O Google põe o Gemini para ler o mainframe. Quem prova que o sistema novo funciona é o Dual Run, não o modelo

Modernizar sistema legado é onde a IA generativa parece mais útil e mais perigosa ao mesmo tempo. Um modelo que lê dois milhões de linhas de COBOL e explica as regras de negócio economiza meses. Um modelo que também garante que o sistema reescrito se comporta igual está corrigindo a própria prova. O lançamento de modernização do Google em 5 de outubro traz uma resposta limpa para isso, e ela não é um recurso de IA.

O que o Google anunciou

Num post de Souvik Choudhury, diretor sênior de produto, e Tom Nikl, do time de modernização e migração, o Google apresentou o Google Cloud Modernize, um portfólio que reúne ferramentas de migração, VMware, mainframe e modernização de aplicações. As peças que importam aqui:

• Modernization Hub, uma nova experiência no console em que desenvolvedores e arquitetos analisam código, mapeiam dependências e planejam a modernização de aplicações Java, .NET e mainframe.
• App Modernization CLI (CodMod), que usa o Gemini para analisar repositórios grandes, entender arquiteturas legadas, mapear dependências escondidas e gerar recomendações.
• Mainframe Assessment Tool, que lê o código do mainframe, extrai regras de negócio e mapeia dependências de aplicação e de dados.
• Dual Run, que reexecuta o fluxo real de transações de produção no mainframe e na nova aplicação em nuvem ao mesmo tempo, para verificar a equivalência funcional antes do cutover.

O post não indica se o Modernization Hub e o CodMod estão em GA ou em preview, então confira o status de cada componente no console e na documentação antes de planejar em cima deles. Outras partes do lançamento têm rótulo explícito (o Agentic Quick Estimator está em GA; a migração agêntica de EKS para GKE está em Public Preview).

A fala do cliente é a que mais diz. Claudio Balbo, head de arquitetura de TI do Intesa Sanpaolo, afirma que o banco precisa dar segurança à liderança, às áreas de controle interno e aos reguladores antes de avançar na modernização do mainframe, e que o Dual Run “vem gerando gradualmente as evidências” para os três grupos.

O padrão: a IA propõe, uma checagem determinística decide

1. Gemini lê o código e mapeia dependências
2. Regras de negócio extraídas como hipóteses
3. Novos serviços construídos e revisados
4. Dual Run reexecuta transações reais nos dois
5. Pessoas analisam cada diferença
6. Risco e controles aprovam o cutover

• Entender: Gemini lê o código e mapeia dependências · Regras de negócio extraídas como hipóteses
• Reconstruir: Novos serviços construídos e revisados
• Provar: Dual Run reexecuta transações reais nos dois · Pessoas analisam cada diferença · Risco e controles aprovam o cutover

Trabalho da IADecisão humana

O desenho separa dois trabalhos que costumam se misturar. Entender é probabilístico: a leitura que o Gemini faz de um código legado é um conjunto de hipóteses sobre o que o sistema faz, e algumas vão estar erradas. Provar é determinístico: a mesma transação de produção entra nos dois sistemas, e as saídas batem ou não batem. O modelo não vota no segundo trabalho.

É o mesmo princípio do GPT-Synopsys, em que as ferramentas de verificação dão a palavra final, e do sistema de contas a pagar da Snowflake. A modernização só é o lugar onde ele vale mais.

O que “equivalente” precisa significar antes de começar

O Dual Run entrega um motor de comparação. Ele não decide o que conta como igual. Essa definição é trabalho seu, e é onde vai a maior parte do esforço:

• Regras por campo. Timestamps, IDs gerados, arredondamento e ordenação vão diferir de forma legítima. Defina quais diferenças são esperadas antes do primeiro replay, para ninguém ajustar a regra só para o dashboard ficar verde.
• Cobertura no tempo. Uma semana de replay não pega fechamento de mês, virada de ano, cálculo de juros nem produtos raros. Planeje a execução pelo calendário do negócio, não só pelo volume.
• Dono da triagem. Cada diferença é um bug no sistema novo, um bug no antigo de que alguém dependia, ou uma mudança aceita. Cada uma precisa de uma decisão com nome, e a terceira precisa do aval do negócio.
• Pacote de evidência. O ponto do Intesa é que três públicos precisam de segurança. Guarde o registro de execuções, diferenças, causas e decisões de um jeito que a auditoria interna consiga seguir sem o time de engenharia na sala.

A custódia não para durante o replay

Os grandes bancos brasileiros estão entre os usuários mais intensos de mainframe do mundo, e é aí que esse padrão faz mais diferença. Reexecutar transações reais significa copiar dados de produção, muitas vezes dados financeiros de clientes protegidos por sigilo bancário, para um ambiente novo antes de ele estar oficialmente em produção. Esse ambiente precisa de controle de acesso, logs e retenção de produção desde o primeiro replay. Para instituições reguladas pelo Banco Central, levar o core para a nuvem já é contratação relevante de processamento e armazenamento em nuvem nos termos da Resolução CMN 4.893, com comunicação ao Bacen e informação sobre onde os dados ficam. O ambiente de replay faz parte dessa conversa, não é um detalhe de engenharia.

O que fazer agora

1. Separe entender de provar no plano de modernização: IA para o primeiro, comparação determinística para o segundo.
2. Trate as regras extraídas pela IA como hipóteses e teste cada uma contra o resultado do replay.
3. Escreva as regras de equivalência antes do primeiro replay e só mude com revisão.
4. Planeje a cobertura pelo calendário do negócio, com fechamentos e produtos raros.
5. Proteja o ambiente de replay como produção desde o primeiro dia, e inclua-o na comunicação ao Bacen.
6. Monte o pacote de evidência para três públicos: diretoria, controles internos e regulador.

Para fechar

O lançamento de modernização do Google está cheio de IA, mas o componente mais importante é um motor de comparação. Essa é a arquitetura certa para qualquer sistema regulado: o modelo acelera o entendimento e a reescrita, e as transações reais, comparadas de forma determinística, decidem se o sistema novo está pronto.