Código inteligente

Imagem de códigos num fundo preto e logo do Genius
Imagem de códigos num fundo preto

Evolução Arquitetural

 

Uma líder global em soluções de proteção, enfrentava um desafio estratégico comum a muitas empresas inovadoras: sua infraestrutura de integrações, embora funcional, estava ancorada na plataforma Digibee. Esse modelo representava um obstáculo para o futuro, com custos operacionais crescentes por transação e uma forte dependência tecnológica que limitava o controle e a previsibilidade financeira.

O Desafio

Uma líder global em soluções de proteção enfrentava um desafio estratégico comum a muitas empresas inovadoras: sua infraestrutura de integrações, embora funcional, estava ancorada em uma plataforma de terceiros. Esse modelo representava um obstáculo para o futuro, com custos operacionais crescentes por transação e uma forte dependência tecnológica que limitava o controle e a previsibilidade financeira.  
A visão era clara: Migrar para uma plataforma mais moderna, a Microsoft Azure, para obter controle total, escalabilidade e custos otimizados. Mas como validar essa mudança de forma rápida e segura?  
O cliente nos lançou o desafio: provar a viabilidade da migração reimplementando um de seus fluxos de integração em tempo recorde. Fomos além. Em vez de escolher um fluxo simples, selecionamos um dos mais complexos — um processo agendado com regras de negócio condicionais e transformações de dados sensíveis — para demonstrar o verdadeiro poder da nossa abordagem.

O Processo: Estratégia, IA e Agilidade

Nossa resposta ao desafio foi imediata e decisiva, impulsionada por nossos agentes de IA especializados. Em vez de gastar dias em análises manuais, direcionamos nossa expertise para onde ela gera mais valor: a arquitetura da solução. Engenharia Reversa Acelerada por IA Nossos agentes de IA (turing bots) foram a peça-chave para decodificar o ambiente Digibee em tempo recorde.
Eles realizaram:

  • Análise Semântica: Interpretaram os artefatos exportados para entender a lógica de ponta a ponta.
  • Extração de Regras de Negócio: Mapearam cada etapa, condição e transformação de dados, tornando o conhecimento explícito.
  • Documentação Inteligente: Geraram automaticamente uma documentação técnica clara e precisa, que serviu como um guia para a reengenharia.
     

Essa automação inteligente transformou dias de trabalho investigativo em poucas horas de análise estratégica, permitindo que nossa equipe de engenheiros focasse exclusivamente em desenhar a melhor arquitetura no Azure.  Implementação Focada e Eficiente  Com o plano de ação definido pela IA, a implementação foi cirúrgica. Construímos a nova solução utilizando serviços nativos e escaláveis do Azure, como Azure Functions para a lógica de negócio e Azure Storage para o gerenciamento de arquivos. O resultado foi uma arquitetura moderna, mais eficiente e totalmente alinhada aos objetivos de longo prazo do cliente.

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Resultados

  • Em apenas 10 dias, entregamos não apenas uma prova de conceito, mas um sistema funcional que impressionou o cliente e validou nossa abordagem.
Métricas de sucesso:
Atividade
 
Estimativa Tradicional
 

Squadra Digital com IA

Análise e Documentação

 

2–3 dias

 

2 horas

Desenho da Arquitetura

 

1 dia

 2 dias

Implementação no Azure

 

2–3 dias

 

4–6 horas

Tempo Total

 

~1 semana

 1 dia

Impacto Qualitativo:

  • Validação Estratégica: Comprovamos que a migração para o Azure não era apenas viável, mas altamente vantajosa.

  • Preservação da Inteligência: Todas as regras de negócio foram mantidas com 100% de fidelidade.

  • Confiança para o Futuro: Demonstramos à Assurant que tínhamos a capacidade e a tecnologia para liderar a migração completa, abrindo caminho para uma operação mais econômica, controlada e preparada para o futuro.

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IA na migração

Logo Genius, imagem de prédios ao fundo
Imagem do topo de prédios com o céu ao fundo.

Modernização de legado acelerada por IA


Para líderes do setor de seguros, a estabilidade é fundamental. No entanto, seus sistemas de previdência e gestão de apólices operavam sobre uma base tecnológica da década de 90. Essa dependência do legado, embora funcional, representava um risco estratégico crescente: a tecnologia que sustentava o negócio se tornara obsoleta, sem suporte e vulnerável. 
A modernização não era mais uma opção, mas uma necessidade para garantir a segurança, a escalabilidade e a capacidade de inovar. O desafio era claro: como migrar o coração de um sistema complexo e com pouca documentação sem interromper as operações e, mais importante, como fazer isso de forma rápida e previsível? O cliente nos deu 10 dias para provar que era possível.

O Desafio

O cliente dependia de sistemas críticos construídos com tecnologias dos anos 90 (VB6 e ASP Clássico). Embora funcionais, essas plataformas estavam obsoletas, sem suporte oficial e vulneráveis a riscos de segurança. O desafio era duplo:  


1  Obsolescência Crítica: A tecnologia legada dificultava a manutenção, impedia a integração com soluções modernas e criava barreiras para cumprir novas regulamentações do setor.  

2 Prazo Agressivo: Tínhamos apenas 10 dias para provar que a modernização era viável, focando em um núcleo complexo do sistema que incluía o roteamento principal e o acesso a dados. .

O Processo: Estratégia, IA e Agilidade

Para superar o desafio, adotamos uma abordagem inovadora que uniu inteligência artificial e expertise humana. Nossa estratégia não foi apenas "traduzir" código, mas reinventar a arquitetura para o futuro.  


Arqueologia de Software com IA  
Mapeamos a Arquitetura para entender o fluxo do sistema e as dependências ocultas.  Extraímos regras de negócio, identificamos e documentamos a lógica de seguros que estava "presa" no código antigo.  Geramos um Roadmap Inteligente. Criamos um plano de migração granular, priorizando componentes críticos para minimizar riscos.

Migração Tecnológica Guiada  
Com o mapa em mãos, a execução foi precisa e metódica:  Do Legado ao Moderno: A lógica de negócio em VB6 foi reescrita para .NET 8, e o portal web em ASP Clássico evoluiu para ASP.NET Core.  Engenharia Reversa de Dados: Sem acesso ao banco de dados original, reconstruímos tabelas e relacionamentos analisando o código-fonte, garantindo a integridade dos dados.

Execução Ágil e Colaborativa  
Trabalhamos em ciclos diários e focados. A cada dia, migrávamos um conjunto de componentes, validando continuamente para garantir qualidade e estabilidade, permitindo ajustes rápidos e mantendo o projeto nos trilhos.

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Resultados

  • Em apenas 10 dias, entregamos não apenas uma prova de conceito, mas um sistema funcional que impressionou o cliente e validou nossa abordagem.
Métricas de sucesso:
Métrica
 
Resultado

Taxa de Migração

 

170 em 10 dias

Arquivos Migrados

 

Média de 17 arquivos por dia

Qualidade do Código

 

100% dos arquivos compilando sem erros

Funcionalidade

 

Sistema totalmente funcional e performático

Impacto Qualitativo:

Confiança Técnica: A arquitetura moderna e a qualidade do código foram elogiadas pelos arquitetos e desenvolvedores do cliente.
Entrega Surpreendente: O cliente não esperava um sistema executável. Ao entregar uma solução funcional, superamos drasticamente as expectativas e demonstramos o poder da nossa metodologia.

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LOGÍSTICA

Imagem de diferentes tipos de meios de transporte num porto em tons azuis.
Imagem de diferentes tipos de meios de transporte num porto em tons azuis e laranja.

Modernização de legado acelerada por IA

O Desafio

Modernizar um sistema essencial, no controle da circulação ferroviária em uma região crítica da operação de logística nacional. Com o tempo, esse sistema passou a demandar mais atenção quanto à sua evolução tecnológica, em razão de questões como complexidade, manutenção e integração. Esses fatores indicavam a necessidade de modernização para garantir sustentabilidade do sistema no longo prazo.
Reconhecendo esse cenário, a contratante iniciou a avaliação de abordagens que possibilitassem uma transição tecnológica gradual, com foco em uma arquitetura mais moderna, flexível e aderente às demandas futuras da operação.

Nossa Solução: Arquitetura de ferramentas de I.A.

A solução foi conduzida como uma abordagem de “arqueologia de software”, com técnicas de IA para explorar códigos C++, extrair regras e compreender a lógica interna. A IA auxiliou na análise do código-fonte, geração de documentação, mapa de dependências e modularização.

Imagem 1 MRS
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Resultados

  • Redução do tempo médio das pesquisas de preços de 36 para 8 dias, aumentando a precisão dos preços com base em históricos e previsões, e garantindo qualidade por meio da curadoria humana.

Redução do tempo médio das pesquisas de preços de 36 para 8 dias, aumentando a precisão dos preços com base em históricos e previsões, e garantindo qualidade por meio da curadoria humana.

Discovery

Transformação de códigos legados em Histórias do Usuário com o auxílio de assistentes de IA.

Simulação e Planejamento da Circulação Ferroviária
Como um planejador ferroviário, eu quero projetar a circulação dos trens e simular cenários, para que eu possa otimizar a ocupação da malha e a operação de carga e descarga.

Critérios de Aceitação:

  • Entrada de Dados: Permitir inserção de variáveis como carga, descarga e disponibilidade da malha.
  • Simulação de Cenários: Gerar projeções considerando filas e grade de carregamento.
  • Visualização: Exibir ocupação da malha e gargalos operacionais.
  • Tomada de Decisão: Oferecer insights e ajustes na circulação dos trens.

Design

Elaboração de Arquitetura mediada por assistentes de IA treinados em padrões arquiteturais.
Contando com assistentes de IA especializados em padrões de arquitetura para elaborar diagramas e especificações, permitindo acelerar o design de soluções, garantir aderência às melhores práticas e reduzir retrabalho.

Build

Desenvolvimento de Componentes Complexos com o auxílio da IA e Co-pilotos geradores de código novo a partir de código legado.
A adoção de assistentes de Inteligência Artificial especializados em geração de código transforma radicalmente a forma como equipes de engenharia abordam a modernização de sistemas legados e a criação de componentes de alta complexidade. Combinando análise semântica de bases de código existentes, extração de padrões arquiteturais e aplicação de modelos generativos avançados

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