Como acelerar a modernização de sistemas legados com IA?
Entenda como acelerar a modernização de sistemas com IA. Neste conteúdo apresentamos possibilidades com RPA e IA Agêntica. Acesse e confira!
Dado o avanço da inteligência artificial em diversos setores da economia, a modernização de sistemas legados passou a ser uma questão de resiliência comercial e sobrevivência estratégica.
No Brasil, o setor de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) já representa 6,5% do Produto Interno Bruto (PIB) nacional.
Com uma produção setorial que atingiu R$ 762,4 bilhões em 2024, o país consolidou sua posição como a 10ª maior potência global em investimentos de TI, liderando o mercado latino-americano com 37,2% dos investimentos regionais.
Estima-se que o investimento total em tecnologias de transformação digital no Brasil alcance R$ 774 bilhões entre 2025 e 2028, com a IA recebendo sozinha um aporte projetado de R$ 145,9 bilhões.
Historicamente, sistemas legados foram percebidos como o “núcleo estável” das empresas. No entanto, com o passar dos anos, o preço dessa estabilidade aumentou.
Organizações que mantêm sistemas desatualizados enfrentam custos que muitas vezes são inesperados. Estima-se que CIOs gastem entre 10% e 20% de seus orçamentos totais apenas para manter aplicações legadas operando.
Neste artigo abordaremos 2 estratégias de modernização de sistemas legados com o uso da IA, de maneira que elas equilibrem a necessidade de agilidade e a preservação da lógica do negócio.
Por que a modernização de sistemas legados é importantíssimo para o momento atual?
Antes de explorarmos as tecnologias, é preciso entender o risco de manter o status quo. O problema dos sistemas legados no Brasil é alimentada por três fatores críticos:
- O Gap de talentos e a aposentadoria de especialistas: Mais de 50% dos profissionais que dominam sistemas como Mainframes e linguagens como COBOL ou RPG estão se aproximando da idade de aposentadoria. A força de trabalho jovem foca em tecnologias modernas, criando um vácuo de conhecimento que torna a manutenção manual insustentável e perigosa para a continuidade do negócio.
- Vulnerabilidades de segurança: Pesquisas indicam que 91% das bases de código auditadas possuem componentes de código aberto com mais de quatro anos de defasagem. Sistemas legados não foram projetados para os protocolos modernos de cibersegurança, tornando-se portas abertas para ataques complexos.
- Inibição da inovação: O custo de manutenção acaba consumindo a verba que deveria ser investida em novos produtos. Segundo a IBM, a modernização de aplicações suportada por IA e automação pode reduzir os custos de manutenção e operação em até 50%.
Estratégias de modernização de sistemas legados: RPA vs. Automação Agêntica
A decisão técnica sobre como modernizar depende da acessibilidade ao código e da estruturação dos dados. A transição atual marca a evolução de modelos de automação rígidos para sistemas agênticos autônomos.
RPA com IA
O Robotic Process Automation (RPA) atua na camada de interface do usuário (UI), replicando ações humanas em sistemas que muitas vezes não possuem APIs modernas.
- Evolução cognitiva: Quando potencializado pela IA, o RPA deixa de ser um executor de regras fixas para lidar com dados semi estruturados via OCR e machine learning. No Brasil, cerca de 67% dos bancos já utilizam RPA como parte central de sua estratégia.
- Aplicabilidade e impacto: É a solução ideal para sistemas onde a modificação do código-fonte é excessivamente arriscada. O impacto financeiro é imediato: casos de uso demonstram redução de 50% no tempo de processamento e até 80% de redução em erros operacionais.
- Limitação estratégica: Embora estenda a vida útil do legado e traga eficiência rápida, o RPA não resolve o débito técnico estrutural. Ele é uma “ponte”, não a reconstrução da fundação.
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Automação agêntica
A IA Agêntica (Agentic AI) representa o salto qualitativo da modernização. Diferente do RPA, ela opera na camada de lógica (Logic Layer) através de modelos de linguagem que “compreendem” o software.
- Raciocínio sobre o código: Agentes de IA podem identificar dependências complexas, extrair regras de negócio “enterradas” em milhões de linhas de código antigo e sugerir refatorações para micro serviços em nuvem.
- Velocidade disruptiva: O diferencial de escala é massivo. Projetos de migração de COBOL para Java utilizando arquiteturas agênticas demonstraram a capacidade de converter 53.000 linhas de código em apenas 1,5 hora, um feito que levaria meses em um processo manual conduzido por humanos.
- Foco em autonomia: Enquanto o RPA requer fluxos pré-definidos, o agente autônomo toma decisões probabilísticas e resolve problemas de migração de ponta a ponta, agindo como um “parceiro de engenharia” de alta performance.
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O Impacto da IA em setores estratégicos no Brasil
A aplicação dessas tecnologias varia conforme as necessidades regulatórias e técnicas de cada vertical de mercado.
Setor Bancário
O setor bancário brasileiro é o maior investidor privado em tecnologia no país, com um orçamento aproximado R$ 47,4 bilhões em 2024.
A pesquisa Febraban de tecnologia bancária revelou que 96% dos bancos já possuem tecnologias de IA incorporadas.
- Modernização do back-end: 36% das instituições já utilizam IA especificamente para o desenvolvimento de código e aceleração da modernização agêntica. O foco é a documentação e substituição segura de núcleos em COBOL que sustentam transações críticas de Pix e Open Finance.
- Eficiência em segurança: A IA generativa e preditiva é utilizada por 73% dos bancos para detecção de fraude e lavagem de dinheiro, reduzindo falsos-positivos e garantindo a resiliência operacional.
Setor de seguros
Com um investimento aproximado de R$ 19,6 bilhões em 2024, 80% das seguradoras brasileiras já implantaram IA de acordo com a CNseg. No entanto, o desafio é claro: para 69% das empresas do setor, a integração com sistemas legados permanece como o maior obstáculo para a inovação.
- Foco em produtividade: 100% dos executivos de seguros citam o aumento de produtividade como o principal motor da IA. A modernização foca em integrar bases de dados legadas a fluxos de trabalho digitais para acelerar a revisão de sinistros e análise de risco.
- Experiência do cliente: 81% buscam melhorar a jornada do segurado através da modernização cognitiva, integrando bases de dados de décadas a interfaces modernas.
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Setor de telecomunicações
As operadoras investiram R$ 34,6 bilhões em 2024 de acordo com a Conexis Brasil Digital, funcionando como a espinha dorsal da conectividade necessária para a IA em outras indústrias.
- Otimização de redes e dados: Com data lakes massivos, as empresas de telecom utilizam IA preditiva para gerenciar o tráfego de 5G (que já conta com 48,9 milhões de acessos no país) e reduzir o tempo de ativação de serviços complexos.
- Ganhos de receita: 84% das operadoras globais relatam crescimento na receita com a adoção da tecnologia, demonstrando que a modernização do faturamento e provisionamento impacta diretamente a última linha do balanço.
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Pilares fundamentais da modernização: Governança, dados e pessoas
A eficácia da modernização de sistemas legados com IA (seja através de RPA ou de IA agêntica) depende de uma fundação sólida e organizada, especialmente no contexto brasileiro.
Governança de dados e soberania digital
Em setores altamente regulados, a conformidade com a LGPD é inegociável. A estratégia de Soberania Digital ganha força: o uso de modelos de IA privados que processam informações dentro do ambiente seguro da organização reduz a dependência de fornecedores globais e mitiga riscos de vazamento.
O cenário regulatório também evolui com o Projeto de Lei 2338, que propõe a criação de um Sistema Nacional de Regulação de IA coordenado pela ANPD. Empresas que modernizam seus legados hoje já devem nascer sob os princípios de “privacy by design“.
O valor dos dados proprietários
De acordo com um estudo da IBM, para 72% dos CEOs brasileiros, os dados proprietários são o “ouro” que desbloqueia o valor da IA generativa.
A modernização agêntica exige uma estratégia de Data as a Service (DaaS), onde a própria IA é utilizada para higienizar e catalogar dados legados de décadas antes da migração definitiva para a nuvem.
Human in the loop e Upskilling
A modernização tecnológica falha sem a modernização cultural. O mercado brasileiro pode enfrentar uma demanda de 665 mil profissionais até o final de 2025.
O foco deve ser o upskilling das equipes internas: transformar desenvolvedores de linguagens antigas em orquestradores de agentes de IA. 59% dos executivos já estão preparando seus funcionários para essa mudança de paradigma.
Perguntas Frequentes
Qual a principal diferença técnica entre RPA e IA Agêntica?
O RPA automatiza tarefas em nível de superfície (UI), replicando ações humanas repetitivas.
A IA Agêntica atua na camada de lógica, sendo capaz de “entender” a arquitetura do software, extrair regras de negócio e realizar refatorações autônomas no código-fonte.
É possível modernizar sistemas COBOL sem risco de interrupção?
Sim. A abordagem recomendada utiliza a IA para documentar exaustivamente as regras de negócio em velocidades recordes (como a conversão de 53k linhas em 1,5h) e criar APIs de integração que permitem a migração modular, mantendo a continuidade operacional.
Como garantir a conformidade com a LGPD usando IA?
Através da implementação de modelos de linguagem privados e locais, garantindo que nenhum dado sensível saia da infraestrutura da empresa.
Além disso, a IA pode automatizar a anonimização de dados em bases de teste e migração.
Conclusão
A modernização de sistemas legados deixou de ser um “mal necessário” para se tornar a base da economia digital brasileira.
Com investimentos projetados de R$ 145,9 bilhões em IA até 2028, as organizações que superarem a automação rígida em prol de sistemas mais inteligentes liderarão o mercado.
Os ganhos em produtividade são relatados por 96% das empresas que adotaram a tecnologia, com um aumento médio de receita de 31%.
A aceleração via IA permite que o Brasil atinja um potencial de crescimento anual do PIB de até 7,1% até 2030 através da quadruplicação da produtividade.
Para que essa evolução seja sustentável, a modernização deve ser orientada por dados. Na MJV, unimos tecnologia de ponta e estratégia de negócios para converter sistemas antigos em plataformas de alta performance.
Sua jornada rumo à eficiência começa pelos dados.
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