Bellacosa Mainframe o desafio moderno COBOL e IA

🤖💾 COBOL + IA: casamento arranjado ou parceria madura?

Existe uma tentação moderna rondando os data centers desde que alguém colocou “AI” num slide de PowerPoint:
👉 “E se a gente colocasse inteligência artificial direto no COBOL?”

Spoiler de quem já sobreviveu a mais de um hype tecnológico: não é uma boa ideia.
E não, isso não é conservadorismo mainframeiro — é arquitetura com cicatriz de guerra.

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📜 Um pouco de história (porque tudo no mainframe tem passado)

COBOL nasceu no fim dos anos 50 com uma missão muito clara:
ser previsível, auditável e chato no melhor sentido possível.

• Bancos confiaram nele dinheiro.

• Governos confiaram nele cidadãos.

• Seguradoras confiaram nele contratos de décadas.

Já a IA moderna nasce de outro DNA:

• Probabilística

• Estatística

• Mutável

• Não determinística

👉 Misturar os dois no mesmo código é como pedir para o auditor dormir tranquilo enquanto um modelo muda de comportamento a cada re-treino.

Easter egg histórico 🥚

O maior elogio que você pode fazer a um sistema COBOL é:
“Ele roda há 20 anos e ninguém mexe.”
Tente dizer isso de um modelo de IA. 😏

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🧠 Mundos diferentes, responsabilidades diferentes

Vamos ser adultos arquiteturalmente:

• COBOL

  • Regras de negócio

  • Transações

  • Commit, rollback, ACID

  • Responsabilidade legal

• IA

  • Scores

  • Classificações

  • Previsões

  • Recomendações

👉 IA sugere. COBOL decide.

Esse é o ponto que muita empresa ignora… até o primeiro incidente regulatório.

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🏗️ A arquitetura que funciona (e não vira Frankenstein)

A prática vencedora no mundo real é simples e elegante:

❌ IA embutida no código COBOL
✅ IA como serviço externo (API, REST, MQ, gRPC, escolha sua arma)
✅ COBOL como orquestrador e Single Source of Truth

COBOL chama, recebe, valida, registra, decide.
A IA não manda, não grava livro razão, não fecha transação.

Dica Bellacosa 🔧

Se a decisão precisa ser explicada para um auditor, ela não pode estar “dentro de um modelo”.

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🏦 Casos reais (não são slides, são sistemas vivos)

• Bancos
  COBOL processa pagamentos.
  IA calcula fraud-score.
  Quem bloqueia a transação? 👉 COBOL.

• Seguradoras
  COBOL governa apólices.
  IA classifica sinistros (imagem, texto, padrão).
  Quem aprova? 👉 COBOL.

• Governo
  COBOL mantém o processo.
  IA lê documentos e sugere filas.
  Quem decide? 👉 COBOL (e um humano).

• Varejo
  COBOL fecha pedido.
  IA prevê demanda.
  Quem assina o estoque? 👉 COBOL.

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⚠️ Desafios e riscos que ninguém coloca no slide

🚨 Riscos técnicos

• Model drift silencioso

• Resultados não reproduzíveis

• Falta de versionamento lógico de decisões

• Debug impossível (“o modelo achou” não é log)

🚨 Riscos organizacionais

• Times sem dono claro da decisão

• Dev achando que “a IA decide”

• Dependência excessiva de vendor/modelo

🚨 Riscos regulatórios

• LGPD / GDPR

• Explainability

• Auditoria

• Responsabilização jurídica

Comentário ácido (com amor) ☕

“A IA decidiu” não é aceito como resposta em tribunal.
Mas “o sistema core autorizou” é.

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🎮 Easter Eggs para mainframeiros

• COBOL já fazia “decision service” antes de virar moda:
  👉 CALL ‘PROGRAM’ USING COMM-AREA 😄

• MQ sempre foi o avô do desacoplamento moderno.

• Batch noturno + IA em tempo real = yin e yang corporativo.

• O mainframe não é legacy. Legacy é arquitetura ruim.

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🔍 Análise SWOT – COBOL + IA

✅ Strengths (Forças)

• Estabilidade transacional

• Confiabilidade comprovada

• Governança clara

• Auditoria e rastreabilidade

⚠️ Weaknesses (Fraquezas)

• Falta de profissionais híbridos

• Integração mal feita vira gargalo

• Latência se arquitetura for mal desenhada

🚀 Opportunities (Oportunidades)

• COBOL como Business Layer Inteligente

• Modernização sem reescrita

• IA plugável, substituível, versionável

• Mainframe como hub decisório

💣 Threats (Ameaças)

• Vendor lock-in de IA

• “AI washing” corporativo

• Decisões críticas fora do core

• Pressão por atalhos arquiteturais

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🧭 Conclusão de quem já viu moda passar

COBOL não está atrasado para IA.
COBOL está exatamente onde deveria estar.

Ele não precisa ser inteligente.
Ele precisa ser responsável.

A arquitetura vencedora do futuro não é:
❌ COBOL ou IA

É:
✅ COBOL + IA, cada um no seu papel.

Tudo fora disso pode até ser tecnicamente empolgante…
mas operacionalmente, juridicamente e regulatoriamente?
👉 Almoço grátis que vira jantar caro.

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☕ El Jefe – Midnight Lunch
Porque arquitetura se decide melhor quando o sistema está rodando…
e o café ainda está quente.

Watson, z17 e o que é REAL na IA moderna

 

🧠 IA no IBM Mainframe

Watson, z17 e o que é REAL na IA moderna (sem papo de slide)

“Mainframe não virou GPU.
Mas virou ponto de decisão inteligente.”

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🧬 Antes de tudo: o que NÃO é IA no Mainframe

Vamos matar os mitos logo no começo:

❌ O z/OS não é uma plataforma para:

• Treinar LLMs

• Rodar TensorFlow pesado

• Substituir GPUs

• Concorrer com data centers de IA

❌ O Watson não é um “ChatGPT rodando em COBOL”.

❌ O z17 não é um supercomputador de deep learning.

👉 Quem diz isso nunca rodou produção bancária.

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🧠 Então… o que É IA no Mainframe?

IA no mainframe é:

✔ Inferência próxima ao dado
✔ Decisão em tempo real
✔ Baixa latência
✔ Alta segurança
✔ Governança forte
✔ Explicabilidade

IA no mainframe não pensa muito.
Ela responde rápido, certo e auditável.

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🤖 IBM Watson: o que ele é DE VERDADE

📜 Origem rápida

• Watson nasceu em NLP e análise cognitiva

• Ficou famoso no Jeopardy

• Evoluiu para:

  • NLP

  • Classificação

  • Extração de entidades

  • Análise de texto

  • Modelos treinados sob demanda

🧠 Watson HOJE

Watson hoje é:

• Um conjunto de serviços de IA

• APIs

• Modelos especializados

• Integrável com mainframe

⚠️ Watson não substitui modelos open source modernos
Ele é usado quando:

• Compliance é obrigatório

• Dados são sensíveis

• Explicabilidade é exigida

• Contratos regulatórios mandam

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🔌 Watson + Mainframe: como se conectam

Arquitetura real:

COBOL / CICS
   |
   | REST / MQ / gRPC
   |
Watson (Cloud / Hybrid)
   |
   | Score / Classificação
   |
COBOL decide

Exemplos reais:

• Classificação de documentos

• Análise de reclamações

• Score de risco

• Detecção de fraude textual

• Triagem automática

O Watson opina
O COBOL bate o martelo

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⚙️ z17: o que ele traz para IA (sem ilusão)

Agora vamos ao ferro.

🧱 O z17 NÃO foi criado para treinar IA

Ele foi criado para:

• Rodar inferência com latência mínima

• Executar decisões junto aos dados

• Segurança embarcada

• Escala transacional absurda

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🧠 O grande trunfo: IA “perto do dado”

O z17 permite:

✔ Rodar modelos no Linux on Z
✔ Usar containers (zCX)
✔ Chamar IA sem sair do ambiente seguro
✔ Reduzir tráfego de dados sensíveis

Dados financeiros não gostam de passear na internet.

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🔐 IA com segurança de mainframe

Isso o z17 faz melhor que qualquer cloud genérica:

• Criptografia por hardware

• Isolamento extremo

• Compliance (PCI, GDPR, LGPD)

• Auditoria forte

• Zero Trust real

IA + mainframe = IA domesticada 🐕

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🚀 Onde o z17 BRILHA na IA moderna

1️⃣ Inferência em tempo real

• Fraude

• Crédito

• Risco

• Limites

• Compliance

2️⃣ Decisão transacional

• CICS chamando modelos

• Batch enriquecido com IA

• Score inline

3️⃣ Governança

• Logs

• Rastreabilidade

• Explicação de decisão

4️⃣ IA como serviço interno

• APIs internas

• Microserviços

• Sem expor dados críticos

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❌ Onde NÃO usar IA no z17

• Treinar modelos grandes

• LLMs gigantes

• Experimentação pesada

• Data science exploratório

Isso é para cloud com GPU.
E tudo bem.

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🧩 Arquitetura moderna REAL (não de palestra)

[ Apps / Canais ]
        |
[ APIs / Gateway ]
        |
[ IA (Cloud GPU) ]  <-- Treino
        |
[ Model Registry ]
        |
[ z17 - Inferência ]
        |
[ COBOL / CICS / DB2 ]

✔ Treina fora
✔ Inferência dentro
✔ Decisão no COBOL

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🧙 Easter-eggs de veterano

• Mainframe não quer ser “inteligente”

• Ele quer ser confiável

• IA erra

• COBOL não pode errar

• Regulador confia no COBOL

• Auditor confia no log

• Cliente confia no dinheiro certo

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🛣️ Caminho do padawan moderno

Se você quer ser relevante:

Aprenda:

• COBOL moderno

• APIs no mainframe

• Linux on Z

• Containers

• Integração com IA

• Governança de decisão

Não aprenda:

• “COBOL morreu”

• “IA resolve tudo”

• “Vamos jogar tudo pra cloud”

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☕ Palavra final do El Jefe

IA é cérebro auxiliar.
Mainframe é sistema nervoso central.

O Watson ajuda.
O z17 acelera.
O COBOL decide.

E quem decide…
manda no dinheiro do mundo 💰

🤖 A IA do Guia do Mochileiro das Galáxias

Bellacosa Mainframe apresenta a IA e o Deep Trought do Guia do Mochileiro das Galaxias

🤖 A IA do Guia do Mochileiro das Galáxias

Buzzwords, Deep Thought, mainframes e o déjà-vu tecnológico

(ao estilo Bellacosa Mainframe)

Se existe um livro que todo mainframer, mesmo sem saber, já leu em espírito, esse livro é O Guia do Mochileiro das Galáxias. Não é só ficção científica. É documentação técnica disfarçada de humor britânico, escrita por alguém que claramente já sofreu com sistemas, respostas inúteis e gestores fascinados por palavras da moda.

Douglas Adams não escreveu sobre IA como promessa. Ele escreveu sobre IA como espelho da humanidade. E isso, meus caros, é muito mais perigoso.

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🧠 Deep Thought: a primeira IA corporativa da história

Vamos começar pelo elefante na sala: Deep Thought.

Deep Thought é apresentado como a maior e mais poderosa IA já criada. Seu propósito? Responder a Pergunta Fundamental sobre a Vida, o Universo e Tudo Mais.

Soa familiar?

Troque isso por:

• “IA estratégica”

• “Plataforma cognitiva”

• “Modelo fundacional”

• “IA generativa corporativa”

…e você tem exatamente o mesmo pitch que vemos hoje.

O problema?

Ninguém sabia qual era a pergunta.

E aqui está o primeiro tapa de luva de pelica de Douglas Adams:
👉 não adianta ter a resposta se você não sabe formular o problema.

Todo mainframer entende isso.
Já viu batch rodando perfeitamente… processando dado errado?

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🔢 A resposta é 42: quando a IA entrega o que foi pedido (não o que era necessário)

Depois de 7,5 milhões de anos de processamento (tempo típico de projeto estratégico mal definido), Deep Thought entrega sua resposta:

42

A reação? Frustração, raiva, incredulidade.

Mas Deep Thought não errou. Ele foi preciso. Ele entregou exatamente aquilo que foi solicitado.

Isso é IA raiz.

Paralelo com hoje

• Modelos de IA atuais respondem estatisticamente

• Eles não entendem contexto humano

• Eles não questionam objetivos

• Eles não dizem “isso não faz sentido”

Assim como Deep Thought, a IA moderna não pensa. Ela executa.

E aqui entra o olhar mainframe:

IA sem governança é só um batch muito rápido rodando no dataset errado.

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🖥️ A Terra como computador: Sysplex biológico mal documentado

Quando Deep Thought percebe a falha, ele propõe algo genial (e aterrador):

Criar um computador ainda maior para descobrir qual é a pergunta.

Esse computador é… a Terra.

A Terra, no universo de Adams, é:

• Um sistema distribuído

• Com bilhões de “processos” (humanos)

• Rodando em paralelo

• Sem documentação

• Sem versionamento

• Sem plano de rollback

Ou seja:
👉 um Sysplex sem manual, sem RACF e com usuários root soltos.

Qualquer mainframer sente o calafrio.

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🤯 IA hoje: Deep Thought com GPU e marketing agressivo

Avança para 2020+.

Temos:

• LLMs

• Transformers

• GPUs

• Cloud infinita

• Dashboards lindos

• E apresentações cheias de buzzwords

Mas no fundo?

🔁 O mesmo ciclo:

1. Não sabemos exatamente o problema

2. Jogamos IA em cima

3. Ficamos impressionados com respostas

4. Descobrimos limitações

5. Criamos mais buzzwords

Douglas Adams já avisava:

quanto mais poderosa a máquina, maior a ilusão de que ela sabe o que está fazendo.

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🧩 Buzzword: o verdadeiro vilão da história

Agora vamos ao ponto que dói.

Buzzword é o Vogon corporativo

No Guia, os Vogons são burocratas que:

• Falam difícil

• Criam regras sem sentido

• Não se importam com impacto

• Executam ordens cegamente

Troque Vogon por:

• Evangelista de IA

• Consultoria PowerPoint

• Influencer tech

• “Especialista” de LinkedIn

Buzzwords são:

• “IA cognitiva”

• “Inteligência autônoma”

• “Consciência artificial”

• “IA que pensa”

Tudo isso é… poesia Vogon.

Mainframers sabem:

Tecnologia boa não precisa de adjetivo. Ela funciona.

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🧮 Mainframe x IA: quem realmente pensa?

Aqui entra um ponto impopular.

O mainframe nunca prometeu pensar.

Ele promete:

• Consistência

• Confiabilidade

• Previsibilidade

• Segurança

• Escala

Já a IA moderna promete:

• Criatividade

• Inteligência

• Autonomia

• Decisão

• Substituição humana

Quem está sendo honesto?

Deep Thought nunca fingiu ser humano.
Ele apenas executou sua função com perfeição lógica.

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🎌 Anime, IA e o mesmo dilema filosófico

Para quem gosta de anime, o paralelo é imediato:

• Ghost in the Shell: o que é consciência?

• Serial Experiments Lain: onde termina o humano?

• Psycho-Pass: quem decide o que é correto?

• Evangelion: sistemas gigantes controlados por humanos quebrados

Douglas Adams estava falando da mesma coisa, só que rindo.

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🛠️ O papel do humano: operador, não espectador

No mundo do Guia, o problema nunca foi a IA.

Foi:

• Expectativa errada

• Pergunta mal formulada

• Transferência de responsabilidade

• Fascínio cego por tecnologia

Isso é assustadoramente atual.

IA não substitui:

• Arquitetura

• Análise

• Ética

• Experiência

• Contexto

Ela amplifica — para o bem ou para o mal.

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☕ Conclusão: sempre leve uma toalha (e um manual técnico)

O Guia do Mochileiro das Galáxias não é contra tecnologia.
Ele é contra fé cega em tecnologia.

Como mainframers, aprendemos cedo:

• Leia o manual

• Entenda o sistema

• Desconfie de promessas mágicas

• Teste, valide, audite

E como fãs de anime, sabemos:

• Toda IA poderosa revela mais sobre o humano do que sobre si mesma

Deep Thought não falhou.
Nós falhamos ao esperar que ele resolvesse nossa bagunça existencial.

No fim, a maior lição de Adams é simples e cruel:

Não é a IA que precisa evoluir. Somos nós.

E enquanto isso, cuidado com os buzzwords.
Eles costumam chegar antes da demolição do planeta.

🧠🚀☕

IBM z17 – O Mainframe para a Era da IA + Confiabilidade Extrema

 

⚙️ Postagem de Blog — Bellacosa Mainframe Style

IBM z17 – O Mainframe para a Era da IA + Confiabilidade Extrema

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🧭 Introdução Técnica

A IBM z17 marca um salto importante na linha de sistemas IBM Z: lançado em 2025, ele é o primeiro projetado desde o início para a era da Inteligência Artificial (IA) integrada ao mainframe, além de trazer melhorias em segurança, inferência de dados em tempo real e suporte híbrido nublado 

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🕰 Informações principais

• Ano de lançamento: 2025 (anunciado abril, disponível a partir de junho)  

• Modelo: z17 (também referido como máquina tipo 9175)  

• CPU / arquitetura: Processador Telum II com acelerador de IA embutido; frequência elevada; aumento de cache (~ 40 %) para suportar até 450 bilhões de inferências por dia com latência de cerca de 1 ms.  

• Versão do z/OS suportada: A IBM já anuncia que o z17 virá suportando ou sendo compatível com z/OS 3.2 (prevista para T3 2025) como a nova versão específica para esse hardware.  

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📚 Curiosidade

• O z17 não se limita apenas a “mais MIPS” — ele foi projetado para rodar inferência de IA nativa no mainframe, ou seja, usar modelos de machine learning diretamente onde os dados corporativos críticos residem, evitando latência de movimentação de dados. A IBM destaca que esta plataforma integra hardware, software e segurança com IA e aceleração — “bringing AI to the core of the enterprise”.  

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📝 Nota Técnica

• A arquitetura de interconexão, cache e aceleradores foi redesenhada para suportar workloads mistos tradicionais de mainframe (transações, CICS/DB2, Linux on Z) e cargas emergentes de IA/generative AI.  

• O acelerador embutido permite que, segundo a IBM, se façam centenas de bilhões de inferências diárias com latência de ~1 ms, o que posiciona o z17 como plataforma “IA em tempo real” para transações. 

• Além disso, novas capacidades de segurança e operação — por exemplo, gerenciamento de “segredos” (secrets management), detecção de anomalias com IA, integração de logs e métricas via OpenTelemetry — são parte do stack. 

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🔁 O que muda em relação à versão anterior (z16)

• O z17 complementa o z16 ao adicionar o “Telum II” com mais cache, maior frequência, e foco mais agressivo em IA (o z16 já trouxe IA on-chip, mas o z17 acelera mais cargas).

• Aumento na escala de inferência de IA — mais operações por dia, menor latência.

• Total integração de software operacional, IA de suporte às operações (ex: assistentes, agentes) e hardware de acelerador — o z17 traz além do chip principal, planos para cartões “Spyre Accelerator” (PCIe) para IA generativa. 

• Maior foco em “hybrid cloud” + operações modernas de TI, integração com ambientes dev-ops, containers, geração de métricas operacionais e automação. 

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💡 Dicas para Profissionais e Entusiastas

• Se você trabalha com mainframe, valide como suas aplicações (COBOL, CICS, DB2) podem se beneficiar não só de mais MIPS, mas de inferência embutida — por exemplo, detecção de fraude, scoring de crédito ou análise de risco em tempo real.

• Avalie a estratégia de modernização híbrida: z17 facilita a integração da plataforma Z com contêineres, nuvem híbrida e IA, então revise arquitetura e skills da equipe.

• Fique atento à evolução do sistema operacional z/OS (como o 3.2 associado ao z17) e das ferramentas de suporte — por exemplo, automação de operação, observabilidade, integração de IA nas operações de mainframe.

• Para seu curso ou aula, destaque: a transição do mainframe “só transações” para “transações + IA + segurança + nuvem” — o z17 encapsula essa mudança.

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🏁 Conclusão Bellacosa

O IBM z17 é mais do que uma nova máquina — ele é o mainframe preparado para o futuro da computação empresarial: IA em tempo real, cloud híbrida, segurança de próxima geração, e desempenho corporativo robusto.
Para quem vive a Stack Mainframe, é um marco que reafirma: o mainframe não está ficando obsoleto — está se reinventando profundamente.

“Com o z17, o mainframe não só processa o que precisa ser feito — ele decide o que precisa ser feito.”
— Bellacosa Mainframe

 

🐙 GitHub Copilot — o “estagiário Jedi” do código (inclusive no Mainframe)

 

Github Copilot em review para mainframers

☕ Um Café no Bellacosa Mainframe

Tema: 🐙GitHub Copilot — o “estagiário Jedi” do código (inclusive no Mainframe)

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🤖 Afinal… o que é o GitHub Copilot?

Padawan, sente-se.
O GitHub Copilot é aquele colega que não dorme, não pede café e completa seu código antes de você terminar de digitar. Criado pelo GitHub em parceria com a OpenAI, ele é um assistente de programação baseado em IA, treinado com bilhões de linhas de código público.

Em termos simples (estilo operador de madrugada):

“Você começa a escrever… o Copilot adivinha o que vem depois.”

Ele funciona como um autocomplete turbinado, mas com cérebro. Não é só completar palavra — ele entende intenção, contexto, padrões e estilo.

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O que faz o Github Copilot

🧠 O que o Copilot faz na prática?

• ✍️ Sugere linhas inteiras de código

• 🧩 Cria funções completas

• 🔄 Converte comentários em código

• 🧪 Ajuda a escrever testes

• 📚 Sugere uso de APIs e bibliotecas

• 🧹 Refatora código legado (sim, até aquele que ninguém quer mexer)

Tudo isso em tempo real, direto no editor.

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🛠️ Onde ele funciona?

• VS Code (o queridinho)

• Visual Studio

• JetBrains (IntelliJ, PyCharm etc.)

• Neovim (para os monges do terminal 😄)

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🎯 Exemplo simples (para Padawans)

Você digita:

# função que calcula fatorial

O Copilot responde:

def fatorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    return n * fatorial(n-1)

Magia?
Não. Machine Learning com café industrial ☕⚙️

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💡 Dicas Bellacosa Mainframe (anota no caderninho)

1. Comente bem o código
   → O Copilot AMA comentários claros.
   Comentário ruim = sugestão ruim.

2. Não aceite tudo no automático
   → Ele é um estagiário gênio, não o arquiteto.

3. Use como par de programação
   → Você pensa no “o quê”, ele sugere o “como”.

4. Excelente para aprender linguagens novas
   → Ideal para Padawans curiosos.

5. Ótimo para código repetitivo
   → CRUD, validação, parsing, boilerplate… ele faz sorrindo.

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🥚 Easter Eggs & Curiosidades

• 🐙 O nome Copilot vem da aviação:
  Ele ajuda, mas não pilota sozinho.

• 👀 Ele aprende o estilo do seu projeto.

• 🤐 Não tem memória pessoal: cada sugestão é baseada no contexto atual.

• ⚠️ Já sugeriu código inseguro ou obsoleto — por isso, olho de sysprog!

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🧓 E AGORA O QUE INTERESSA: GitHub Copilot no IBM Mainframe 😎

❓ “Bellacosa… isso funciona com COBOL?”

Resposta curta:
👉 SIM, MAS COM ASTERISCOS

Resposta longa (a que gostamos):

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🖥️ Copilot + COBOL + Mainframe

✅ Onde ele ajuda MUITO

• 📄 Escrita de código COBOL padrão

  • PERFORM

  • IF/ELSE

  • READ / WRITE

  • Estrutura de PROGRAM-ID, WORKING-STORAGE, etc.

• 🧾 Conversão de lógica

  • Pseudocódigo → COBOL

  • Comentários → código

• 🔁 Refatoração de código legado

  • Reduz GOTO

  • Sugere PERFORMs mais limpos

• 🧪 Geração de programas de teste

  • Dados fictícios

  • Leitura sequencial simples

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⚠️ Onde ele AINDA NÃO é Jedi Master

• ❌ Não conhece seu layout VSAM específico

• ❌ Não entende copybooks proprietários

• ❌ Não sabe suas regras de negócio bancárias dos anos 80

• ❌ Não substitui conhecimento de:

  • CICS

  • DB2 tuning

  • JCL complexo

  • RACF

  • Performance

👉 Aqui entra o Mainframer raiz 💪

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📌 Exemplo prático COBOL

Você escreve:

* Ler arquivo de clientes e somar saldo

O Copilot pode sugerir algo como:

READ CLIENTES-FILE
    AT END
        MOVE 'S' TO EOF-FLAG
    NOT AT END
        ADD SALDO-CLIENTE TO TOTAL-SALDO
END-READ.

É perfeito?
Não.

É um ótimo ponto de partida?
👉 SIM.

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🧠 Copilot NÃO substitui o Mainframer

E isso precisa ficar claro no El Jefe Midnight:

O Copilot não sabe o que é um ABEND S0C7 às 2h da manhã.
Você sabe.

Ele acelera, mas não decide.
Ele sugere, mas não responde ao auditor.
Ele gera código, mas não conhece o cliente.

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☕ Conclusão Bellacosa Mainframe

• Para Padawans:
  👉 O Copilot é um mestre paciente, que ensina pelo exemplo.

• Para Mainframers:
  👉 É um acelerador brutal de produtividade, se usado com juízo.

• Para o futuro do Mainframe:
  👉 Uma ponte entre o legado respeitado e a nova geração.

O Mainframe não morreu.
Ele só ganhou um copiloto.

 

 

🧠 COBOL + Redes Neurais no IBM Mainframe

Dá pra fazer? Deve-se fazer? Quando faz sentido?

❌ O que NÃO faz sentido (sem romantizar)

COBOL foi criado para:

• Processamento transacional

• Lógica determinística

• Alta confiabilidade

• Baixo erro

• Cálculo financeiro exato

• Batch e OLTP

Redes neurais exigem:

• Álgebra linear pesada

• Matrizes gigantes

• Operações vetoriais

• Floating point intensivo

• GPUs / TPUs

• Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, JAX

👉 COBOL não tem:

• Tipos numéricos adequados para ML moderno

• Bibliotecas matemáticas otimizadas

• Ecossistema científico

• Performance vetorial competitiva

Criar uma rede neural em COBOL seria como usar um martelo para fazer microcirurgia.

É possível teoricamente?
Sim.

É profissionalmente aceitável?
Não.

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⚠️ O erro clássico do padawan

“Mas o mainframe é poderoso, tem muita CPU, então dá pra rodar IA nele!”

Poder computacional ≠ arquitetura adequada.

Mainframe é otimizado para:

• Throughput transacional

• I/O previsível

• CPU serial eficiente

• Custos controlados por MIPS

IA moderna é:

• Explosão de ponto flutuante

• Paralelismo massivo

• GPUs

• Custo computacional brutal

👉 Rodar treino de rede neural em z/OS = queimar MIPS e dinheiro 🔥

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✅ Onde o Mainframe ENTRA de forma inteligente

Agora vem a parte que ninguém do hype explica direito.

🧩 Arquitetura moderna REAL (usada por bancos e seguradoras)

[ Mobile / Web ]
       |
       v
[ API / Microservices ]
       |
       v
[ IA / ML (Python, GPUs, Cloud) ]
       |
       v
[ Mainframe COBOL (CICS / Batch) ]

🎯 Papel do COBOL:

• Fornecer dados confiáveis

• Executar regras críticas

• Tomar decisões finais

• Persistir resultados

• Garantir consistência financeira

🎯 Papel da IA:

• Classificar

• Prever

• Detectar padrões

• Score de risco

• Fraude

• Recomendação

A IA sugere.
O COBOL decide e executa.

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🧠 Exemplo realista

💳 Detecção de fraude bancária

1. Transação entra no CICS

2. COBOL chama API de IA

3. Modelo retorna score (ex: 0.87 risco)

4. COBOL aplica regras:

   • Limite?

   • Cliente VIP?

   • Horário?

5. COBOL aprova, nega ou solicita validação

➡️ COBOL governa
➡️ IA auxilia

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🧪 “Mas posso rodar IA no próprio mainframe?”

⚠️ Com MUITAS ressalvas

Possibilidades existentes:

• Linux on Z

• Containers no zCX

• Python rodando no Linux on Z

• Inferência simples (não treino)

Mesmo assim:

• ❌ Treinar modelos grandes → NÃO

• ⚠️ Inferência pequena → talvez

• 💰 Custo ainda alto comparado à cloud GPU

Mainframe não é substituto de GPU.

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🧙 Easter-eggs de veterano

• COBOL é determinístico; IA é probabilística

• Reguladores confiam mais em COBOL do que em redes neurais “caixa-preta”

• Muitos bancos exigem:

  • IA para análise

  • COBOL para decisão final

• Explicabilidade (XAI) ainda é fraca — COBOL reina nisso

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🛣️ Caminho correto para o dev padawan

Se você é dev e quer unir Mainframe + IA, faça assim:

🥋 Stack recomendada

• COBOL + CICS / Batch

• APIs REST

• Python (ML)

• Kafka / MQ

• DB2 / VSAM

• Cloud híbrida

📚 Aprenda:

• Como o COBOL expõe serviços

• Como consumir APIs externas

• Como versionar modelos

• Como validar decisões automatizadas

• Como não estourar MIPS 😈

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🧠 Resposta final (sem rodeio)

Pergunta	Resposta
Criar rede neural em COBOL?	❌ Não faz sentido
Usar mainframe em soluções com IA?	✅ Sim
COBOL como motor de decisão?	✅ Absolutamente
Treinar ML no z/OS?	❌ Financeiramente suicida
Arquitetura híbrida?	🔥 Caminho real

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☕ Palavra final do El Jefe

IA sem governança é risco.
COBOL sem IA perde competitividade.
Juntos, cada um no seu lugar, eles mandam no jogo.

Mainframe não é cérebro artificial.
É coluna vertebral.

E coluna não pensa —
ela sustenta tudo.

 

🖥️🤖🎬 WESTWORLD (1973/1978): quando o parque temático vira ambiente produtivo

Antes de IA generativa, antes de machine learning virar buzzword, Michael Crichton já rodava simulações perigosas. Westworld nasce como filme em 1973, escrito e dirigido por Crichton, e ganha romance em 1978, quando o autor transforma o roteiro em literatura técnica disfarçada de ficção. Aqui não existe “se”: existe quando o sistema sai do controle.

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🧠 A história (ou: quando o batch não encerra)

Em Westworld, turistas ricos visitam parques temáticos hiper-realistas povoados por androides — versões humanas de NPCs programados para nunca ferir clientes. Velho Oeste, Roma Antiga, Idade Média. Escolha o ambiente, rode o cenário, consuma a experiência.

O problema começa quando pequenas falhas se acumulam. Nada explode de imediato. Primeiro, um comportamento estranho. Depois, um atraso na resposta. Até que o sistema simplesmente não aceita mais comandos administrativos.

📌 Mainframe insight: todo desastre começa com um warning ignorado.

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📚 Filme vs Livro (diferença de arquitetura)

• 🎬 Filme (1973): direto, seco, quase documental. O terror vem da frieza técnica.

• 📘 Livro (1978): expande o pensamento sistêmico, o medo do complexity creep e a arrogância corporativa.

Ambos tratam os androides não como vilões, mas como processos que executam exatamente o que foram projetados para fazer.

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🧩 Ideias centrais (Crichton em estado puro)

• Sistemas complexos não falham de forma isolada

• Automação sem auditoria vira ameaça

• Segurança “garantida” é apenas marketing

• Humanos confiam demais em painéis verdes

“Nada pode dar errado” é a frase mais perigosa de qualquer datacenter.

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🤖 O pistoleiro (Yul Brynner)

O androide pistoleiro é um daemon imortal. Ele não se cansa, não hesita, não questiona. Ele não odeia. Ele executa.

🥚 Easter egg histórico: seu visual inspirou diretamente o T-800 de Exterminador do Futuro.
🤫 Fofoquice: Brynner aceitou o papel justamente por parecer “anti-humano”.

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🥚 Curiosidades técnicas

• Westworld foi um dos primeiros filmes a usar imagem digital processada por computador

• A falha do parque é explicada como efeito cascata, conceito raro no cinema da época

• O centro de controle parece mais um NOC do que uma sala de vilões

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☕ Dicas de leitura e exibição (modo operador)

• Observe como ninguém entende o sistema por completo

• Repare no desdém da gerência pelos técnicos

• Preste atenção no excesso de confiança

• Compare com incidentes reais de TI

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🧠 Filosofia oculta (o verdadeiro bug)

Westworld não é sobre robôs assassinos. É sobre governança. Sobre criar sistemas que funcionam tão bem que ninguém mais sabe desligá-los.

Crichton nos alerta:

• Complexidade cresce mais rápido que controle

• Segurança absoluta não existe

• Humanos terceirizam responsabilidade para máquinas

🖥️ Comentário final Bellacosa
Westworld é obrigatório para todo profissional que trabalha com sistemas críticos, automação ou IA. Porque no fim, o perigo não é o androide ganhar consciência — é o humano perder a sua.

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Passo a passo para evoluir legado em IA

Definição de Padrões Técnicos, Controle de Qualidade e Melhoria de Processos

Definir métricas de sucesso de qualidade específicas para COBOL em projetos de anotação de código e rotulagem de conjuntos de dados.

Desenvolver Procedimentos Operacionais Padrão (POPs), rubricas de garantia da qualidade (QA) e materiais de referência específicos para cada projeto, a fim de garantir que os resultados estejam alinhados com os padrões técnicos do cliente.

Revisar os resultados do projeto (scripts COBOL, anotações de código, exemplos de modernização de sistemas legados) em relação aos padrões definidos, sinalizando e corrigindo defeitos antes da entrega ao cliente.

Realizar verificações de QA estruturadas nos entregáveis; rastrear, sinalizar e resolver defeitos de forma eficiente para cumprir os prazos de entrega.

Devolver o trabalho aos contratados com notas de correção precisas e contexto sobre a sintaxe COBOL, lógica e padrões de sistemas legados.

Fornecer consultoria sobre ferramentas, frameworks, emuladores e melhorias de fluxo de trabalho para manter os padrões de qualidade em ambientes de mainframe e processamento em lote.

Lidar com alterações de especificações e cenários extremos (por exemplo, diferentes dialetos COBOL, codificação EBCDIC vs. ASCII, dependências de JCL) e elaborar os critérios de aceitação ou soluções alternativas correspondentes.

Organize bibliotecas de exemplos de código COBOL de "padrão ouro", exemplos de modernização e anotações de conjuntos de dados para calibração e consistência entre projetos.

Avaliação de Talentos e Melhoria de Resultados

Participe de avaliações técnicas de talentos terceirizados, incluindo a revisão de avaliações de código COBOL e avaliações baseadas em tarefas.

Revise exemplos de resultados de terceirizados e forneça feedback escrito claro e acionável para melhorar a correção, legibilidade e eficiência do código.

Desenvolva recursos de treinamento e calibração direcionados, como:

Diretrizes de qualidade de código COBOL (por exemplo, consistência de divisão de dados, estruturação de parágrafos)

Melhores práticas para código procedural limpo e de fácil manutenção

Documentação de referência para padrões de interação com sistemas legados

Padrões de rotulagem de conjuntos de dados para treinamento de modelos relacionados a COBOL

Suporte à Entrega de Projetos

Aconselhe sobre o escopo e os requisitos técnicos durante a configuração do projeto, incluindo versionamento de COBOL, integração de JCL e formatos de dados de mainframe.

Forneça orientação especializada para casos extremos e alterações de especificações, como o tratamento de copybooks, registros de comprimento variável ou integração com DB2 e VSAM.

Contribuir para as revisões pós-projeto a fim de capturar lições aprendidas e refinar continuamente os padrões.

Identificar e resumir insights do sistema do cliente, como problemas recorrentes de sintaxe, erros de lógica ou inconsistências na formatação de dados.

Criar painéis ou rastreadores de defeitos com problemas categorizados para revelar temas recorrentes e impulsionar melhorias de processo.

Conduzir análises pós-projeto para analisar tendências de defeitos e propor etapas de garantia de qualidade atualizadas, melhorias na documentação ou treinamentos de reciclagem.