 |
| Bellacosa Mainframe e a vibe coding |
☕ Um Café no Bellacosa Mainframe
O Paciente Vibe Coding: IA, COBOL e o Dia em que Programar Virou Conversar com a Máquina
Imagine a seguinte cena.
São duas da manhã.
O CPD está silencioso.
Algumas luzes piscam no rack.
O JES2 continua recebendo jobs como se nada tivesse acontecido.
O Db2 segue trabalhando.
O CICS atende transações.
E em algum lugar existe um programador COBOL iniciante olhando para uma tela e pensando:
— Eu preciso mesmo aprender tudo isso?
Antes que alguém responda, a porta da sala se abre.
Entra um médico de sistemas.
Não usa estetoscópio.
Usa um terminal 3270.
Olha para o paciente.
O paciente é um jovem sistema chamado:
VIBE CODING.
Sintomas:
cria programas apenas com descrições;
escreve código em segundos;
corrige erros automaticamente;
às vezes inventa coisas que não existem;
parece extremamente inteligente;
eventualmente faz besteiras monumentais com absoluta confiança.
Diagnóstico preliminar:
Síndrome Aguda de Inteligência Artificial Assistida por Linguagem Natural.
Prognóstico:
Pode transformar completamente a programação.
Também pode destruir seu ambiente se você acreditar em tudo que ele diz.
Como qualquer bom médico de sistemas diria:
O código não mente.
Mas quem gera código pode estar errado.
E é exatamente aqui que começa nossa investigação.
1. Afinal, o que é Vibe Coding?
Vibe Coding é uma maneira de construir software utilizando principalmente linguagem natural.
Em vez de começar escrevendo código linha por linha, você descreve o que deseja.
Por exemplo:
Crie uma aplicação que permita cadastrar clientes, consultar saldo, fazer transferências e gerar um histórico de movimentações.
A Inteligência Artificial interpreta essa descrição e começa a criar:
arquivos;
funções;
classes;
banco de dados;
APIs;
páginas;
testes;
documentação;
scripts de instalação.
Você não está necessariamente programando no sentido tradicional.
Você está orientando a construção do software.
Essa diferença parece pequena.
Não é.
Durante décadas o processo normalmente era:
IDEIA
↓
REQUISITO
↓
ANÁLISE
↓
DESENHO
↓
CÓDIGO
↓
COMPILAÇÃO
↓
ERRO
↓
CORREÇÃO
↓
TESTE
↓
PRODUÇÃO
Com ferramentas baseadas em Inteligência Artificial, parte disso pode acontecer em uma conversa:
IDEIA
↓
PROMPT
↓
IA
↓
CÓDIGO
↓
TESTE
↓
CORREÇÃO
Em sistemas mais sofisticados:
OBJETIVO
↓
AGENTE IA
↓
PLANEJAMENTO
↓
IMPLEMENTAÇÃO
↓
TESTES
↓
AVALIAÇÃO
↓
CORREÇÃO
↓
NOVA TENTATIVA
É uma mudança de paradigma.
2. Quem inventou esse negócio?
O termo Vibe Coding ganhou popularidade em 2025 associado a Andrej Karpathy, conhecido por seu trabalho em Inteligência Artificial e redes neurais.
A expressão possui uma certa dose de brincadeira.
A ideia seria mais ou menos:
Você explica a "vibe" do que quer construir e deixa a IA resolver os detalhes.
Não quer dizer que ninguém escrevia código com IA antes.
GitHub Copilot, ChatGPT e ferramentas semelhantes já estavam sendo utilizados.
A diferença foi dar um nome a uma nova atitude diante da programação.
Não é apenas:
“IA, complete essa função.”
É algo mais próximo de:
“IA, faça esse sistema funcionar.”
Existe uma enorme diferença entre as duas frases.
Na primeira, a IA é assistente.
Na segunda, ela começa a assumir uma parcela muito maior da engenharia.
3. O programador COBOL encontra o Vibe Coding
Agora imagine alguém começando em COBOL.
Ele aprende:
IDENTIFICATION DIVISION.
PROGRAM-ID. HELLO.
PROCEDURE DIVISION.
DISPLAY 'HELLO WORLD'.
STOP RUN.
Depois aprende:
WORKING-STORAGE SECTION.
01 WS-IDADE PIC 9(03).
PROCEDURE DIVISION.
MOVE 25 TO WS-IDADE.
IF WS-IDADE >= 18
DISPLAY 'MAIOR DE IDADE'
END-IF.
Depois aparecem:
arquivos sequenciais;
VSAM;
JCL;
Db2;
CICS;
IMS;
MQ;
RACF;
LE;
JES2;
datasets;
abends.
O jovem programador começa a suspeitar que escolheu a profissão errada.
Então aparece uma IA.
Ele pergunta:
Crie um programa COBOL que leia um arquivo de clientes e exiba apenas registros ativos.
A IA escreve algo.
O iniciante olha.
E pensa:
— Pronto. Acabou a profissão.
Não.
Calma.
Esse é o primeiro erro de diagnóstico.
4. IA gerar COBOL não significa IA entender seu mainframe
Essa distinção é fundamental.
Uma IA pode gerar:
READ ARQ-CLIENTES
AT END
SET EOF TO TRUE
NOT AT END
IF STATUS-CLIENTE = 'A'
DISPLAY NOME-CLIENTE
END-IF
END-READ
Isso é relativamente simples.
Agora diga:
Este programa participa do fechamento contábil de um banco, roda dentro de uma cadeia de 430 jobs, utiliza arquivos GDG, acessa Db2, envia mensagens MQ e precisa terminar antes das 05:40 porque às 06:00 começa a compensação.
Bem-vindo à medicina intensiva.
A IA pode conhecer:
Mas talvez não conheça:
É aqui que o especialista humano continua essencial.
5. A grande ilusão: “a IA sabe programar”
É verdade.
E não é.
A IA é extraordinariamente boa em reconhecer padrões.
Se você disser:
Faça uma API REST de clientes em Java.
Ela provavelmente escreverá algo muito convincente.
Se disser:
Crie uma classe Python para acessar PostgreSQL.
Também.
Se disser:
Faça um JCL para executar um SORT.
Provavelmente também.
Mas existe uma diferença gigantesca entre:
gerar código plausível
e
garantir que esse código é correto no seu ambiente.
Esse é um dos pontos mais importantes deste artigo.
Uma IA pode produzir algo que:
e ainda assim está conceitualmente errado.
6. O sintoma mais perigoso: código convincente
Imagine um médico olhando um exame errado e dizendo com total segurança:
— Perfeito. O paciente está ótimo.
Esse é o equivalente técnico de uma IA produzindo código incorreto com aparência profissional.
Chamamos isso frequentemente de alucinação.
Por exemplo, a IA pode sugerir:
IBM.CICS.AUTO.REPAIR
como se fosse um parâmetro real.
Você procura.
Não existe.
Ou sugerir uma API.
Você abre a documentação.
Também não existe.
O modelo não está conscientemente mentindo.
Ele está produzindo uma sequência de palavras estatisticamente plausível.
Em desenvolvimento tradicional, o compilador geralmente avisa:
EI, ISSO NÃO EXISTE.
Mas alguns erros não aparecem na compilação.
Esse é o verdadeiro perigo.
7. Um programa pode funcionar e continuar errado
Considere:
COMPUTE WS-JUROS =
WS-SALDO * 0.10
Perfeitamente válido.
Compila.
Executa.
Mas e se a taxa deveria ser:
0.01
O compilador não pode ajudar.
A IA também não pode saber, a menos que alguém informe.
Estamos falando de regra de negócio.
Esse é o coração de sistemas corporativos.
Programadores mainframe sabem disso muito bem.
Frequentemente o maior valor de um programa COBOL não está no código.
Está no conhecimento incorporado nele.
Pode existir uma regra escrita em 1989 que diz:
IF TIPO-CONTA = 17
AND REGIAO = '03'
AND DATA-MOVIMENTO < 19980101
PERFORM ROTINA-ESPECIAL.
Por quê?
Ninguém sabe.
Apague.
Três dias depois metade da contabilidade explode.
E alguém aparece dizendo:
— Ah... isso existia por causa da fusão de 1997.
Esse tipo de conhecimento contextual ainda é um enorme desafio para sistemas de IA.
8. A história está se repetindo
Vamos voltar no tempo.
Na década de 1950, programação era extremamente próxima do hardware.
Imagine escrever instruções como:
LOAD
MOVE
ADD
JUMP
STORE
Então vieram linguagens de alto nível.
FORTRAN.
COBOL.
ALGOL.
Programadores Assembly reclamaram.
Provavelmente alguém disse:
Isso não é programação de verdade.
Décadas depois apareceu C.
Depois C++.
Depois Java.
Depois Python.
Depois frameworks.
Depois low-code.
Depois no-code.
Depois assistentes de IA.
Agora Vibe Coding.
Observe:
CÓDIGO DE MÁQUINA
↓
ASSEMBLY
↓
LINGUAGENS DE ALTO NÍVEL
↓
FRAMEWORKS
↓
LOW-CODE
↓
IA
↓
LINGUAGEM NATURAL
Cada camada abstrai alguma complexidade anterior.
9. COBOL já era uma forma ancestral de Vibe Coding?
Aqui temos uma bela curiosidade.
COBOL significa:
COmmon Business-Oriented Language.
Uma das filosofias da linguagem era facilitar a expressão de regras comerciais de forma relativamente próxima do inglês.
Compare Assembly:
L R1,VALUE1
A R1,VALUE2
ST R1,TOTAL
com COBOL:
ADD VALUE1 VALUE2
GIVING TOTAL.
Agora compare com linguagem natural:
Some VALUE1 e VALUE2 e guarde em TOTAL.
A trajetória é evidente.
Talvez possamos brincar dizendo:
Assembly
↓
COBOL
↓
Prompt
Grace Hopper talvez olhasse para isso com bastante curiosidade.
10. Easter Egg: Grace Hopper entra na sala
Imagine Grace Hopper entrando no laboratório.
Um programador moderno mostra:
Crie um programa para calcular salários.
A IA gera COBOL.
Hopper observa.
Fica alguns segundos em silêncio.
Então provavelmente perguntaria:
— E quem valida o resultado?
Silêncio.
Esse talvez seja o principal conselho do Vibe Coding.
Nunca confunda geração com validação.
11. Prompt é o novo requisito?
Em parte.
Veja este prompt:
Faça um sistema bancário.
Resultado provável:
caos.
Agora:
Desenvolva uma aplicação bancária simples com cadastro de clientes, contas correntes, depósitos e transferências. Use autenticação, registre auditoria das operações, impeça saldo negativo e crie testes unitários para depósitos e transferências.
Muito melhor.
Agora evolua:
Nenhuma transferência pode ocorrer sem validação de saldo. Toda operação deve possuir timestamp, identificador de transação e trilha de auditoria. Operações superiores a R$ 10.000 devem ser registradas separadamente para análise.
Agora temos algo parecido com especificação.
O que aconteceu?
Você fez engenharia de requisitos.
Por isso existe uma ironia interessante.
A IA pode tornar o analista de sistemas ainda mais importante.
12. O melhor Vibe Coder talvez não seja o melhor digitador
Imagine dois profissionais.
Programador A:
digita 120 palavras por minuto.
Conhece a sintaxe inteira de Java.
Programador B:
entende profundamente:
arquitetura;
negócio;
segurança;
testes;
observabilidade;
infraestrutura.
Com IA gerando código, quem possui maior vantagem?
Provavelmente B.
Porque o gargalo muda.
Antes era:
Como escrever?
Agora começa a ser:
O que precisa ser feito?
E depois:
Como saber que está correto?
13. A nova profissão: programador como supervisor
Imagine uma oficina.
Antes:
HUMANO
↓
FAZ TUDO
Com IA:
HUMANO
↓
PLANEJA
↓
IA IMPLEMENTA
↓
HUMANO REVISA
↓
IA CORRIGE
O profissional muda de artesão puro para algo parecido com:
arquiteto;
supervisor;
revisor;
engenheiro;
operador.
Isso não significa que programação desaparece.
Significa que escrever código manualmente deixa de ocupar 100% do processo.
14. O programador júnior de velocidade absurda
Uma analogia muito útil é pensar na IA como um programador júnior com características bizarras.
Ele:
Mas possui um pequeno problema.
Às vezes inventa coisas.
E frequentemente não conhece seu ambiente.
Portanto você precisa dizer:
Não altere essa interface.
Não adicione dependências.
Preserve compatibilidade.
Use COBOL Enterprise 6.x.
O arquivo possui RECFM=FB.
LRECL=120.
Não altere o layout.
Quanto mais contexto correto você oferece, melhor.
15. Contexto é combustível
Dizer:
Corrija meu programa.
é pouco.
Dizer:
Este programa COBOL Enterprise 6.3 roda em z/OS, lê um VSAM KSDS pelo campo chave CLIENT-ID e recebe dados de CICS através de COMMAREA. O erro ocorre quando CLIENT-ID não existe.
é muito melhor.
A IA agora possui:
linguagem;
plataforma;
acesso;
estrutura;
condição do erro.
Resultado tende a melhorar drasticamente.
16. Vibe Coding e ferramentas modernas
O fenômeno cresceu porque surgiram ferramentas capazes de juntar diferentes capacidades.
Em vez de apenas gerar um trecho de código, ambientes modernos conseguem:
ler o projeto;
entender arquivos;
alterar código;
executar comandos;
testar;
examinar erros;
corrigir;
repetir.
Ferramentas conhecidas passaram a oferecer diferentes versões desse modelo.
Cursor.
Replit.
Lovable.
GitHub Copilot.
Windsurf.
Ambientes com agentes de programação.
O detalhe importante não é a marca.
É a arquitetura.
A IA deixou de ser apenas:
Pergunta → Resposta
e passou a ser:
OBJETIVO
↓
AÇÃO
↓
RESULTADO
↓
ANÁLISE
↓
NOVA AÇÃO
17. Isso nos leva aos agentes
Agora entramos em território ainda mais interessante.
Vibe Coding pode evoluir naturalmente para Agentic Coding.
Um agente pode receber:
Corrija o bug no módulo de cadastro.
Então:
lê o código;
encontra a função;
procura logs;
identifica possível causa;
altera código;
cria teste;
executa;
falha;
modifica novamente;
executa;
passa.
Isso é muito mais poderoso que simples geração textual.
É um loop fechado.
18. O loop é fundamental
Considere dois sistemas.
Sistema A:
IA
↓
GERA CÓDIGO
↓
FIM
Sistema B:
IA
↓
GERA
↓
TESTA
↓
AVALIA
↓
CORRIGE
↓
TESTA
Sistema B possui uma vantagem gigantesca.
Ele recebe feedback.
Programadores humanos trabalham assim há décadas.
escreve
↓
compila
↓
erro
↓
corrige
↓
executa
↓
erro
↓
corrige
Agentes estão aprendendo exatamente esse ciclo.
19. Só que existe um novo problema
Um agente pode continuar tentando indefinidamente.
Imagine:
tentativa 1
tentativa 2
tentativa 3
tentativa 4
...
tentativa 329
Cada tentativa custa:
tokens;
CPU;
tempo;
dinheiro;
chamadas de API.
Portanto bons sistemas agentic precisam de limites.
Chamamos isso de guardrails.
20. Guardrails: cercas ao redor do robô
Nunca devemos simplesmente dizer:
Faça o que for necessário.
Principalmente em produção.
Melhor:
Você pode:
- ler código;
- criar testes;
- modificar ambiente DEV.
Você não pode:
- acessar produção;
- alterar RACF;
- deletar datasets;
- executar deploy sem aprovação.
Isso é governança.
No mainframe essa filosofia é familiar.
RACF já existe exatamente porque:
Nem todo usuário deve poder fazer tudo.
Agentes precisam da mesma disciplina.
21. Human-in-the-loop
Outro conceito essencial.
Significa manter seres humanos nos pontos críticos.
Por exemplo:
IA cria alteração
↓
IA executa testes
↓
IA gera relatório
↓
HUMANO APROVA
↓
DEPLOY
Isso é muito mais seguro que:
IA teve uma ideia
↓
PRODUÇÃO
Qualquer veterano mainframe provavelmente sentiu um arrepio lendo a segunda opção.
Com razão.
22. Vibe Coding não elimina DevOps
Pelo contrário.
Quanto mais rápido produzimos código, mais importantes tornam-se:
Git;
versionamento;
pipeline;
testes;
code review;
segurança;
observabilidade.
Imagine gerar 50 alterações em uma hora.
Sem governança, você simplesmente produz bugs mais rápido.
Portanto:
IA + DevOps
faz sentido.
Mas:
IA - DevOps
é receita para desastre.
23. O famoso “funciona na minha máquina”
Com IA ganha uma nova versão:
“Funcionou no ambiente da IA.”
Excelente.
Agora teste:
DEV;
QA;
homologação;
integração;
produção.
Porque software empresarial possui dependências invisíveis.
24. Exemplo COBOL completo
Imagine um pedido:
Crie um programa COBOL para calcular desconto de clientes VIP.
A IA produz:
IF CLIENTE-VIP = 'S'
COMPUTE VALOR-FINAL =
VALOR-COMPRA * 0.90
ELSE
MOVE VALOR-COMPRA TO VALOR-FINAL
END-IF.
Parece perfeito.
Até o analista perguntar:
— Clientes VIP acima de 60 anos têm desconto adicional?
Silêncio.
E clientes corporativos?
Silêncio.
E compras internacionais?
Silêncio.
E arredondamento monetário?
Silêncio.
É por isso que conhecimento de negócio continua valendo ouro.
25. Easter Egg: o paciente “IF”
Nosso médico olha para o código:
IF CLIENTE-VIP = 'S'
e pergunta:
— Por que?
O programador responde:
— Porque a documentação mandou.
— Quem escreveu?
— Não sei.
— Quando?
— 1996.
— Ainda vale?
— Acho que sim.
O médico sorri.
Esse é o momento em que o caso deixa de ser programação e vira arqueologia corporativa.
Bem-vindo ao mainframe.
26. Vibe Coding pode ajudar iniciantes?
Muito.
Desde que seja utilizado corretamente.
Um iniciante pode perguntar:
Explique este trecho COBOL linha a linha.
Pode pedir:
Mostre como funciona OCCURS.
Depois:
Crie um exemplo usando OCCURS DEPENDING ON.
Depois:
Agora mostre o mesmo conceito utilizando uma tabela de clientes.
Isso cria um tutor personalizado.
É extraordinário.
Mas existe uma regra.
Não apenas copie.
Pergunte:
Por quê?
27. Método Bellacosa para aprender com IA
Experimente este fluxo.
Passo 1 — peça um exemplo simples
Crie um programa COBOL que some dois valores.
Passo 2 — peça explicação
Explique linha por linha.
Passo 3 — altere o problema
Agora leia os valores de um arquivo.
Passo 4 — introduza erro
O que acontece se o arquivo não existir?
Passo 5 — peça produção
Como esse programa seria diferente em ambiente bancário?
Passo 6 — peça testes
Crie casos de teste.
Passo 7 — questione a própria IA
Quais riscos existem no código que você criou?
Isso ensina muito mais do que simplesmente copiar código.
28. Nunca use IA apenas como copiadora
Use-a como:
professor;
debugger;
revisor;
colega;
explicador;
gerador de exemplos.
Uma pergunta poderosa:
Explique esse programa como se eu fosse um programador COBOL iniciante.
Outra:
Agora explique como um sysprog analisaria esse problema.
Outra:
Agora liste possíveis falhas em produção.
Perceba a evolução.
Você está explorando diferentes perspectivas.
29. Segurança merece atenção
Imagine pedir:
Crie uma API de transferência bancária.
A IA talvez produza algo funcional.
Mas segurança exige:
autenticação;
autorização;
validação;
criptografia;
proteção contra replay;
logs;
auditoria;
rate limiting;
tratamento de erros.
E mais.
Código funcional não significa código seguro.
Essa distinção será cada vez mais importante.
30. Observabilidade também
Se sua IA cria um sistema, pergunte:
Como saberei se ele está funcionando?
Você precisa de:
LOGS
MÉTRICAS
TRACES
ALERTAS
No mundo mainframe já utilizamos ferramentas equivalentes há décadas:
SMF;
RMF;
logs;
JES;
CICS statistics;
Db2 accounting;
monitors.
Nada disso perde importância com IA.
Na realidade, ganha importância.
Porque sistemas serão modificados mais rapidamente.
31. O futuro pode ser estranho
Talvez daqui alguns anos alguém abra uma IDE e diga:
Temos lentidão no fechamento mensal.
O agente responde:
Analisei SMF, WLM, logs do Db2 e histórico dos últimos seis meses. O tempo médio do job aumentou 23% depois da alteração do índice X. Criei uma mudança de teste em homologação e a execução caiu de 18 para 11 minutos. Deseja revisar?
Isso não é ficção absurda.
É a direção natural da integração entre IA, observabilidade e automação.
32. Então programadores vão desaparecer?
Provavelmente não.
Mas certas tarefas podem diminuir drasticamente.
Especialmente trabalho repetitivo.
Por exemplo:
Outras tarefas aumentam em importância:
arquitetura;
regras de negócio;
segurança;
decisão;
integração;
diagnóstico;
governança.
33. Quem deve ficar preocupado?
Talvez não quem sabe programar.
Talvez quem apenas digita código sem entender por quê.
Isso vale para qualquer tecnologia.
COBOL.
Java.
Python.
JavaScript.
A IA é muito boa em tarefas mecânicas.
Quanto mais seu trabalho depende exclusivamente de tarefas mecânicas, maior a pressão de automação.
34. Quem ganha vantagem?
Profissionais com conhecimento profundo.
Imagine um especialista que entende:
COBOL
+
CICS
+
DB2
+
NEGÓCIO BANCÁRIO
+
DEVOPS
+
IA
Esse profissional não perde valor.
Ele pode multiplicar sua produtividade.
Porque agora possui um exército de assistentes digitais.
35. O verdadeiro Superpoder
Não é escrever prompt bonito.
É saber dizer:
Isso está errado.
Imagine a IA produzindo 500 linhas.
O iniciante pensa:
— Impressionante.
O especialista olha por 30 segundos:
— Essa transação não pode atualizar essas duas tabelas nessa ordem.
Esse conhecimento vale muito.
36. Dica de ouro: peça evidências
Quando a IA recomendar alguma coisa, pergunte:
Por que?
Depois:
Qual documentação suporta isso?
Depois:
Quais alternativas existem?
Depois:
Quais riscos?
Esse pequeno hábito muda completamente a qualidade do trabalho.
37. Dica ainda melhor: peça autocrítica
Depois da IA gerar código:
Revise criticamente o código anterior.
Depois:
Procure vulnerabilidades.
Depois:
Procure race conditions.
Depois:
Procure problemas de performance.
Depois:
Procure problemas de manutenção.
Você transforma a IA em revisora da própria IA.
Não garante perfeição.
Mas aumenta muito a qualidade.
38. A regra das três perguntas
Antes de confiar em código gerado, pergunte:
1. Compila?
2. Funciona?
3. Faz o que deveria fazer?
Essas perguntas parecem iguais.
Não são.
Um programa pode:
COMPILAR = SIM
EXECUTAR = SIM
ESTAR CORRETO = NÃO
Essa distinção é absolutamente fundamental.
39. O paciente melhora
Nosso paciente Vibe Coding está agora sentado na maca.
O médico consulta os exames.
Sintaxe:
Excelente.
Produtividade:
Altíssima.
Velocidade:
Absurda.
Conhecimento contextual:
Variável.
Segurança:
Precisa supervisão.
Confiabilidade:
Depende de validação.
Diagnóstico final:
Ferramenta extremamente poderosa com risco severo de uso irresponsável.
Tratamento recomendado:
IA
+
ENGENHARIA
+
TESTES
+
GOVERNANÇA
+
HUMANO
40. A receita do doutor do mainframe
Para utilizar Vibe Coding sem criar um monstro:
Entenda o problema antes de gerar código.
Dê contexto suficiente.
Estabeleça restrições.
Gere pequenas alterações.
Revise.
Compile.
Teste.
Observe.
Versione.
Nunca entregue produção diretamente à IA sem controle.
Parece conservador?
Sim.
Também funciona.
41. Curiosidade final: o programador não desaparece, ele sobe de nível
Em cada revolução tecnológica ouvimos:
Essa profissão vai acabar.
Compiladores acabariam com programadores Assembly.
COBOL acabaria com programadores.
CASE tools acabariam com programadores.
Fourth Generation Languages acabariam com programadores.
Low-code acabaria com programadores.
Outsourcing acabaria com programadores.
Cloud acabaria com infraestrutura.
Agora IA acabará com programação.
A história costuma ser mais complicada.
Tecnologias raramente simplesmente apagam profissões.
Elas mudam o que é considerado trabalho valioso.
42. Easter Egg final: produção às 03:17
São 03:17.
O telefone toca.
Produção.
— O job AB1234 terminou com S0C7.
O jovem programador abre a IA.
Explique S0C7.
A IA responde:
Data Exception. Provavelmente operação numérica sobre campo contendo dados inválidos.
Excelente.
O jovem pergunta:
Corrija o programa.
A IA altera 47 linhas.
O veterano olha.
— Não.
O jovem:
— Por quê?
— Porque o erro está no arquivo de entrada.
Silêncio.
O veterano abre o dump.
Encontra:
VALOR = '12A45'
Ele aponta para a tela.
— A IA conhece COBOL.
— E você?
— Eu conheço o sistema.
Essa é talvez a melhor definição do futuro.
A máquina terá conhecimento gigantesco.
O humano continuará responsável por contexto, julgamento e consequência.
Conclusão
Vibe Coding não é simplesmente uma moda.
Também não é uma tecnologia mágica que elimina a necessidade de programadores.
É mais uma etapa na longa história da abstração da computação.
Máquina.
Assembly.
COBOL.
Linguagens modernas.
Frameworks.
Low-code.
IA.
Linguagem natural.
Estamos lentamente removendo a necessidade de dizer ao computador exatamente como fazer cada pequena coisa.
E migrando para uma época em que dizemos principalmente o que queremos.
Isso muda o papel do desenvolvedor.
O programador do futuro talvez escreva menos código.
Mas precisará compreender mais sistemas.
Precisará dominar:
arquitetura;
negócio;
segurança;
dados;
integração;
observabilidade;
governança;
testes.
Principalmente precisará desenvolver algo que nenhum autocomplete substitui facilmente:
juízo técnico.
Para quem está começando em COBOL, portanto, não veja a Inteligência Artificial como motivo para abandonar os fundamentos.
Faça o contrário.
Use-a para aprender mais rápido.
Pergunte.
Teste.
Quebre.
Investigue.
Compare.
Peça explicações.
Leia código antigo.
Observe dumps.
Entenda JCL.
Conheça Db2.
Descubra por que aquele programa de 1987 ainda está funcionando.
Porque talvez o profissional mais poderoso da próxima década não seja aquele que escreve dez mil linhas de código.
Talvez seja aquele capaz de olhar dez mil linhas escritas por uma IA e dizer:
“Aqui.”
“É exatamente aqui que vai dar problema.”
E nesse instante o programador COBOL iniciante compreenderá uma verdade antiga do mainframe:
tecnologia muda.
Ferramentas mudam.
Linguagens mudam.
Mas alguém sempre precisa entender o paciente.
☕
