Sabe aquela sensação de encontrar uma solução que parece boa demais para ser verdade? No mundo do desenvolvimento de software isso acontece o tempo todo. A bola da vez é usar inteligência artificial para resolver o problema dos sistemas legados. Recentemente li sobre uma pesquisa do Reino Unido que mostra que 90 por cento dos downloads de ferramentas de agentes de IA são voltados para o desenvolvimento de software. É um número impressionante que mostra onde o mercado está colocando as fichas.

Uma dessas novidades é um método chamado C2RustXW que usa modelos de linguagem para traduzir código C para Rust. O objetivo é manter a estrutura original do programa para facilitar a manutenção. No papel isso resolve um dos maiores gargalos da indústria. Temos zilhões de linhas de código em C que são inseguras por natureza e migrar isso manualmente levaria décadas. Mas eu sinto que estamos ignorando o elefante na sala.

Tradução não é evolução. Essa é uma frase que eu repito muito em sala de aula e em consultorias. O problema de um sistema antigo raramente está apenas na linguagem que ele usa. A dívida técnica mora na arquitetura e na forma como as regras de negócio foram empilhadas ao longo dos anos. Se eu uso uma IA para converter um código confuso em C para Rust eu acabo com um código confuso em Rust. A segurança de memória do Rust é maravilhosa mas ela não conserta uma lógica de negócio que não faz mais sentido.

Eu vejo um risco real de estarmos criando o legado moderno. É aquele tipo de sistema que parece atual porque usa tecnologias de ponta mas que por baixo do capô carrega todos os vícios e limitações de trinta anos atrás. Automatizar a migração sem passar por uma etapa crítica de refatoração humana é como trocar a carroceria de um carro velho e manter o motor fundido. Ele vai brilhar no sol mas vai te deixar na mão na primeira subida.

Na prática quem está no comando de times técnicos precisa ter muito cuidado. Essas ferramentas são auxiliares poderosos para acelerar o trabalho braçal da transposição de tipos e sintaxe. Elas tiram o peso da digitação repetitiva. Porém o olhar clínico sobre o que aquele código realmente deveria estar fazendo ainda depende de nós. O desenvolvimento visual e o low code já nos ensinaram que abstrair a complexidade é bom mas ignorar a lógica é fatal.

Fico pensando se daqui a cinco anos não estaremos reclamando do código gerado por IA da mesma forma que reclamamos do código espaguete de hoje. O mercado está correndo para automatizar tudo e isso é compreensível pelo ganho de produtividade. Mas será que não estamos perdendo a chance de repensar como nossos sistemas funcionam? A tecnologia deve servir para melhorar o processo e não apenas para esconder a bagunça embaixo de um tapete de sintaxe moderna. Vale a pena refletir sobre o que realmente estamos construindo para o futuro.