TLDR;

Agentic coding é o uso de sistemas de IA que navegam e entendem autonomamente bases de código, propõem mudanças e executam tarefas com mínima intervenção humana. Agentes de IA modernizam código analisando e modelando dependências ocultas, propondo limites seguros para refatoração, gerando cobertura de testes e validando mudanças rodando o sistema antigo e o novo lado a lado para identificar divergências. A abordagem é adequada para sistemas críticos porque incorpora controle humano obrigatório, histórico completo de mudanças em Git, validação e proibição de deploys autônomos, garantindo rastreabilidade e segurança antes de qualquer alteração em produção.

Resumo

A apresentação explica como equipes de software perdem muito tempo entendendo sistemas legados — cerca de 60 a 70% do tempo dos desenvolvedores — antes de poderem fazer mudanças seguras, e mostra como a “agentic coding” (IA autônoma para código) pode acelerar a modernização. Usando o exemplo de uma grande aplicação Java de serviços financeiros (contas, empréstimos, pagamentos e relatórios), destaca problemas típicos: entendimento perdido ao longo dos anos, dependências emaranhadas, gaps de framework (por exemplo, Java 8 vs versões modernas) e conexões externas não documentadas que podem quebrar relatórios de conformidade se um campo mudar. A solução proposta é um parceiro de desenvolvimento com IA que analisa o código, mapeia fluxos de dados e dependências ocultas, propõe limites seguros para extrair lógica (como decisão de empréstimos), gera ampla cobertura de testes incluindo casos de borda, e permite que desenvolvedores revisem e aprovem as mudanças. A migração é iterativa: análise, definição de limites, geração de testes, revisão humana e execução em paralelo (old vs new) para detectar divergências antes que clientes ou reguladores sejam afetados. Para ser confiável, o processo exige aprovação humana, histórico completo das mudanças no Git e ausência de deploy autônomo. Com esses controles, a equipe entregou pontualmente a pontuação de risco em tempo real, convertendo tempo de investigação em desenvolvimento efetivo.