IA autônoma redefine a modernização de aplicações

O potencial da IA autônoma tem feito os olhos de muitos líderes de tecnologia e gestores industriais brilharem, mas o encantamento  frequentemente esbarra no desafio da aplicação. Diferente dos recursos que são conhecidos atualmente pelo mundo corporativo, esse passo evolutivo da Inteligência Artificial exige análise mais ampla e equipe com skills diferenciadas para liderar projetos cada vez mais complexos.

Isso porque o cenário do desenvolvimento de software vem atravessando uma das transições mais profundas de sua história. Na última década o foco estava na digitalização e na migração para a nuvem. E o momento atual é definido pela IA agêntica, que envolve a criação de agentes capazes de compreender objetivos de negócio, navegar em bases de código legados complexos e executar refatorações em larga escala com supervisão mínima.

Investir nestes projetos baseados em IA autônoma é sinônimo de vantagem competitiva por meio de recursos exclusivos e altamente personalizados. E para que isso aconteça, é preciso firmar parcerias com empresas de Engenharia de Software que entendem profundamente o conceito e a prática.

Investimento em IA autônoma: uma ação para quem tem urgência de crescimento

Se antes uma indústria levava alguns anos para considerar sua infraestrutura defasada em relação aos seus concorrentes, hoje uma concorrente que investe em engenharia de IA agêntica consegue engolir o mercado. Ela traciona, corrige os sistemas e consegue lançar produtos e serviços até três vezes mais rápido.

Ou seja: na era da IA autônoma, o risco de ficar para trás está baseado na falta de apostas na tecnologia adequada. Optar por modernizar as aplicações no modelo tradicional, dependendo do esforço humano manual para executar as refatorações, acaba sendo uma escolha ineficiente que pode custar a sobrevivência de um negócio.

A inovação está em rodar migrações críticas de arquitetura em tempos cada vez menores e com custos que podem ser até 20 vezes menores. Portanto, montar equipes para identificar bugs ou aguardar 24 meses por um roadmap de software é insistir em olhar a inovação de maneira obsoleta.

IA autônoma: do ganho de produtividade à maturidade agêntica

Por anos, a Inteligência artificial foi apresentada para as corporações como uma alavanca de produtividade. E agora ela evolui para tornar os negócios mais autônomos, com a IA deixando de ser um assistente para compor a estrutura da operação.Com isso, a modernização de aplicações deixa de ser algo finito e pontual para se transformar em um processo contínuo e autogerenciado. 

O que diferencia a IA autônoma é a sua capacidade de contextualização. Deixa de lado o rígido script de automação e passa a adotar sistemas agênticos que operam em ciclos de reasoning & acting (Raciocínio e Ação). 

Eles são capazes de identificar os gargalos de performance em tempo real ou vulnerabilidade de segurança antes mesmo de um patch oficial ser lançado, propor mudanças arquiteturais e, após a validação humana, aplicar as correções em produção, monitorando os resultados imediatamente.

Junto com toda essa inovação vem a questão do controle de riscos. Afinal, à medida em que a IA autônoma adquire a capacidade de atualizar o próprio código, a empresa precisa criar pipelines de CI/CD (Integração e Entrega Contínua) de alto rigor e monitorar de forma contínua realizar um rollback automático em caso de qualquer anomalias.

Os impactos do uso da IA autônoma

Nessa busca por inovação, é importante deixar claro que o ganho com a IA Autônoma) não é algo linear (fazer o código x% mais rápido), mas sim mudar o foco da operação:

• O humano é reposicionado, assumindo a postura de validador do sistema que executa a escrita e a refatoração do código.

• Ao criar ciclos loop-closed, o desenvolvedor passa a aprovar o trabalho feito pelo sistema, que é observar a operação, identificar o bug, gerar a correção, testar e validar com o humano.

• Em vez de investir alto na atualização de sistemas legados, a IA propõe a inserção de robôs que trabalham 24/7 refatorando e corrigindo falhas.

• Essa maturidade agêntica reconstrói o tempo e as demandas do time de TI, que passa a se dedicar a entregas de novas funcionalidades de negócio.

O impacto de toda essa inovação recai sobre os seguintes processos:

• Departamento de Engenharia de Software (Desenvolvimento), nos processos de migração e refatoração de legados e code review).

• Departamento de DevOps / SRE (Sustentabilidade e Infraestrutura), em processos de MTTR (Mean Time to Resolution), CI/CD e automação de pipelines.

• Departamento de Segurança da Informação (SecOps), em processos de aplicação de patches de segurança em tempo real, identificando vulnerabilidades no código antes de irem para produção.

Em números, com base em estudos da McKinsey & Company, Gartner Strategic e benchmarks de Datadog, Dynatrace e PagerDuty, alguns indicadores de produtividade das empresas com uso de IA são:

• Redução de 60% a 80% no time-to-market;

• Economia de até 20 vezes em tarefas repetitivas ou de migração em massa;

• Orquestração (um engenheiro gerenciando demandas que antes dependiam de quatro ou cinco);

• Redução de até 90% no MTTR (Tempo Médio de Reparo). 
  

IA autônoma e os desafios de encontrar bons parceiros para a aplicação

Diante das inovações constantes trazidas pela IA autônoma, encontrar um parceiro realmente preparado para aplicar as ações mais inovadoras  tornou-se uma prioridade estratégica. 

Mais do que saber resolver problemas algorítmicos complexos na mão, os desenvolvedores conhecedores da IA autônoma para execução das ações precisam agregar conhecimentos amplos de Arquitetura, Direção e Curadoria.

Um parceiro alinhado com os novos horizontes propostos pela IA Agêntica precisa dominar skills como:

• Capacidade de orquestrar agentes: compreender o momento de acionar uma IA autônoma para refatoração e quando intervir de forma manual.

• Pensamento crítico e trade-offs: analisar as soluções propostas pelos agentes de IA e decidir com maestria qual delas se alinha melhor à visão de longo prazo do produto.

• Domínio de comportamento de IA: o desenvolvedor deixa de escrever código para escrever guidelines e restrições, guiando o comportamento da IA para que o resultado seja seguro e inovador.

Para implementar a maturidade agêntica são necessários investimentos em infraestrutura e licenciamento de ferramentas (SaaS/Cloud), modernização da Infraestrutura (que envolve implementação de pipelines de CI/CD ultrarrigorosos, testes automatizados robustos e esteiras de segurança (DevSecOps) e um parceiro estratégico para um projeto end-to-end.

É onde entra a expertise da Evo Systems. Por acompanhar bem de perto tanto as inovações tecnológicas quanto as habilidades que precisam ser constantemente renovadas, está pronta para atender aos anseios de empresas que dar o próximo passo.

Leia mais: Como escolher uma consultoria de software para modernizar a operação

Qual o papel da Evo Systems na modernização de aplicação por IA autônoma?

Combinando conhecimento técnico profundo e visão de processo a longo prazo, a Evo Systems atua como a fábrica da fábrica e desenvolve projetos estratégicos e críticos de ponta a ponta (end to end).

Ao identificar oportunidades e gargalos nos processos operacionais de seus clientes, a Evo Systems aplica toda a sua expertise para integrar a IA nas funcionalidades do software atual ou em desenvolvimento, seja para acelerar produtos digitais ou modernizar sistemas críticos.

Para isso, investimos em squads robustos e alinhados com o nível de complexidade do projeto e nos posicionamos como orquestradores o código e a metodologia da IA agêntica para definir a solução que atende às necessidades dos nossos clientes e oferece o que há de mais inovador no mercado. 

Se sua empresa deseja explorar o melhor que a IA autônoma pode oferecer e, desta forma, transformar processos e ganhar mais visibilidade no mercado, conheça a abordagem da Evo Systems e descubra como modernizar suas aplicações de forma sólida e segura.