O mercado parou de perguntar o que dá para fazer com IA e começou a olhar quem cortar. E esse corte está pelo lado errado da conta.

Você contratou o funcionário dos sonhos. Ele trabalha por centavos, não dorme, não tira férias, não pede aumento, e faz em três horas o que o seu time levava três dias. 

É bom demais para ser verdade, parece mágica. Até você sair dos testes, chegar à página 2 e começar a perceber os defeitos.

Esse mesmo funcionário faz exatamente o que você mandou, mesmo quando o que você mandou estava errado.

Entrega um relatório impecável com um número inventado no meio da planilha. E, de vez em quando, faz uma ótima tarefa, sai para fumar um cigarro e só volta depois do almoço.

Esse funcionário é a inteligência artificial.

Em abril de 2025, Guillermo Rauch, CEO da Vercel, trouxe a melhor definição que vi sobre ele:

“A IA atual se parece com uma criança superdotada de cinco anos, com PHD e TDAH”. 

Um funcionário desses não reduz a necessidade de gente boa em volta, ele multiplica.

Quanto mais barato e mais rápido o trabalhador, mais caro e mais decisivo quem está acima dele. Porque o erro que antes saía devagar e custava pouco agora sai na velocidade e na escala da máquina. Alguém precisa dizer ao funcionário o que fazer com clareza, perceber quando ele inventou o número, desenhar como ele se conecta ao resto da operação sem derrubar nada e responder pela conta quando ele erra. 

E aqui muda o jogo para quem não é da tecnologia, gerir esse funcionário barato deixou de ser problema só do time técnico. No momento em que você, C-level, coloca um agente de IA para fazer seu relatório, atender seu cliente ou rascunhar seu contrato, você virou chefe de um trabalhador digital que executa rápido, custa pouco e entende contexto nenhum. 

A pergunta deixou de ser quantos funcionários baratos você consegue contratar e passou a ser quantos funcionários digitais você consegue gerir.

O mercado, no entanto, está fazendo o contrário, está deslumbrado com o custo do funcionário e correndo para demitir o chefe. 

O alarme mais barulhento sobre tudo isso vem justamente de quem “fabrica estes funcionários”, claro, quanto mais inevitável e iminente parecer a substituição do trabalho humano, mais urgente fica a corrida das empresas para comprar a solução deles, e mais sentido fazem as cifras astronômicas que precisam justificar para seus investidores às vésperas de abrir capital. 

Jensen Huang, CEO da Nvidia, disse discordar de quase tudo que Amodei (CEO da Anthropic) fala e resumiu o incentivo por trás do discurso em três tempos: a IA é tão assustadora que só eles deveriam construí-la, é tão cara que ninguém mais deveria, e é tão poderosa que todos perderão o emprego, o que convenientemente explica por que só a empresa deles deveria existir. E há a prova final de que o alarme era, no mínimo, exagerado: em 2026, tanto Altman quanto o próprio Amodei recuaram publicamente. Altman disse estar “encantado de ter errado”. Amodei passou a dizer que a automação pode, na verdade, expandir o trabalho que as pessoas fazem.

Eu acompanho de perto o que sai dessas empresas, e fiquei com toda essa novela atravessada na garganta, a mesma Anthropic que soou o alarme mais barulhento fez, em paralelo, um movimento que aparentemente contradiz o próprio discurso. E como fundador de uma consultoria brasileira que recentemente entrou para a rede global de parceiros da Anthropic, a Claude Partner Network, eu vivi esse paradoxo de dentro.

Deixa eu contar como cheguei até aqui, porque a história importa para o argumento.

Trabalho com tecnologia desde 2003, e os projetos de IA aplicada que toco desde 2009, quando o tema ainda era ficção para a maioria das empresas, sempre tiveram o mesmo norte. Passei anos em automação e sistemas para áreas que ninguém associa a glamour, BPO financeiro, fiscal e de departamento pessoal, FIDCs, educação, e a lição que ficou é que a tecnologia só vale quando vira resultado para quem está do outro lado, é e sempre foi meio, nunca fim.

Porém em 2022, quando os modelos de linguagem amadureceram a ponto de “raciocinar” sobre problemas reais, ficou claro que o jogo inteiro tinha mudado de natureza. O jogo deixou de ser escrever software sob demanda e passou a ser redesenhar como o trabalho acontece dentro das empresas. 

Há mais de duas décadas, empresas e pessoas me procuram para tirar do humano o trabalho de máquina que carregam. Em nenhum projeto que atuei em mais de 20 anos, o objetivo foi eliminar a pessoa, foi exatamente o contrário, impulsionar a capacidade humana, é claro que nem todo mundo acompanha e cortes se tornam necessários, mas estes, acontecem por mudança no escopo do trabalho, não diretamente pela tecnologia. Quando você tira de alguém a parte mecânica, repetitiva e literal do que essa pessoa faz, você não a torna desnecessária, você a libera para o que só o humano faz bem, que é julgar, ler o contexto e tomar a decisão difícil que exige bom senso e responsabilidade. A máquina assume o trabalho de máquina e o humano sobe para o trabalho que é, de fato, humano. 

Por que liguei para a Anthropic antes de quase todo mundo no Brasil

O começo de 2026 foi uma enxurrada de lançamentos da Anthropic, e não só de funcionalidades para pessoas de tecnologia. 

Em janeiro veio o Claude Cowork, um assistente que recebe acesso a uma pasta no seu computador e executa tarefas do dia a dia a partir de instruções em linguagem comum, montar um relatório de despesas a partir de uma pasta de fotos de recibo, organizar arquivos, redigir documentos sobre uma pilha de anotações. Um executivo da própria empresa chamou aquilo de vibe working, a ideia de que qualquer pessoa, não só quem programa, poderia produzir trabalho quase pronto só descrevendo o que quer. 

Em abril veio o Claude Design, que transforma um pedido em texto em protótipos, sites navegáveis, apresentações e one-pagers, sem precisar de designer nem de licença de ferramenta cara. O lançamento mexeu tanto com o mercado que a ação da Figma caiu 7% no mesmo dia. E os modelos não pararam de evoluir, do Opus 4.6 com janela de um milhão de tokens em fevereiro até as versões seguintes que melhoraram visão, raciocínio e confiabilidade ao longo do ano.

No mesmo período, a Anthropic lançou a Claude Partner Network, seu programa oficial de parceiros, com um investimento declarado de US$ 100 milhões para 2026 em treinamento, suporte técnico e marketing conjunto, acompanhada de sua primeira certificação técnica oficial e de um kit de modernização de código voltado a um dos trabalhos mais doloridos do mundo enterprise, migrar sistemas legados.

Repare no contraste dentro da própria casa. De um lado, produtos que tiram trabalho de gente, o Cowork fazendo relatório, o Design fazendo protótipo, modelos cada vez mais capazes de executar sozinhos. De outro, uma rede de parceiros que só aceita quem tem gente técnica certificada (sim, pessoas de verdade). A mesma empresa que entrega ferramentas para reduzir a necessidade de mão de obra está exigindo mais mão de obra qualificada para distribuir essas ferramentas. Eu olhei para aquela sequência inteira como CEO de uma consultoria que entrega gestão e software ao mesmo tempo, e o senso de urgência bateu. Fui um dos primeiros do Brasil a procurá-los, expliquei quem éramos e propus uma ideia simples, que poderíamos ser um braço de implementação tupiniquim, para colocar essa tecnologia para funcionar dentro de operações reais por aqui.

Foi assim que entramos na rede. E foi aí que o paradoxo ficou impossível de ignorar.

A aposta que desmente o discurso

Pare na contradição por um segundo. O CEO da Anthropic avisa que a IA vai eliminar empregos de entrada em tecnologia, finanças, direito e consultoria. E a Anthropic, para levar essa mesma IA até as empresas, monta uma rede mundial de parceiros e exige, como premissa de entrada para o Services Track, uma certificação exclusivamente técnica, voltada a arquitetos de software, chamada Claude Certified Architect. É um exame feito em um navegador próprio, com uma câmera em você o tempo inteiro, com sessenta questões, dividido em cinco domínios, que avalia arquitetura de agentes, segurança, uso de conectores e operação de sistemas de IA em produção de verdade. É um teste de engenharia, não um curso de sensibilização para executivos, e quem não passa não entra!

Dentro do programa, você cresce à medida que consegue mais… pessoas certificadas! O primeiro nível exige pelo menos dez profissionais certificados. O segundo, cem. O terceiro, mil. A escada de prestígio dentro da rede é construída sobre o número de cabeças técnicas que você consegue formar e manter, quanto mais gente que entende de sistema, mais alto você sobe.

Accenture, Deloitte, Cognizant, KPMG, Infosys, PwC, CI&T, New Rizon todas entraram para a rede. A Deloitte disponibilizou o Claude para 470 mil pessoas, a Cognizant, para cerca de 350 mil, a Accenture treinou 30 mil profissionais. No mundo já são mais de 40 mil empresas inscritas no programa e mais de 10 mil profissionais já certificados. 

Se a IA fosse de fato apagar o trabalho técnico, a Anthropic estaria apostando cem milhões de dólares e a credibilidade do próprio go-to-market, às vésperas de abrir capital, em um perfil profissional que o produto dela vai aniquilar em dois anos? Ninguém faz isso. A leitura é que há uma nova barreira, a de colocar IA para funcionar dentro de uma operação enterprise de verdade, e esta exige mais gente técnica qualificada.

A confusão está no objeto da tese

A narrativa de substituição erra porque mira no alvo errado. O que está sendo comoditizado é um recorte muito específico do profissional de tecnologia, aquele que eu chamo de T-Rex.

O T-Rex é a pessoa que só faz o que está especificado e quebrado em microtarefas. Ela pega o card, executa exatamente o que está escrito, sem questionar, sem entender o porquê, e devolve. É o profissional que, quando a especificação diz que o botão enviar dispara no clique do mouse, coloca o botão para funcionar no clique e só no clique, porque o documento não mencionava a tecla Enter do teclado (caso real que dói até hoje). São pessoas com braços curtos para alcançar o contexto, fazem o literal, nunca o necessário.

Esse perfil está sendo absorvido por máquina numa velocidade que nenhum humano acompanha. Ferramentas como Cursor, GitHub Copilot e o próprio Claude Code já executam a parte literal e especificada do trabalho melhor e mais rápido que um júnior ou pleno. No AI Index 2026 de Stanford, a medição mais abrangente que existe sobre o tema, mostra que o emprego de desenvolvedores de software entre 22 e 25 anos caiu quase 20% desde 2024, a primeira categoria de trabalho intelectual a mostrar contração mensurável atribuível à IA. Se lido sozinho, parece o roteiro perfeito da substituição, e dá razão ao Amodei.

Mas o mesmo relatório de Stanford traz o outro lado, no exato período em que o emprego de jovens devs caiu, a demanda por habilidades de IA no setor saltou de 7,8% para 13,2% em um único ano. É a mesma história contada das duas pontas do mercado, o trabalho técnico literal está sendo automatizado enquanto a demanda por quem sabe construir e operar sistemas de IA cresce na mesma velocidade. As empresas estão trocando um tipo de profissional por outro, não encolhendo o time técnico.

Gosto de fazer essa análise olhando para a história, no século XIX, o economista inglês William Stanley Jevons percebeu que quando o carvão ficou mais barato e as máquinas a vapor mais eficientes, o consumo de carvão não caiu, disparou, porque a eficiência barateou o uso e abriu usos que antes não existiam. 

É o paradoxo de Jevons, e ele descreve a IA, quanto mais barato fica produzir software e operar sistemas, mais software o mundo passa a querer, mais integrações, mais agentes para colocar de pé e governar. A eficiência é local, a complexidade cresce no sistema como um todo, e alguém precisa dar conta dela.

E isso vale para toda a área de tecnologia, a pessoa de produto que de ferramenta só conhece Word e Jira, que somente tira pedidos de clientes, essa já era. Mas a pessoa de produto que domina Lovable ou similares, que conversa com o Claude, que prototipa uma aplicação inteira sozinha em uma tarde, essa está crescendo e ficando cada vez mais valiosa. A Lovable, aliás, é o próprio símbolo dessa mudança, saltou de uma operação enxuta de 10 pessoas para 350 em poucos meses, puxada por uma explosão de demanda. O trabalho não sumiu, subiu de andar.

O que mudou dentro da minha empresa, na prática

Hoje, meu time de produto e UX são um só. 

Eles fazem tudo que não exige um desenvolvedor, desenham a experiência, prototipam telas, montam fluxos de conversa para agentes, validam hipóteses com o cliente, constroem as primeiras versões navegáveis de uma solução usando ferramentas de IA, sem escrever uma linha de código de produção. O que antes precisava de um programador para virar protótipo ou primeira versão, hoje nasce direto da mão de quem desenha.

O desenvolvedor entra onde o trabalho ficou mais difícil, entra para fazer o que a certificação da Anthropic exige e o que a máquina sozinha não resolve, arquitetar como vários agentes de IA conversam entre si dentro de uma operação que não pode parar, definir o que o sistema faz quando o modelo erra no meio de um processo financeiro, estruturar a governança dos dados para que a IA tenha memória confiável e não invente histórico, integrar com segurança cinco sistemas antigos de uma empresa grande a um modelo de linguagem sem expor o coração do negócio ao risco. Em linguagem simples, o dev deixou de ser quem digita o código e virou quem garante que o sistema inteiro funcione, seja seguro e não quebre quando a realidade bater diferente do previsto.

Esse trabalho ficou mais sensível e muito mais caro de errar com a IA, não mais trivial. Tanto que metade das demissões atribuídas à IA, segundo levantamentos do setor, tende a virar recontratação silenciosa, porque as empresas que cortam o sênior para economizar, tentam tapar o buraco com júnior mais IA, e descobrem que a conta da pressa chega depois, com juros.

Você só ultrapassa quinze carros em Mônaco quando chove

Estamos nessa corrida agora. 

A pista ficou escorregadia, a visibilidade caiu, e a reação instintiva de boa parte do mercado é frear, cortar custo, demitir por planilha. Mas foi Ayrton Senna quem resumiu este momento melhor do que qualquer relatório: 

Só é possível ultrapassar quinze carros em Mônaco com a pista molhada, nunca em dias ensolarados.

Abriu-se a maior janela de ultrapassagem de uma geração inteira, e ela pertence a quem está olhando para a curva certa, não a quem tem medo de ser substituído. 

Por isso, a pergunta certa é se o seu time está operando no nível que a IA hoje exige, ou ainda está preso no nível que a IA está justamente comoditizando? 

A Anthropic já respondeu qual das duas perguntas importa. O trabalho de máquina vai para a máquina, e é exatamente isso que liberta o humano para o que só ele faz, que é pensar, julgar, criar e decidir. 

Quem encarar este momento como ameaça vai frear na curva. 

Quem encarar como o convite para acelerar, vai passar os quinze carros enquanto os outros patinam, agora, na chuva, enquanto a pista ainda assusta.