Código legado consome orçamento e limita a capacidade de inovar

O custo de manter sistemas antigos compromete diretamente a capacidade de inovar e competir. Aplicações que exigem correções frequentes, integrações complexas e conhecimento concentrado em poucos especialistas consomem recursos antes mesmo que projetos de inteligência artificial, automação ou novos produtos digitais entrem na disputa pelo orçamento. O desgaste reduz a margem para novas iniciativas e expõe um problema que muitas empresas ainda tratam como manutenção, embora os efeitos já alcancem o investimento, a velocidade de entrega e a resposta ao mercado.

No Brasil, os efeitos já aparecem no retorno dos investimentos em tecnologia. De acordo com estudos do KPMG Global Tech Report, 57% dos líderes brasileiros afirmam que a dívida técnica comprometeu o ROI de projetos digitais. A pesquisa reforça uma situação recorrente na operação, em que uma alteração aparentemente simples pode exigir validações em cadeia, ajustes paralelos e mobilização de diferentes equipes.

O custo está na mudança

O valor destinado à manutenção mostra apenas parte do problema. Segundo o IDC, problemas acumulados na base tecnológica podem consumir entre 20% e 40% do tempo de desenvolvimento, reduzindo a capacidade disponível para inovação e modernização. O instituto associa esse acúmulo a sistemas desatualizados, integrações frágeis e baixa interoperabilidade de dados, condições que também dificultam a adoção de IA em escala.

Uma aplicação pode operar com estabilidade e, ainda assim, demandar esforço desproporcional a cada nova solicitação. O volume de horas dedicadas a correções, a quantidade de componentes envolvidos e o intervalo entre a solicitação e produção ajudam a identificar quais recursos são mobilizados para uma entrega. A combinação desses indicadores permite priorizar intervenções nos sistemas que mais pressionam orçamento, prazos e capacidade técnica, sem transformar todo o ambiente legado em uma única frente de modernização. 

IA pressiona o orçamento

Dados da McKinsey revelam que iniciativas de IA podem absorver até um terço dos recursos destinados às mudanças tecnológicas. A análise também identificou que organizações com uma estratégia planejada de modernização mantêm os custos operacionais de infraestrutura pelo menos 20% abaixo dos demais grupos e direcionam 57% dos gastos com aplicações para atualização de sistemas e para a criação de novas capacidades. 

A aceleração da inteligência artificial mudou a forma como as empresas avaliam sistemas antigos. Processos, regras de negócio e dados necessários às novas aplicações costumam estar distribuídos entre soluções pouco documentadas, integrações complexas e arquiteturas defasadas. A dificuldade de acessar e conectar essas informações interfere diretamente na capacidade de levar projetos de IA da experimentação à operação em escala.

O desafio está em evitar que novos investimentos percam eficiência quando apenas acrescentam camadas a uma estrutura complexa. Retirar componentes redundantes, organizar integrações e preparar os sistemas que concentram informações críticas permitem direcionar mais recursos à evolução tecnológica sem ampliar continuamente o esforço de sustentação. 

Modernizar com critério

A modernização exige um diagnóstico claro de como o ambiente funciona e de quais dependências sustentam a operação. Projetos de reescrita ou migração para a nuvem precisam considerar as regras de negócio e as integrações que mantêm os sistemas em funcionamento. Ignorar essas relações pode aumentar o retrabalho, elevar os custos e comprometer a transição para uma nova arquitetura.

Uma abordagem incremental reduz a exposição durante a transição ao concentrar esforços nos sistemas críticos e distribuir as mudanças em etapas. Um levantamento da Gartner aponta que ferramentas de modernização apoiadas por IA já auxiliam no mapeamento de dependências, extração de regras de negócio, documentação, identificação de vulnerabilidades, refatoração e testes. O uso desses recursos precisa ser aplicado com base em critérios de engenharia e alinhado às necessidades da operação.

O código legado continuará presente em empresas com ambientes tecnológicos complexos. O ponto decisivo está em medir quanto orçamento, conhecimento especializado e capacidade de execução são consumidos para manter esses sistemas e se o valor entregue ainda justifica esse investimento. Decisões bem priorizadas reduzem dependências, simplificam integrações e preparam a estrutura existente para novas demandas, algo cada vez mais relevante em um mercado que amplia os aportes em IA e exige maior capacidade de evolução.

Rodrigo Costa, CTO e Head de Digital Business da Kron Digital.