Kausik Chaudhuri

nov 27 2025

O que é e por que usar IA agêntica em sistemas legados

IA agêntica é um tipo de tecnologia que utiliza agentes autônomos para automatizar processos complexos. Diferente da IA generativa, que apenas cria conteúdo, a IA agêntica pode realizar ações dentro de sistemas de software.

Essas ações incluem muitas das operações que as empresas executam para manter, atualizar e transformar plataformas legadas, como ambientes SAP ERP. Como a gestão de sistemas legados sempre foi um processo lento e trabalhoso, os agênticas de IA tendem a desempenhar um papel essencial em maximizar o valor dos ativos legados de TI, sem sobrecarregar as equipes técnicas.

Desafios ao aplicar IA agêntica em sistemas legados

Ainda assim, aplicar IA agêntica a sistemas legados exige muito mais do que simplesmente conectar o software a um serviço de IA. Existem quatro desafios principais, decorrentes da natureza única dessas plataformas.

1. Requisitos complexos de integração

Para funcionar bem, soluções de IA agêntica precisam se integrar de forma fluida ao ambiente que vão ajudar a gerenciar. Isso é difícil ao trabalhar com sistemas empresariais como SAP, que possuem modelos de dados complexos, lógica proprietária e customizações específicas de cada empresa.

Por isso, não é realista esperar um modelo “plug and play” nesses ambientes — algo mais comum na nuvem pública, que tende a ser padronizada e previsível.

Mas essa integração é possível quando se escolhem casos de uso delimitados, como análise de código customizado ou automação de testes, com dados e objetivos bem definidos.

Outro facilitador é aproveitar componentes modernizados onde existam. No SAP, recursos como SAP BTP AI Core, SAP Graph e SAP Event Mesh expõem objetos de negócio via APIs, tornando as integrações com IA mais simples.

2. Riscos de ROI

Construir e operar agentes de IA pode ser caro, e nem sempre está claro de início onde o melhor retorno será obtido.

Para minimizar riscos de investimento, organizações podem utilizar técnicas como T-shirt sizing para estimar relação custo–valor de cada caso de uso. Por exemplo: iniciar automação de testes com um piloto para medir quanto tempo de equipe seria economizado em escala.

Adoção de frameworks open source e de baixo custo, como LangChain, e uso de bancos vetoriais otimizados (ex.: Pinecone), também ajudam a controlar despesas — assim como reutilizar a mesma infraestrutura de agentes para múltiplas demandas.

3. Privacidade e segurança de dados

Agentes de IA normalmente precisam de amplo acesso a dados — e plataformas legadas armazenam informações altamente sensíveis. Isso cria riscos de segurança e compliance caso os agentes vazem dados inadvertidamente.

A mitigação está em aplicar as mesmas regras de privacidade e segurança usadas para usuários humanos, como:

  • Controles de acesso por função (RBAC)
  • Restrição de acesso à rede para impedir conexões indevidas
  • Auditorias completas das ações dos agentes

Essas trilhas de auditoria são fundamentais para comprovar conformidade regulatória.

4. Tendência a alucinações

Assim como toda tecnologia baseada em LLMs, agentes de IA podem “alucinar” — agir com base em suposições erradas ou tomar decisões incorretas. Em sistemas legados críticos, essa é uma ameaça real.

Mitigações essenciais incluem:

  • Human-in-the-loop para tarefas de alto impacto (ex.: dados financeiros e logísticos)
  • Limiares de confiança para exigir validação humana quando a IA estiver insegura
  • Maior supervisão em ações com impacto operacional relevante

Tirando o máximo da IA agêntica em sistemas legados

A IA agêntica pode revolucionar a modernização de sistemas legados — ignorá-la pode custar caro às organizações. Mas é indispensável gerenciar cuidadosamente desafios como integração, controle de custos e proteção de dados críticos.

Sim, é possível aplicar IA agêntica com confiabilidade nesses ambientes. Porém, isso requer planejamento estratégico, análise profunda e total entendimento da complexidade das plataformas legadas.