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A modernização de sistemas legados consolidou-se como uma das agendas mais críticas para organizações que precisam equilibrar eficiência operacional, crescimento digital, governança e preparação para iniciativas orientadas por IA. O tema ganhou espaço nas decisões estratégicas porque passou a impactar diretamente capacidade de evolução tecnológica, velocidade operacional e competitividade.
Ao mesmo tempo em que empresas aceleram investimentos em IA, automação e integração de ecossistemas digitais, parte significativa das operações corporativas ainda depende de sistemas construídos há décadas, sustentando processos centrais e regras de negócio altamente complexas. Para aprofundar essa discussão sob diferentes perspectivas esta edição reúne lideranças da Mirante que atuam diretamente em projetos de transformação de ambientes corporativos. Participam desta conversa Danilo Custódio, CEO da Mirante, Alejandro Angel, Vice-Presidente de Large Accounts, Lucas Althoff, Líder de Inovação na Mirante e Ítalo Araújo, Advisor de Novos Negócios.
É dentro dessa lógica que a Mirante vem estruturando uma abordagem AI-Driven voltada à modernização de sistemas complexos, combinando IA, engenharia especializada e validação humana para garantir escalabilidade, auditabilidade e preservação semântica das aplicações modernizadas.
O avanço acelerado da IA e a necessidade crescente de integração digital aumentaram a pressão sobre organizações que ainda operam com arquiteturas legadas altamente complexas. A discussão sobre modernização ganhou prioridade porque passou a impactar diretamente eficiência operacional, velocidade de entrega e capacidade de adaptação tecnológica.
Segundo a Forrester, mais de 50% dos tomadores de decisão em tecnologia entraram em 2025 convivendo com níveis moderados ou severos de débito técnico, percentual que deve alcançar 75% em 2026, impulsionado principalmente pela adoção acelerada de soluções baseadas em IA. Nesse contexto, a modernização representa uma camada essencial de sustentação para crescimento, integração e competitividade.
Além da pressão por inovação, organizações também enfrentam um conjunto de fatores que vem acelerando decisões de modernização nos últimos ciclos. A aposentadoria progressiva de especialistas em linguagens legadas, o encerramento de suporte de stacks amplamente utilizados no mercado, novas exigências regulatórias e o crescimento do custo operacional associado à sustentação vêm ampliando o impacto do legado sobre orçamento, continuidade operacional e capacidade de evolução tecnológica.
Ao mesmo tempo, iniciativas relacionadas a Open Finance, Open Insurance, integração de ecossistemas digitais e adoção de IA aumentam a necessidade de arquiteturas mais flexíveis, rastreáveis e preparadas para evolução contínua. Em muitos casos, a discussão não ficou apenas na atualização tecnológica, envolveu também a capacidade futura de adaptação do negócio.
Modernizar amplia diretamente o que as empresas podem oferecer: produtos, integrações, canais e experiências que não cabem no sistema de origem. Esse espaço a mais é o que mantém a operação à frente dos concorrentes ainda limitados pela mesma arquitetura.
Projetos de modernização corporativa exigem previsibilidade operacional, preservação funcional e rastreabilidade de ponta a ponta entre legado e arquitetura-alvo. Em ambientes complexos, a simples geração automática de código não resolve desafios relacionados à integridade das regras de negócio, auditoria e governança técnica.
Segundo levantamento da OutSystems, 42% dos profissionais de tecnologia apontam sistemas legados como principal obstáculo à inovação, superando restrições orçamentárias e escassez de habilidades técnicas.
Ao mesmo tempo, organizações precisam lidar com estruturas críticas sustentadas por regras de negócio acumuladas ao longo de décadas, muitas vezes sem documentação consolidada ou rastreabilidade adequada.
A abordagem desenvolvida pela Mirante combina IA, decomposição semântica e validação especializada para permitir que sistemas complexos sejam modernizados mantendo alinhamento funcional e auditabilidade contínua.
A estruturação do pipeline considera pilares como:
- Completude funcional
Garantia de que regras de negócio, fluxos operacionais e comportamentos críticos do sistema sejam integralmente cobertos durante a modernização.
- Preservação semântica
Manutenção da lógica e da intenção funcional original da aplicação, evitando divergências operacionais após a transformação arquitetural.
- Determinismo
Capacidade de gerar resultados previsíveis, consistentes e auditáveis ao longo de múltiplas execuções do pipeline de modernização.
- Hiperpersonalização
Adaptação da modernização às particularidades técnicas, arquiteturais e operacionais de cada ambiente corporativo.
- Rastreabilidade contínua
Relacionamento ponta a ponta entre código legado, regras de negócio, artefatos gerados e arquitetura modernizada.
- Integração com o ecossistema do cliente
Preparação das aplicações modernizadas para integração com APIs, mensageria, cloud, plataformas digitais e serviços corporativos existentes.
Em ambientes regulados, rastreabilidade também assume um papel central na sustentação de requisitos de compliance, auditoria e governança operacional. Estruturas modernas de modernização precisam garantir visibilidade ponta a ponta sobre transações, regras de negócio e fluxos críticos, reduzindo dependência de processos manuais e ampliando capacidade de resposta a auditorias e exigências regulatórias.
Na prática, isso envolve mecanismos como:
- trilhas de auditoria associadas a acessos e transações sensíveis
- rastreabilidade fim a fim entre serviços e eventos operacionais
- documentação contínua das regras de negócio modernizadas
- geração automatizada de evidências para processos de auditoria e compliance
Em setores como financeiro e seguros, iniciativas relacionadas à LGPD, BACEN, SUSEP e auditorias externas vêm ampliando a necessidade de arquiteturas capazes de sustentar governança operacional de forma contínua e auditável.
A aplicação da abordagem AI-Driven da Mirante já vem sendo utilizada na modernização de sistemas críticos em grandes instituições financeiras brasileiras. Em um dos projetos conduzidos por nós, um sistema de pagamentos baseado em COBOL foi modernizado para uma arquitetura de microsserviços em Java/Quarkus, preservando regras de negócio e garantindo continuidade operacional durante toda a transformação.
O projeto envolvia um ambiente altamente crítico, com forte dependência de tecnologia legada, baixa flexibilidade para evolução e necessidade de modernização sem impacto sobre a operação principal do negócio.
O que foi realizado
- Conversão de programas COBOL para microsserviços Java/Quarkus;
- Preservação da lógica de negócio original;
- Arquitetura orientada a padrões modernos;
- Modelo híbrido combinando IA e validação especializada.
Segundo o cliente, “a modernização preservou com sucesso a arquitetura funcional do sistema de pagamentos, convertendo programas COBOL para microsserviços Java/Quarkus com padrões modernos”.
Para suportar esse modelo de execução, a Mirante utiliza o Prisma, sua plataforma agêntica proprietária para modernização de sistemas legados com velocidade, precisão e escala. Inspirado no conceito de decomposição de um prisma óptico, o motor interpreta o código de origem, compreende regras de negócio, fluxos operacionais e arquitetura funcional para então transformar essas estruturas em arquiteturas modernas preparadas para cloud, APIs, microsserviços e integração contínua.
A abordagem foi estruturada para operar com rastreabilidade, previsibilidade e preservação funcional em ambientes corporativos complexos, combinando IA aplicada à engenharia com validação especializada ao longo de todo o pipeline de modernização.
Os resultados dessa modernização reforçam como modelos estruturados de modernização orientados por IA vêm ampliando previsibilidade, escala e preservação funcional em ambientes críticos.
E no caso do sistema de pagamentos modernizado para uma grande instituição financeira, os resultados operacionais também incluíram:
- 92,1% do código gerado por IA
- 100% dos domínios cobertos
- 14 programas modernizados
- Apenas 7,9% de intervenção humana
O projeto reforçou uma mudança importante no mercado. IA aplicada à engenharia não substitui especialistas, ela amplia capacidade de execução, rastreabilidade e velocidade em projetos complexos de transformação arquitetural.
O uso de IA aplicada à modernização também trouxe uma nova discussão para lideranças de tecnologia, como diferenciar aceleração assistida de um processo estruturado de transformação arquitetural. Ferramentas generativas ampliam produtividade individual, mas projetos corporativos de modernização exigem controle sobre completude funcional, rastreabilidade, preservação semântica e validação operacional em escala.
A diferença está menos na geração de código isolada e mais na capacidade de estruturar pipelines auditáveis, preservar regras críticas de negócio e garantir previsibilidade ao longo de toda a transformação. Em ambientes críticos, IA sem governança aumenta risco operacional.
Sistemas legados comprometem agilidade operacional, ampliam custos de suporte e hospedagem e dificultam retenção de talentos devido à baixa produtividade associada às arquiteturas antigas. Modelos de modernização orientados por IA precisam operar com forte capacidade de validação, rastreabilidade e preservação do conhecimento implícito existente no legado.
A utilização de IA aplicada à modernização vem ampliando significativamente a capacidade de análise, rastreabilidade e transformação de sistemas complexos. No entanto, em ambientes corporativos críticos, velocidade isoladamente não resolve os desafios associados à preservação funcional, governança e continuidade operacional. O diferencial, então, começa a estar na capacidade de estruturar processos previsíveis, auditáveis e aderentes às particularidades arquiteturais e operacionais de cada organização.
Abordagens orientadas por decomposição semântica e rastreabilidade funcional permitem transformar sistemas legados mantendo relação estruturada entre origem e arquitetura-alvo, reduzindo riscos de regressão silenciosa e ampliando capacidade futura de evolução das aplicações modernizadas. A construção de representações intermediárias também fortalece auditabilidade, documentação contínua e adaptação das aplicações para ambientes distribuídos, integração via APIs e iniciativas futuras baseadas em IA.
A combinação entre rastreabilidade, preservação funcional e validação especializada reduz exposição operacional durante projetos críticos, amplia previsibilidade sobre evolução futura das aplicações e fortalece pilares cada vez mais estratégicos para as organizações, como segurança na modernização, agilidade com governança, continuidade do negócio, automação de problemas crônicos e construção de diferenciais competitivos sustentáveis.
Por fim, a modernização também exige capacidade consultiva para alinhar transformação tecnológica às prioridades estratégicas de cada organização.
Abordagens orientadas por IA, rastreabilidade funcional, preservação semântica e validação especializada tendem a ganhar protagonismo em projetos que exigem escala, previsibilidade e redução de risco operacional. A tendência é que modernização passe a ocupar um papel cada vez mais estratégico na sustentação da competitividade, da governança tecnológica e da capacidade futura de inovação das organizações.
Conheça como a Mirante ajuda organizações a acelerar transformação digital com estratégia, tecnologia e capacidade contínua de evolução – https://www.mirante.tech/prisma
