Encontre o caminho da modernização que protege o que importa.

Resumo

• A IA pode acelerar a modernização do código, mas só cria valor duradouro quando as equipes fundamentam seus resultados na compreensão da aplicação, na disciplina de engenharia e na validação.
• Aplicações COBOL e PL/I de missão crítica exigem mais do que simples conversão de código. Os líderes precisam compreender as dependências, as regras de negócio, o comportamento das transações e os controles operacionais antes de escolherem um caminho de modernização.
• O caminho certo para a modernização depende dos objetivos de negócios, da arquitetura, da tolerância ao risco e das prioridades operacionais.
• Os testes e a validação ajudam as equipes a demonstrar que os aplicativos modernizados ainda suportam os resultados de negócios esperados.
   

A IA mudou a conversa sobre modernização de código.

Os líderes Enterprise já não se perguntam apenas se a inteligência artificial pode explicar código, resumir lógica ou acelerar a documentação. Eles fazem uma pergunta mais complexa: a IA pode ajudar a modernizar aplicações de missão crítica sem comprometer o comportamento empresarial que essas aplicações protegem?

E acreditamos que a publicação do Gartner^® Magic Quadrant^™ para Ferramentas de Modernização de Código Aumentadas por IA reflete o crescente foco do mercado nessa questão.

Nossa experiência aponta na mesma direção. As organizações reconhecem cada vez mais que os objetivos de negócios, e não as limitações tecnológicas, devem orientar as decisões de modernização. O desafio não é simplesmente escolher uma nova plataforma ou modelo de desenvolvimento. Trata-se de determinar como evoluir aplicações COBOL e PL/I de missão crítica, preservando o comportamento de negócios, a integridade da arquitetura, a continuidade operacional e a integridade das transações.

É por isso que os líderes em modernização precisam de mais do que conversão de código assistida por IA. Eles precisam de compreensão da aplicação, seleção criteriosa de caminhos, validação determinística e a certeza de que o comportamento essencial do negócio será preservado.

Na Rocket Software, consideramos a modernização de código aprimorada por IA como uma disciplina de execução. A IA pode reduzir o tempo que desenvolvedores, arquitetos e proprietários de aplicativos gastam interpretando aplicações COBOL e PL/I desconhecidas. Mas a IA só gera valor duradouro quando os líderes de modernização fundamentam seus resultados em fatos do código, modelos de aplicativos estruturados, documentação do produto e contexto específico do cliente.

O que o reconhecimento da Rocket pela Gartner significa para os líderes em modernização?

A Rocket Software foi reconhecida como uma empresa desafiadora no Quadrante Mágico do Gartner^® de 2026 para Ferramentas de Modernização de Código Aumentadas por IA.

Consideramos esse reconhecimento como parte de uma mudança maior: as organizações estão buscando maneiras práticas de usar a IA na modernização sem perder a compreensão da aplicação, a disciplina de testes e a validação que os ambientes de missão crítica exigem.

Para organizações que precisam modernizar o código e, ao mesmo tempo, continuar atendendo clientes, funcionários, parceiros e constituintes, essa distinção é importante. Em nossa opinião, o posicionamento da Rocket reflete uma abordagem prática para a modernização de sistemas críticos: combinar análises assistidas por IA com compreensão da aplicação, testes automatizados e validação, para que as organizações possam modernizar com maior confiança .

O verdadeiro desafio da modernização não é se as organizações conseguem gerar novo código. É se elas conseguem mudar de plataformas, ferramentas e modelos de implantação, preservando a lógica de negócios, a integridade arquitetônica, o comportamento das transações, os processos de recuperação e os controles operacionais que mantêm os sistemas essenciais em funcionamento.

Os líderes em modernização precisam de mais do que conversão de código assistida por IA. Eles precisam de compreensão da aplicação, seleção criteriosa de caminhos, validação determinística e a certeza de que o comportamento do negócio será preservado.

O que os líderes podem esperar da modernização de código aprimorada por IA?

A modernização de código aumentada por IA utiliza inteligência artificial juntamente com análise de aplicativos, ferramentas de engenharia, testes e revisão humana para ajudar as equipes a entender, avaliar, transformar, validar e manter os aplicativos existentes.

Diferentemente da conversão básica de código, a modernização aprimorada por IA conecta o código-fonte às dependências, fluxos de dados, transações, processos operacionais, evidências de testes e resultados de negócios que moldam o comportamento do aplicativo.

O que os líderes podem esperar da modernização de código aprimorada por IA?

Leaders should expect AI to reduce the time modernization engineers spend understanding applications, not remove the need for engineering judgment. The strongest use cases start with comprehension: plain-language code explanation, business rule extraction, dependency analysis, impact assessment, and documentation.

Those capabilities matter because mission-critical applications rarely reveal themselves through source code alone. A COBOL program can connect to batch schedules, transaction flows, file updates, database interactions, copybook references, job control, and operational procedures. AI output becomes more useful when deterministic analysis shows how those pieces connect.

That is why Rocket combines AI with static code analysis, structured application models, product documentation, and customer-specific context. The goal is not AI theater: output that looks impressive without producing reliable, verifiable outcomes. The goal is faster understanding, with traceability back to the programs, data elements, dependencies, and execution paths that shape application behavior.

The goal is not AI theater. The goal is faster understanding with traceability back to the application behavior modernization leaders need to preserve.

How should enterprises choose the right modernization path?

AI can accelerate analysis, but leaders still need to make a clear architectural decision. Application modernization can take many forms, including platform modernization, application replatforming, code refactoring, and language modernization. The right approach depends on business objectives, architecture, risk tolerance, and operational priorities. AI can help leaders evaluate options, but it should not blur the path.

A shared discipline connects every modernization strategy: application analysis, AI-assisted understanding, automated testing, and validation help ensure organizations change what needs to change without breaking the business behavior they depend on.

Rocket's code modernization portfolio helps organizations understand, modernize, test, validate, and evolve mission-critical COBOL and PL/I applications across mainframe, distributed, and cloud environments. Through solutions including Rocket Enterprise Suite and Rocket Visual COBOL, organizations can analyze dependencies, extract business logic, improve development workflows, automate testing and validation, and choose modernization strategies aligned to business objectives.

The common thread across those paths is discipline. Modernization leaders need to understand what the application does, where dependencies exist, which business rules matter most, and how they will prove that transformed code still supports expected outcomes.

Why does validation define modernization credibility?

Modernization credibility comes from evidence. Developers, testers, architects, and release leaders need test cases that reflect meaningful business scenarios, regression tests that compare outputs before and after change, and operational checks that confirm performance, recovery, and transaction behavior.

That validation work turns modernization from a promise into a controlled engineering process. AI can explain what exists, flag affected application areas, and document what modernization engineers need to review. Engineers still need to validate that the modernized application preserves expected behavior before production change.

Modernization credibility comes from evidence that the application still behaves as expected.

The value of this approach is reflected in real modernization outcomes. Organizations using Rocket code modernization solutions have achieved measurable results, including improved developer productivity, reduced testing cycles, lower transformation risk, significant operational cost savings, and greater confidence in modernization initiatives while maintaining business continuity.

How do modernization leaders make this stick?

The next phase of modernization will reward organizations that treat AI as part of a repeatable operating discipline, not a shortcut around application knowledge. Leaders should ask four practical questions before they commit to a modernization path:

• Which business behaviors must the application preserve?
• Which dependencies shape transaction outcomes, data movement, and operational timing?
• Are we changing the execution environment, the developer workflow, or both?
• How will we prove that the modernized application produces the expected results?

AI can accelerate answers to those questions, but it cannot make those questions optional. Modernization still depends on architecture, context, engineering discipline, and validation. For enterprises running mission-critical applications, that is the difference between moving code and moving the business forward safely, repeatedly, and with confidence.

Read the full Gartner report

Isenção de responsabilidade

Fonte: Gartner, Quadrante Mágico^™ para Ferramentas de Modernização de Código Aumentadas por IA, por Prasanna Lakshmi Narasimha, Deacon DK Wan, Erin Khoo, Wei Jin, 3 de agosto de 2026.

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