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CASE Tools – Parte 4
Das CASE Tools à Inteligência Artificial
Como Low-Code, No-Code, Model Driven Engineering e IA São Apenas a Próxima Evolução da Mesma Ideia
"Toda geração acredita ter inventado uma nova forma de desenvolver software. A história mostra algo diferente: as ferramentas mudam, mas a engenharia continua sendo o verdadeiro diferencial."
Introdução
Chegamos ao último capítulo desta série sobre CASE Tools.
Ao longo dos artigos anteriores vimos como nasceu a Engenharia de Software moderna, conhecemos Upper CASE, Lower CASE e Integrated CASE e entendemos por que bancos, seguradoras e governos adotaram essas ferramentas para construir alguns dos sistemas mais confiáveis do mundo.
Mas uma pergunta permanece.
Se as CASE Tools eram tão revolucionárias, por que praticamente ninguém fala delas hoje?
A resposta é simples.
Elas nunca desapareceram.
Apenas mudaram de nome.
As ideias que surgiram nos anos 80 continuam presentes em praticamente todas as tecnologias modernas de desenvolvimento de software.
Quando alguém utiliza uma plataforma Low-Code, desenha um diagrama UML, cria um pipeline DevOps, gera uma API automaticamente ou pede para uma Inteligência Artificial escrever código, está utilizando conceitos que nasceram com as CASE Tools.
A tecnologia mudou.
Os princípios continuam exatamente os mesmos.
O fim das CASE Tools?
Durante a década de 1990 muitas empresas começaram a afirmar que as CASE Tools haviam fracassado.
Em parte isso era verdade.
Diversos produtos desapareceram.
Outros foram comprados.
Alguns mudaram completamente de estratégia.
Mas o motivo não foi a inutilidade da tecnologia.
Foi sua complexidade.
Imagine uma ferramenta que exigia:
meses de treinamento;
especialistas dedicados;
servidores caros;
processos extremamente rígidos;
equipes enormes de analistas.
Esse modelo funcionava muito bem para um banco com cinco mil desenvolvedores.
Mas não para uma empresa com vinte programadores.
Enquanto isso, o mercado começava a exigir velocidade.
Nasciam a Internet comercial, o desenvolvimento Web e novos modelos de negócio.
O software precisava evoluir em semanas, não em anos.
A chegada da Orientação a Objetos
Na mesma época surgia outro movimento importante.
A Orientação a Objetos.
Ferramentas como:
Rational Rose
Together
Select Enterprise
Enterprise Architect
passaram a utilizar UML.
Os enormes diagramas estruturados das CASE Tools começaram a dar lugar aos diagramas orientados a objetos.
Mas observe.
Ainda eram modelos.
Ainda existia documentação.
Ainda existia engenharia.
Mudou apenas a linguagem utilizada para representar os sistemas.
UML: uma CASE Tool disfarçada
Muita gente acredita que UML substituiu CASE.
Na realidade, UML tornou-se uma evolução natural.
Observe.
Antes.
DFD
↓
Modelo
↓
Código
Depois.
UML
↓
Modelo
↓
Código
O conceito permaneceu.
Modelar primeiro.
Implementar depois.
Model Driven Development (MDD)
No final dos anos 90 surgiu um conceito extremamente interessante.
Model Driven Development.
Ou simplesmente
MDD.
A ideia era simples.
O modelo deixa de ser apenas documentação.
Ele passa a ser o elemento principal do projeto.
O código torna-se um produto derivado.
Veja.
Modelo
↓
Transformação
↓
Código
↓
Sistema
Não parece familiar?
É exatamente a filosofia das CASE Tools.
Model Driven Engineering (MDE)
Depois surgiu um conceito ainda mais amplo.
Model Driven Engineering.
Agora não apenas o software.
Toda a engenharia passa a girar em torno dos modelos.
Os modelos passam a representar:
processos;
infraestrutura;
segurança;
bancos de dados;
APIs;
microsserviços;
eventos;
integrações.
Hoje diversas empresas trabalham exatamente assim.
Domain Driven Design (DDD)
Outro conceito importante.
Eric Evans publicou em 2003 o livro Domain-Driven Design.
Muitos acreditam que ele não possui relação com CASE.
Na realidade possui várias.
O DDD afirma que o mais importante não é o código.
É compreender profundamente o negócio.
Era exatamente isso que os analistas das CASE Tools já defendiam décadas antes.
Low-Code
Agora chegamos a uma tecnologia bastante conhecida.
Low-Code.
O nome sugere:
Pouco código.
Mas não significa ausência de programação.
Significa automatizar tarefas repetitivas.
Imagine construir um cadastro.
Em vez de escrever centenas de linhas.
Você desenha.
A ferramenta gera:
telas;
banco;
APIs;
validações;
documentação.
Parece familiar?
Sim.
É exatamente o que uma CASE Tool fazia.
No-Code
O No-Code leva essa ideia ainda mais longe.
O usuário de negócio pode criar aplicações utilizando componentes visuais.
Fluxos.
Formulários.
Integrações.
Regras.
Tudo configurado visualmente.
O código existe.
Mas fica escondido.
Mais uma vez.
A filosofia continua a mesma.
BPM
Outra evolução importante.
Business Process Management.
Ferramentas como:
IBM BPM
Camunda
Bizagi
Appian
permitem desenhar processos.
Depois executá-los automaticamente.
Observe.
Primeiro o modelo.
Depois a execução.
Mais uma herança das CASE Tools.
APIs e OpenAPI
Hoje criamos APIs utilizando especificações.
Por exemplo.
Cliente
↓
GET
↓
POST
↓
PUT
A partir dessa especificação diversas ferramentas geram:
documentação;
SDKs;
código;
testes.
É exatamente o conceito de geração automática.
DevOps
Existe uma dúvida muito comum.
DevOps substituiu CASE?
Não.
CASE responde:
Como construir?
DevOps responde:
Como entregar?
Observe.
CASE
↓
Código
↓
Git
↓
Pipeline
↓
Deploy
↓
Produção
São tecnologias complementares.
Infrastructure as Code
Outro exemplo.
Hoje descrevemos servidores usando arquivos.
Terraform.
Ansible.
CloudFormation.
Depois.
Tudo é criado automaticamente.
Em vez de desenhar programas.
Agora modelamos infraestrutura.
É engenharia dirigida por modelos novamente.
Kubernetes
Mesmo Kubernetes utiliza essa filosofia.
Descrevemos um ambiente.
O orquestrador cria tudo.
Deployment
↓
Pods
↓
Services
↓
Volumes
Primeiro descrevemos.
Depois a plataforma constrói.
GitHub Copilot
Agora chegamos ao assunto do momento.
A Inteligência Artificial.
Quando você escreve:
"Crie um programa COBOL para consultar saldo."
O Copilot gera código.
Mas observe.
Ele não conhece toda a empresa.
Não conhece todas as regras.
Não conhece todas as integrações.
Ele apenas produz uma sugestão.
ChatGPT
O mesmo ocorre aqui.
Uma IA pode ajudar a criar:
programas;
documentação;
testes;
SQL;
JCL;
APIs.
Mas ainda depende do engenheiro para validar:
arquitetura;
desempenho;
segurança;
conformidade;
regras de negócio.
A IA acelera.
O engenheiro decide.
IA + CASE
Agora imagine unir os dois mundos.
Uma CASE Tool conhece:
arquitetura;
banco;
programas;
dependências;
documentação.
A IA conhece:
linguagem natural;
geração de código;
testes;
documentação.
Resultado.
Uma combinação extremamente poderosa.
Imagine um banco.
O analista escreve.
Adicionar PIX Internacional.
A plataforma consulta o repositório CASE.
Descobre:
programas afetados;
tabelas;
APIs;
batchs;
CICS;
MQ.
Depois.
A IA sugere:
alterações COBOL;
SQL;
documentação;
testes.
Esse provavelmente será o futuro da Engenharia de Software.
O impacto no IBM Mainframe
O Mainframe talvez seja a plataforma que mais ganhará com essa evolução.
Por quê?
Porque seus sistemas possuem enorme conhecimento acumulado.
Décadas de regras de negócio.
Milhões de linhas COBOL.
Milhares de programas.
Sem documentação adequada.
A IA trabalha melhor quando possui contexto.
As antigas CASE Tools fornecem exatamente esse contexto.
IBM Application Discovery
Ferramentas como IBM ADDI caminham exatamente nessa direção.
Primeiro.
Entender o sistema.
Depois.
Permitir modernização.
Isso reduz riscos enormes.
IBM watsonx Code Assistant
Outro exemplo.
O IBM watsonx Code Assistant for Z utiliza IA para auxiliar na modernização de aplicações COBOL.
Mas ele não trabalha isoladamente.
Quanto maior o conhecimento sobre o sistema — dependências, modelos, documentação e arquitetura — melhores tendem a ser as recomendações produzidas.
Mais uma vez, percebemos a importância dos princípios introduzidos pelas CASE Tools.
O papel do programador COBOL
Existe uma preocupação comum.
"A IA vai substituir o programador?"
A história das CASE Tools responde essa pergunta.
Durante quarenta anos ouvimos:
geradores de código acabarão com os programadores;
4GL eliminarão COBOL;
RAD substituirá desenvolvimento tradicional;
CASE automatizará tudo;
Low-Code eliminará engenheiros.
Nada disso aconteceu.
O que mudou foi o perfil do profissional.
Hoje vale mais quem entende:
negócio;
arquitetura;
integração;
segurança;
desempenho;
governança.
O código tornou-se apenas uma parte da engenharia.
As habilidades do futuro
O desenvolvedor COBOL moderno precisa ampliar seu conjunto de competências.
Além da linguagem, é importante dominar:
Modelagem de sistemas;
UML e BPMN;
APIs REST;
JSON e XML;
SQL e modelagem de dados;
Engenharia reversa;
Análise de impacto;
Git e DevOps;
Cloud híbrida;
Inteligência Artificial aplicada ao desenvolvimento;
Automação de testes;
Documentação viva.
Essas habilidades não substituem o COBOL.
Elas potencializam seu valor.
O futuro não será escrito apenas em código
Estamos entrando em uma era em que o software será construído a partir de vários elementos.
Diagramas.
Modelos.
Prompts.
Documentação.
Metadados.
IA.
Código.
Todos convivendo.
Quem compreender somente programação verá apenas uma parte do processo.
Quem compreender Engenharia de Software enxergará o sistema completo.
O maior legado das CASE Tools
Talvez o maior ensinamento das CASE Tools não tenha sido gerar código.
Foi mostrar que software é conhecimento organizado.
Programas mudam.
Linguagens mudam.
Frameworks desaparecem.
Mas o conhecimento do negócio permanece.
É justamente esse conhecimento que bancos conseguem preservar durante quarenta ou cinquenta anos.
Não por acaso, muitas regras escritas em COBOL nos anos 80 continuam processando bilhões de transações diariamente.
O segredo nunca foi apenas a linguagem.
Foi a engenharia que permitiu manter esses sistemas compreensíveis e evolutivos.
Conclusão
Ao longo desta série vimos que as CASE Tools não pertencem apenas à história da computação. Elas continuam presentes, ainda que sob novos nomes e novas interfaces.
Upper CASE transformou a análise de requisitos em uma disciplina estruturada.
Lower CASE automatizou a implementação e reduziu tarefas repetitivas.
Integrated CASE mostrou que todo o ciclo de vida do software poderia compartilhar um único repositório de conhecimento.
Depois vieram UML, MDD, MDE, DDD, Low-Code, No-Code, DevOps, Infrastructure as Code e, finalmente, a Inteligência Artificial. Todas essas abordagens carregam, em maior ou menor grau, a mesma ideia fundamental: o conhecimento deve ser capturado, organizado, reutilizado e automatizado sempre que possível.
Para quem trabalha com IBM Mainframe e COBOL, essa conclusão é especialmente importante. Os sistemas que sustentam bancos, seguradoras e governos não sobreviveram por décadas apenas porque foram escritos em uma linguagem robusta. Eles sobreviveram porque foram construídos com disciplina, arquitetura e engenharia.
A Inteligência Artificial certamente mudará a forma como produzimos software. Mas ela não elimina a necessidade de compreender processos, regras de negócio, impactos e dependências. Pelo contrário: quanto melhor estruturado estiver esse conhecimento, melhores serão os resultados obtidos com a IA.
As CASE Tools nos ensinaram que a verdadeira riqueza de um sistema não está em suas linhas de código, mas no conhecimento que elas representam. Essa lição continua tão atual hoje quanto era há quarenta anos.
"A Inteligência Artificial pode escrever milhares de linhas de código em poucos segundos. Mas somente a Engenharia de Software transforma esse código em sistemas capazes de durar décadas. Essa sempre foi a missão das CASE Tools. Continua sendo a missão dos engenheiros de software."
