O Codex da OpenAI e o Claude da Anthropic impulsionam a revolução da programação, à medida que os desenvolvedores dizem ter abandonado a programação tradicional

A codificação tradicional está morta? Essa é a questão que muitos desenvolvedores têm se perguntado nesta semana após o lançamento de novos modelos de codificação poderosos da OpenAI e Anthropic.

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Na semana passada, OpenAI e Anthropic lançaram seus respectivos modelos de codificação—GPT-5.3-Codex e Claude Opus 4.6—ambos representando avanços significativos nas capacidades de IA para programação. O GPT-5.3-Codex demonstrou um desempenho marcadamente superior em benchmarks de codificação em relação a modelos anteriores, enquanto o Opus 4.6 introduziu uma funcionalidade que permite aos utilizadores implantar equipas de agentes de IA autónomos capazes de abordar diferentes aspetos de projetos complexos simultaneamente. Ambos os modelos podem escrever, testar e depurar código com intervenção humana mínima—inclusive iterando sobre o próprio trabalho e refinando funcionalidades antes de apresentar os resultados aos desenvolvedores.

Os lançamentos—especialmente o GPT-5.3-Codex—desencadearam uma espécie de crise existencial online entre engenheiros de software. No centro disso estava um ensaio viral escrito por Matt Shumer, CEO da OthersideAI. Shumer afirmou que “algo clicou” após os lançamentos dos modelos e descreveu que os modelos de IA agora lidam com todo o ciclo de desenvolvimento de forma autónoma—escrevendo dezenas de milhares de linhas de código, abrindo aplicações, testando funcionalidades e iterando até ficar satisfeito, enquanto os desenvolvedores apenas descrevem os resultados desejados e se afastam. Propôs que esses avanços significam que a IA pode perturbar empregos de forma mais severa do que a pandemia de COVID-19.

O ensaio gerou reações mistas. Alguns líderes tecnológicos concordaram, incluindo Alexis Ohanian, cofundador do Reddit, mas outros, como o professor da NYU Gary Marcus, criticaram-no como “hype weaponizado”. (Marcus observou que Shumer não forneceu dados que apoiem as alegações de que a IA pode escrever aplicações complexas sem erros.) Jeremy Kahn, da Fortune, também argumentou que são as características únicas da codificação—como testes automatizados—que facilitam a automação completa, enquanto a automação de outros campos de trabalho do conhecimento pode ser mais difícil de alcançar.

Engenheiros de software como primeiros adotantes

Para muitos engenheiros, algumas das advertências de Shumer refletem a sua realidade atual. Muitos afirmam ter parado de programar completamente, dependendo da IA para escrever código sob sua orientação.

Embora os novos lançamentos representem melhorias significativas, os desenvolvedores também disseram que a indústria tem passado por uma transformação lenta ao longo do último ano, à medida que os modelos se tornaram capazes de lidar com tarefas cada vez mais complexas de forma autónoma. Enquanto os engenheiros das principais empresas de tecnologia deixaram de escrever código linha por linha, eles não deixaram de construir software—passaram a atuar como diretores de sistemas de IA que fazem a digitação por eles. A habilidade mudou de escrever código para arquitetar soluções e orientar ferramentas de IA. Alguns argumentam que os novos modelos, principalmente, “estouraram a bolha” em torno da codificação por IA, tornando as pessoas fora do mundo da programação conscientes de uma tendência que os engenheiros vêm vivenciando há meses.

Durante a sua chamada de resultados esta semana, o co-CEO da Spotify, Gustav Söderström, afirmou que os melhores engenheiros da empresa “não escreveram uma única linha de código desde dezembro”. O sistema interno do gigante do streaming usa Claude Code para implantação remota, permitindo que os engenheiros instruam a IA a corrigir bugs ou adicionar funcionalidades via Slack nos seus telemóveis durante o trajeto, e depois integrem o trabalho concluído na produção antes de chegar ao escritório. Söderström disse que a Spotify lançou mais de 50 novas funcionalidades em 2025 usando esses fluxos de trabalho.

Mesmo dentro da Anthropic, os engenheiros dependem fortemente de suas próprias ferramentas para escrever novo código. Boris Cherny, chefe do Claude Code, afirmou no início deste mês que não escreve código há mais de dois meses. A Anthropic já tinha informado à Fortune que entre 70% a 90% do código da empresa é agora gerado por IA.

Os próprios modelos também atingiram um marco recursivo: agora ajudam materialmente a construir versões mais avançadas de si mesmos. A OpenAI afirmou que o GPT-5.3-Codex “é o nosso primeiro modelo que foi fundamental na criação de si próprio”, uma mudança significativa na forma como o desenvolvimento de IA funciona. De forma semelhante, Cherny da Anthropic disse que sua equipe construiu o Claude Cowork—uma versão não técnica do Claude Code para gestão de ficheiros—em aproximadamente uma semana e meia, usando principalmente o próprio Claude Code. Mesmo para o Claude Code, Cherny afirmou que cerca de 90% do seu próprio código é agora escrito pelo Claude Code.

Apesar dos ganhos de produtividade, alguns desenvolvedores também alertam que as novas ferramentas podem levar ao burnout. Steve Yegge, um engenheiro veterano, afirmou que as ferramentas de IA estavam a esgotar os desenvolvedores por excesso de trabalho.

Em um blog amplamente compartilhado, Yegge descreveu que adormeceu de repente após longas sessões de codificação e colegas consideraram instalar cabines de sesta no escritório. A natureza viciante das ferramentas de codificação por IA, argumenta, está a levar os desenvolvedores a assumir cargas de trabalho insustentáveis. “Com um aumento de 10x, se você der a um engenheiro Claude Code, assim que ele se tornar fluente, o seu fluxo de trabalho produzirá o valor de nove engenheiros adicionais,” escreveu. Mas “construir coisas com IA exige muita energia humana.”

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