🧠 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.”
🧬 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:
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Treinar LLMs
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Rodar TensorFlow pesado
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Substituir GPUs
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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.
🧠 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.
🤖 IBM Watson: o que ele é DE VERDADE
📜 Origem rápida
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Watson nasceu em NLP e análise cognitiva
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Ficou famoso no Jeopardy
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Evoluiu para:
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NLP
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Classificação
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Extração de entidades
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Análise de texto
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Modelos treinados sob demanda
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🧠 Watson HOJE
Watson hoje é:
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Um conjunto de serviços de IA
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APIs
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Modelos especializados
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Integrável com mainframe
⚠️ Watson não substitui modelos open source modernos
Ele é usado quando:
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Compliance é obrigatório
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Dados são sensíveis
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Explicabilidade é exigida
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Contratos regulatórios mandam
🔌 Watson + Mainframe: como se conectam
Arquitetura real:
COBOL / CICS
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| REST / MQ / gRPC
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Watson (Cloud / Hybrid)
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| Score / Classificação
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COBOL decide
Exemplos reais:
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Classificação de documentos
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Análise de reclamações
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Score de risco
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Detecção de fraude textual
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Triagem automática
O Watson opina
O COBOL bate o martelo
⚙️ 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:
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Rodar inferência com latência mínima
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Executar decisões junto aos dados
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Segurança embarcada
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Escala transacional absurda
🧠 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.
🔐 IA com segurança de mainframe
Isso o z17 faz melhor que qualquer cloud genérica:
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Criptografia por hardware
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Isolamento extremo
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Compliance (PCI, GDPR, LGPD)
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Auditoria forte
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Zero Trust real
IA + mainframe = IA domesticada 🐕
🚀 Onde o z17 BRILHA na IA moderna
1️⃣ Inferência em tempo real
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Fraude
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Crédito
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Risco
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Limites
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Compliance
2️⃣ Decisão transacional
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CICS chamando modelos
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Batch enriquecido com IA
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Score inline
3️⃣ Governança
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Logs
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Rastreabilidade
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Explicação de decisão
4️⃣ IA como serviço interno
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APIs internas
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Microserviços
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Sem expor dados críticos
❌ Onde NÃO usar IA no z17
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Treinar modelos grandes
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LLMs gigantes
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Experimentação pesada
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Data science exploratório
Isso é para cloud com GPU.
E tudo bem.
🧩 Arquitetura moderna REAL (não de palestra)
[ Apps / Canais ]
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[ APIs / Gateway ]
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[ IA (Cloud GPU) ] <-- Treino
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[ Model Registry ]
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[ z17 - Inferência ]
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[ COBOL / CICS / DB2 ]
✔ Treina fora
✔ Inferência dentro
✔ Decisão no COBOL
🧙 Easter-eggs de veterano
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Mainframe não quer ser “inteligente”
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Ele quer ser confiável
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IA erra
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COBOL não pode errar
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Regulador confia no COBOL
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Auditor confia no log
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Cliente confia no dinheiro certo
🛣️ 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:
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“COBOL morreu”
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“IA resolve tudo”
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“Vamos jogar tudo pra cloud”
☕ 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 💰
