Por Asa Kalavade, Vice President da AWS Transform da Amazon Web Services (AWS)
Como podem as empresas modernizar até 80 vezes mais rapidamente e, ao mesmo tempo, reduzir os custos em 90%?
Hoje, todas as conversas que tenho com líderes empresariais são marcadas por um sentido claro de urgência em relação à transformação impulsionada pela IA. A equação económica mudou, as possibilidades expandiram-se de forma significativa e a pressão para acelerar nunca foi tão intensa. Dados da Accenture indicam que a dívida técnica atingiu 2,41 biliões de dólares por ano só nos Estados Unidos, sendo necessários 1,52 biliões para a resolver. As organizações que tirarem partido de agentes inteligentes para lidar com este desafio não vão apenas reduzir custos, vão obter vantagens competitivas capazes de transformar setores inteiros.
Nos meus dez anos na AWS, a trabalhar com centenas de clientes empresariais nas suas transformações mais críticas, nunca vi nada semelhante ao que estamos a viver hoje. Os clientes compreendem que a IA lhes pode dar vantagens competitivas no tempo de chegada ao mercado, na inteligência de negócio e no ritmo de inovação. Mas também reconhecem que migrar aplicações e dados críticos para a cloud é o primeiro passo essencial para desbloquear essas vantagens.
Foi neste contexto que surgiu o AWS Transform, o primeiro serviço de IA baseada em agentes aplicado à transformação empresarial. Mais do que uma ferramenta de migração, representa uma nova forma de abordar a modernização à velocidade e à escala exigidas pelo contexto competitivo atual. A maioria das pessoas encara a IA aplicada à transformação empresarial como automação simples ou chatbots genéricos. No entanto, este tipo de abordagem funciona de forma diferente, assente em três camadas interligadas que atuam em conjunto para acelerar a modernização.
A primeira camada é composta por agentes de IA especializados. Ou seja, não são scripts genéricos, mas especialistas digitais treinados para responder a desafios específicos de transformação. São capazes de modernizar linguagens de programação de mainframe com décadas, como COBOL, para linguagens atuais, como Java; migrar configurações complexas de redes de centros de dados de ambientes VMware para infraestrutura cloud; e atualizar aplicações .NET para versões mais recentes.
Sobre essa base assenta um sistema inteligente de coordenação de IA agêntica, responsável pela gestão dos fluxos de trabalho – e é aqui que a transformação ganha velocidade. Este coordenador compreende os objetivos de negócio e consegue gerir autonomamente processos complexos, decidindo que agentes especializados mobilizar, quando executar tarefas em paralelo e como lidar com dependências que, normalmente, exigiriam intervenção humana. Num caso recente, um cliente com 6.000 máquinas virtuais precisava de migrar configurações de rede, políticas de segurança e dependências acumuladas ao longo de anos. O trabalho manual, que tradicionalmente exigiria duas semanas de folhas de cálculo, foi concluído em oito horas, com maior precisão.
A terceira camada integra tudo através de interfaces de linguagem natural, que facilitam a colaboração entre equipas técnicas e de negócio. Estas interfaces traduzem a complexidade técnica em termos claros, reduzindo barreiras entre decisores, arquitetos e programadores e tornando as decisões mais acessíveis a todos os envolvidos.
Os resultados que estamos a observar desafiam tudo o que julgávamos saber sobre os custos e os prazos necessários para a modernização empresarial. Projetos que, historicamente, exigiam entre 12 e 18 meses estão agora a ser concluídos em poucas semanas. Nos nossos projetos com clientes, registamos velocidades de transformação cinco vezes superiores às abordagens tradicionais. No caso das migrações de VMware, a aceleração é ainda mais significativa – até 80 vezes mais rápida quando o sistema executa múltiplas tarefas de migração em simultâneo.
A modernização deve tornar-se um processo contínuo, e não um evento pontual. Com novas versões de frameworks, requisitos de segurança em evolução e necessidades de negócio em mudança, a capacidade de integração permite integrar dados setoriais, agentes à medida e conhecimento interno, para que a adaptação se torne automática, e sem interrupções.
Os resultados obtidos em vários cenários demonstram o potencial desta tecnologia. O BMW Group reduziu o tempo de testes em 75% e aumentou a cobertura em 60% na modernização de mainframes, diminuindo o risco e acelerando o processo.
A Air Canada é outro exemplo: atualizou milhares de funções Lambda de Node.js 16 para 20 em poucos dias, com 90% de eficácia e uma redução de 80% no tempo e nos custos previstos.
À medida que a IA baseada em agentes lida com desafios técnicos mais complexos, o papel humano torna-se ainda mais relevante. As transformações mais eficazes combinam a execução da IA com a experiência humana na definição de prioridades e da estratégia de negócio.
Adotar desde já a modernização baseada em IA agêntica é essencial, pois permite às empresas criar vantagens operacionais, acelerar ciclos de transformação e reduzir a dívida técnica.
