Quando falo sobre a integração de inteligência artificial (IA) em sistemas legados, a primeira imagem que surge é de duas realidades muito diferentes tentando se encontrar: estruturas antigas, funcionais, porém engessadas, e uma tecnologia flexível, adaptável e rápida. Essa colisão de mundos traz aprendizados que, sinceramente, ainda estão em construção tanto para grandes instituições públicas quanto para organizações privadas.
Integrar IA ao antigo não é só tecnologia, é transformar a história da empresa.
Recentemente acompanhei de perto discussões sobre integração de IA em ambientes complexos, incluindo no setor público. O Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos, por exemplo, apresentou na Semana da Inovação 2025 novas medidas que reforçam o desafio e a necessidade de unir governança de dados e automação inteligente (fonte).
1. Falta de padronização dos dados
Volta e meia, a enorme variedade de formatos, estruturas e até mesmo linguagens de programação dentro de sistemas legados faz com que qualquer integração se torne uma batalha diária. Já presenciei empresas com sistemas diferentes para áreas que deveriam conversar o tempo todo, como vendas e finanças. Quando os dados não têm um padrão, a IA não consegue extrair valor, somente ruído. Isso pode obrigar profissionais a criar camadas intermediárias ou até reprocessar bases inteiras.
O velho arquivo CSV perdido em um servidor pode travar todo o projeto de IA.
No caso do IBGE, o desafio de integrar bancos de dados diversos e antigos é abordado por meio de governança estatística e uso inteligente de IA. Vejo muitas empresas privadas enfrentando algo semelhante, mesmo em menor escala.
2. Complexidade das integrações técnicas
A segunda dor que percebo ocorre na camada técnica. Os sistemas legados frequentemente não possuem APIs modernas e, muitas vezes, nem documentação atualizada. É como tentar ligar um rádio a um smartphone usando fios de cobre.
Já acompanhei projetos que precisaram “traduzir” protocolos proprietários ou desenvolver conectores específicos do zero. Dependendo do cenário, a dependência de linguagens mortas ou bibliotecas abandonadas pode atrasar o projeto por semanas ou meses.
Essa complexidade aparece no dia a dia: migrações, erros de leitura, impossibilidade de automação completa, e uma lista interminável de exceções a tratar.
3. Resistência cultural e receio de mudança
Por mais estranho que pareça, a tecnologia não é o único desafio real: pessoas também mudam devagar. Em várias consultorias, noto que existe receio em migrar processos, adotar IA ou até mesmo treinar assistentes como os da Odisseia. Falam em perda de controle ou temem que o conhecimento do dia a dia se perca numa suposta “robotização”.
Sem confiança na IA, nenhuma integração avança.
É preciso investir tempo em explicar, mostrar resultados, fazer pequenos pilotos e, só então, ampliar o alcance. Eu gosto de lembrar que governança de dados e cultura de inovação são temas de discussões nacionais, não só de tecnologia.
4. Segurança da informação
Outro ponto recorrente, e que levanta muito debate, é a segurança dos dados compartilhados entre sistemas antigos e novas soluções baseadas em IA. Sistemas que nunca foram projetados para acessar internet ou expor dados externamente enfrentam riscos elevados. Falhas simples, como senhas fracas ou rota de acesso aberta, podem colocar toda a estrutura em risco.
Além disso, há regulamentações específicas quando falamos do setor público ou de setores sensíveis, como saúde e finanças. Integrar IA exige revisitar toda a política de acesso, autenticação e privacidade de informação. Nessas horas, a atualização de normas deve andar junto com cada linha de código criada.
5. Limitações de recursos e orçamento
No campo prático, nem sempre é possível trocar todo o parque tecnológico de uma vez só. Teste após teste, vejo empresas esbarrando em servidores antigos, falta de processamento ou orçamento curto para investir em upgrades ou novas soluções. Buscam alternativas criativas para rodar soluções em nuvem ou usar recursos escaláveis, quando possível.
A Estratégia Federal de Governo Digital cita o papel da colaboração entre órgãos para integrar plataformas, buscando aproveitar infraestruturas já existentes sempre que possível (fonte).
Não é preciso trocar tudo, mas é impossível evoluir sem investir em estrutura.
Empresas e governos trabalham nesse limite delicado: investir apenas o suficiente para garantir estabilidade, sem comprometer o dia a dia.
6. Dificuldade de mensurar resultados rapidamente
Outro desafio é medir o sucesso da integração IA + legado rapidamente. Resultados muitas vezes só aparecem após meses, o que gera impaciência e questionamento sobre o retorno do investimento. Já testemunhei áreas internas cobrando relatórios semanais, mesmo sabendo que modelos de IA precisam de tempo para “aprender” os processos internos e entregar valor real.
Odisseia tem abordado esse tema ao propor treinamentos e onboardings completos para assistentes digitais. É fundamental definir métricas logo no início e alinhar expectativas, especialmente com diretores e gestores.
7. Manutenção, suporte e evolução contínua
Por fim, após a integração, a realidade é que manutenção nunca acaba. Cada pequena atualização exige testes, reconfigurações e, algumas vezes, “gambiarras” para manter toda a engrenagem rodando. A evolução contínua sempre esbarra no medo de quebrar funções críticas.
Já vi muitos casos em que, após a fase inicial animadora, equipes param de investir em melhorias, caindo no risco de regressão tecnológica. Por isso, uma estratégia de atualização recorrente faz toda a diferença.
Avanços e novas abordagens
Tenho acompanhado os movimentos do mercado e órgãos públicos para resolver esses desafios. No Programa Nacional do IBGE e outras iniciativas, vê-se um esforço real para superar gargalos antigos. O preparo dos órgãos públicos, por exemplo, já é tema central de debates sobre uso estratégico de IA.
No cenário privado, projetos como a Odisseia vêm mostrando que é possível simplificar o onboarding, definir propósitos claros para assistentes digitais e treinar IA como um membro real da equipe. Quando bem feita, essa transição reduz erros, aumenta a colaboração e libera tempo dos humanos para tarefas mais nobres.
A experiência que tenho revela: quem se antecipa, investe na base de dados e constrói pontes entre o antigo e o novo, tende a colher melhores resultados e menos dores de cabeça.
- Quer aprender mais sobre a era da automação e IA? Recomendo este artigo sobre IA nativa na empresa.
- Para conhecer impactos sobre atendimento e pré-vendas, veja como a automação transforma o setor.
- Já quem busca evitar erros na integração de IA, vale conferir a lista de armadilhas mais comuns.
- E para mais temas de transformação diante dos desafios do legado, recomendo visitar a categoria de inteligência artificial do nosso blog.
Conclusão
Integrar IA a sistemas antigos é uma jornada cheia de adaptações, ajustes e aprendizados. Nem sempre é rápido ou simples, mas os ganhos potenciais, seja em inovação, tomada de decisão ou conexão humana, justificam o esforço. O que eu vi funcionar melhor sempre começa por pequenos passos, envolvimento das pessoas certas e clareza do propósito, como propõe a Odisseia.
Caso queira transformar o modo como sua equipe trabalha e descobrir o verdadeiro potencial da integração de IA, conheça melhor os diferenciais dos nossos assistentes inteligentes e veja como podemos ajudar você a dar o próximo passo.
Perguntas frequentes sobre integração de IA em sistemas legados
Quais são os principais desafios de integração?
Os desafios mais frequentes incluem a falta de padronização dos dados, limitações técnicas, resistência cultural, questões de segurança, restrições de orçamento, dificuldade para medir resultados e necessidade constante de manutenção. Cada um deles pode ser mais intenso dependendo do ambiente, do setor e do histórico tecnológico da organização.
Como superar a falta de dados padronizados?
Em minha experiência, o ponto de partida é mapear as origens de dados e investir na construção de pequenas camadas de integração que convertam e organizem os diferentes formatos em algo compreensível pela IA. Isso pode ser feito com ferramentas intermediárias ou mesmo desenvolvendo APIs específicas. Governança de dados, como discutido no Programa Nacional do IBGE, também faz diferença nesse contexto.
É seguro integrar IA a sistemas antigos?
Integrar IA a sistemas antigos pode ser seguro, mas exige revisão das políticas de acesso, atualização das medidas de segurança e avaliações constantes de vulnerabilidades. Investir em autenticação robusta e análise dos fluxos de dados é fundamental para reduzir riscos.
Quanto custa integrar IA em sistemas legados?
O custo pode variar bastante, desde pequenas adaptações acessíveis até grandes projetos que envolvem reformulação de infraestrutura. Tudo depende do grau de obsolescência dos sistemas, do volume de dados e das necessidades de customização. Muitas vezes, adotar uma abordagem incremental pode equilibrar investimentos e evitar desperdícios mal planejados.
Vale a pena modernizar sistemas legados com IA?
Modernizar sistemas antigos com IA costuma trazer ganhos expressivos em automação, produtividade e qualidade das decisões. O retorno, entretanto, está ligado à clareza dos objetivos e à disposição em promover mudanças graduais e seguras, pensando sempre na jornada de evolução contínua.
