapas de dependência atualizados.
- A visibilidade impulsionada por IA ajuda a atender regulamentações europeias rigorosas, como GDPR, NIS2 e o Ato de IA.
- As organizações podem modernizar gradualmente - adicionando APIs, automação e melhor documentação - sem substituir hardware estável.
Organizações europeias estão utilizando inteligência artificial gerativa para iluminar sistemas de mainframe com décadas de existência que ainda alimentam bancos, governos e grandes empresas. Ao combinar ferramentas de análise estática com resumo de código impulsionado por IA, as equipes ganham a visibilidade necessária para documentar, avaliar riscos e cumprir regulamentações rigorosas, como GDPR e o Ato de IA. A abordagem permite a modernização gradual - envolvendo APIs, automatizando fluxos de trabalho e atualizando código - sem desmantelar a infraestrutura estável, oferecendo um caminho mais claro para a transformação digital enquanto preserva a confiabilidade das plataformas legadas.
Fundo
Na Europa, muitos mainframes continuam a executar as operações principais de bancos, plataformas governamentais, provedores de infraestrutura e as máquinas permanecem essenciais para escala, resiliência e desempenho de longo prazo. A IBM relata que a grande maioria das empresas da Fortune 500 depende de sistemas de mainframe, e o mercado deve continuar crescendo.
Apesar de previsões repetidas de aposentadoria, esses sistemas ainda superam arquiteturas mais novas em tarefas críticas, mas as equipes agora enfrentam regulamentações mais rigorosas, ciclos de entrega mais rápidos e requisitos de documentação mais rigorosos.
Desafios dos Ambientes Legados
O principal obstáculo não é o hardware desatualizado, mas a falta de clareza. O código com décadas de existência frequentemente carece de documentação, e os engenheiros que originalmente construíram os sistemas se mudaram. Como resultado, mesmo atualizações menores se tornam arriscadas e lentas, criando atrito para desenvolvimento, operações e relatórios. Sem uma visão clara, as equipes não podem facilmente explicar como os números são calculados ou como os registros são processados, levando a verificações manuais aumentadas, prazos perdidos e dificuldades de conformidade.
Solução Impulsionada por IA
Ferramentas de análise estática já fornecem visões determinísticas de bases de código complexas, mas a inteligência artificial gerativa adiciona um novo nível de valor. Ao resumir o código, mapear dependências e produzir documentação atualizada, a IA ajuda as equipes a entender os sistemas como eles funcionam hoje, em vez de como foram originalmente projetados.
Essa visibilidade aprimorada apoia esforços de modernização mais seguros. As equipes podem identificar áreas visíveis de risco, priorizar mudanças e justificar resultados para reguladores. A abordagem aumentada por IA também simplifica a colaboração entre unidades de TI, segurança e negócios, reduzindo o tempo necessário para responder a consultas de conformidade.
Contexto Regulamentar
Quadros europeus, como GDPR, NIS2, DORA e o Ato de IA, estabelecem expectativas altas para rastreabilidade e auditoria. Na França, certas entidades são designadas como Operadores de Importância Vital, exigindo documentação e explicabilidade adicionais. No Reino Unido, sistemas semelhantes são classificados como infraestrutura crítica nacional, agora incluindo centros de dados.
Herramientas reforçadas por IA atendem a essas demandas regulamentares, tornando a documentação adaptável e pronta para auditoria, facilitando a coordenação entre equipes e garantindo que a modernização não comprometa a conformidade.
Caminho Adiante
A modernização está mudando de uma reformulação disruptiva para um processo metódico. As organizações começam perguntando o que ainda está em execução, o que pode ser adaptado e o que deve permanecer inalterado. Com uma visão mais clara, elas podem optar por reter sistemas estáveis enquanto melhoram a documentação, expor funcionalidades por meio de APIs ou envolver código legado com automação.
Essa transformação gradual permite que as empresas atualizem com confiança sem desmantelar a infraestrutura confiável que sustenta serviços de infraestrutura crítica nacional. O resultado é uma abordagem equilibrada, onde mainframes legados continuam a fornecer estabilidade, enquanto a inteligência artificial gerativa fornece a transparência necessária para a transformação digital e a conformidade regulamentar.