IA agêntica: a nova oportunidade para o legacy industrial
Há uma pergunta que surge cada vez com mais frequência nas conversas com gestores industriais: o que fazemos com esses sistemas que gerem a fábrica há vinte ou trinta anos e que ninguém se atreve a mexer?
A resposta não é simples, uma vez que, em muitos casos, estamos a falar de plataformas que continuam a funcionar de forma estável, que controlam processos críticos e que acumulam anos de conhecimento sobre como a empresa realmente funciona.
Durante anos, a modernização destes sistemas legacy ocupou uma posição incómoda na agenda das grandes empresas industriais. Todas reconheciam a sua importância, mas quase sempre surgia uma prioridade mais urgente: manter a produção, implementar um novo ERP, reforçar a cibersegurança ou dar resposta a uma exigência regulamentar. O sistema continuava a funcionar e, precisamente por isso, a decisão foi sendo adiada.
Hoje, essa lógica começa a quebrar-se. Não porque os sistemas legacy tenham deixado subitamente de funcionar, mas porque o custo da sua manutenção começa a ser medido menos em termos de tecnologia e mais em termos de oportunidades de negócio que não podem ser aproveitadas. E porque a inteligência artificial, especialmente na sua evolução para modelos agênticos, está a alterar radicalmente a equação económica, temporal e de risco associada à sua modernização. Além disso, temos o problema de que parte desse conhecimento não se encontra na organização ou, na melhor das hipóteses, está no código ou na memória de poucas pessoas que ainda sabem interpretá-lo.
A IA agêntica torna viável fazer face à dívida tecnológica acumulada durante décadas, não só porque permite uma migração mais ágil, mas também porque representa uma oportunidade para reinventar o modo de funcionamento da indústria.
O legacy não é apenas antiguidade: é restrição
Um sistema não se torna legacy simplesmente por estar em produção há vinte anos. Torna-se legado quando restringe a evolução do negócio, quando: cada alteração exige semanas de análise, o conhecimento está concentrado em poucas pessoas, as integrações dependem de desenvolvimentos específicos ou os dados ficam presos em arquiteturas difíceis de explorar. Adicionalmente, a transição energética, a automatização e a digitalização colocaram em destaque novas capacidades de geração, produção e operação. No entanto, para enfrentar estes desafios, é imprescindível modernizar as plataformas de controlo e gestão criadas há décadas.
Um sistema torna-se legacy quando limita a evolução do negócio, quando cada alteração exige semanas de análise e o conhecimento está concentrado em apenas algumas pessoas
No setor industrial, esta dívida, decorrente de sistemas tecnologicamente obsoletos, tem consequências particularmente profundas, uma vez que, além de afetar o departamento de TI, condiciona a capacidade de ligar os sistemas da fábrica aos sistemas corporativos (integrar MES e ERP, dispor de rastreabilidade em tempo real, implementar a manutenção preditiva ou explorar, através da IA, os dados gerados por máquinas, processos e produtos).
Em consonância com esta visão, o relatório 'HFS Horizons: Legacy Application Modernization Services 2025', baseado, entre outras fontes, identifica como principais impactos da tecnologia legacy: custos operacionais mais elevados (42%), atrasos na transformação digital (38%), a impossibilidade de escalar (36%) e dificuldades na integração de plataformas modernas (30%). Além disso, 27% referem vulnerabilidades de segurança inerentes a estes ambientes.
Da migração de código à reconstrução do conhecimento
Tradicionalmente, a migração de sistemas começava pelo código, mas no caso das migrações impulsionadas pela IA, o ponto de partida é o conhecimento. O processo não deve partir da resposta à questão de saber que tecnologia temos de substituir, mas sim que parte do nosso conhecimento industrial, dos nossos processos e da nossa capacidade futura de inovar continua a depender de sistemas que se tornam cada vez mais difíceis de compreender e de evoluir.
Para tal, na Izertis, contamos com agentes dotados de competências que lhes permitem percorrer grandes bases de código, analisar dependências, relacionar programas com bases de dados e interfaces, reconstruir fluxos funcionais e comparar o comportamento real com uma documentação frequentemente incompleta. A partir dessa compreensão, podem gerar especificações, propor refatorações, transformar componentes, criar testes e manter a rastreabilidade entre requisitos, código e evidências.
Já não estamos a falar apenas de um copiloto a ajudar um programador, mas sim de agentes especializados capazes de colaborar entre si. Um agente analisa, outro documenta, outro propõe a transformação, outro gera testes e outro valida o resultado. A McKinsey estima, com base na sua experiência inicial, acelerações de 40% a 50% nos prazos de modernização e reduções próximas dos 40% nos custos associados à dívida tecnológica.
Modernizar para redesenhar o funcionamento da indústria
O erro seria utilizar esta nova capacidade apenas para converter COBOL em Java, atualizar um framework ou migrar uma aplicação para a cloud. Isso poderia rejuvenescer a tecnologia e, ao mesmo tempo, manter todas as limitações do sistema original.
A modernização de sistemas legados deve ser encarada como um processo de transformação integral e não como um projeto isolado de migração tecnológica
Devemos considerar uma oportunidade mais ampla, centrada em analisar quais os processos que continuam a fazer sentido, quais as regras que devem ser preservadas, quais as funcionalidades que podem ser eliminadas e de que arquitetura o setor industrial necessita para evoluir. O processo de migração do sistema deve implicar também a dissociação de domínios, a exposição de capacidades através de APIs, a libertação de dados até agora confinados, a integração da fábrica com os sistemas corporativos e a preparação de uma infraestrutura modular sobre a qual se possam implementar novos serviços digitais.
Na Izertis, entendemos esta transformação como um processo de engenharia de ponta a ponta: assessment do legacy, preservação do conhecimento funcional, redefinição arquitetónica, migração assistida por IA, desenvolvimento orientado por especificações, QA, validação e operação governada.
Esta visão assenta num SDLC (Software Development Life Cycle) aperfeiçoado para incorporar a IA de forma transversal em todo o ciclo de engenharia de software. Na Izertis, não entendemos a IA como uma ferramenta que surge apenas na fase de geração de código, mas incorporamo-la em todo o ciclo, desde a descoberta e análise do sistema existente até à definição funcional, à arquitetura, ao desenvolvimento, aos testes, à segurança, à implementação e à operação.
Neste ciclo de migração, é incorporado como um elemento especialmente relevante o SDD (Spec-Driven Development), no qual, antes de gerar código, se especifica e define o comportamento esperado, sendo esta especificação a referência para relacionar requisitos, implementação, testes e evidências.
Na modernização de sistemas legacy, onde preservar décadas de conhecimento funcional é fundamental, esta abordagem adquire ainda mais valor.
A rapidez sem rigor apenas cria um novo legacy
A IA pode interpretar incorretamente uma regra, omitir uma dependência ou gerar uma transformação tecnicamente válida, mas funcionalmente errada. Também introduz riscos de exposição de código e dados, dependência de fornecedores, variabilidade de resultados e propagação de erros entre agentes.
Por isso, uma modernização responsável requer testes de equivalência funcional, quality gates, análises de segurança, supervisão humana, observabilidade e capacidade de rollback. A abordagem aplicada pela Izertis inclui validação incremental, SDD, revisão especializada e rastreabilidade entre requisitos, código, testes e evidências. Não se trata de governar a IA para a abrandar, mas sim de construir a confiança necessária para a expandir.
Conclusão
Durante anos, considerámos o legacy como um problema que era necessário resolver. A IA agêntica permite-nos começar a vê-lo de outra forma: como uma oportunidade para recuperar conhecimento, simplificar processos, libertar dados e reconstruir capacidades digitais.
Por isso, na Izertis, entendemos que a modernização do legacy deve ser abordada como um processo de transformação integral e não como um projeto isolado de migração tecnológica. O valor diferencial será obtido pelas empresas industriais que utilizarem esta capacidade para libertar os seus dados, redesenhar os seus processos, ligar a fábrica ao negócio e construir uma indústria preparada para operar de forma mais inteligente, flexível e autónoma.