Anthropic quer aposentar os softwares e pôr IA no comando
Funcionários agora dependem do Claude para a maior parte do seu trabalho, transformando a IA em algo mais próximo de um sistema operacional
Quando você pensa em um sistema operacional, provavelmente imagina interfaces para abrir, fluxos de trabalho a seguir, telas pelas quais navegar. O trabalho sempre existiu dentro desses limites.
Na Anthropic, essa lógica começa a se desfazer. A empresa está se reorganizando em torno de uma premissa simples e desestabilizadora: o trabalho não precisa mais de um sistema fixo para acontecer.
A Anthropic afirma que seus funcionários agora dependem do Claude, seu principal modelo de IA, junto com produtos como Code e Cowork, para a maior parte das atividades do dia a dia.
O modelo começa a funcionar como um “sistema operacional interno”. O que antes exigia navegar por múltiplos sistemas, conectar dados e coordenar equipes, agora pode começar com um único prompt. A partir daí, o Claude interpreta a intenção, reúne o contexto e produz resultados que muitas vezes ignoram completamente os sistemas subjacentes.
Mike Krieger, co-líder do Labs na Anthropic, diz que a empresa está focada em tornar cada funcionário consideravelmente melhor no que já faz e capaz de realizar tarefas que antes não conseguiria executar com consistência.
“Construímos produtos onde vemos demanda dos clientes, ou quando algo que nossa equipe já usa internamente se mostra valioso o suficiente para ser lançado”, afirma Krieger. “A ideia de sistema operacional faz sentido.”
CLAUDE NO PAPEL DE SISTEMA OPERACIONAL
Em um sistema baseado em prompts, há sempre o risco de pessoas realizarem a mesma tarefa de formas diferentes, gerando inconsistência na qualidade e dificultando o acompanhamento ou revisão do trabalho. Krieger diz que a empresa criou uma camada para manter a padronização.
Essa camada vem na forma de “Skills”: fluxos de trabalho padronizados e com controle de versão que incluem instruções, contexto e etapas validadas, e que podem ser reutilizados em toda a empresa.
Em muitos casos, os funcionários gastam tempo adicional para entender o que a IA produziu.
“Quando alguém do financeiro descobre uma forma eficaz de usar o Claude para revisar contratos, esse fluxo vira uma ‘Skill’. Assim, a próxima pessoa já começa com o mesmo nível de qualidade, sem precisar reinventar tudo do zero. O trabalho se torna consistente, auditável e reproduzível”, diz.
Especialistas do setor afirmam que essas ideias são instigantes e apontam para uma mudança maior do que a simples automação. Senthil Muthiah, sócio sênior da McKinsey & Company, diz que a IA agentiva está encurtando a curva de aprendizado – e é aí que surge um novo risco.
“Existe um perigo real de criarmos uma geração de profissionais capazes de supervisionar IAs antes de realmente entenderem o trabalho”, afirma.
O IMPACTO DO "EFEITO CLAUDE"
Mesmo com capacidades cada vez maiores, um modelo de IA pode realmente evoluir para se tornar um sistema operacional? Sistemas operacionais tradicionais gerenciam recursos, impõem limites e garantem (ou tentam garantir) consistência.
Jeffrey Chivers, CEO da plataforma jurídica com IA Syllo, acredita que o que a Anthropic tenta fazer com o Claude não se encaixa perfeitamente nessas definições.
“Sistemas operacionais internos deveriam fornecer uma base determinística, estável e organizacional para profissionais ou agentes de IA”, diz. “O Claude pode ajudar a desenvolver e melhorar esses sistemas, mas dizer que ele próprio pode se tornar um sistema operacional é um algo forçado.”
Ele acrescenta que decidir como dividir tarefas entre diferentes modelos ainda envolve equilibrar desempenho, confiabilidade, velocidade e custo e que, hoje, “em muitos casos, a melhor opção não é o Claude”.
Alguns especialistas afirmam que o impacto, a velocidade e o volume de produção da IA adicionam uma nova camada de complexidade.
“Sistemas complexos são frágeis”, diz Satyen Sangani, CEO da Alation. “Há muito risco de perda de conhecimento e de resiliência organizacional. E inevitavelmente haverá pessoas que não revisam o que a IA produz, gerando conteúdo de baixa qualidade.”
IA ESTÁ AUMENTANDO A CARGA DE TRABALHO
Dentro da Anthropic, a produtividade não está reduzindo o esforço, está ampliando possibilidades. Cat de Jong, chefe de IA aplicada da empresa, diz que cresce internamente a percepção de que o Claude não é apenas capaz, mas está evoluindo rapidamente, e não explorar todo o seu potencial significa desperdiçar valor real.
“Nos últimos anos, reduzimos a distância entre o Claude saber a resposta e realmente fazer o trabalho. Demos ferramentas – busca, execução de código, integração com outros softwares. Criamos o MCP para conectar com Gmail, Slack, Salesforce, tudo o que as empresas usam. Ensinamos o modelo a operar um computador como uma pessoa e a gerar arquivos reais, em vez de apenas descrevê-los”, afirma. “Quanto mais as pessoas usam, mais entendem do que ele é capaz e mais ampliam o que delegam.”
decidir como dividir tarefas entre diferentes modelos envolve equilibrar desempenho, confiabilidade, velocidade e custo.
Dados internos da Anthropic mostram que funcionários usam o Claude em cerca de 60% do trabalho e relatam ganhos de produtividade próximos de 50%. Ainda assim, a delegação completa é rara.
Em muitos casos, os funcionários gastam tempo adicional para entender o que a IA produziu, especialmente em áreas com as quais têm menos familiaridade.
Em vez de reduzir a carga de trabalho, o Claude frequentemente a aumenta ao tornar novas tarefas possíveis. Cerca de 27% do trabalho assistido por IA não teria sido tentado de outra forma. Embora cada tarefa possa levar um pouco menos de tempo, o volume total de trabalho aumenta.
“A verdadeira produtividade vem de processos automatizados que garantem segurança, testes e conformidade e que coletam evidências ao longo do caminho. Sem isso, produzir mais rápido apenas transfere o esforço de executar para o de revisar constantemente”, afirma Nick Durkin, CTO de campo da Harness.
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“Sistemas probabilísticos podem agir e integrar dados com certa confiança, mas há limites claros, como coleta de evidências, separação de funções e trilhas de auditoria. Isso não é opcional.”
SUBSTITUIÇÃO, REINVENÇÃO OU AMBOS?
A transformação interna da Anthropic oferece um vislumbre de como pode ser o trabalho nativo de IA — mas também levanta ambiguidades. A tese central da empresa é que os próprios fluxos de trabalho podem ser substituídos, reduzindo a complexidade de coordenação, ferramentas e especialização a uma camada de prompts. Isso desafia os fundamentos do software corporativo.
“Se as organizações usarem IA apenas para acelerar processos, elas ignoram o aprendizado e criam um vazio de liderança no futuro”, diz Chivers. “O ponto crítico será observar se o tempo ‘economizado’ será reinvestido em mentoria e pensamento estratégico — ou apenas usado para inflar resultados de curto prazo.”
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Se a aposta da Anthropic estiver correta, o sistema operacional do futuro pode se resumir a uma conversa que governa como o trabalho acontece.
“As empresas escolhem o Claude por um padrão, não por uma funcionalidade específica. Atuamos na fronteira e focamos nos problemas mais difíceis”, diz de Jong. “A pergunta que elas fazem é: ‘em qual ferramenta posso confiar para qual decisão?’ — e o Claude tende a ser escolhido quando o custo do erro é alto.”
