Arquitetura como código: como LLMs aceleram o projeto de sistemas

A documentação arquitetônica em grandes empresas é quase sempre uma dor. Semanas de aprovações, edições infinitas de diagramas em Draw.io, versionamento através de Confluence que parece mais uma escavação arqueológica do que um processo de engenharia. O time do departamento de IA do grupo BCS decidiu que era hora de acabar com isso e mostrou como a abordagem Architecture as Code combinada com assistentes LLM pode mudar radicalmente as regras do jogo.

Alexey Pronsky, responsável pela arquitetura na divisão de IA da BCS, descreveu um problema familiar a qualquer arquiteto corporativo. Seu time constrói sistemas de agentes, assistentes de IA, soluções OCR, análise de fala e modelos clássicos de ML. Por trás de cada um desses projetos existe uma decisão arquitetônica — um documento que deve passar por um processo de aprovação em múltiplos estágios com o negócio, arquitetura corporativa, o serviço de segurança da informação e proprietários de sistemas relacionados. Em média, o caminho desde o recebimento dos requisitos de negócio até a aprovação final leva duas a três semanas. Para uma indústria onde a velocidade de iteração determina a competitividade, isso é inaceitavelmente lento.

A essência da abordagem proposta é mover a documentação arquitetônica de editores visuais e sistemas wiki para código. O time da BCS escolheu Structurizr — uma ferramenta que permite descrever arquitetura de sistemas de software usando uma DSL especial. Em vez de arrastar manualmente blocos em uma tela Draw.io, o arquiteto descreve componentes, relacionamentos e contextos em texto. Isso fornece todos os benefícios que os desenvolvedores conquistaram há muito tempo com a abordagem Infrastructure as Code: versionamento através do Git, revisão de código, geração automática de diagramas e, criticamente, a capacidade de conectar um assistente LLM.

É aqui que as coisas ficam realmente interessantes. Pronsky mostra como Claude Code, atuando como assistente LLM, pode assumir uma porção significativa do trabalho rotineiro do arquiteto. Quando a arquitetura é descrita em código em vez de imagens, um modelo de linguagem pode analisar a estrutura existente, sugerir mudanças, gerar novos componentes e até ajudar na preparação da documentação para aprovação. Essencialmente, a mesma coisa que aconteceu com a escrita de código no último ano está acontecendo — assistentes LLM não substituem o especialista, mas aceleram dramaticamente seu trabalho assumindo tarefas rotineiras.

É importante entender o contexto no qual essa prática emergiu. Architecture as Code não é uma ideia nova. Ferramentas como Structurizr, PlantUML e Mermaid existem há muito tempo. Porém, antes do surgimento de modelos de linguagem poderosos, as descrições textuais de arquitetura permaneceram uma abordagem de nicho: a barreira de entrada era alta e a vantagem sobre editores visuais era pouco clara. Os LLMs mudaram essa equação. Um modelo que trabalha livremente com texto e código transforma Architecture as Code de uma prática elegante, mas trabalhosa, em um fluxo de trabalho genuinamente eficiente. Um arquiteto formula requisitos, o assistente gera um rascunho em DSL, a pessoa revisa e corrige — e o ciclo se comprime de semanas para dias.

Para o ambiente corporativo, essa abordagem traz benefícios adicionais. Quando a arquitetura reside em um repositório Git, cada mudança é transparente e rastreável. A revisão de código das decisões arquitetônicas se torna um processo tão natural quanto a revisão de código de software. O serviço de segurança pode automatizar parte das verificações. E mais importante, reduz-se a dependência de uma ferramenta de visualização específica. Os diagramas são gerados automaticamente a partir do código e podem ser renderizados em qualquer renderizador compatível.

A experiência da BCS é indicativa também porque não se trata de uma startup experimentando novas abordagens, mas de um grande grupo financeiro com requisitos rigorosos de documentação e aprovação. Se Architecture as Code com suporte de LLM funciona em um contexto tão regulado, a abordagem é madura o suficiente para adoção corporativa ampla. Provavelmente veremos uma onda de implementações semelhantes no próximo ano — especialmente em empresas que já usam ativamente assistentes LLM para desenvolvimento e querem estender essa prática para disciplinas de engenharia relacionadas.