Modernização com IA: transforme seu legado com Inteligência Artificial

Modernização com IA é o uso estratégico de Inteligência Artificial para acelerar a transformação de sistemas legados, automatizar processos e gerar valor de forma contínua. Na prática, com o apoio da IA, as squads ganham mais agilidade e autonomia para extrair inteligência de dados históricos, acelerar o time to market e substituir o legado de forma mais alinhada às demandas do negócio.

Em um cenário de mudanças competitivas cada vez mais rápidas e com o avanço da IA, modernizar tornou-se uma urgência. No entanto, atualizar sistemas legados ainda é algo complexo. Nesse sentido, a IA permite superar esse desafio com mais profundidade e menos risco, acelerando o entendimento dos sistemas existentes, liberando tempo para decisões mais estratégicas e gerando ganhos em velocidade e qualidade.

Segundo a Gartner, 50% dos CEOs estão priorizando a integração, inovação e modernização de aplicações e softwares corporativos em 2025. Em grandes empresas, onde sistemas legados sustentam operações críticas, o desafio está em inovar sem comprometer a estabilidade. Uma tarefa difícil, mas essencial para a transformação digital.

Neste artigo, exploramos como a modernização com IA permite integrar capacidades analíticas, automação e tomada de decisão inteligente sem a necessidade de reconstruções disruptivas.

Por que modernizar com Inteligência Artificial? 

Estamos vivendo uma mudança de paradigma nas empresas: saímos da fase de digitalização — que focava em migrar processos para o digital — e entramos na era da automação inteligente, impulsionada pela Inteligência Artificial. Essa nova etapa exige velocidade, escalabilidade e capacidade de inovar com consistência.

Nesse contexto, modernizar sistemas legados deixou de ser uma escolha técnica para se tornar uma necessidade estratégica. Tecnologias obsoletas trazem riscos por falta de suporte e mão de obra qualificada, não atendem mais às expectativas dos usuários, aumentam os custos com infraestrutura e dificultam a adoção de inovações como cloud, IA e APIs de terceiros.

Além disso, o código legado impacta diretamente a escalabilidade e o tempo de entrega de novas funcionalidades. Ao ser aplicada na modernização desses sistemas, a Inteligência Artificial reduz o esforço manual e acelera significativamente o ciclo de entrega do software.

Na SoftDesign, estamos usando IA para acelerar nossas entregas em várias frentes. No Back-end, a geração de testes unitários é automatizada: basta nomear o teste e o Copilot completa a implementação com base no contexto. Também migramos código legado, garantindo aderência aos padrões arquitetônicos, e aceleramos o scaffolding com a criação quase automática de repositórios, serviços e endpoints.

Já no Front-end, o Copilot auxilia na criação de modelos e serviços a partir da documentação Swagger, além de oferecer sugestões contextuais para desenvolver interfaces com componentes reutilizáveis. Em Quality Assurance, a IA gera automaticamente casos de teste end-to-end com Cypress, ampliando a cobertura com menos esforço manual.

Para as lideranças, essa é uma janela crítica: a transformação digital com IA é uma necessidade de sobrevivência em mercados cada vez mais dinâmicos. Organizações que impulsionam essa modernização com squads aceleradas por IA lançam o produto mais rapidamente, aumentam a qualidade das entregas e ainda reduzem custos do projeto.

Benefícios da modernização com IA

Segundo o relatório The State of Application Modernization, da Red Hat, 78% das organizações estão utilizando IA como parte de seus esforços de modernização. Desse total, 53% afirmam usar a tecnologia para apoiar processos de modernização de aplicativos, enquanto 42% estão adicionando IA a sistemas legados como forma de atualizá-los.

Na SoftDesign, aplicamos automação inteligente e engenharia de software para modernizar sistemas de forma segura e eficaz. Nosso processo impacta diretamente velocidade, qualidade e alinhamento com a estratégia de negócio.

Confira os principais benefícios da modernização com IA:

• Engenharia assistida por IA: codificação até 60% mais rápida, cobertura de testes automatizada e suporte em todo o ciclo de desenvolvimento.
• Adoção de padrões modernos de tecnologia: interfaces com foco em experiência do usuário (UX), arquitetura cloud-first e práticas DevSecOps garantem escalabilidade, segurança e eficiência operacional.
• IA para tomada de decisão baseada em dados: modelos preditivos e análises avançadas apoiam decisões mais rápidas, assertivas e orientadas por insights.
• Alinhamento estratégico e faseado: nossa abordagem promove modernização sem interrupções, com entregas incrementais alinhadas aos objetivos de negócio.

Casos de uso e aplicações concretas

Como vimos, a modernização com IA já é realidade em diversas frentes corporativas. Veja alguns casos práticos:

• Modernização de sistemas legados com IA: empresas estão usando algoritmos para mapear dependências, sugerir refatorações e identificar pontos críticos em sistemas antigos, reduzindo riscos e acelerando o processo de transformação digital.
• Machine Learning em sistemas antigos: modelos preditivos vêm sendo aplicados sobre dados históricos de ERPs, CRMs e sistemas operacionais legados para antecipar demandas, otimizar estoques e melhorar o atendimento ao cliente.
• IA no SDLC (Software Development Life Cycle): ferramentas com IA estão otimizando todas as etapas do ciclo de vida do software — desde a análise de requisitos até testes automatizados, validação contínua e documentação inteligente.
• Infraestrutura cloud-first como base da modernização: migrar para a nuvem e acoplar serviços de IA nativos acelera o time to market, melhora a escalabilidade e permite integrações com soluções modernas de análise e automação.
• AI Augmented engineering: engenheiros de software contam hoje com copilotos de IA para geração de código, revisão automática de segurança e integração contínua, elevando a produtividade e reduzindo falhas.

Na SoftDesign, a modernização dos nossos processos passa pelo uso estratégico de agentes de IA em todas as etapas do ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). Na prática, aplicamos Inteligência Artificial desde a prototipação e análise de dados até a criação de MVPs com ferramentas low-code.

Nossos agentes também atuam na escrita e priorização de backlogs, análise de código legado, codificação assistida, revisão e refatoração de código, além de apoiar na automação de testes.

Etapas da estratégia de modernização com IA

Exemplo de empresa que modernizou com Inteligência Artificial

A Spring Point, empresa americana especializada em software para a indústria eletromecânica, modernizou seu ERP legado MotorBase — desenvolvido nos anos 1990, em arquitetura cliente–servidor. Com o apoio da SoftDesign, a empresa desenvolveu a primeira versão (MVP) da nova solução SaaS em nuvem, com interface redesenhada e foco na experiência do usuário.   

• AI Augmented: IA foi aplicada para converter código em Visual Basic para .NET Core, gerar testes automatizados e documentar regras de negócio, acelerando codificação em até 90%. 
• Redução do lead time: as etapas de entrega das funcionalidades caíram de 4 para 2 dias, duplicando a velocidade do desenvolvimento. 
• Resultados: ERP transformado em SaaS, com acesso facilitado para clientes globais. A versão beta já está em uso pelos três maiores clientes da Spring Point, com lançamento comercial previsto ainda em 2025. 

Segundo Troy D. Locke, CEO e cofundador da Spring Point Solutions, a incorporação de IA no software é altamente estratégica para aprimorar a previsibilidade e otimizar as operações dos clientes. Nesse sentido, a parceria com a SoftDesign impulsiona essa evolução por meio de testes e experimentações com funcionalidades inteligentes.

Saiba mais sobre esse case no vídeo abaixo:

Desafios e cuidados na adoção de IA

A implementação de Inteligência Artificial traz inúmeras oportunidades, mas também exige atenção a desafios críticos para garantir resultados sustentáveis e éticos: 

• Legado técnico e riscos: integrar IA em sistemas legados pode ser complexo, exigindo investimentos em infraestrutura, atualização de plataformas e revisão de processos. O acoplamento inadequado pode gerar ineficiências ou até falhas operacionais. 
• Segurança e conformidade: soluções baseadas em IA devem seguir rigorosamente normas de privacidade (como LGPD ou GDPR). O tratamento de dados sensíveis requer mecanismos robustos de proteção contra vazamentos e uso indevido. Além disso, cabe à empresa desenvolvedora, adotar ferramentas e práticas que assegurem a proteção do código-fonte e das regras de negócio dos clientes. 
• Governança de IA e dados: a governança eficaz envolve definir responsabilidades claras, monitorar o desempenho dos modelos e garantir transparência nos processos de decisão automatizada. É essencial mitigar vieses algorítmicos e manter auditorias contínuas. 
• Treinamento de times e mudança cultural: a adoção de IA vai além da tecnologia. Requer capacitação das equipes, envolvimento das lideranças e uma cultura de experimentação aberta ao aprendizado contínuo. 

Ferramentas e tecnologias que potencializam a modernização com IA

A modernização impulsionada por IA depende de um ecossistema tecnológico robusto e integrado. Algumas categorias e soluções se destacam:

• Plataformas de IA e ML: ambientes como AWS SageMaker e Azure Machine Learning facilitam o ciclo completo de desenvolvimento, treinamento, implantação e monitoramento de modelos.
• DevSecOps com IA: a integração de IA em pipelines DevSecOps permite detecção proativa de vulnerabilidades, análise contínua de código e resposta automatizada a incidentes, elevando a segurança e a eficiência.
• Frameworks para testes automatizados com IA: ferramentas como Testim, Applitools e Functionize utilizam IA para criar, manter e executar testes inteligentes, reduzindo esforço manual e aumentando a cobertura.
• Ferramentas AI Augmented: soluções como GitHub Copilot (para codificação assistida), DataRobot (automação de modelos preditivos) e Tabnine (sugestões contextuais de código) aumentam a produtividade de desenvolvedores, cientistas de dados e analistas.

Como medir os resultados da modernização com IA

A adoção de IA na modernização de sistemas precisa gerar impacto mensurável. Algumas métricas-chave ajudam a avaliar o retorno sobre esse investimento:

• Redução de custos operacionais: a automação de tarefas repetitivas e a eficiência no uso de recursos diminuem despesas com manutenção, retrabalho e suporte.
• Diminuição do lead time: processos mais ágeis, como geração assistida de código e testes inteligentes, encurtam o ciclo entre concepção e entrega de soluções.
• Aumento da eficiência do time de engenharia: com ferramentas AI Augmented, times produzem mais com menos esforço, concentrando-se em desafios estratégicos em vez de atividades manuais.
• Velocidade de inovação: a integração de IA acelera experimentações, validações e lançamentos, fortalecendo a competitividade da organização.

Desenvolvendo o futuro com Inteligência Artificial

A modernização com IA é um caminho estratégico para empresas que buscam agilidade, eficiência e inovação contínua. Ao combinar automação inteligente, integração com sistemas legados e times capacitados, é possível reduzir custos, acelerar o time to market e aumentar significativamente a produtividade.

A SoftDesign é uma empresa global de desenvolvimento de software que une design, estratégia e Inteligência Artificial para construir produtos digitais de impacto. Incorporamos agentes de IA em todo o nosso ciclo de desenvolvimento (SDLC), gerando um aumento de até 55% na produtividade de nossas squads.

Se você está pronto para dar os primeiros passos em um plano de modernização com IA, conte com nossa experiência em desenvolvimento de aplicativos, plataformas, soluções de dados, agentes inteligentes e modelos de Machine Learning.

Confira as principais perguntas sobre modernização com IA

Veja respostas rápidas para questões sobre modernização com IA.

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