Do legado ao resultado: por que o ROI da IA no setor financeiro começa na modernização dos sistemas?

É comum ver a decisão de modernização de sistemas legados ser adiada nas instituições financeiras. O tema até é reconhecido como importante, mas quase sempre perde espaço para urgências regulatórias, pressão por eficiência e outros objetivos de negócio.

Contudo, o desafio de extrair ROI com iniciativas de IA vem mostrando que, se antes o legado era visto como um problema de operação, hoje ele passa a influenciar diretamente a capacidade de capturar valor com Inteligência Artificial. 

Para Gustavo Concon, CTO LATAM na CI&T, as dores ocultas que aparecem ao implementar IA sobre infraestruturas desatualizadas estão fazendo com que instituições financeiras revejam suas prioridades e coloquem a modernização como um requisito para gerar alavancas de negócio.

"O grande valor da IA está em extrair conhecimento a partir dos dados corporativos e das regras de negócio presentes nos diferentes sistemas e, para isso, é fundamental ter soluções modernizadas”, afirma o executivo.

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O custo de não agir

Em tempos de avanço acelerado da Inteligência Artificial, o custo de adiar a modernização de sistemas legados pode ser alto: além de um problema técnico, as empresas se expõem ao risco estratégico de sobrevivência e perda de competitividade. 

Segundo Concon, um dos maiores riscos de adiar a modernização está na incapacidade de extrair ganhos com IA. Sistemas legados concentram regras de negócio dispersas, código desatualizado e processos paralelos que permanecem fora dos sistemas corporativos, fazendo com que a IA opere sobre informações incompletas. 

Além de comprometer a qualidade das análises e a confiabilidade das respostas, esse cenário reduz a capacidade das instituições financeiras de inovar na velocidade exigida pelo mercado, limitando o lançamento de novos produtos, a evolução da experiência do cliente e, consequentemente, o retorno sobre o investimento dessas iniciativas. 

"Os sistemas legados geralmente inviabilizam o impacto de negócio e até o ROI do uso da Inteligência Artificial", resume.

Há ainda uma dimensão de risco de segurança – justamente em um momento em que ataques cibernéticos também se tornam mais sofisticados com o uso de IA. Ao mesmo tempo, a ausência de governança favorece a proliferação de iniciativas isoladas de IA, aumentando riscos relacionados à proteção de dados, conformidade e controle de custos que impactam diretamente o retorno sobre o investimento.

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Indicadores de ROI além da produtividade

Quando o legado limita inovação, qualidade das entregas e velocidade de execução, o retorno da IA não pode ser medido apenas pela redução de horas trabalhadas. Embora esse continue sendo um benefício importante, olhar apenas para ganhos de produtividade é insuficiente, pois oferece uma visão limitada do impacto que a IA pode gerar para o negócio.

Concon afirma que a mensuração do ROI precisa refletir a capacidade da tecnologia de acelerar resultados estratégicos, e uma das métricas mais relevantes para isso é a redução do time to market. Em um mercado altamente competitivo como o financeiro, lançar produtos, responder a mudanças regulatórias e evoluir serviços com mais rapidez pode representar uma vantagem competitiva tão importante quanto a redução de custos.

Outro indicador importante está relacionado à qualidade. A IA contribui para reduzir erros operacionais, aumentar a precisão de análises e tornar decisões críticas mais consistentes. No setor financeiro, isso significa aprimorar processos como análise de crédito, prevenção a fraudes e previsões de demanda, gerando impactos que vão além da eficiência operacional e fortalecem a confiança nas operações.

O retorno também pode ser observado diretamente nos indicadores de crescimento. "Quando um banco ou fintech usa a Inteligência Artificial para fazer ofertas contextualizadas e análises de crédito mais rápidas, isso se reflete numa conversão maior de vendas e de impacto de negócio", explica.

Outro aspecto destacado pelo executivo é a capacidade de escalar operações sem que os custos cresçam na mesma proporção. Ao automatizar atividades complexas e ampliar a capacidade de atendimento por meio da IA, as instituições financeiras conseguem absorver um volume maior de operações mantendo estruturas mais enxutas, o que amplia o potencial de crescimento sustentável.

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Modernização de legado acelerada pela Inteligência Artificial

Tradicionalmente, iniciativas de modernização eram vistas como investimentos de longo prazo, cujo retorno só apareceria após a conclusão da transformação. No entanto, para Concon, "a não gestão da dívida técnica é uma fábrica de legados". 

Em vez de acumular anos de complexidade para depois enfrentá-la em projetos longos e custosos, a evolução tecnológica precisa fazer parte da rotina das equipes de engenharia, apoiada por práticas contínuas de modernização e pelo uso da própria IA para acelerar esse processo, o que reduz significativamente o tempo necessário para modernizar legados. 

Em projetos conduzidos pela CI&T com o uso da plataforma proprietária CI&T Flow e o redesenho de todo o processo de Software Development Life Cycle (SDLC), foi possível acelerar em até 5x a modernização de aplicações.

Segundo Concon, essa aceleração permite dividir grandes programas de transformação em entregas menores, fazendo com que o valor seja capturado desde as primeiras etapas do projeto. 

"A CI&T fatia o escopo da modernização em fatias funcionais. Nos primeiros releases já se ganha valor, trabalhando o legado paralelamente à evolução da aplicação modernizada."

Sob essa ótica, o ROI deixa de ser um resultado esperado apenas ao final da modernização e passa a ser construído desde o primeiro dia da jornada de transformação, à medida que ganhos de velocidade, qualidade e experiência começam a se materializar para o negócio.

Mas é importante destacar que é preciso implementar arquiteturas maduras que envolvem não apenas inserir IA no processo, como afirma o executivo:

“O uso de técnicas como preparação dos pipelines de dados, evals, Agent as Judge e curadoria dos agentes são fundamentais para alcançar os resultados esperados, em escala.”

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