Rodrigo Costa
CTO & Head de Digital Business da Kron Digital
A infraestrutura de TI que sustenta processos críticos em muitas empresas ainda depende de aplicações criadas para outra realidade tecnológica. Arquiteturas rígidas, linguagens com suporte escasso e ausência de APIs dificultam a adoção de IA, nuvem e escalabilidade digital. Esses sistemas cumpriram bem sua função enquanto o ambiente de negócios permitiu, Hoje, com novas exigências, modernizá-los passou a impactar diretamente a competitividade.
O orçamento que deveria impulsionar a inovação segue preso à sustentação de bases ultrapassadas e débitos técnicos. Enquanto isso, cresce a distância entre o que as empresas precisam entregar e o que suas infraestruturas suportam. A manutenção reativa consome recursos, desloca equipes para correções emergenciais e prejudica prazos. Segundo o IDC, organizações com sistemas legados gastam até 42% a mais em custos operacionais do que empresas em plataformas modernas.
No setor financeiro, esse desafio se torna ainda mais evidente pela dependência de sistemas antigos em operações críticas. Muitas plataformas bancárias baseadas em linguagens como COBOL seguem em funcionamento enquanto diminui a disponibilidade de profissionais especializados. O resultado é uma operação mais cara, vulnerável e difícil de modernizar. O IDC Financial Insights estima que a manutenção dessas estruturas desatualizados podem gerar um ônus anual de 57 bilhões de dólares para o setor até 2028.
O que a inovação exige e o legado impede
Adotar inteligência artificial em operações corporativas exige dados limpos (AI-Ready), APIs acessíveis e capacidade computacional escalável. Requisitos que muitas plataformas não conseguem atender. A Deloitte identificou que quase 60% das organizações com projetos avançados em IA veem a integração com sistemas antigos como o principal entrave para escalar automação inteligente.
A IA generativa deixou de ser apenas assistente de codificação e passou a atuar como agente de transformação corporativa, ajudando empresas a analisar e modernizar aplicações complexas. Ainda assim, a distância entre o potencial dessas ferramentas e a realidade das plataformas em operação continua travando projetos de transformação digital com impacto direto nos resultados.
IA como acelerador da modernização
Ferramentas de IA generativa já permitem concluir tarefas de refatoração em menos tempo. Segundo a McKinsey, agentes de IA em projetos de modernização podem reduzir prazos em até 50% e cortar em 40% os custos de manutenção de sistemas antigos.
A Gartner projeta que, até 2028, cerca de 90% dos engenheiros de software usarão assistentes baseados em IA ao longo do ciclo de desenvolvimento, deslocando profissionais de tecnologia para atividades de maior valor, como arquitetura de soluções e governança de dados.
Essa aceleração reposiciona a modernização dentro da estratégia empresarial. A dependência de tecnologias ultrapassadas no centro da operação gera desperdício financeiro e aumenta o risco à continuidade do negócio em um mercado guiado por dados e experiências digitais fluidas. A competitividade hoje depende da agilidade estrutural para absorver inovações disruptivas sem atritos, responder rapidamente às mudanças do mercado e abrir novas frentes de receita.
