Imagine a área de TI da sua empresa como uma esteira de produção industrial que não pode parar. Modernizar aplicações é como trocar peças críticas dessa esteira enquanto ela continua rodando, com clientes usando sistemas, faturamento acontecendo e dados fluindo em tempo real.
Esse é exatamente o cenário vivido por muitas equipes de TI em grandes empresas brasileiras, que precisam revisar toda a sua 'fábrica de software' para modernizar aplicações legadas sem interromper a operação. Ao mesmo tempo, precisam incorporar nuvem, IA, automação e práticas sustentáveis, sob pressão por resultados rápidos e mensuráveis.
Neste artigo, você verá como estruturar a modernização de aplicações com foco em resultado: quais abordagens usar, que ferramentas priorizar, como aproveitar IA (treinamento, inferência e modelo) e como medir otimização, eficiência e melhoria contínua após o projeto.
Por que modernização de aplicações explodiu na agenda de 2025
O mercado global de serviços de modernização de aplicações está em forte expansão, saindo de cerca de US$ 24 bilhões em 2025 para uma projeção superior a US$ 100 bilhões em 2035, segundo estudo recente da MetaTech Insights. Isso reflete uma mudança estrutural – empresas do mundo todo migrando de sistemas legados para arquiteturas cloud-native, orientadas a dados e IA.
No Brasil, esse movimento é impulsionado por três grandes fatores. Primeiro, a pressão competitiva: novos entrantes nativos digitais entregam experiências melhores, mais rápidas e personalizadas. Segundo, a necessidade de resiliência e segurança, em um cenário de ataque constante a infraestruturas críticas. Terceiro, a exigência de sustentabilidade, com iniciativas de green IT e otimização de data centers, como reforçam análises do SiDi.
Na prática, a modernização de aplicações se tornou prioridade de negócios, não apenas de TI. Bancos, varejistas, empresas de logística, saúde e governo precisam reduzir o tempo de lançamento de novos produtos de meses para semanas, além de automatizar processos com hiperautomação, como apontam estudos da Cloud Ace Brasil.
Do ponto de vista operacional, o custo de manter sistemas legados cresce ano a ano. Mesmo pequenas mudanças exigem esforço excessivo, acumulando dívida técnica. Sem uma estratégia de modernização de aplicações, a capacidade de inovação da empresa fica travada e iniciativas de IA, analítica avançada e automação sofrem para sair do papel.
Arquiteturas e estratégias de modernização que realmente funcionam
Antes de falar em ferramentas, é essencial entender quais estratégias de modernização de aplicações estão disponíveis e quando usar cada uma. De forma simplificada, podemos organizar as abordagens em um espectro de esforço versus benefício:
Rehost (lift and shift) – migrar a aplicação para infraestrutura de nuvem, com mudanças mínimas. Indicada quando o principal objetivo é reduzir custos de infraestrutura rapidamente e ganhar elasticidade, sem alterar muito o código.
Replatform – ajustar a aplicação para usar serviços gerenciados (bancos, mensageria, filas), sem reescrever tudo. Ideal para reduzir esforço operacional e abrir caminho para uma modernização mais profunda.
Refactor – redesenhar a aplicação em componentes menores, geralmente orientados a APIs e microserviços, aproveitando containers e orquestradores como Kubernetes. É a base para uma verdadeira modernização de aplicações.
Rebuild ou Replace – reescrever totalmente a aplicação ou substituí-la por um pacote SaaS ou solução de mercado. Útil quando a solução atual engessa o negócio ou é impossível de manter.
Uma boa prática é usar uma matriz de decisão impacto x complexidade. Para cada sistema crítico, classifique:
- Impacto no negócio: baixo, médio, alto.
- Complexidade técnica para mudar: baixa, média, alta.
Sistemas de alto impacto e baixa ou média complexidade técnica são candidatos preferenciais para refactor ou replatform. Já sistemas de alto impacto e alta complexidade, como mainframes, podem exigir estratégias gradativas de modernização para nuvem híbrida, como recomenda a IBM Brasil, combinando APIs, containers e automação de deploy entre on-premises e cloud.
Outro ponto essencial é pensar em arquiteturas híbridas. A Red Hat Brasil destaca a importância de plataformas unificadas que permitam executar workloads em máquinas virtuais e containers, reduzindo o risco de migração de aplicações legadas enquanto a arquitetura alvo evolui para microserviços.
Ferramentas para modernização de aplicações: do discovery ao deploy
Modernização de aplicações não é apenas decisão de arquitetura. Sem um conjunto adequado de ferramentas ao longo do ciclo, o projeto perde previsibilidade e controle. Podemos organizar as principais categorias em um fluxo operacional:
- Descoberta e assessment
- Ferramentas de inventário de aplicações para entender portfólio, criticidade, dependências e custos.
- Analisadores de código e de banco para medir dívida técnica, pontos de acoplamento e riscos.
Plataformas de inovação e gestão de iniciativas, como a Quiker, ajudam a priorizar demandas, criar trilhas de modernização e conectar stakeholders de negócio e TI em um único funil de ideias.
- Desenvolvimento e experiência do time
- Ferramentas de versionamento e colaboração como Git.
- Pipelines de CI/CD com testes automatizados, qualidade de código e segurança integradas.
- Copilotos de IA e plataformas low-code para acelerar o desenvolvimento.
Empresas como a Ubistart destacam que copilotos de código podem elevar a produtividade do desenvolvedor em dezenas de pontos percentuais, principalmente em manutenção de legados, criação de testes e automatização de tarefas repetitivas.
- Plataformas de execução
- Cloud providers com serviços gerenciados de banco, fila, mensageria, cache, API gateway e funções serverless.
- Plataformas de containers unificando execução on-premises e em nuvem, como ressaltado pela Red Hat Brasil.
- Observabilidade, FinOps e segurança
- Ferramentas de monitoramento, tracing distribuído e logging centralizado.
- Plataformas de FinOps para acompanhar custo por aplicação, projeto e squad.
- Soluções de segurança em múltiplas camadas, incluindo WAF, IAM, segredo e gestão de chaves.
Para acelerar a adoção dessas ferramentas, investir em capacitação é fundamental. Iniciativas como a Alura para Empresas ajudam a formar times em cloud, DevOps, microsserviços e IA, reduzindo a dependência de consultorias externas para tarefas recorrentes.
IA na modernização: treinamento, inferência e modelos a seu favor
A integração de IA na modernização de aplicações deixou de ser diferencial para se tornar padrão. Pesquisas recentes indicam que mais de 80% das lideranças de tecnologia já usam algum tipo de IA em desenvolvimento e testes, tendência reforçada por plataformas como a AppBuilder ao combinar AI e low-code.
Pensando em um ciclo completo de modernização, a IA pode atuar em três frentes centrais: treinamento, inferência e modelos.
- Treinamento
- Treinar modelos com código fonte e padrões internos para criar assistentes especializados na base legada da empresa.
- Alimentar modelos com logs de incidentes, mudanças e requisições de negócio para sugerir melhorias estruturais.
Um workflow prático é criar um repositório de conhecimento com arquitetura, diagramas, padrões de integração e principais decisões de design. Esse material é usado para treinar modelos internos ou adaptar modelos de linguagem para que respostas de IA reflitam a realidade da companhia, e não apenas boas práticas genéricas.
- Inferência
- Usar modelos em tempo de inferência para sugerir refactors, testes unitários e casos de teste funcionais.
- Gerar documentação técnica e de APIs a partir do código real, reduzindo esforço manual.
Os custos de inferência devem ser acompanhados de perto. Para aplicações de alto volume, faz sentido utilizar modelos mais enxutos ou especializados em determinadas linguagens, guardando modelos maiores para tarefas pontuais de análise profunda.
- Modelos de IA nas aplicações modernizadas
Além de usar IA para acelerar o próprio projeto de modernização de aplicações, os sistemas modernizados podem incorporar modelos para entregar valor direto ao negócio:
- Recomendadores personalizados em e-commerces e aplicativos financeiros.
- Análise preditiva de falhas e manutenção em operações industriais.
- Chatbots e assistentes inteligentes integrados ao CRM, aproveitando tendências de hiperautomação apontadas por empresas como a Cloud Ace Brasil.
O ponto crítico é governança: definir quem aprova uso de modelos, como dados sensíveis são tratados, que métricas de qualidade e viés serão monitoradas e como a equipe de TI será treinada para interpretar e ajustar recomendações da IA.
Otimização, eficiência e melhoria contínua pós-modernização
Modernizar não é um evento, é o início de um novo ciclo. Sem uma disciplina clara de otimização, eficiência e melhoria contínua, a organização corre o risco de criar uma nova geração de legados em poucos anos.
O primeiro passo é definir métricas de eficiência alinhadas ao negócio, e não apenas à infraestrutura. Exemplos:
- Tempo de lançamento de novas funcionalidades – por exemplo, reduzir de 3 meses para 3 semanas.
- Disponibilidade da aplicação – atingir ou superar 99,9% com janelas de manutenção previsíveis.
- Custo por transação ou por usuário ativo – usando práticas de FinOps para identificar desperdícios.
Tendências de green IT e sustentabilidade, reforçadas por instituições como o SiDi, ampliam a discussão para consumo energético e pegada de carbono. Migrar para infraestruturas mais eficientes, revisar padrões de logging, desativar serviços ociosos e ajustar políticas de escalabilidade pode reduzir significativamente despesas e impacto ambiental.
Operacionalmente, equipes de alta performance combinam observabilidade com automação:
- Dashboards unificados de métricas de negócio e técnicas.
- Alertas baseados em SLOs em vez de apenas thresholds de CPU ou memória.
- Playbooks automatizados que reagem a incidentes comuns sem intervenção humana.
Plataformas de inovação contínua, como a Quiker, apoiam esse ciclo ao conectar ideias a dados de desempenho reais, permitindo priorizar melhorias que geram mais valor em menos tempo, com transparência para stakeholders.
Roteiro prático em 6 passos para modernizar suas aplicações
Para transformar teoria em execução, vale organizar a modernização de aplicações em um roteiro objetivo de 6 passos. Esse roteiro pode ser aplicado por uma equipe de TI de médio porte em uma grande empresa brasileira que opera em modelo híbrido de data center e nuvem.
- Mapear e classificar o portfólio
- Levante todas as aplicações, donos de processo, integrações e custos.
- Classifique criticidade, impacto no negócio e complexidade técnica.
- Identifique dependências de infraestrutura, licenças e tecnologias obsoletas.
- Definir a estratégia por domínio de negócio
- Agrupe aplicações por domínio (ex.: vendas, atendimento, financeiro, logística).
- Para cada domínio, defina a visão alvo: cloud-native, SaaS, híbrido etc.
- Estabeleça critérios claros de escolha entre rehost, replatform, refactor e rebuild.
- Escolher ferramentas e formar o time núcleo
- Selecione ferramentas de descoberta, CI/CD, observabilidade e automação que serão padrão.
- Estruture um time núcleo multidisciplinar com arquitetura, desenvolvimento, operações, segurança e negócio.
- Invista em treinamento estruturado em cloud, DevOps e IA, utilizando plataformas como a Alura para Empresas ou parceiros de tecnologia.
- Rodar pilotos com metas mensuráveis
- Escolha 1 ou 2 aplicações de alto impacto e complexidade controlada para atuar como pilotos.
- Defina metas concretas, por exemplo: reduzir tempo de deploy em 60%, cortar custo de infraestrutura em 30% ou melhorar nota de experiência do usuário.
- Aplique IA em tarefas específicas, como geração de testes e documentação, avaliando ganho de produtividade.
- Escalar por ondas de modernização
- Use o aprendizado dos pilotos para estruturar ondas de modernização por domínio.
- Crie um backlog priorizado com épicos de arquitetura, automação, segurança e experiência.
- Implante uma esteira de produção moderna – sua nova 'esteira de produção industrial' digital – com padrões claros de branch, testes e aprovações.
- Institucionalizar governança e melhoria contínua
- Defina rituais trimestrais de revisão de arquitetura, custos e riscos.
- Estabeleça indicadores de sucesso para cada onda de modernização.
- Inclua modernização de aplicações na estratégia corporativa, com sponsorship da liderança executiva.
Esse roteiro reduz a chance de iniciativas isoladas, sem escala, e transforma a modernização em um programa contínuo, que aprende a cada ciclo e se adapta às tendências apontadas por fontes como MetaTech Insights, Ubistart e AppBuilder.
De estratégia a execução: próximos passos para sua empresa
Modernização de aplicações é hoje um dos principais vetores de competitividade. Ela conecta desempenho técnico a metas de negócio, permitindo lançar produtos mais rápido, reduzir custos operacionais, aproveitar IA e responder a demandas de sustentabilidade.
O ponto de partida é tratar o tema como um programa estratégico e não como um conjunto de projetos isolados. Comece revisando seu portfólio, definindo domínios prioritários, escolhendo ferramentas certas e formando um time núcleo capaz de conduzir pilotos bem desenhados.
Ao combinar boas práticas de arquitetura, ferramentas adequadas, uso estruturado de IA em treinamento, inferência e modelos, além de uma cultura de otimização, eficiência e melhoria contínua, sua organização transforma a antiga 'fábrica de software' em uma esteira de produção industrial moderna, resiliente e preparada para o futuro.
O próximo passo é simples: escolher uma aplicação crítica, definir indicadores claros de sucesso e iniciar o primeiro ciclo de modernização ainda neste trimestre. A partir desse movimento inicial, os resultados tendem a se multiplicar, criando um efeito de tração em toda a empresa.
