Na terça-feira, a Anthropic publicou ferramentas que permitem que Claude ler, analisar e traduzir COBOL legado em linguagens modernas como Java e Python. No final do dia de negociação, investidores eliminaram cerca de US$ 40 bilhões do valor de mercado da IBM – a maior queda da empresa num único dia em 25 anos – classificando o anúncio como uma ameaça existencial ao negócio de mainframe da IBM.
A reação foi rápida. Também foi construído com base em uma leitura fundamentalmente equivocada do motivo pelo qual as empresas utilizam mainframes.
O COBOL da IBM tem 66 anos. Ele foi projetado em 1959, roda em mainframes IBM e continua a alimentar sistemas de processamento de transações com um estima-se que 250 bilhões de linhas de COBOL estejam em produção ativade acordo com o Projeto Open Mainframe.
Os engenheiros que o escreveram estão se aposentando; aqueles que os substituem em grande parte não conseguem lê-lo. Durante décadas, essa lacuna de habilidades tem sido um dos problemas não resolvidos mais caros da TI corporativa – e um problema que a IBM tem trabalhado para corrigir com IA desde pelo menos 2023, quando lançou o watsonx Code Assistant for Z para ajudar a migrar o COBOL para o Java moderno.
Claude Code, diz Anthropic, agora pode analisar bases de código inteiras, mapear dependências ocultas e gerar traduções funcionais de código que a maioria dos engenheiros hoje não consegue ler. Para empresas que executam COBOL em plataformas distribuídas — Windows, Linux e outros ambientes não mainframe — esse recurso é genuinamente útil e cada vez mais prático.
A barreira real nunca foi técnica
“Modernizar o COBOL tem sido um problema tecnicamente resolvido há algum tempo”, disse Matt Braiser, analista do Gartner, ao VentureBeat. “O verdadeiro problema é que os custos de modernização são elevados e o ROI é baixo.”
A Amazon e o Google oferecem ferramentas de migração COBOL com tecnologia de IA há anos. O AWS Transform e um serviço comparável do Google Cloud Platform visavam o mesmo problema: reduzir o atrito para clientes que buscam migrar cargas de trabalho de mainframe para a nuvem.
“Esta é basicamente mais uma fonte de competição”, disse Raj Joshi, vice-presidente sênior da Moody’s Ratings, à VentureBeat. “A IBM sempre viveu em um domínio muito competitivo. Na margem, isso é basicamente negativo, não há dúvida sobre isso. Há mais um concorrente poderoso. Mas a IBM coexistiu com essas ameaças.”
Steve McDowell, analista-chefe da NAND Research, vai direto ao argumento estrutural: “Os aplicativos não rodam em mainframes porque são escritos em COBOL”, disse ele. “Eles rodam em mainframes porque os mainframes oferecem uma classe de determinismo, computação escalável e confiabilidade que os servidores de uso geral não conseguem igualar”.
A questão é mais profunda do que o posicionamento de mercado. “As ferramentas GenAI são úteis, mas sua natureza não determinística significa que o código resultante não é consistente – a mesma operação será implementada de maneiras diferentes em diferentes partes do código”, disse Braiser. “As principais ferramentas combinam abordagens determinísticas e não determinísticas. Porém, nada disso resolve o problema do ROI.”
O que a tradução COBOL deixa sem solução
“Traduzir COBOL é a parte fácil”, disse o diretor de comunicações da IBM, Steven Tomasco, ao VentureBeat. “O verdadeiro trabalho é o redesenho da arquitetura de dados, a substituição do tempo de execução, a integridade do processamento de transações e o desempenho acelerado por hardware construído ao longo de décadas de forte acoplamento de software e hardware. Esse é o problema que a IBM passou décadas aprendendo a resolver, e a IA é a ferramenta mais poderosa que já tivemos para fazer isso.”
De acordo com a IBM, o Royal Bank of Canada, a Organização Nacional de Seguro Social e o ANZ Bank usaram o watsonx Code Assistant for Z para acelerar a modernização do código COBOL sem sair do IBM Z.
Isso não significa que a Anthropic não tenha uma posição competitiva. Para empresas que executam COBOL fora do mainframe – em sistemas distribuídos, ambientes Windows e Linux – Claude Code entra em um espaço onde a integração vertical da IBM é menos vantajosa. “A IBM entende a tecnologia de mainframe em um nível que outros não conseguem igualar. Se estou apenas olhando para COBOL, estou usando o watsonx da IBM”, disse McDowell. “A Anthropic, no entanto, tem uma presença mais ampla em muitas equipes de desenvolvimento, onde um único fornecedor faz valer a pena.”
O que os compradores corporativos deveriam realmente fazer
Engenheiros seniores de dados e infraestrutura passarão as próximas semanas respondendo a perguntas de executivos que viram as manchetes e presumiram que o difícil problema acabou de ser resolvido. Isso não aconteceu.
“É COBOL, mas existem inúmeras aplicações ligadas a ele”, disse Joshi. “Não é como se você transformasse milhões de linhas e de alguma forma estivesse pronto para ir para a nuvem. É uma enorme avaliação de riscos, dependências e todas essas coisas.”
A questão mais útil para os compradores é se o ruído desta semana cria uma abertura. Braiser acha que sim.
“Eles deveriam usar as discussões resultantes no conselho e com os acionistas para revisar as iniciativas de modernização adiadas e ver se alguma delas agora tem ROI”, disse Braiser.
McDowell foi direto na questão competitiva. “Será que a Anthropic tirará negócios da ferramenta da IBM? Sim, claro”, disse ele. “Mas eu ficaria surpreso se essa ferramenta gerasse receitas significativas para a IBM.”
Chirag Mehta, analista da Constellation Research, alertou que os líderes de TI não devem reagir emocionalmente ou reescrever a estratégia da noite para o dia.
“Trate isso como um motivo para realizar um piloto pequeno e limitado para medir os resultados, não como um motivo para eliminar e substituir fornecedores”, disse Mehta ao VentureBeat.
Mehta sugere que as empresas escolham uma fatia de aplicativo ou fluxo de trabalho bem definido, com entradas e saídas claras, e avaliem abordagens iguais: qualidade do mapeamento de dependências, qualidade da documentação da lógica de negócios recuperada, cobertura de testes e verificações de equivalência, regressões de desempenho e confiabilidade.
Na opinião de Mehta, o maior lembrete é que a modernização é mais do que converter código. As partes difíceis são extrair conhecimento institucional, retrabalhar processos e controles, gerenciar mudanças e conter o risco operacional em sistemas que não podem quebrar. A IA pode comprimir o trabalho de “análise e tradução”, mas não elimina o fardo da governação e da responsabilização.
“As equipes vencedoras tratarão a IA como um acelerador dentro de um programa de modernização disciplinado, com pontos de verificação mensuráveis e proteções de risco, e não como um botão mágico de conversão”, disse Mehta.
