Extrair o conhecimento
A IA extrai as regras de negócio, os fluxos de dados e as dependências do código legado para um grafo de conhecimento consultável, que os vossos engenheiros usam de verdade.
/ IT e dados /
Saia do COBOL, mainframe e Java envelhecido com refatoração assistida por IA, testes de regressão gerados e gates de governança—entregue valor a cada sprint.
O problema
A lógica crítica vive em código que ninguém abaixo dos cinquenta compreende. Cada alteração vira um exercício de coordenação entre equipas, e as funcionalidades novas fazem fila atrás da equipa do legado.
A documentação é irregular, quando existe. À medida que os autores originais saem, a resposta segura a «porque é que esta regra existe» passa a ser «não mexas nisso», e o plano de modernização encalha.
Uma reescrita de dois anos perde o patrocínio, perde de vista a realidade de negócio que se move por baixo dela e acaba em sistemas paralelos que nenhuma das equipas quer assumir.
Quando os auditores perguntam o que é que o sistema faz hoje, a resposta é uma pessoa mais um depurador. Modernizar sem essa linhagem é um salto de fé.
Como funciona
A IA extrai as regras de negócio, os fluxos de dados e as dependências do código legado para um grafo de conhecimento consultável, que os vossos engenheiros usam de verdade.
Prompts governados traduzem os módulos legados para o stack de destino; os testes de regressão geram-se a partir do comportamento observado, não de especificações imaginadas.
Troca incremental por capacidade, com retrocesso, registo de auditoria de cada alteração gerada por IA e evidência de revisão humana pronta para o CISO.
O fluxo adapta-se ao stack de destino, ao contexto regulatório e ao ritmo das equipas.
O que inclui
Extração de conhecimento do código, tradução assistida por IA, portas de governo e registo de auditoria numa só camada, entregues com a vossa equipa de engenharia a marcar a cadência.
Regras de negócio, fluxos de dados e dependências extraídos para um grafo consultável em que os engenheiros podem pesquisar e confiar.
Prompts governados traduzem os módulos para o stack de destino, com pontos de revisão humana e cumprimento de política.
Troca capacidade a capacidade, com interruptores de funcionalidade, retrocesso e validação em execução paralela.
Testes sintetizados a partir do comportamento observado do legado, e não de especificações incompletas, para que o risco da troca se possa medir.
Revisão de segurança, de propriedade intelectual e de conformidade integrada no fluxo de IA: nada de copilotos a espalhar-se sem governo.
A documentação atualizada é um subproduto da migração, não um projeto à parte que envelhece sozinho.
Funciona sobre Enterprise Knowledge AI
Resultados
Os resultados variam com o stack legado, o contexto regulatório e a maturidade das equipas. Delimitamos com honestidade antes de prometer com precisão.
40–60%
Menos tempo por módulo a refatorar face à linha de base manual
Orientativo — varia com a linguagem e a qualidade do código.
12 semanas
Tempo mediano até à primeira capacidade trocada em produção
Orientativo — a partir das primeiras implementações.
Completa
Registo de auditoria das alterações geradas por IA e revistas por pessoas
Como trabalhamos
Semanas 1-3
Mapeamos o stack legado, os módulos críticos para o negócio, as restrições regulatórias e a arquitetura de destino.
Semanas 4-6
Definimos as portas de governo, o stack de destino, a sequência de troca e a forma como a assistência de IA encaixa no vosso modelo de segurança.
Semanas 7-14
Extraímos o conhecimento, refatoramos as primeiras capacidades, geramos os testes de regressão e fazemos a primeira troca.
Semana 15 em diante
Implementação capacidade a capacidade, desmantelamento dos módulos legados e extensão aos sistemas adjacentes.
Os prazos variam com a complexidade do legado, a exposição regulatória e a capacidade das equipas.
Ideas, trends, and tools to stay ahead
Começar
Sem compromisso. Começamos com uma sessão delimitada para mapear o vosso stack, as restrições e a arquitetura de destino.