O rápido avanço da IA foi um golpe no sistema de muitas organizações. Na corrida pelo máximo impacto sob prazos ambiciosos, querem que os líderes estejam integrados nas operações, na experiência do cliente e na tomada de decisões.
Conduziu a mudanças de muitas formas, incluindo a aceleração de projectos técnicos de longo prazo que não eram a primeira prioridade.
CEO da Cognizant Research.
Uma delas é a modernização do património. A tarefa de atualizar ou substituir sistemas mais antigos nunca construídos para os requisitos atuais de dados, segurança ou IA passou de segundo plano para o foco principal. Em muitas empresas, estes sistemas ainda executam processos essenciais.
Mas são caros de manter, difíceis de alterar e muitas vezes mal documentados. O advento da IA torna esta evolução inegociável.
Os líderes empresariais reconhecem a necessidade de modernização do legado, mas a execução é insuficiente. A investigação mostra que 85% dos executivos seniores estão preocupados com o facto de a tecnologia existente limitar a adoção significativa da IA, e quase oito em cada dez (79%) afirmam que não irão saldar nem metade da sua dívida tecnológica nos próximos cinco anos.
O uso eficaz da IA depende de dados limpos, plataformas estáveis e sistemas ágeis. Onde os ambientes legados são fragmentados ou instáveis, a implantação de IA é mais lenta, mais cara e mais difícil de escalar. Vamos explorar como alcançar a modernização antecipando as mudanças impulsionadas pela IA.
Por que a modernização do legado está de volta ao cérebro
Os sistemas legados, por definição, fazem parte da pilha de TI da empresa há décadas, muitas vezes deixados no local porque sua substituição coloca em risco as operações críticas que eles suportam. A IA está agora a forçar as organizações a repensar essa abordagem.
Mudou a modernização da infra-estrutura de uma discussão sobre custos e riscos para a capacitação. Os sistemas existentes podem apoiar as ambições de dados e IA?
Sem um compromisso com a mudança da infraestrutura, os dados isolados, as aplicações sem suporte e os processos manuais limitam a forma como a IA pode ser integrada. Ao mesmo tempo, a procura dos clientes por produtos e serviços habilitados para IA está a aumentar, aumentando a pressão para modernizar sistemas que nunca foram concebidos para suportar estes casos de utilização.
Como resultado, muitas empresas estabeleceram planos ambiciosos para se prepararem para a adoção exponencial da IA. Nos próximos dois anos, cerca de três quartos dos líderes esperam fazer progressos significativos na modernização da infra-estrutura legada.
Limitações do plano de dois anos
A dívida tecnológica é frequentemente um factor importante que limita o progresso das iniciativas de modernização. Esta dívida é agravada ao longo do tempo, à medida que os sistemas são corrigidos, expandidos e integrados, em vez de substituídos, aumentando os custos e o esforço.
Fazendo uma análise instantânea do cenário atual, a maioria das empresas (93%) liquidou 25% ou menos da sua dívida tecnológica. Olhando para o futuro, menos de um em cada cinco (18%) espera que mais de metade se reformará até 2030.
Muitos planos de modernização assumem que as poupanças resultantes da redução da dívida tecnológica financiarão o trabalho futuro, mas, a este ritmo, é pouco provável que essas poupanças sustentem os prazos acelerados pela IA.
O progresso também é retardado por uma combinação de complexidade, competências e restrições orçamentais. Com o tempo, os sistemas tradicionais muitas vezes são mantidos juntos por meio de código personalizado, integrações pontuais e soluções alternativas manuais para manter tudo funcionando.
Como resultado, torna-se difícil compreender e alterar os sistemas existentes sem interrupções, mesmo que uma parte significativa dos orçamentos de TI esteja vinculada à sua manutenção. Juntos, estes factores tornam o período de modernização de dois anos difícil para a maioria das empresas.
Gerenciando o ritmo da modernização
Em resposta à pressão do mercado e da concorrência, as empresas muitas vezes aumentam o número de iniciativas de IA que realizam em paralelo. Isso significa que novas ferramentas são introduzidas, projetos-piloto são lançados e as equipes são solicitadas a oferecer mais, ao mesmo tempo em que dão suporte aos sistemas existentes.
Quando as plataformas subjacentes são instáveis ou desatualizadas, esta abordagem aumenta o custo e o risco de entrega. Também coloca pressão adicional sobre competências já limitadas. Na prática, o progresso tende a abrandar em vez de acelerar.
Ao gerir o ritmo, em vez de apenas aumentar a velocidade, as organizações podem progredir sem sobrecarregar as equipas ou os orçamentos.
Uma abordagem prática para a modernização
As empresas que avançam com iniciativas de modernização tendem a concentrar-se inicialmente em áreas onde a mudança proporciona benefícios operacionais imediatos. Melhorar a visibilidade entre sistemas, reduzir o trabalho manual e reforçar a segurança são frequentemente pontos de partida eficazes.
Eles tendem a ser menos arriscados do que projetos de grande escala, ao mesmo tempo que liberam tempo, orçamento e foco para trabalhos mais complexos posteriormente.
Na fabricação, pode ser a conexão de sistemas para fortalecer o planejamento e reduzir o tempo de inatividade. Na área da saúde, pode significar modernizar os registros dos pacientes para reduzir erros e aumentar a produtividade. Em cada caso, o foco está em mudanças práticas que facilitam as tarefas diárias.
À medida que as empresas reduzem a complexidade, torna-se exponencialmente mais fácil identificar onde reside a dívida tecnológica e abordá-la de formas mais avançadas. Por exemplo, a IA pode desempenhar um papel mais útil ajudando as equipes a compreender o código legado, automatizar a documentação e acelerar o trabalho de migração.
Isto reduz a dependência das competências limitadas dos especialistas e ajuda a modernização a progredir a um ritmo mais sustentável.
Estas bases fornecem os elementos essenciais para o crescimento. Isto apoia o lançamento de novos serviços, resposta mais rápida às necessidades dos clientes e casos de uso de IA mais avançados em toda a empresa.
O nosso apetite insaciável pela IA destacou fraquezas de longa data nos sistemas existentes, mas também tornou as prioridades mais claras.
As empresas que se concentram em melhorias contínuas nos seus sistemas principais e alinham a integração da IA com as capacidades desses sistemas têm maior probabilidade de fazer progressos consistentes ao longo do tempo, independentemente do cronograma específico anexado. A IA está avançando rapidamente e é o trabalho de modernização do legado que decidirá quem sairá na frente.
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