Repórter Brasília
Em pleno 2026, infelizmente, ainda há muitas empresas com defasagem de anos (às vezes décadas) na documentação e com regras de negócios perdidas em meio a códigos antigos, o que aumenta a urgência pelas modernizações de seus sistemas. Porém, a saída para compensar o atraso não pode ser “modernizar por modernizar” ou “fazê-lo por impulso e sem planejamento”.
O correto é que o primeiro passo seja uma estratégia focada em extrair conhecimento do que já existe (contexto, memória operacional e documentação confiável), ao invés de tentar resgatar as informações manualmente.
É neste momento que a Inteligência Artificial (IA) entra em cena e comprova seu valor de negócio, ajudando a transformar todo o material em documentação útil e ágil.
O efeito negativo do atraso técnico e a consequente paralisia dos projetos
O custo de manter o passado em funcionamento é alto e limita os recursos que deveriam ser utilizados na inovação.
Se não houver o entendimento do comportamento histórico da tecnologia, as dores do projeto se multiplicam, o que se reflete em entregas com baixa qualidade e queda de produtividade das equipes, em meio a um volume enorme de demandas repetidas.
O que atrasa, ou impede, a evolução costuma ser a impossibilidade de estimar o esforço para atingir a qualidade necessária.
Por exemplo: uma migração para a nuvem em operações espalhadas por diversos países, envolvendo informações desconexas de registros de pessoas físicas e cadastros corporativos. Se isso ocorre em um ambiente sem testes documentados, os indicadores não aparecem devido à falta de dados. Assim, diante de milhares de entregas e unidades de esforço técnico (os chamados story points), essa ausência de contextualização pode gerar a paralisia dos projetos.
Esse exemplo nos ajuda a entender por que tantos programas de modernização apresentam falhas, o que é comprovado por um estudo da McKinsey. A consultoria observou que converter código antigo diretamente para novas linguagens não resolve a raiz do problema e ressaltou que a modernização precisa ser orientada por valor de negócio acima da orientação por tecnologia.
A extração de regras de negócio com uso da IA
Para destravar as operações, o mercado exige o uso da IA como uma ferramenta capaz de analisar os requisitos. A lógica é a seguinte: a partir dos dados de origem, aplica-se IA para revisão do histórico com foco em testabilidade e riscos; e, por fim, combina-se camadas mais simples com camadas mais avançadas para tarefas complexas que exigem contexto ampliado.
Como resultado, os agentes de IA geram relatórios padronizados e validam a arquitetura elaborando as melhores estratégias de cobertura. A modificação principal é vermos atividades que antes tomavam semanas de esforço, como formatação de scripts automatizados, ganharem aceleração imediata.
Os dados dispersos transformam-se em ativos estruturados e, por sua vez, os profissionais passam a focar seu tempo na estratégia e no refinamento das validações sugeridas pelos modelos para sustentar desenvolvimento, testes e tomada de decisão.
A aplicação dessa estratégia gera impactos operacionais mensuráveis. As empresas que partem de uma base nula de documentação conseguem, em pouco tempo, construir milhares de testes elaborados e automatizar as execuções.
Depois da adoção da estratégia baseada em IA, os processos automatizados certamente ampliam a base e a cobertura dos testes executados, o que aperfeiçoa a identificação de possíveis defeitos, a redução de conflitos de produção e, principalmente, amplia a eficiência do uso de dados.
Evoluir a qualidade com documentação é o futuro no uso de IA
Escalar a cultura de qualidade exige diagnóstico correto, processos bem definidos e foco nos resultados para o negócio. Extraindo valor do que já foi construído, as empresas readquirem a velocidade necessária para maximizar o retorno sobre seus investimentos e impulsionar a criação de produtos digitais mais consistentes.
Portanto, em vez de tentar reescrever a história da empresa manualmente, o caminho para a modernização é combinar memória recuperada, processo e uso pragmático de IA, permitindo que as empresas extraiam o “conteúdo que está vivo”.
Tiago Teixeira, Gerente de Engenharia de Qualidade de Software da Inmetrics
