IA em código legado: ferramentas de Inteligência Artificial para gerar documentação

Muitas empresas ainda dependem de sistemas legados para manter suas operações, mas esbarram em um problema recorrente: a falta de documentação. Nesse sentido, a IA em código legado surge como um caminho promissor, já que, com o tempo, regras de negócio e fluxos ficam restritos à memória de poucas pessoas.  

A documentação, quando inexistente ou desatualizada, se transforma em um verdadeiro gargalo. A boa notícia é que a Inteligência Artificial aplicada a código legado pode acelerar a compreensão dessas aplicações e sistemas, organizando informações de forma acessível e permitindo que líderes e equipes tomem decisões mais estratégicas sobre o futuro do produto. 

Além de facilitar o entendimento técnico, o uso de ferramentas de IA para gerar documentação tem se mostrado eficaz na redução de erros operacionais, diminuindo custos com retrabalho e correções. Também amplia a escalabilidade das equipes, já que novos membros se integram mais rapidamente e o conhecimento é distribuído de forma mais uniforme.  

Sistemas antes complexos tornam-se mais claros, permitindo decisões ágeis e fundamentadas.

Por que a documentação é um gargalo em legados?

Em sistemas legados, a documentação costuma ser insuficiente, desatualizada ou até inexistente, pois o foco histórico sempre esteve em manter o sistema funcionando e atender novas demandas. Isso gera dependência de poucas pessoas que conhecem profundamente o produto, aumentando riscos e tornando a modernização mais lenta e custosa.  

Com o apoio da IA em código legado, é possível mapear rapidamente regras de negócio, dependências e exceções, transformando o conhecimento descentralizado em um material estruturado e acessível. Assim, o que antes era um obstáculo passa a ser um ativo estratégico para líderes, times técnicos e áreas de negócio.

       

Ferramentas de IA para documentar código legado

Na SoftDesign, durante a apresentação de uma Comunidade de Prática (CoP) sobre documentação de sistemas legados, duas ferramentas chamaram atenção: Jules e GitHub Copilot. 

• Jules: destaca-se pela análise profunda de código. Identifica regras de negócio, cálculos e fluxos lógicos, gerando relatórios em Markdown, diagramas e documentação de validações complexas. É especialmente útil para compreender o legado como um todo, reduzindo riscos e apoiando migrações. 

• Copilot: foca em sugestões rápidas de código, autocompletes e documentação mais superficial. Seu diferencial é a integração direta com o GitHub e a facilidade de uso em equipes que já utilizam o ecossistema Microsoft. 

Mas o cenário não para por aí. Também realizamos testes com prompts encadeados para potencializar o uso de IA em código legado. Nesse experimento, foi utilizado um modelo para interpretar telas e capturas de sistemas. A partir dessas imagens, a IA conseguiu extrair informações iniciais sobre fluxos, comportamentos e possíveis regras de negócio.  

Com essa base, o próximo passo foi acionar o Copilot, que analisou o código correspondente às mesmas telas. O resultado foi um documento de negócios muito mais preciso e completo do que aquele gerado sem o uso dessa técnica de encadeamento de prompts. Vale destacar que o comportamento do Copilot pode variar conforme o modelo utilizado, por exemplo, há diferenças perceptíveis entre execuções com modelos da OpenAI e com o Claude. 

A lógica por trás desse processo é simples: 

• Primeiro, cria-se um “Prompt de Dados”, que organiza e coleta as informações estruturais (como código e elementos de interface). 

• Posteriormente, aplica-se um “Prompt de Análise”, no qual a IA interpreta o material com foco nos objetivos de negócio. 

Essa abordagem ajuda a reduzir falhas de contexto e gerar documentações mais confiáveis, conectando diretamente o código aos objetivos estratégicos da empresa.

Casos de uso estratégicos de IA em código legado

A falta de documentação de sistemas legados gera alto custo de manutenção e riscos em processos de migração e troca de equipe de desenvolvimento e sustentação. 

Alguns casos práticos onde a IA em código legado pode auxiliar:

Veja, na prática, um case de modernização de legado impulsionado por IA:

Pontos de atenção no uso de IA em código legado

Apesar do potencial, o uso de Inteligência Artificial em código legado exige alguns cuidados importantes: 

• Segurança e privacidade: é essencial configurar corretamente repositórios privados e políticas de treinamento. 

• Supervisão humana: a IA não substitui especialistas. A validação dos profissionais é indispensável para evitar interpretações incorretas e garantir qualidade nos resultados. 

• Limitações técnicas: sistemas escritos em linguagens muito antigas (ex.: VBA/Access, Cobol) podem exigir ajustes adicionais, abrindo espaço para crescimento sustentável e inovação. 

Como líderes podem se beneficiar ao adotar IA em código legado

Adotar IA em código legado para gerar documentação reduz a dependência do conhecimento implícito, mitigando riscos quando um colaborador-chave sai ou muda de função. Além disso, acelera processos de modernização de sistemas, já que regras de negócio, dependências e exceções ficam mais claras e acessíveis para todos. 

Isso permite que líderes tenham insumos objetivos para decidir entre manter o legado ou reescrever partes do sistema, apoiando escolhas estratégicas de investimento em tecnologia.  

Outro ponto essencial é o alinhamento entre times técnicos e áreas de negócio: com uma linguagem pensada para ambos, cria-se uma visão única do produto, facilitando decisões estratégicas e a construção de indicadores que realmente impulsionam crescimento e evolução. 

E, ao ampliar o domínio das regras de negócio, tanto para líderes quanto para clientes e times internos, abre-se espaço para discussões mais estratégicas sobre o futuro — decisões passam a ser orientadas por dados, o que gera insights mais sólidos, novas oportunidades de escalabilidade e caminhos claros para evolução sustentável do produto.

Conclusão

A aplicação de IA em código legado transforma um dos maiores gargalos de TI — a documentação — em um ativo estratégico. Combinando ferramentas como Jules, Copilot e práticas como prompts encadeados, é possível gerar relatórios confiáveis e reduzir custos. 

É importante reforçar que a IA não substitui especialistas, mas atua como um recurso de AI Augmented, potencializando times técnicos e de negócios. Nesse sentido, empresas líderes em inovação estão aproveitando essa tecnologia para acelerar a modernização de sistemas e dar mais clareza às suas decisões estratégicas. 

Na SoftDesign, combinamos design, estratégia e IA para criar produtos digitais de impacto. Se a sua empresa enfrenta desafios com sistemas legados, nosso time pode ajudar.

Perguntas frequentes sobre IA em código legado

Por fim, iremos responder de forma breve as principais dúvidas relacionadas ao tema.

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