Business Composable 2.0: a nova arquitetura para empresas inteligentes e adaptativas
Junho de 2025 – A transformação digital entra em uma nova fase. Se antes o foco estava na digitalização e automação de processos, agora o desafio é outro: construir organizações capazes de aprender, decidir e evoluir em tempo real. O Business Composable deixa de ser apenas uma abordagem arquitetural modular e ágil, e passa a ser uma estrutura inteligente, autônoma e adaptativa, pronta para responder em tempo real às dinâmicas do negócio.
Onde antes havia módulos estáticos, agora emergem ecossistemas autônomos, impulsionados por IA generativa, dados em fluxo contínuo e agentes inteligentes, capazes de se recompor em tempo real e gerar vantagem competitiva em um cenário em constante transformação. Não se trata mais de apenas orquestrar serviços, mas de ativar um sistema vivo, capaz de tomar decisões, adaptar fluxos ao contexto e agir com autonomia, guiado por dados e eventos em tempo real.
Da modularidade estática à composição inteligente
Na fase 1.0, os processos eram fragmentados em módulos isolados, conectados por APIs, mas baseados em uma modularidade pensada para um mundo previsível — que não responde à volatilidade dos negócios cognitivos, onde adaptabilidade e recomposição contínua são essenciais. Por isso, no modelo 2.0, esse paradigma evolui de forma profunda.
Os módulos dão lugar a agentes inteligentes e autônomos, as integrações deixam de ser lineares para se tornarem semânticas e orientadas por eventos, e a orquestração se torna adaptativa, com foco em decisões contextualizadas em tempo real, impulsionadas por dados dinâmicos e confiáveis.
Essa transição permite que as organizações operem de forma mais fluida, responsiva e personalizada, aumentando a eficiência, reduzindo fricções e criando valor de forma contínua e inteligente.
O que são agentes inteligentes componíveis
Agentes Inteligentes Componíveis são unidades de software avançadas, compostas por IA e lógica de negócios. Eles são capazes de entender a linguagem natural, agir com base em contexto e objetivos, aprender com dados e interações, e até mesmo cooperar entre si em tempo real em um modelo de comunicação Agent-to-Agent.
Um exemplo prático disso pode ser visto em um processo de vendas B2B, que pode ser amplificado com três agentes inteligentes. O primeiro agente qualificaria automaticamente os leads, cruzando dados de CRM e comportamento. Em seguida, um segundo agente prepararia propostas personalizadas, baseadas em dados históricos e no perfil do cliente.
Por fim, um terceiro agente conduziria o follow-up automático, responderia a dúvidas comuns e agendaria interações com o time humano apenas quando necessário. Orquestrados, esses agentes funcionam como uma equipe de apoio digital, liberando tempo dos vendedores, acelerando o pipeline e garantindo personalização em escala. O resultado é um processo de vendas mais ágil, inteligente e orientado por dados, com o profissional humano focado no fechamento estratégico.
Casos por setor
A aplicabilidade desses agentes se estende por diversas indústrias. No setor financeiro, por exemplo, agentes podem avaliar crédito com base em múltiplas fontes como open finance e documentos, ajustando limites dinamicamente para reduzir a inadimplência.
Em logística, agentes são capazes de replanejar entregas em tempo real com base em eventos como clima e trânsito, aumentando o nível de serviço e reduzindo custos. Já no varejo omnichannel, eles integram canais digitais e físicos para adaptar promoções e prever rupturas de estoque, enquanto no atendimento ao cliente, identificam padrões de reclamações e sugerem ações proativas para reduzir a evasão de clientes (churn).
Arquitetura do business composable 2.0
O business composable 2.0 exige uma base tecnológica projetada para proporcionar fluidez, inteligência distribuída e gestão confiável de dados em escala. Seus pilares arquiteturais incluem o princípio API-first, no qual agentes expõem funcionalidades de forma padronizada e reutilizável, com acesso controlado — promovendo modularidade e integração contínua; a orquestração dinâmica, que permite a coordenação de múltiplos agentes, dados e fluxos de decisão de forma adaptativa e em tempo real; o MCP (Model Context Protocol), que assegura continuidade e coerência entre agentes, mesmo em fluxos assíncronos, preservando o histórico contextual; a arquitetura orientada a eventos, na qual os fluxos são ativados por mudanças no estado do negócio, com eventos semanticamente enriquecidos — permitindo resposta imediata e contextualizada; a governança de dados distribuída, que garante qualidade, versionamento e alinhamento semântico ao longo de todo o ciclo de vida informacional; o uso de data contracts e catalogação, que promovem previsibilidade e descoberta estruturada dos dados entre agentes e domínios; e, por fim, a comunicação A2A (agent-to-agent), que viabiliza o compartilhamento de metas, decisões e contexto por meio de protocolos interoperáveis.
Essa arquitetura se concretiza por meio de uma fundação tecnológica estratégica, que transforma seus princípios em vantagem competitiva e adaptabilidade real. Entre os principais componentes estão as plataformas de API Management, que possibilitam a exposição segura, governada e escalável de funcionalidades; as plataformas de integração (iPaaS), que conectam ambientes legados, nuvem e agentes com flexibilidade e velocidade; os event brokers, que disparam fluxos em tempo real com base em eventos de negócio relevantes; as ferramentas no-code e GenAI, que capacitam usuários técnicos e de negócio a compor agentes e automações inteligentes; e as infraestruturas de dados governadas, com data lakes, catálogos e camadas semânticas que asseguram confiabilidade, rastreabilidade e acesso eficiente.
Desafios e considerações técnicas
A adoção do modelo 2.0 impõe novos desafios arquiteturais e operacionais que exigem maturidade técnica e governança sólida. A governança torna-se mais complexa, pois mais agentes significam mais pontos de controle e a necessidade de observabilidade contínua. A gestão de contexto é essencial para garantir consistência semântica e continuidade cognitiva entre os agentes.
Os testes devem ser modulares e integrados, validando cada agente individualmente e em cenários compostos. A interoperabilidade de modelos de IA também é um fator crítico, assim como a qualidade dos dados, pois sem informações consistentes, auditáveis e atualizados, os agentes perdem precisão, autonomia e capacidade de adaptação.
O Business Composable 2.0 vai além de uma evolução arquitetural, é uma estratégia de transformação organizacional, pensada para empresas que precisam operar com velocidade, inteligência e resiliência em ambientes cada vez mais dinâmicos. Ao adotar agentes IA composable, dados governados e orquestração dinâmica, as organizações deixam de ser estruturas fixas e lineares, tornando-se sistemas vivos, capazes de reagir em tempo real, personalizar em escala e aprender continuamente com cada interação.
Essas empresas passam a funcionar como ecossistemas adaptativos, onde cada agente, dado ou processo colabora para gerar valor de forma autônoma, escalável e sustentável. Em um ambiente onde tempo, eficiência, contexto e dados definem uma vantagem competitiva, o Business Composable 2.0 surge como a base para construir organizações mais ágeis, inteligentes e preparadas para evoluir continuamente.
Tony Tascino, CTO da Engineering Brasil
Publicação original: TI Inside
