- A AIMi é uma ferramenta de migração basada em Inteligência Artificial, criada em 2025, já em produção principalmente em migrações para clientes do SDG Group.
- O objetivo principal é produzir documentação clara e rastreável sobre sistemas legados e, a partir daí, automatizar a geração de código para arquiteturas modernas (ex.: Databricks, Snowflake).
- Foca-se em resolver a lacuna de documentação de ETL, abrindo a migração a mais recursos humanos e reduzindo prazos e erros.
- Funciona com uma arquitetura de agentes de IA: descoberta para entender o código legado, geração de código equivalente no destino, com supervisão humana para garantir fiabilidade.
- É modular, com conectores para tecnologias de origem e destino (ex.: SAS Discovery, DataStage, PySpark), e prevê suporte a scripts Qlik a partir de fevereiro; gera também documentação completa para rastreabilidade.
A AIMi é uma ferramenta de migração baseada em Inteligência Artificial criada para acelerar e normalizar projetos de migração e modernização de dados. Desenvolvida em 2025, já está em produção, principalmente numa iniciativa de migração com clientes do SDG Group. O objetivo é documentar de forma clara e rastreável como funcionam os sistemas legados e automatizar a geração de código para arquiteturas modernas.
A solução surge para resolver lacunas comuns nos projetos de migração, onde a documentação é fragmentada ou desatualizada. Dados são transformados por regras nem sempre recordadas, tornando o trabalho dependente de poucos especialistas e aumentando riscos e prazos. A AIMi pretende alterar esse cenário.
A AIMi atua na migração de lógica e processos de ambientes legados para plataformas como Databricks ou Snowflake. Também ajuda já nas fases iniciais de decisão, ao mapear fluxos ETL, dados e protocolos de transformação para delinear uma estratégia sólida.
Como funciona na prática
No centro está uma arquitetura de agentes de IA que combina análise automatizada com supervisão humana. Agentes de descoberta extraem estrutura, parâmetros e fluxos do código legado, produzindo uma “receita funcional” compreensível por técnicos. Agentes de geração traduzem essa avaliação em código equivalente no destino, seja DBT, PySpark ou outros conectores.
A abordagem evita a “caixa negra” ao permitir interação contínua com engenheiros de dados, que revisam resultados, pedem esclarecimentos e guiam as interações. Assim, a confiança nos resultados é aumentada e cada passo é verificável.
Desenho modular e rastreabilidade
A AIMi foi desenvolvida com arquitetura modular, usando conectores dedicados a origens e destinos. Atualmente, SAS Discovery, DataStage e PySpark já estão prontos para produção; o apoio a scripts Qlik está em desenvolvimento, com disponibilidade prevista para fevereiro.
O modelo modular facilita a integração de novos agentes e a adaptação ao ritmo de negócio. A validação técnica pode acelerar o desenvolvimento para semanas, respondendo a mudanças rápidas em padrões e ferramentas do mercado.
Benefícios de documentação e governança
Para além do código migrado, a plataforma gera documentação completa, incluindo histórico, lógica de transformação e decisões de desenho. A rastreabilidade facilita validação, auditoria e manutenção futura, respondendo a necessidades regulatórias crescentes.
A iniciativa do SDG Group, integrada na estratégia da Orbitae AI Elements, mostra como a IA pode ampliar a expertise humana sem substituí-la. Ferramentas como a AIMi prometem tornar migrações mais rápidas, seguras e compreensíveis.
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