Raiffeisen Bank constrói um gêmeo digital do ambiente de TI e prepara Agentic RAG

Raiffeisen Bank Constrói Gêmeo Digital da Paisagem de TI e Prepara Agentic RAG

O Raiffeisen Bank descreveu por que decidiu abandonar o modelo tradicional de arquitetura corporativa com diagramas separados e manutenção manual de repositório. Em vez disso, o banco está construindo sua própria EA Tool — uma plataforma que deve se tornar um gêmeo digital da paisagem de TI e uma base de trabalho para futuras ferramentas de IA.

Por Que os Antigos Sistemas EA Não Funcionam

Segundo a equipe do banco, soluções clássicas como Sparx EA, Alfabet e iServer permaneceram como padrão industrial por muito tempo, mas hoje enfrentam cada vez mais dificuldades para atender aos requisitos de velocidade. O principal problema não está no conjunto de funcionalidades, mas na própria lógica de funcionamento: esses produtos foram criados como ferramentas para arquitetos, não como um ambiente vivo para colaboração em equipe. Como resultado, os dados ficam rapidamente desatualizados, as relações entre objetos são mantidas manualmente, e as discussões sobre mudanças frequentemente acabam no draw.

io e em apresentações. Neste contexto, o negócio exige um modo diferente: implantar mudanças em produção mais rapidamente, personalizar produtos com mais precisão e reduzir o suporte operacional manual. Para isso, o banco precisa de uma única fonte de verdade sobre ativos de TI, que não apenas armazene esquemas, mas seja atualizada junto com o desenvolvimento real.

É por isso que no Raiffeisen decidiram não se limitar a substituir uma ferramenta de um fornecedor por outra, mas iniciar sua própria plataforma de gerenciamento de arquitetura.

Como a EA Tool Funciona

A nova EA Tool é construída em torno de um repositório unificado de objetos arquitetônicos. No banco, descrevem-na como um gêmeo digital preenchido automaticamente: cada objeto no sistema tem histórico, relações e um lugar no modelo geral. Além disso, o público-alvo da plataforma não são apenas arquitetos, mas também equipes ágeis autônomas que devem trabalhar com dados arquitetônicos diretamente, em vez de passar por uma camada separada de aprovações e exportações manuais.

• O modelo arquitetônico vincula capacidades de negócios, funções, APIs, fluxos de dados e componentes
• Modelos acordados podem ativar processos de CI/CD através de um Green Path padronizado
• Especificações YAML e dados do Git ajudam a reconciliar a paisagem real com a solução arquitetônica
• No futuro, a plataforma poderá gerar stubs, esquemas de banco de dados e código básico

Esta abordagem aproxima o banco do Spec-Driven Development, onde um artefato arquitetônico deixa de ser uma imagem para aprovação e se torna uma especificação executável. A equipe reconhece que inicialmente a velocidade de preparação de soluções diminuiu: foi necessário padronizar rigorosamente as notações, campos obrigatórios e a qualidade dos dados de entrada. Mas após a adoção dessas regras, parte do trabalho rotineiro nos estágios finais desapareceu, e o registro de sistemas e fluxos de dados após aprovação tornou-se automático.

Para Onde o SDD e RAG Levam

O próximo estágio envolve não apenas visualização, mas o uso de IA sobre o repositório arquitetônico. Primeiro, o banco quer se concentrar em busca contextual, NLP e cenários RAG. A ideia é simples: qualquer membro da equipe poderá fazer uma pergunta em linguagem natural e descobrir rapidamente quais sistemas lidam, por exemplo, com processamento de cartão, ou onde bancos de dados legados ainda estão sendo usados. Isso deve reduzir significativamente a barreira de entrada para conhecimento arquitetônico e eliminar a dependência de um círculo restrito de especialistas.

"O futuro já está aqui.

Ele só é distribuído de forma desigual."

A seguir, o Raiffeisen olha em direção ao Agentic RAG, onde agentes de IA não apenas recuperam conhecimento da base, mas também tomam ações dentro de regras definidas. O artigo discute isso como um vetor de desenvolvimento: tais agentes poderiam verificar soluções arquitetônicas contra políticas de segurança, encontrar funções de negócio duplicadas e sugerir rotas de integração ótimas baseadas em dados históricos do banco. O arquiteto não desaparece neste cenário, mas muda para o papel de quem formaliza conhecimento, define marcos e valida rascunhos de IA no nível de estratégia e decisões.

O Que Isso Significa

O caso do Raiffeisen Bank mostra que a arquitetura corporativa está gradualmente se transformando de documentação auxiliar em uma camada operacional de desenvolvimento. Se este modelo pegasse, o valor será criado não pelos diagramas em si, mas por uma combinação de dados internos estruturados, processos de produção e ferramentas de IA construídas sobre eles. Para o mercado, este é outro sinal: a IA corporativa mais útil pode não emergir em um chatbot isolado, mas dentro de um gêmeo digital da empresa.