Setor financeiro e seguradoras lideram a adoção desta tecnologia, que reduz custos em até 70% nos processos de transformação digital

A aplicação da Inteligência Artificial (IA) na modernização de sistemas legados está revolucionando o cenário empresarial brasileiro, permitindo que organizações acelerem significativamente seus processos de transformação digital. Isso porque as novas ferramentas baseadas em IA conseguem automatizar tarefas que tradicionalmente demandam meses de trabalho manual, entregando resultados em apenas algumas semanas.

A nova geração de soluções de IA é capaz de analisar milhões de linhas de código em linguagens obsoletas através do mapeamento de dependências complexas, identificação de regras de negócio intrincadas e detecção de códigos redundantes, acelerando drasticamente a fase de descoberta, tradicionalmente manual e demorada.

"A IA não apenas traduz códigos de linguagens antigas para modernas, como também auxilia na reescrita de aplicações monolíticas para arquiteturas de microsserviços. Essa automação reduz consideravelmente o esforço manual e a possibilidade de erros humanos", explica Adriano Candido, diretor de Soluções e Inovação da Softtek Brasil, empresa global especializada em transformação digital e serviços de TI.

Setores pioneiros na adoção

O setor financeiro lidera a modernização impulsionada por IA, aplicando essas tecnologias em sistemas bancários centrais (core banking) e no processamento de transações complexas, com o objetivo de garantir a segurança, a conformidade e a agilidade necessárias para competir com fintechs emergentes.

As seguradoras, por sua vez, estão modernizando seus sistemas de gestão de apólices e sinistros, aproveitando a capacidade da IA para extrair insights de dados não estruturados e personalizar ofertas. Outros setores, como manufatura, varejo e governo — que operam com sistemas legados de grande porte — também estão colhendo benefícios significativos dessa transformação.

Impactos concretos

A incorporação da IA nos processos de modernização tem gerado resultados mensuráveis em eficiência operacional, qualidade, segurança, estratégia e inovação. De acordo com previsões da Gartner, até 2027, as ferramentas de IA generativa serão utilizadas para criar substituições adequadas para sistemas legados, reduzindo os custos de modernização em até 70%.

Na América Latina, plataformas como a FRIDA (Framework for Intelligent Digital Automation), da Softtek, já demonstram resultados concretos, como a aceleração de até 60% no ciclo de vida do desenvolvimento de software, redução significativa de tempo e custos em projetos de modernização, e automação completa de tarefas antes realizadas manualmente.

O destaque fica por conta do Frida Dev Engine, um acelerador que permite às equipes técnicas abstraírem conhecimentos de sistemas legados, documentar estados atuais e realizar transformações de código de forma mais eficiente.

"O grande diferencial desta abordagem é a ausência do custo de investimento do cliente em plataformas de IA. É uma instrumentação utilizada no modelo de serviços, entregando ao fim dos projetos os ativos dentro dos padrões do cliente, na arquitetura definida e seguindo boas práticas. Isso permite manutenções e evoluções futuras sem dependência de arquiteturas proprietárias", destaca Candido

Desafios e perspectivas Futuras

Um dos maiores obstáculos dos sistemas legados é a falta de documentação. A IA resolve este problema gerando automaticamente documentação técnica a partir da análise do código-fonte, facilitando o entendimento e a manutenção futura dos sistemas.

Apesar dos desafios inerentes – como a necessidade de dados de qualidade, complexidade singular de cada sistema legado e escassez de talentos especializados – o consenso no mercado é que os benefícios superam largamente os obstáculos, especialmente quando organizações contam com parceiros tecnológicos experientes.

“A modernização de aplicações legadas com IA representa um dos pilares fundamentais da transformação digital contemporânea, permitindo que organizações mantenham competitividade em mercados cada vez mais digitalizados, enquanto preservam investimentos históricos em sistemas críticos”, conclui Candido.