Com IA agêntica, o AWS Transform automatiza a modernização de .NET, SQL Server, VMware e mainframes, reduz dívida técnica e escala migrações com casos como Air Canada, QAD e Thomson Reuters
Empresas ainda gastam uma fatia relevante de recursos apagando incêndios de dívida técnica. Segundo a AWS, uma organização típica investe cerca de 30% do tempo da equipe em trabalho manual de modernização, o que desacelera a inovação. Nesse cenário, o AWS Transform, serviço de IA agêntica para transformar aplicações Windows .NET, sistemas VMware e mainframes, vem se consolidando como um acelerador. A plataforma já foi usada para analisar aproximadamente 1,1 bilhão de linhas de código e economizar mais de 810.000 horas de trabalho manual, entregando modernizações até quatro vezes mais rápidas com os recursos existentes.
Agora, a AWS anuncia uma nova fase do AWS Transform, com novos agentes de IA que ampliam a automação de fim a fim para modernizar qualquer código, API, framework, runtime, arquitetura e linguagem, inclusive linguagens proprietárias. A promessa é transformar bases legadas em escala, de forma consistente, replicável e com alta qualidade, reduzindo ciclos e custos, e liberando equipes para iniciativas de maior valor.
O que muda com os novos agentes do AWS Transform
Os novos recursos do AWS Transform combinam transformações pré-construídas para padrões comuns, como atualizações de Java, Node.js e Python, com playbooks customizados para tarefas específicas de cada organização. Um agente especializado orquestra as alterações, aplica refatorações e adaptações de infraestrutura e captura feedback automaticamente, melhorando continuamente a precisão a cada projeto.
Na prática, empresas podem escalar a modernização para centenas ou milhares de aplicações com o AWS Transform custom, alcançando transformações até cinco vezes mais rápidas do que processos manuais. O agente gera planos de modernização, executa alterações no código e no ambiente, e entrega resumos rastreáveis, o que reforça governança e conformidade.
Para organizações com legados complexos, a capacidade de cobrir múltiplas camadas — código, banco de dados, UI, infraestrutura e sistema operacional — é um diferencial. A abordagem unificada reduz retrabalho, padroniza decisões técnicas e acelera a migração para arquiteturas nativas da nuvem.
Modernização completa de Windows e SQL Server, com economia de até 70%
Segundo a AWS, o AWS Transform agora oferece aceleração de até 5x na modernização completa de Windows, incluindo aplicações .NET, SQL Server, camadas de UI e implantação, migrando para soluções de código aberto e serviços gerenciados. O processo começa com a análise da pilha completa e a proposição de um plano coordenado. Após aprovação, o agente executa a transformação, do aplicativo ao sistema operacional, e fornece atualizações e relatórios abrangentes do progresso.
Os novos recursos permitem modernizar rapidamente sistemas inteiros de Windows e SQL Server rumo a alternativas open source, o que, segundo a empresa, pode eliminar até 70% dos custos de manutenção e licenciamento. Esse caminho tem sido adotado por ISVs e grandes corporações que buscam reduzir dependências proprietárias, melhorar desempenho e reforçar a segurança.
Como resume um caso prático, “Nosso sucesso inicial com o AWS Transform — modernizar 800.000 linhas de código em apenas duas semanas — demonstrou que poderíamos transformar bases de código enormes em semanas, em vez de meses”, disse Bobby Land, diretor de produtos e tecnologia da Teamfront. “Essa inovação nos mostrou um caminho claro para eliminar dívidas técnicas e nos deu confiança para expandir nossos esforços de modernização. Agora, estamos migrando do SQL Server para o PostgreSQL e, ao mesmo tempo, transformando nossas aplicações, acelerando nossa jornada de modernização e nos permitindo atender melhor nosso portfólio de empresas de software de serviços de campo.”
Casos reais: Air Canada, QAD e Thomson Reuters aceleram com AWS Transform
A Air Canada, maior companhia aérea do país, precisou modernizar software desatualizado que desacelerava o negócio. Em poucos dias, implantou o AWS Transform para coordenar a modernização de milhares de funções Lambda, alcançando uma redução de 80% no tempo e custo esperados em comparação com a migração manual.
Na indústria de software para manufatura, a QAD relata ganhos expressivos: “Para muitos de nossos clientes, a atualização de versões mais antigas e altamente personalizadas para o nosso moderno ADAPTIVE ERP em nuvem com Champion AI tem sido um verdadeiro desafio. O AWS Transform mudou completamente isso”, disse Sanjay Brahmawar, diretor executivo da QAD|Redzone. “As modernizações que costumavam levar duas semanas agora levam apenas três dias, gerando ganhos de produtividade de 60% a 70% e economizando mais de 7.500 horas de desenvolvimento por ano. Já processamos mais de 180.000 linhas de código legado com precisão excepcional — e o agente melhora a cada projeto. Isso significa atualizações mais rápidas, menos interrupções e um caminho muito mais fácil para a plataforma QAD Adaptive ERP mais recente. Para nossos clientes, isso não é apenas modernização — é aceleração.”
Já a Thomson Reuters usou o AWS Transform para migrar do Windows para alternativas de código aberto, visando melhor desempenho e custos menores. Com automação baseada em IA, a empresa passou a migrar 1,5 milhão de linhas de código por mês, obtendo custos 30% mais baixos e reduzindo a dívida técnica em 50%.
Em escala global, os clientes da AWS já utilizaram o AWS Transform para analisar cerca de 1,1 bilhão de linhas de código e economizar mais de 810.000 horas de trabalho manual. Com os novos agentes, a expectativa é ampliar esse impacto, levando a automação para qualquer linguagem e arquitetura, inclusive em bases legadas críticas, como mainframes e VMware.
Para empresas no Brasil, o recado é claro: ao acelerar a redução da dívida tecnológica legada e realocar talentos para a inovação, o AWS Transform se posiciona como um aliado estratégico em jornadas de modernização em nuvem. Os ganhos se materializam em velocidade, qualidade e economia, criando espaço para que times foquem em novos produtos, dados e experiências, e não apenas em manter sistemas antigos.