Em outubro de 2025, Dario Amodei confirmou o que havia previsto seis meses antes: a maior parte do código por trás das novas versões do Claude já era gerada pelo próprio Claude. A previsão tinha sido feita em março de 2025, quando Amodei disse que a IA escreve código de produção na Anthropic e que a tendência chegaria a 90% em até seis meses. O prazo foi cumprido.

A revelação mais direta veio de Boris Cherny, o engenheiro que criou o Claude Code. Cherny disse que cada linha de código entregue em dezembro de 2025 foi escrita pela IA. Em março de 2026, foi além: "o Claude Code é 100% escrito pelo Claude Code."

A Anthropic chegou ao ponto de confirmar que a IA escreve código de produção nos seus próprios sistemas com um processo estruturado de revisão. Todo pull request passa por revisão automática antes de ser enviado para aprovação humana. A aprovação é graduada pelo nível de risco da mudança: alterações de baixo impacto têm fluxo mais direto, mudanças críticas exigem mais camadas de verificação. Com o sistema, a taxa de aprovação de PRs em revisão única subiu de 65% para 78%.

O que isso muda no mercado de desenvolvimento

Os números fora da Anthropic acompanham a mesma direção. Num levantamento do Y Combinator com as startups do inverno de 2025, um em cada quatro fundadores afirmou gerar até 95% do código com ferramentas de IA. No mesmo período, a Anthropic construiu o recurso Cowork File Automation em aproximadamente dez dias usando o Claude Code.

O impacto no mercado de trabalho já é mensurável. Um estudo da Stanford registrou queda de quase 20% no emprego de desenvolvedores de software júnior desde o final de 2022. A demanda por engenheiros sênior se manteve estável no mesmo período, o que indica que o corte está concentrado nas tarefas mais repetitivas e de entrada.

Por que isso importa para o seu negócio

Quando a IA escreve código de produção nos sistemas de quem criou a própria IA, a pergunta não é mais se isso vai acontecer em outras empresas, é quando e como. Para negócios que contratam software customizado, o custo de desenvolvimento tende a cair. Para quem desenvolve internamente, o papel do programador júnior muda, mas o do sênior que revisa e dirige o agente fica mais central.

O caso da Anthropic também mostra que a IA escreve código de produção de forma confiável quando o processo de revisão é bem definido. A automação sem governança gera débito técnico. Com governança estruturada, gera velocidade.

Para quem acompanha o impacto dos agentes no desenvolvimento de software, o artigo sobre agentes de IA em cibersegurança: OpenAI encontra 948 falhas no kernel Linux mostra outro ângulo de como a IA está reescrevendo o trabalho técnico.

A declaração original de Dario Amodei está documentada no blog oficial da Anthropic.

Conteúdo reescrito e traduzido para PT pela redação luiscortex, revisado por humano.

Fonte: Google News — AI (EN)