Estratégias para acelerar a modernização de sistemas legados com IA

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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. Em Portugal, o setor das Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) já representa 10% do Produto Interno Bruto (PIB) nacional. Historicamente, os sistemas legados foram percebidos como o “núcleo estável” das empresas. No entanto, com o passar dos anos, o preço dessa estabilidade aumentou. 

As organizações que mantêm os sistemas desatualizados enfrentam custos que muitas vezes são inesperados e obrigam os CIOs a alocar uma boa parte dos seus orçamentos totais apenas para manter as aplicações legadas a operar. 

Neste artigo abordamos duas estratégias de modernização de sistemas legados com o uso da IA, de maneira que equilibrem a necessidade de agilidade e a preservação da lógica do negócio.

Por que a modernização de sistemas legados é importante no momento atual?

Antes de explorarmos as tecnologias, é preciso entender o risco de manter o status quo. O problema dos sistemas legados é alimentado por três fatores críticos:

• O gap de talentos e a reforma dos especialistas: Muitos profissionais que dominam sistemas como Mainframes e linguagens como COBOL ou RPG aproximam-se da idade da reforma. A força de trabalho jovem foca-se 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. Os sistemas legados não foram desenhados para os protocolos modernos de cibersegurança, tornando-se portas abertas para ataques complexos.
• Inibição da inovação: O custo de manutenção acaba por consumir 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 autónomos.

RPA com IA

O Robotic Process Automation (RPA) atua na camada de interface do utilizador (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 semiestruturados via OCR e machine learning. 
• 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. É uma “ponte”, não a reconstrução da fundação.

Automação agêntica

A IA Agêntica (Agentic AI) representa o salto qualitativo da modernização. Diferente do RPA, opera na camada de lógica (Logic Layer) através de modelos de linguagem que “compreendem” o software.

• Raciocínio sobre o código: Os 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 na 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 horas, um feito que levaria meses num processo manual conduzido por humanos.
• Foco em autonomia: Enquanto o RPA requer fluxos pré-definidos, o agente autónomo toma decisões probabilísticas e resolve problemas de migração de ponta a ponta, agindo como um “parceiro de engenharia” de alta performance.

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.

Governança de dados e soberania digital

Nos setores altamente regulados, a conformidade com o RGPD 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 AI Act, que estabelece o primeiro quadro jurídico horizontal para o desenvolvimento, colocação no mercado e utilização de sistemas de IA na União Europeia

O valor dos dados proprietários

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 cloud.

Human in the loop e upskilling

A modernização tecnológica falha sem a modernização cultural. O foco deve ser o upskilling das equipas internas: transformar programadores de linguagens antigas em orquestradores de agentes de IA. 

Perguntas relacionadas 

Qual a principal diferença técnica entre RPA e IA Agêntica? 

O RPA automatiza tarefas ao 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 autónomas 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 o RGPD 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. As organizações que superarem a automação rígida em prol de sistemas mais inteligentes liderarão o mercado.

Para que a evolução seja sustentável, a modernização deve ser orientada por dados. Na MJV, unimos tecnologia de ponta e estratégia de negócio para converter sistemas antigos em plataformas de alta performance.A sua jornada rumo à eficiência começa pelos dados. Conte connosco!

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