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Modernização da TI na era da IA: o custo de adiar a transformação

Autor: Sharon Loh

A modernização da TI deixou de ser uma iniciativa focada apenas em eficiência operacional. Na era da Inteligência Artificial, ela se tornou um requisito estratégico para empresas que desejam reduzir riscos, aumentar a produtividade e construir uma base tecnológica preparada para a inovação.

Durante muitos anos, as estratégias de TI corporativa seguiram uma lógica simples: manter os sistemas funcionando, corrigir vulnerabilidades e realizar a manutenção necessária. Acima de tudo, prevalecia a ideia de não mexer no que já funcionava.

No entanto, a Inteligência Artificial mudou o significado de “funcionar”.

Um sistema que processa transações com eficiência continua cumprindo seu papel. Ainda assim, pode não ser capaz de alimentar modelos de IA em tempo real nem sustentar o nível de velocidade e inteligência operacional que as empresas passaram a exigir. Ou seja, o sistema não ficou pior. O que mudou foi o parâmetro de desempenho. Por isso, surge uma pergunta cada vez mais relevante:

Qual é o custo de não modernizar a infraestrutura de TI na era da IA?

A resposta depende da perspectiva de cada profissional dentro da organização. Entretanto, em todos os casos, o impacto tende a crescer com o passar do tempo.

Para o executivo: o custo invisível de manter o status quo

Se você ocupa uma posição executiva, provavelmente não está escolhendo entre modernizar ou não modernizar. Na prática, está decidindo quais iniciativas deixarão de receber investimento porque uma parcela significativa do orçamento continua destinada à manutenção de sistemas legados.

Além disso, o custo de simplesmente “manter tudo funcionando” não permanece estável. Pelo contrário, ele cresce ao longo dos anos.

À medida que a pilha tecnológica envelhece, ela se torna mais cara de sustentar e fica cada vez mais distante dos recursos exigidos pelas novas soluções de negócio. Como consequência, a integração com ferramentas modernas de IA pode se tornar significativamente mais complexa.

Nesse contexto, a comparação já não é entre modernizar ou permanecer parado. Na verdade, a escolha está entre:

• Modernizar agora, com mais controle e previsibilidade;
• Modernizar no futuro, com custos mais elevados e um cenário de segurança potencialmente mais vulnerável.

Para o gestor de TI: quando o status quo deixa de ser uma opção

Quem administra o ecossistema tecnológico da empresa sabe que a situação atual nem sempre representa estabilidade operacional.

Com o passar do tempo, anos de correções pontuais, integrações sucessivas e soluções temporárias criam dependências difíceis de identificar e governar. Como resultado, uma única falha pode desencadear interrupções em cadeia e gerar alertas fora do horário comercial.

Nesse cenário, adotar IA para analisar, automatizar e gerenciar tarefas repetitivas não significa descartar tecnologias que ainda funcionam. Pelo contrário, trata-se de avaliar estrategicamente quais componentes podem ser:

• Simplificados;
• Atualizados;
• Removidos;
• Reestruturados.

Dessa forma, a organização deixa de operar em um modelo baseado apenas na manutenção e passa a contar com plataformas preparadas para inteligência e evolução contínua.

No fim das contas, não modernizar representa um risco crescente. Afinal, a organização amplia dependências, enfraquece a governança e reduz sua capacidade de responder rapidamente às demandas do negócio.

Para o gestor de negócio: o impacto na experiência do cliente

Quem lidera uma área de negócio normalmente não pensa em arquitetura de sistemas. Em vez disso, sua preocupação costuma estar relacionada a questões mais práticas, como:

• Por que esse processo é tão lento?
• Por que a última atualização interrompeu algo que antes funcionava?
• Por que os clientes continuam enfrentando dificuldades?

Em muitos casos, essas perguntas refletem experiências anteriores.

Quando uma empresa já passou por um grande projeto de transformação que gerou interrupções operacionais ou atrasou entregas durante meses, é natural que exista resistência a novas iniciativas de modernização.

No entanto, as expectativas dos clientes também evoluíram.

Hoje, em um ambiente no qual agilidade e respostas em tempo real se tornaram padrão, pequenos atrasos podem gerar impactos significativos tanto na experiência do cliente quanto nos resultados do negócio.

Por isso, a modernização só gera valor quando resolve problemas reais dos usuários.

Na prática, isso significa aplicar a ferramenta adequada, potencializada por IA, para eliminar gargalos específicos da jornada do cliente, sem promover mudanças desnecessárias ou gerar novas complexidades.

Para usuários avançados: onde os gargalos realmente aparecem

Quem utiliza os sistemas diariamente costuma identificar os problemas antes que eles apareçam em qualquer relatório.

Além disso, usuários experientes frequentemente desenvolvem atalhos e soluções alternativas para executar suas atividades com mais rapidez. Embora esses métodos pareçam eficientes no curto prazo, eles também podem criar riscos que permanecem invisíveis para grande parte da organização.

Com o tempo, esses atalhos deixam de ser exceções e se transformam em hábitos.

Consequentemente, quanto mais tempo permanecem em uso, mais difícil se torna a adoção de novas tecnologias, plataformas e fluxos de trabalho. Ao mesmo tempo, aumentam os riscos relacionados à governança, auditoria e conformidade.

Reavaliando o caminho adiante

Migrar de uma estratégia baseada apenas em manutenção para uma base preparada para IA exige alinhamento entre negócio, operações e tecnologia.

Ainda que essa mudança possa parecer complexa, o custo de permanecer como está também existe e, muitas vezes, passa despercebido.

Esse custo aparece na forma de:

• Dívida técnica acumulada;
• Perda de eficiência operacional;
• Crescimento da complexidade tecnológica;
• Redução da competitividade.

Passar da manutenção rotineira para uma base preparada para IA exige alinhamento entre negócio, operações e tecnologia. Permanecer no status quo tem um preço. Esse preço aparece na dívida técnica, na perda de eficiência e na redução da competitividade.

Eduardo Mecking, Head da Beyondsoft Americas e Microsoft Alliance

Quando líderes e equipes analisam suas plataformas sob quatro perspectivas distintas, estratégia executiva, arquitetura tecnológica, velocidade comercial e experiência do usuário, a modernização deixa de ser vista como um projeto disruptivo. Em vez disso, passa a ser percebida como uma evolução planejada, gradual e sustentável.

Além disso, organizações que avançam com sucesso na adoção de IA compartilham uma característica em comum: uma visão clara de como tecnologia, processos e pessoas evoluem de forma integrada.

Como ajudamos líderes e equipes a adotar IA

Gestão da mudança

A adoção de IA é um programa contínuo, não um projeto isolado.

Por isso, implementar uma ferramenta representa apenas o primeiro passo. Para gerar resultados consistentes, as lideranças precisam comunicar a transformação, preparar as equipes para novas formas de trabalho e criar mecanismos de suporte adequados.

Nesse sentido, nossos trabalhos com a Globo e a Eneva demonstram diferentes caminhos para tornar a IA prática, escalável e sustentável.

Inteligência do conhecimento

A maioria das empresas não sofre com falta de conhecimento. Na verdade, o desafio está em acessar a informação certa no momento certo.

Em um projeto realizado para uma empresa global de tecnologia, informações sobre políticas internas, suporte e onboarding estavam distribuídas entre SharePoint, PDFs e outros sistemas.

Para resolver esse problema, utilizamos o Microsoft Copilot na criação de um Agente de Suporte Interno integrado ao Microsoft Teams.

Como resultado, os colaboradores passaram a obter respostas confiáveis sobre:

• Políticas corporativas;
• Processos internos;
• Procedimentos de suporte;
• Limites de responsabilidade;
• Fluxos de escalonamento.

Tudo isso por meio de uma única conversa.

Conclusão

Na era da Inteligência Artificial, a discussão já não é se a empresa deve modernizar sua infraestrutura de TI.

A verdadeira questão estratégica é entender quanto custa adiar essa decisão.

Embora os impactos nem sempre sejam imediatos, o preço da não modernização aparece gradualmente na forma de dívida técnica, aumento da complexidade operacional, riscos de governança, limitações para adoção de IA e perda de competitividade.

Por outro lado, empresas que tratam a modernização como um processo contínuo criam uma base mais sólida para integrar tecnologia, pessoas e processos. Dessa forma, tornam-se mais preparadas para evoluir e capturar oportunidades em um cenário cada vez mais orientado pela Inteligência Artificial.