Modernização para IA: construindo a fundação para o futuro

O desafio da modernização tecnológica nas grandes empresas é um jogo infinito. Dificilmente alguma organização pode afirmar que já não há mais nenhuma solução que precisa ser modernizada em seu ecossistema. Até porque a transformação tecnológica não para e as demandas e comportamentos dos consumidores evoluem constantemente. Nesse ritmo de mudança acelerado, o que era considerado estado da arte hoje pode rapidamente se tornar um obstáculo para inovação.

A tecnologia legada é como uma âncora, retardando a capacidade de reação das organizações diante de novas tecnologias. Neste momento em que toda empresa deve se adaptar para explorar o potencial transformador da inteligência artificial, o peso do legado torna-se ainda mais evidente. E a necessidade de modernização retorna ao centro das discussões estratégicas. Por mais que o potencial da IA seja imenso, poucas empresas estão de fato preparadas para implementar soluções de inteligência artificial em escala e capturar valor de forma sustentável.

Em um artigo anterior, demonstramos como AI Readiness exige atuação simultânea em duas frentes: implementação de casos de uso de IA e modernização tecnológica. Nesse artigo, iremos explorar em mais detalhes quais aspectos precisam ser modernizados para habilitar o uso estratégico de IA nas organizações. Acreditamos que essa é a hora de redobrar as apostas em modernização tecnológica e garantir que esse tema continue sendo tratado como uma prioridade estratégica.

O impacto do legado nas organizações

Após tanto investimento e esforço dedicado à transformação digital, poderíamos imaginar que a substituição da tecnologia legada nas grandes empresas já é um problema superado. Entretanto, pesquisas mostram uma realidade diferente. De acordo com a Forbes, dois terços das empresas ainda utilizam aplicações legadas para processos core do negócio.

Considerar uma solução como legada, porém, não significa que ela não cumpre mais sua função básica. Mas, então, por que investir em modernização quando os sistemas ainda funcionam? O fato é que a simples existência da tecnologia legada na organização cobra um preço significativo: problemas de performance, dificuldade de escala, custos elevados de manutenção e vulnerabilidades críticas de segurança. Uma pesquisa da Atera, por exemplo, indica que 70% dos vazamentos de dados ocorrem em organizações operando com sistemas legados!

Barreiras para a inovação

Além dos desafios operacionais, soluções legadas comprometem significativamente a capacidade da organização de inovar e adotar novas tecnologias, o que implica em perda de oportunidades de negócio e competitividade no mercado. Segundo uma pesquisa da McKinsey, de 10% a 20% do orçamento para novos projetos acaba sendo redirecionado para resolver problemas associados ao débito técnico gerado pelo legado. E de acordo com um estudo recente do Gartner, esse impacto vem crescendo e ameaça diretamente os objetivos estratégicos das organizações.

Tudo isso se torna ainda mais crítico neste momento em que toda empresa deve se adaptar para explorar o potencial da inteligência artificial. Os avanços da tecnologia trazem possibilidades quase infinitas, e é sedutor conceber um futuro em que a IA permite produtividade sem precedentes e a criação de novas fontes de receita. Mas nos bastidores, o desafio ainda não plenamente resolvido da tecnologia legada continua a exigir atenção e investimento. A necessidade de modernização não pode ser ignorada, pois sem uma fundação tecnológica AI-Ready, as promessas da inteligência artificial simplesmente não irão se concretizar em escala.

Mas afinal, quais aspectos modernizar para impulsionar a era da IA?

As três dimensões de modernização para AI Readiness

Uma fundação tecnológica AI-Ready combina elementos já estabelecidos no mercado com novos componentes que atendem às necessidades específicas das soluções de IA. Por um lado, intensifica-se a importância de práticas já conhecidas, como a decomposição de aplicações monolíticas em microsserviços independentes – uma prioridade que agora se torna ainda mais crítica. Por outro lado, emergem requisitos completamente novos, como a implementação de uma camada de orquestração de agentes de IA e bases de dados vetoriais para busca semântica.

Podemos organizar a necessidade de modernização em três dimensões: dados, aplicações e infraestrutura. Para auxiliar nossos clientes a avaliarem sua prontidão técnica para IA e priorizarem investimentos, desenvolvemos um framework arquitetural que ilustra essas três dimensões e suas interrelações. A seguir, exploraremos cada uma dessas dimensões em detalhes, destacando os componentes essenciais para uma fundação verdadeiramente pronta para o futuro.

Modernização de dados

A inteligência artificial, especialmente os modelos generativos e LLMs, depende fundamentalmente de dados confiáveis, integrados e disponíveis em tempo real. De acordo o Cisco 2024 AI Readiness Index, apenas 32% das organizações reportam alta prontidão, de uma perspectiva de dados, para adaptar, implementar e aproveitar o potencial da IA. Essa lacuna representa tanto um desafio quanto uma oportunidade para organizações que desejam liderar na Era da IA. Uma arquitetura moderna de dados deve incorporar os seguintes componentes essenciais:

• Data Lakehouse: Plataforma unificada para armazenamento e análise de dados estruturados e não estruturados, eliminando silos e criando uma fonte única de verdade para alimentar modelos de IA.
• Pipelines & Procedures: Mecanismos automatizados para extração, transformação e entrega de dados confiáveis, garantindo fluxo contínuo e consistente de informações de qualidade.
• ML Platform: Ambiente para desenvolvimento e treinamento de modelos de machine learning, acelerando o ciclo de experimentação e implementação de soluções inteligentes.
• Model Serving: Infraestrutura para disponibilização de modelos de IA em produção, assegurando escalabilidade, monitoramento e versionamento para uso em aplicações reais.
• Vector Database: Armazenamento otimizado para buscas semânticas e enriquecimento de respostas de IA com conhecimento corporativo específico, superando limitações dos modelos públicos.
• Public Model APIs: Interfaces para integração com modelos de IA externos (GPT, Claude, Gemini), permitindo aproveitar modelos de fundação sem desenvolvê-los internamente.
• AI Orchestrator: Camada inteligente para direcionamento de requisições aos agentes de IA adequados, coordenando diferentes modelos para resolver tarefas complexas de forma otimizada.

A modernização da fundação de dados não é apenas um pré-requisito técnico para IA, mas um diferencial estratégico nessa nova era.

Modernização de aplicações

Sistemas monolíticos do passado simplesmente não foram projetados para decisões autônomas e interações inteligentes. Até 2028, o Gartner prevê que 33% das aplicações corporativas incluirão agentes de IA, permitindo que 15% das decisões diárias sejam tomadas de forma autônoma. Esta realidade exige substituir aplicações legadas por uma arquitetura moderna que inclui:

• Microservices: Arquitetura modular que permite integração com modelos de IA e evolução independente de serviços, facilitando atualizações contínuas sem comprometer a estabilidade do sistema como um todo.
• API Gateway: Ponto de entrada unificado para gerenciamento seguro de acessos a serviços e recursos, simplificando a integração entre aplicações internas, parceiros externos e modelos de IA.
• Streaming Data Platform: Mecanismos para distribuição e processamento de eventos que conectam aplicações à plataforma centralizada de dados, permitindo reações em tempo real a mudanças no ambiente de negócios.
• Chatbots: Interfaces conversacionais para interação em linguagem natural com aplicações corporativas, democratizando o acesso à informação e serviços através de experiências intuitivas e personalizadas.
• Reports & Dashboards: Interfaces visuais para apresentação de insights e métricas gerados a partir de dados e análises avançadas, facilitando a tomada de decisão baseada em dados em todos os níveis da organização.

Arquiteturas flexíveis e modulares são essenciais para incorporar inteligência artificial de forma orgânica nos processos de negócio, permitindo que a organização se adapte rapidamente às novas oportunidades que a IA proporciona.

Modernização de infraestrutura

Infraestruturas tradicionais com recursos limitados comprometem tanto o processamento de modelos próprios quanto o consumo de LLMs via APIs públicas. Segundo o report da Cisco citado anteriormente, 93% das organizações prevêem aumento no workload de infraestrutura com IA, mas 54% não têm capacidade para atender essas demandas.

Este descompasso entre necessidade e capacidade precisa ser endereçado com uma modernização que considere:

• Cloud Services: Recursos computacionais escaláveis, incluindo serviços especializados para IA como GPUs e frameworks de machine learning, permitindo flexibilidade para expandir capacidades conforme a demanda sem investimentos massivos em hardware dedicado.
• Governance: Políticas e controles para implementação de IA responsável, garantindo qualidade, integridade, segurança e uso ético de dados e sistemas de IA, alinhados às regulamentações e valores organizacionais.
• Security: Proteção de dados, aplicações e infraestrutura contra ameaças, incluindo vulnerabilidades específicas de sistemas de IA.
• Observability: Monitoramento de desempenho, disponibilidade e saúde dos componentes, para rápida resolução de problemas e otimização contínua dos recursos computacionais utilizados pelos modelos de IA.

A modernização da infraestrutura deve criar um ambiente tecnológico resiliente, seguro e adaptável que suporte as demandas de processamento da IA, enquanto mantém controles para garantir que o uso da tecnologia seja responsável e alinhado aos objetivos estratégicos da organização.

Um lembrete importante

Cada uma das dimensões apresentadas e seus respectivos componentes oferecem um poderoso framework para que cada organização faça um assessment honesto das necessidades de modernização da sua fundação tecnológica para a Era da IA. Entretanto, é importante lembrar que o que estamos defendendo aqui não é o investimento em tecnologia pela tecnologia.

Muito pelo contrário: o investimento em modernização tecnológica deve acontecer para habilitar uma ambição estratégica de IA. Afinal, é apenas através da implementação de casos de uso que o valor será gerado.

Modernize para IA e use IA para modernizar

Exploramos até aqui porque a Era da IA exige uma modernização tecnológica das grandes empresas. Entretanto, apesar de crucial, a modernização necessária não é nada trivial. Soluções legadas na maioria das vezes possuem baixa cobertura de testes e pouca documentação disponível, o que faz com que alterações possam ter impactos indesejados. O fato de suportarem diversos processos core de negócio, aumenta ainda mais o risco e a necessidade de uma abordagem cuidadosa.

A boa notícia? A própria inteligência artificial está oferecendo novas formas de executar projetos de modernização tecnológica, permitindo entregas mais rápidas, com menor custo e risco reduzido.

Agentes de IA em projetos de modernização: um case de sucesso

Para um cliente do setor de construção civil, estamos modernizando uma solução crítica no processo de aquisição e negociação de terrenos, visando melhorar desempenho e usabilidade. Utilizando GitHub Copilot e Claude, aceleramos significativamente o desenvolvimento ao centralizar regras, boas práticas e padrões do projeto. A integração entre GitHub e Figma via protocolo MCP permite gerar código diretamente a partir dos metadados dos protótipos, enquanto a geração automatizada de testes unitários garante a qualidade do código produzido.

Os resultados têm superado nossas expectativas: entregas até 50% mais rápidas que as estimativas iniciais, número de bugs consistentemente baixo e manutenção de alta cobertura de código – demonstrando como a IA pode transformar a forma como abordamos a modernização tecnológica.

Abordaremos o potencial da IA para acelerar projetos de modernização em um próximo artigo. Por ora, deixamos a reflexão: sua organização está construindo hoje a fundação tecnológica para suportar um futuro em que a inteligência artificial transformará cada aspecto do negócio? Realize um assessment da sua fundação atual frente aos componentes que apresentamos aqui. E lembre-se: sem uma fundação AI-Ready, sua organização não poderá capturar o verdadeiro potencial da inteligência artificial.