Felix Rieseberg, gerente de engenharia da Anthropic, publicou em 27 de outubro um texto direto: ele eliminou as entrevistas de código da própria equipe. O motivo não é ideológico. É prático. A IA supera candidatos em entrevistas técnicas com mais consistência do que humanos, e o Claude resolve os mesmos desafios melhor do que a maioria das pessoas.
O post se chama "Hunger beats tenure: Advice for junior engineers". Rieseberg liderou a engenharia do Claude.ai, do Claude Code Desktop e da ferramenta Cowork. Antes de chegar à Anthropic, passou por Notion, Stripe, Slack e Microsoft.
O fim dos testes de código como filtro de contratação
Esses desafios eram, segundo ele, um "indicador fraco, mas útil" de sucesso. Seus melhores engenheiros sempre passavam com folga. O problema: a IA supera candidatos em entrevistas técnicas de código com facilidade, o que esvaziou o poder preditivo do formato.
A Anthropic confirmou que o Claude escreve hoje 80% do próprio código. Quando o modelo cria a maior parte do sistema que ele mesmo vai alimentar, testar se humanos resolvem algoritmos à mão perde sentido prático.
Rieseberg não substituiu os testes por outro mecanismo formalizado. Ele passou a analisar portfólios em busca de projetos com gosto, empatia e pensamento baseado em princípios. O caso que ele cita como exemplo: Anthony Morris e Alice Zhao construíram em um fim de semana um protótipo de interface gráfica para o Claude Code. Oito dias depois, a primeira versão pública estava no ar. Esse tipo de entrega revela capacidade de priorizar e executar, qualidades que não aparecem em whiteboard.
Por que isso importa para o seu negócio
A Anthropic não é um caso isolado. O Google amplia pilotos de entrevistas que permitem uso do Gemini. A Amazon alertou seus engenheiros contra métricas artificiais de uso de IA. Cada empresa calibra diferente, mas o problema é o mesmo: os critérios de contratação foram desenhados para um mundo sem Claude Code no loop.
Para pequenas e médias empresas, a implicação é direta. Se a IA supera candidatos em entrevistas técnicas, aplicar esses testes significa descartar profissionais que já trabalham bem com IA. O raciocínio de Rieseberg é que o impacto depende menos de anos acumulados em frameworks e mais da capacidade de identificar um problema real, construir algo útil e entregar. Três palavras resumem a lógica do post: "hunger beats tenure", fome bate tempo de casa.
Para quem contrata com orçamento limitado, isso abre espaço. Engenheiros mais jovens, com portfólio sólido e familiaridade com ferramentas de IA, podem superar candidatos com mais experiência nas tarefas do dia a dia. A Claude Frontier Academy destinou US$ 100 milhões para formar 10 mil engenheiros nesse perfil, o que dá uma ideia da escala que a Anthropic projeta para essa transformação.
Como avaliar engenheiros quando a IA coda junto
Rieseberg admite que ainda não tem a resposta sobre como entrevistar quem desenvolve bem com IA. Ele olha para protótipos reais com começo, meio e fim. O diferencial não está mais em memorizar algoritmos. Está em saber formular a pergunta certa, revisar o que a IA produz e transformar isso em produto funcional.
Esse critério se alinha ao que a TNW reporta sobre o movimento mais amplo no setor: a pergunta deixou de ser "você sabe codar?" e virou "você sabe trabalhar com IA e entregar algo que funciona?".
Conteúdo reescrito e traduzido para PT pela redação luiscortex, revisado por humano.
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