McKinsey Technology Trends Outlook 2026: agentes de IA podem reduzir 40% do custo de modernizar sistemas legados

A McKinsey publicou em setembro de 2026 a sexta edição do Technology Trends Outlook, o relatório semestral que monitora a adoção e o impacto das principais tendências tecnológicas nas empresas ao redor do mundo. A edição de setembro traz um dado que muda a conversa sobre modernização de sistemas legados, historicamente um dos projetos mais caros e arriscados que uma empresa pode assumir.

Segundo o relatório, agentes de IA podem acelerar projetos de modernização de sistemas legados em 40% a 50% e reduzir custos em até 40%, aproveitando a capacidade de entender e traduzir código legado enquanto preservam os processos operacionais que esses sistemas suportam. Fonte: McKinsey Technology Trends Outlook, setembro de 2026.

Para empresas que têm modernização de sistemas legados em algum lugar da lista de prioridades tecnológicas, esse dado merece atenção imediata.

O dado sobre desenvolvedores que confirma a velocidade da mudança

A mesma edição do relatório traz outro número que mostra a velocidade com que as práticas de desenvolvimento estão mudando: cerca de 80% dos novos desenvolvedores usaram ferramentas de codificação com IA como Copilot dentro da primeira semana de trabalho. Fonte: McKinsey, setembro de 2026.

Isso significa que a próxima geração de profissionais de desenvolvimento não aprendeu a trabalhar sem IA. Para eles, o assistente de código não é uma ferramenta nova que adotaram. É parte do ambiente de trabalho padrão desde o início da carreira.

As implicações para empresas que estão escolhendo parceiros de desenvolvimento de software são significativas: times que usam IA de forma nativa no desenvolvimento entregam mais rápido, com menos erros e com capacidade de manter sistemas mais complexos. Times que não incorporaram essas práticas estão em desvantagem crescente.

Como agentes de IA estão transformando a modernização de legados

A modernização de sistemas legados sempre foi cara e arriscada por razões estruturais: o código antigo raramente está bem documentado, a lógica de negócio está embutida de formas que poucos entendem completamente e qualquer mudança pode ter efeitos cascata inesperados em partes aparentemente não relacionadas do sistema.

Os agentes de IA estão mudando essa equação de três formas:

Compreensão e documentação automática de código legado. Agentes especializados em análise de código conseguem ler e compreender bases de código em linguagens antigas, identificar as regras de negócio embutidas, gerar documentação atualizada e criar um mapa de dependências que antes exigia semanas ou meses de trabalho de analistas sênior.

Tradução progressiva entre arquiteturas. Em vez de reescrever o sistema inteiro de uma vez, agentes de IA podem traduzir componentes individuais para arquiteturas modernas enquanto o sistema original continua rodando, permitindo migração incremental que reduz o risco de parada total.

Geração e validação de testes. Um dos maiores riscos da modernização é não ter cobertura de testes suficiente para garantir que a nova versão se comporta identicamente à antiga nos casos de borda. Agentes de IA conseguem gerar testes automaticamente a partir da análise do comportamento do sistema original.

O que o relatório diz sobre o estado geral dos agentes de IA

A McKinsey é cuidadosa em não superestimar a maturidade atual: a IA agêntica ainda é relativamente incipiente, e o valor que as empresas vão derivar dela provavelmente se expandirá à medida que a tecnologia ficar mais tecnicamente capaz. Fonte: McKinsey, setembro de 2026.

Essa ressalva é importante para calibrar expectativas. Os agentes de IA estão gerando resultados reais em casos de uso específicos, como a modernização de legados que o relatório documenta. Mas não são uma solução universal que funciona igualmente bem para qualquer problema.

O relatório também aponta que o custo de inferência em LLMs vai cair mais de 90% até 2030, o que significa que o custo de usar modelos de IA para processar grandes volumes de código legado vai diminuir drasticamente nos próximos anos, tornando os projetos de modernização com agentes progressivamente mais acessíveis. Fonte: Gartner, março de 2026, citado pela McKinsey.

Implicações para empresas industriais brasileiras

Para indústrias brasileiras com sistemas legados que limitam a adoção de IoT industrial, IA aplicada e automação, os dados da McKinsey têm uma implicação direta: o custo e o prazo de modernizar esses sistemas estão diminuindo.

Projetos que eram proibitivamente caros dois anos atrás podem ter uma equação de ROI completamente diferente hoje, quando agentes de IA conseguem acelerar 40% a 50% do esforço de compreensão e tradução de código legado.

Isso não elimina os riscos inerentes de qualquer projeto de modernização, especialmente em ambientes industriais onde a continuidade operacional é inegociável. Mas muda significativamente a relação entre custo e benefício que precisa ser avaliada antes de decidir.

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