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Modernização do SI: o seu sistema consegue suportar os projetos de IA?
E se o primeiro travão aos seus projetos de IA não fosse o modelo escolhido mas o seu sistema de informação? Modernizar o SI é tornar as aplicações e os dados capazes de acompanhar os novos usos, incluindo a IA. Uma etapa muitas vezes subestimada, que se prepara sem ter necessariamente de reconstruir tudo.
Porque é que o SI trava os projetos de IA?
Um projeto de IA precisa de dados acessíveis, fiáveis e atualizados. Ora, esses dados vivem muitas vezes em aplicações antigas, por vezes desenvolvidas há 20 anos, difíceis de consultar e pouco documentadas.
O estudo da Cognizant «The path to meeting the legacy modernization mandate» (2025, 1 000 líderes de empresas do Global 2000) ilustra este desfasamento. 85 % dos líderes inquiridos receiam que o seu parque tecnológico atual comprometa a integração da IA. Apenas 17 % confiam na capacidade da sua infraestrutura para suportar agentes de IA.
A prova de conceito mostra que é possível. O sistema mostra que se aguenta. E é muitas vezes o SI existente que faz a diferença entre os dois.
O que muda a dívida técnica para a IA?
A dívida técnica é o conjunto de escolhas técnicas do passado que hoje tornam um sistema mais difícil de evoluir: código envelhecido, componentes sem manutenção, dependências mal documentadas.
Tem um custo direto. Segundo o mesmo estudo, a manutenção dos sistemas existentes absorve hoje 61 % dos orçamentos de TI das empresas inquiridas. São meios que não vão para novos projetos. Os mesmos líderes preveem inverter a tendência até 2030: apontam para 27 % na manutenção e 43 % na modernização e migração.
Para a IA, tem também um custo indireto: dados fechados em silos, aplicações sem interface de programação (API) e tempos de resposta incompatíveis com uma utilização em tempo real. Uma IA vale o que valem os dados e as aplicações a que acede.
Como avaliar se o seu SI está preparado?
Três perguntas dão uma primeira leitura. Os seus dados de negócio estão acessíveis de outra forma que não exportações manuais? As suas aplicações principais disponibilizam API documentadas? Sabe quem é responsável pela qualidade de cada grande família de dados?
Um mapeamento aplicacional completa esta leitura. Identifica as aplicações, as suas dependências e o seu estado de saúde. Permite sobretudo ligar cada projeto de IA previsto aos sistemas de que depende.
Imagine um agente de IA que ajuda um serviço de apoio ao cliente a responder a pedidos. Precisa de consultar o histórico do cliente, o estado das encomendas e a base documental. Se uma destas fontes só estiver acessível através de uma exportação semanal, o agente responderá com informação desatualizada. O mapeamento revela estes bloqueios antes que custem um projeto.
Este trabalho segue a abordagem descrita no nosso artigo «IA empresarial: como passar da necessidade à industrialização?»: partir das necessidades do negócio antes de escolher as ferramentas.
Modernização do SI: é preciso reconstruir tudo?
Não. E muitas vezes é uma boa notícia: a modernização faz-se por etapas, aplicação a aplicação, segundo três grandes opções.
Algumas aplicações mantêm-se como estão porque cumprem o seu papel. Outras encapsulam-se: são envolvidas por API que tornam os seus dados acessíveis sem mexer no núcleo do sistema. As restantes são reformuladas, quando o custo de manutenção ou as suas limitações bloqueiam os usos.
Os projetos de IA ajudam a definir prioridades: moderniza-se primeiro o que serve os casos de uso de maior valor. A própria IA pode também acelerar o trabalho, por exemplo para documentar código antigo ou facilitar a sua migração.
Esta abordagem progressiva limita os riscos. Cada fase traz uma melhoria visível, as equipas apropriam-se das novas ferramentas ao longo do caminho e o orçamento distribui-se no tempo. Evita também o efeito túnel dos grandes programas de reformulação, que mobilizam as equipas durante anos antes de produzir resultados.
As competências contam tanto como a tecnologia. No estudo da Cognizant, metade dos líderes aponta a falta de talentos capazes de modernizar o código como um travão. As aplicações antigas dependem muitas vezes de poucas pessoas que conhecem a sua história: documentar esse conhecimento faz parte do projeto.
Modernizar para a IA não é refazer tudo: é tornar acessível o que importa.
Que lugar para os dados?
A modernização das aplicações não basta sem dados de qualidade. É preciso saber que dados têm valor, torná-los fiáveis e organizar a sua governação.
Na prática, cada grande família de dados precisa de um responsável identificado, de regras de qualidade partilhadas e de um referencial comum. Sem esta base, duas aplicações modernizadas podem continuar a mostrar duas verdades diferentes para o mesmo cliente.
Foi a pergunta que colocámos em «Todos os dados têm realmente valor?». Ganha todo o sentido quando um agente de IA tem de se apoiar nesses dados para decidir ou recomendar.
A Lùkla acompanha-o…
Com a nossa oferta Apps & Data, avaliamos consigo a capacidade do seu SI para suportar os seus projetos de IA. Priorizamos as aplicações a modernizar e construímos o acesso aos dados de que os seus casos de uso precisam.
As nossas equipas Managed Services asseguram depois a manutenção e a evolução das suas aplicações ao longo do tempo. Da estratégia à execução, co-construímos consigo um SI capaz de acompanhar as suas ambições.
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