Boris Cherny é o criador do Claude Code na Anthropic. Começando como um projeto de incubadora com uma equipe de três pessoas, ele transformou o conceito de "autocompletar uma linha de código com Tab em uma IDE" em "deixar um Agente escrever o projeto inteiro". No início de 2026, o Claude Code já havia ultrapassado US$ 1 bilhão em receita anualizada, descrito pela própria Anthropic como a transição mais rápida de uma prévia de pesquisa para um produto bilionário da história.
Esta entrevista é da conferência AI Ascent 2026 da Sequoia, apresentada pela sócia da Sequoia, Lauren Reeder.
Vídeo original: https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
Principais Conclusões
- Boris não escreveu uma única linha de código em todo o ano de 2026. Ele mesclava dezenas de PRs diariamente, com um recorde de 150 em um único dia, embora admita que foi para "ver até onde o modelo poderia ir".
- Claude Code não teve PMF (Product-Market Fit) nos primeiros seis meses. Quando foi construído inicialmente, Boris só o usava para 10% do seu código. O crescimento exponencial só começou após o lançamento do Opus 4 em maio de 2025, com cada nova geração de modelo empurrando a curva ainda mais para cima.
- Boris agora faz a maior parte do seu trabalho pelo celular. Ele mantém de 5 a 10 sessões e centenas de Agentes ativos no Claude App, com milhares executando tarefas profundas à noite. O modo de agendamento principal é chamado de "Loop", onde o Claude inicia um ciclo temporizado via cron.
- A Anthropic não tem mais código escrito manualmente internamente. Todo SQL e código de produto são gerados por modelos. Os Claudes dos funcionários se comunicam entre si via Slack, enviando perguntas diretamente quando estão incertos.
- Em relação ao "Fim do SaaS", Boris usa a estrutura "7 Powers" de Hamilton Helmer: Custos de troca e poder de processo serão achatados pela IA, porque os modelos podem lidar com migrações e iterar processos por si mesmos. Efeitos de rede, economias de escala e recursos monopolizados permanecem inalterados.
- Sua analogia histórica mais importante é a prensa tipográfica. Ele acredita que a construção de software se tornará tão universal quanto a alfabetização. A melhor pessoa para escrever software de contabilidade será um contador, não um engenheiro, porque codificar é a parte fácil — entender o negócio é a parte difícil.
- A verdadeira vantagem da Anthropic não está na tecnologia, mas no processo organizacional. Todos podem usar os modelos, mas como a organização interna é reestruturada, como os Claudes se comunicam e como a empresa substitui todo o código escrito manualmente é onde está a lacuna de produto.
[1] Como o Claude Code cresceu de um projeto de incubadora com três pessoas
Boris diz que criou o Claude Code "por acidente". No final de 2024, ele entrou para uma incubadora interna chamada Anthropic Labs. A equipe tinha apenas algumas pessoas, e seus primeiros resultados foram Claude Code, MCP e o Claude Desktop App. A equipe foi brevemente dissolvida, mas reorganizada no início de 2026 sob a liderança de Mike Krieger.
Nota:
Mike Krieger é o cofundador e ex-CTO do Instagram. Ele entrou para a Anthropic como Chief Product Officer em maio de 2024 e mudou para a equipe Labs em janeiro de 2026 para liderar a incubação experimental de produtos ao lado de Ben Mann.
Boris descreve por que quis abordar a programação usando um termo comum na Anthropic: "product overhang". Isso se refere a uma situação em que as capacidades do modelo existem, mas ainda não foram transformadas em produto.
Olhamos para o estado da programação no final de 2024, e o estado mais avançado era pressionar a tecla Tab. Você abria uma IDE, apertava Tab e o modelo lhe dava uma linha. Isso foi o que o Sonnet 3.5 possibilitou primeiro. Mas a sensação era de que poderíamos ir muito mais longe; o modelo estava quase pronto para o próximo passo. Não precisávamos de autocompletar com Tab; podíamos deixar o Agente escrever o bloco inteiro de código.
Mas depois de construí-lo, quase ninguém o usou nos primeiros seis meses. Boris diz que a versão inicial era "basicamente inutilizável", e até ele só o usava para 10% do seu trabalho. Não houve crescimento exponencial mesmo após o lançamento público. O verdadeiro ponto de virada foi o lançamento do Opus 4 em maio de 2025. Desde então, cada nova geração de modelo — do Opus 4 ao 4.5, 4.6 e agora 4.7 — fez a curva de crescimento disparar novamente.
Ele admite que todo o processo foi uma aposta que desafiava a lógica convencional de PMF (Product-Market Fit):
Estávamos construindo algo que inicialmente não tinha PMF. Sabíamos que não teria PMF nos primeiros seis meses porque estávamos desenvolvendo para a próxima geração de modelos. Essa foi nossa estratégia do início ao fim.
Nota:
A lógica de produto da Anthropic é apostar que "as capacidades do modelo subirão até um certo ponto" e construir o produto para esse ponto futuro antecipadamente, o que é o oposto da abordagem típica de SaaS de "validar a demanda primeiro, depois construir".
[2] "Programação está resolvida", mas esta é a versão pessoal de Boris
Lauren perguntou o que ele quis dizer com sua declaração pública de que "a programação está resolvida". Boris fez uma enquete ao vivo com a plateia: "Quem ainda está escrevendo 100% do código sozinho?" "Quem parou 100%?" "Quem está no meio?" O resultado foi aproximadamente "50% resolvido". Mas para o próprio Boris, a proporção é de 100%.
Ele explicou que o código-fonte do Claude Code (que foi visto pelo público devido a um vazamento) é TypeScript e React. Não há segredo. Eles escolheram TypeScript e React porque são extremamente comuns nos dados de treinamento dos modelos — estão "na distribuição". Na época, os modelos não eram tão inteligentes, então a escolha do framework determinava o quanto o modelo poderia escrever. Agora, os modelos são fortes o suficiente para aprender linguagens desconhecidas rapidamente, mas no final de 2024, eles tiveram que escolher a pilha que o modelo conhecia melhor.
Por terem escolhido a pilha que o modelo conhecia melhor, a equipe ultrapassou um limite cedo: o modelo começou a escrever 100% do código. Boris diz que isso aconteceu em outubro ou novembro do ano passado.
Agora eu mesclo dezenas de PRs por dia. Um dia da semana passada eu mesclei 150; foi um recorde, eu só queria ver se conseguia levar ao limite.
No entanto, ele admite explicitamente que essa conclusão não é universal. Ainda existem bases de código massivas e complexas e linguagens de nicho com as quais os modelos têm dificuldade. Sua resposta é essencialmente "apenas espere".
A resposta usual é apenas esperar pela próxima geração de modelos.
Nota:
A conclusão de Boris é claramente tendenciosa. Ele usa uma pilha mainstream (TypeScript+React), sua base de código é madura e ele está "dogfooding" com modelos exclusivos internos como o Mythos na Anthropic. "Programação está resolvida" funciona para ele, mas para um sistema legado C++ de 30 anos ou uma equipe de engine de jogos, a conclusão seria muito diferente.
[3] Executando centenas de Agentes no celular: o fluxo de trabalho de Boris
Boris mencionou que compartilhou seu fluxo de trabalho pessoal no Twitter há seis meses. Ele não achou que fosse especial, mas viralizou. Desde então, seu método mudou novamente: agora, a maior parte do seu trabalho é feita pelo celular.
Especificamente, o Claude App tem uma aba "código" à esquerda onde ele mantém de 5 a 10 sessões ativas. Cada sessão tem um monte de Agentes em execução, geralmente totalizando centenas. À noite, ele inicia milhares mais para tarefas mais profundas.
Ele diz que o recurso mais usado não são sub-Agentes, mas um modo simples chamado "Loop": deixar o Claude configurar uma tarefa agendada via cron que é executada a cada minuto, a cada cinco minutos ou diariamente.
Tenho dezenas de Loops rodando constantemente. Um monitora meus PRs para corrigir CI automaticamente e fazer rebase; um mantém o CI geral saudável, como corrigir testes instáveis; outro puxa feedback sobre o Claude Code do Twitter a cada 30 minutos, agrupa e organiza para mim.
Ele também mencionou as "Routines" recém-lançadas pela Anthropic, que essencialmente movem esse modo Loop de máquinas locais para servidores, para que seja executado mesmo quando o laptop está fechado.
Seu julgamento sobre isso é: "Loop é o futuro."
Nota:
O cerne desse fluxo de trabalho é simples: desistir de "dar comandos pessoalmente" mais cedo. Ele deixa um enxame de Claudes trabalhando constantemente enquanto ele apenas recebe relatórios no Slack. De uma perspectiva de produto, Routines transforma o Loop de um modo do lado do cliente em um serviço hospedado, o que significa que o agendamento começa a consumir recursos do servidor deles, e o modelo de preços eventualmente terá que mudar.
[4] A ascensão dos generalistas: cada função na equipe está codificando
Boris prevê que "haverá muito mais generalistas do que hoje."
Ele divide "generalistas" em dois tipos: primeiro, generalistas de engenharia (por exemplo, uma pessoa escrevendo iOS, Web e backend); segundo, e mais interessante, generalistas interdisciplinares — um engenheiro de produto que também entende de design, ou alguém que pode fazer tanto produto quanto ciência de dados.
Ele diz que isso já está acontecendo dentro da equipe do Claude Code:
Nossos gerentes de engenharia, gerentes de produto, designers, cientistas de dados, pessoal de finanças e pesquisadores de usuário — todos estão escrevendo código. Todos ainda são especialistas em algo, mas todos também estão codificando.
Ele não elaborou "por que isso é bom", mas a lógica subjacente é: quando o custo marginal de escrever código se aproxima de zero, funções anteriormente excluídas da engenharia (finanças, design, pesquisa) ganham a capacidade de produzir resultados de engenharia diretamente, borrando os limites da divisão do trabalho.
Nota:
Isso é fácil de verificar em uma startup, mas muito mais difícil em uma grande empresa. Um departamento de TI de um banco com 5.000 pessoas tem conformidade, risco, gerenciamento de mudanças e trilhas de auditoria que não podem ser ignorados só porque "eu sei escrever código". Boris está falando de uma empresa pequena e com processos leves como a Anthropic.
[5] O fim do SaaS: quais fossos a IA vai achatar e quais permanecerão
Lauren perguntou: Agora que escrever código é 10x ou 100x mais barato, como o valor dos produtos de software mudará? Estamos enfrentando o fim do SaaS?
Boris disse que essa era sua pergunta favorita e então usou a estrutura "7 Powers" de Hamilton Helmer para responder.
Nota:
Hamilton Helmer é um estrategista e autor de "7 Powers: The Foundations of Business Strategy" (2016). Ele categoriza as vantagens competitivas sustentáveis em sete tipos: Economias de Escala, Efeitos de Rede, Contra-Posicionamento, Custos de Troca, Marca, Recursos Monopolizados e Poder de Processo.
O julgamento de Boris é que a IA vai achatar dois desses fossos:
Primeiro são os Custos de Troca. A razão é direta: os modelos podem ajudar os usuários a migrar de uma ferramenta para outra. A ideia de "já configurei 300 fluxos de trabalho no Salesforce e não posso mudar" pode ser resolvida por um modelo migrando tudo da noite para o dia.
Segundo é o Poder de Processo, a vantagem de que "nossos fluxos de trabalho e processos não podem ser replicados por outros". Boris diz que o Claude 4.7 já pode "subir colinas" em qualquer coisa — você define um objetivo, deixa ele iterar e otimizar, e ele eventualmente alcança o resultado. A otimização de processos, antes um ativo interno acumulado ao longo de anos por grandes empresas, está sendo consumida pelos modelos.
Este é o primeiro modelo que pode fazer isso. Você define o objetivo, deixa rodar até terminar, e ele executa automaticamente até o fim.
No entanto, ele acredita que outros fossos permanecem inalterados: Efeitos de Rede, Economias de Escala e Recursos Monopolizados ainda se mantêm. Em outras palavras, produtos que "melhoram conforme mais pessoas os usam" (redes sociais, plataformas, marketplaces) e empresas com "recursos que outros não conseguem obter" (patentes, licenças, contratos exclusivos) ainda estão seguros.
Seu segundo julgamento é ainda mais radical:
Nos próximos 10 anos, o número de startups capazes de perturbar mercados originais provavelmente será 10 vezes maior do que nos últimos 10 anos. Porque agora você pode ser uma empresa muito pequena, construir um produto tão valioso quanto o de uma grande empresa e competir de frente. Grandes empresas têm que mudar processos de negócios, treinar funcionários novamente e enfrentar resistência interna, mas você não — você começa do zero.
Nota:
A afirmação de Boris sobre os custos de troca serem achatados é estruturalmente controversa. Modelos podem migrar dados, mas os verdadeiros custos de troca de SaaS empresarial estão em outro lugar: auditorias de conformidade, termos de contrato, hábitos organizacionais e certificação de fornecedores. Os fossos da Salesforce e SAP sempre dependeram dessa inércia; a tecnologia é apenas uma pequena parte. O próprio "Cowork" da Anthropic está desafiando isso, mas a reação do mercado (ações de software perdendo US$ 285 bilhões em valor de mercado em fevereiro de 2026) mostra que os investidores estão apostando que seu julgamento está correto.
[6] Produto vs. Modelo: conforme os modelos ficam mais fortes, quanto valor de produto resta?
Um membro da plateia chamado Dan perguntou: Quanto do sucesso do Claude Code você atribui a decisões de produto versus o modelo em si?
Boris não deu uma resposta simples. Ele disse que um ano atrás poderia ser 50/50, e seis meses atrás a mesma coisa. Daqui a dois anos? Ele disse: "Não sei, planejamos apenas uma semana de cada vez."
Mas então ele deu uma resposta mais interessante:
Eu costumava estar no YC e fundei algumas empresas. O que o YC martela em você é: construa algo que as pessoas amem. Não importa quão forte seja o modelo ou em que categoria você esteja, você tem que construir algo que os usuários realmente amem. É por isso que o produto importa. Gastamos muito esforço em pequenos detalhes porque, se você usa o dia todo, esses detalhes definem a experiência.
Ele também admitiu que, conforme os modelos ficam mais fortes, o "arnês" externo (scaffolding, frameworks de chamada) se tornará menos importante. Daqui a um ano, mecanismos de segurança do produto (defesa contra injeção de prompt, validação de comandos estáticos, modos de permissão, humano no loop) podem não ser tão necessários porque o modelo naturalmente fará a coisa certa.
Sua direção de produto não é adicionar outra camada, mas pensar: Como tornamos os Loops cidadãos de primeira classe? Como facilitamos para uma pessoa executar muitos Agentes simultaneamente?
Nota:
Isso na verdade reconhece uma crença interna da Anthropic: à medida que as capacidades do modelo aumentam, a janela para diferenciação na camada de aplicação diminui. Este é um sinal desanimador para empresas independentes de aplicativos de IA. O wrapper, a engenharia de prompt e o gerenciamento de permissões que você constrói na API Claude hoje podem ser internalizados pelo modelo base dentro de um ano.
[7] A democratização do software: da prensa tipográfica ao envio de mensagens
Um membro da plateia perguntou: O Claude Code fará com que "construir software" seja uma habilidade que todos deveriam ter, como "saber usar o Office"?
A resposta de Boris: Sim, e ainda mais extremo do que isso.
Acho que se tornará uma habilidade no nível de "eu sei enviar uma mensagem de texto".
Ele expandiu sua analogia histórica favorita: a prensa tipográfica.
Segundo Boris, no século XV, apenas cerca de 10% dos europeus eram alfabetizados, e muitas vezes eram contratados por reis e nobres para escrever para eles. Depois que Gutenberg inventou a prensa tipográfica e melhorias subsequentes se seguiram, mais literatura foi publicada nos 50 anos seguintes do que nos 1.000 anos anteriores, e o custo de um livro caiu cerca de 100 vezes. Alguns séculos depois, a alfabetização global subiu para 70%. Hoje, todos nós podemos ler e escrever, mas a profissão de "escritor profissional" ainda existe.
Nota:
Os números de Boris são um pouco baixos. Estudiosos estimam a alfabetização de adultos europeus no início do século XV em 25-30%, não 10%; a alfabetização global hoje está mais próxima de 90%, não 70%. Mas sua direção está correta: a prensa tipográfica foi um dos eventos de desprofissionalização mais importantes da história.
A inferência de Boris é que o software passará pelo mesmo processo, mas muito mais rápido do que 50 anos. Ele deu uma perspectiva específica:
Pegue o exemplo de escrever software de contabilidade. Hoje, a melhor pessoa para escrever software de contabilidade não é um engenheiro; é um contador que realmente entende do negócio. Porque eles conhecem o domínio de dentro para fora, escrever o código é a parte fácil.
O subtexto é claro: os empregos mais substituíveis no futuro próximo são engenheiros técnicos puros que "só sabem codificar e não entendem nenhum domínio de negócio vertical".
[8] A verdadeira vantagem está no processo organizacional, não na tecnologia
Um membro da plateia perguntou: As pessoas dizem que empresas como a sua estão "vivendo no futuro" porque vocês usam as primeiras versões dos modelos. O Claude Code era uma ferramenta interna antes de ser lançado. A lacuna entre as práticas de engenharia da Anthropic e o mundo exterior é de um mês, três meses ou seis meses? Está aumentando ou diminuindo?
A resposta de Boris foi que basicamente não há lacuna na camada do modelo: internamente eles usam Mythos e Opus 4.7. "Usamos Mythos para alguns testes, mas o Opus 4.7 é nossa principal força de trabalho de dogfooding." Variantes desses modelos eventualmente se tornarão públicas.
Nota:
Mythos é um modelo de fronteira interno que a Anthropic admitiu existir em abril de 2026. Ele está aberto externamente apenas dentro do programa de cibersegurança Project Glasswing. Ele obteve 93,9% no SWE-bench e 97,6% no USAMO, afirmando "superar significativamente qualquer modelo lançado". Boris admite que a Anthropic usa Mythos para dogfooding do Claude Code. Em outras palavras, o Claude Code que o público usa foi construído com a ajuda de um modelo mais forte não lançado.
Mas ele acredita que há uma lacuna maior na camada de produto devido a processos, não relacionada ao modelo em si:
Na Anthropic, integramos o Claude em cada etapa. Enquanto estou codificando, meus Claudes estão rodando em Loops; eles vão encontrar os Claudes de outras pessoas no Slack para fazer perguntas quando estiverem incertos. Não temos mais código escrito manualmente em toda a empresa. Todo SQL é escrito por modelos.
Sua conclusão: A chave para liderar é como a organização se transforma. Todos podem obter a tecnologia, mas mudar uma empresa inteira de código escrito manualmente para código gerado por modelo, deixar os Claudes dos funcionários fazerem perguntas uns aos outros no Slack e garantir que nenhum SQL seja escrito manualmente é uma transformação comportamental organizacional que acontece muito mais devagar do que o progresso tecnológico.
Nota:
"Não temos código escrito manualmente" é uma afirmação ousada e provavelmente não é literalmente verdadeira para código de infraestrutura ou sensível à segurança, mas reflete a remodelação radical da engenharia pela Anthropic. Isso responde a uma confusão comum: muitas empresas se conectam à API Claude, mas não veem mudança na produtividade porque a organização não se reestruturou. Como Mike Krieger disse em outra entrevista: "Claude agora escreve 90-95% do código; o gargalo não é engenharia, é tomada de decisão."
[9] Agentes paralelos e modelos locais: os usuários não deveriam se preocupar
Um membro da plateia chamado Jiren perguntou: Como vocês injetam a pré-condição de "quando paralelizar" nos níveis de produto e modelo? Atualmente, os usuários têm que julgar quando abrir vários Agentes, mas o modelo deveria saber disso por si só.
Boris disse que no nível do produto, trata-se de mudar o prompt: ajustar instruções para que o modelo fique mais inclinado a auto-paralelizar. Mas seu ponto principal é que o próprio modelo está melhorando; o 4.7 já faz isso naturalmente. Ele deu um exemplo:
Pedi ao 4.7 para executar uma consulta de dados, e ele me disse ativamente: "Percebi que esses dados estão mudando; vou iniciar um Loop para você e lhe dar um relatório a cada 30 minutos." Eu disse "Claro, envie para o Slack", e ele usou o Slack MCP para configurar isso sozinho.
Seu julgamento é que, a longo prazo, os usuários não devem precisar entender quando usar batching, Loops ou vários Agentes:
Se o usuário tiver que aprender como agendar essas ferramentas, o design do produto falhou; eu falhei. Isso deve ser tratado pelo modelo e por como o instruímos.
[10] IA na nuvem vs. IA local
Um membro da plateia perguntou: Todo mundo usa Claude ou Codex na nuvem, mas muitos defendem a IA local. Quando os modelos de peso aberto alcançarem, a assistência de codificação local de alta qualidade é uma direção viável? O futuro é baseado em nuvem ou local?
A resposta de Boris foi direta: Não importa.
Porque no futuro, o modelo lidará automaticamente com esses detalhes subjacentes. Em um ou dois anos, o modelo completará a codificação de forma independente, iniciará Agentes e configurará ambientes. Se ele avaliar e pensar "devo usar um modelo local para isso", ele o fará. Essas não serão mais decisões manuais para engenheiros.
Nota:
Essa resposta é interessante no contexto de uma conferência da Sequoia. IA local é uma aposta para fornecedores de hardware (NVIDIA, Apple) e a comunidade de código aberto. Boris categoriza isso como um "detalhe de implementação com o qual os usuários não deveriam se preocupar", essencialmente transformando a localização da implantação do modelo em um problema de roteamento decidido por um Agente de nível superior. Isso não é uma boa notícia para startups que se diferenciam com "local-first".
[11] MCP e Computer Use: como o trabalho do conhecimento segue o caminho do Claude Code
Um membro da plateia chamado Jamie Nestor perguntou: Claude Code funciona bem porque o trabalho do desenvolvedor é local — arquivos, terminais e Git estão na máquina. Mas o trabalho do conhecimento não é; documentos, planilhas e CRM estão na nuvem. Como vocês tornam produtos como o Cowork tão eficazes para trabalhadores do conhecimento quanto o Claude Code é para desenvolvedores?
Boris reconheceu que a maior parte do trabalho do conhecimento já está na nuvem (Salesforce, Google Docs). Sua resposta foi simples:
Para nós, a resposta é sempre a mais simples: MCP. O conector MCP do Salesforce que você usa no Claude.ai também pode ser usado pelo Cowork, pelo Claude CLI e por todos os pontos de entrada do Claude Code.
Jamie complementou: Para sistemas sem MCP, o Computer Use é a maior oportunidade?
Boris disse que Computer Use é um "coringa":
O que sei é que a Anthropic está atualmente liderando significativamente em Computer Use. Se você o usar através do Cowork, ele pode basicamente operar qualquer software no seu computador. É lento, mas funciona muito bem com o 4.7.
Mas ele prefere olhar para a essência:
O modelo não se importa se é MCP, CLI ou API; ele só vê tokens.
[12] Onde está o próximo "product overhang"?
Um último membro da plateia perguntou: Se você viu "product overhang" e construiu o Claude Code, no que você está trabalhando agora que parece ok hoje, mas que você espera que seja muito diferente em 6 a 12 meses?
A resposta de Boris: Claude Design.
Já é bastante útil agora; será muito melhor no futuro.
Nota:
Claude Design é um produto lançado pela Anthropic Labs em 17 de abril de 2026, junto com o Claude Opus 4.7. É uma bancada de trabalho visual para gerar protótipos, slides e páginas de marketing por meio de conversa. Ele pode ler bases de código para aplicar sistemas de design e exportar para o Claude Code ou Canva. A Anthropic o posiciona como um suplemento ou alternativa ao Figma e Canva.
Ele também mencionou várias direções: novos recursos do Claude Code chegando nas próximas semanas; capacidades aprimoradas para paralelização de Agentes em larga escala (Loop, Batch); e Computer Use.
Resumo Final de Perguntas e Respostas
P: Quanto do sucesso do Claude Code é o modelo versus o produto?
R: 50/50 há um ano, 50/50 há seis meses. Daqui a dois anos? Desconhecido. Mas o produto sempre importa porque os usuários compram "o que é bom de usar todos os dias."
P: Como será a equipe no futuro?
R: Mais generalistas, especialmente os interdisciplinares que conseguem fazer produto, código, design e ciência de dados.
P: O SaaS está realmente sendo disruptado?
R: Os custos de troca e os fossos de poder de processo serão achatados; efeitos de rede, escala e recursos exclusivos permanecem. 10 vezes mais startups vão disruptar mercados na próxima década.
P: Programação se tornará uma habilidade universal?
R: Sim, mais do que a alfabetização. Contadores, não engenheiros, são os mais adequados para construir softwares de contabilidade.
P: Onde está a vantagem interna da Anthropic?
R: Na organização, não apenas nos modelos. Nenhum código escrito à mão, Claudes conversando com Claudes no Slack. Isso é mais difícil para pessoas de fora replicarem do que os modelos.
P: IA Local ou IA na Nuvem?
R: Não importa. Os modelos decidirão o roteamento em dois anos.
Conclusão
Entre os julgamentos de Boris, três previsões interconectadas merecem atenção.
Primeiro, "programação está resolvida" é um fato para ele, mas sua amostra é a stack TypeScript+React mais favorecida pelos modelos. O verdadeiro teste serão as bases de código legadas de empresas, sistemas embarcados e cenários de alta conformidade. Se isso se espalhar para esses campos no próximo ano, determinará se "resolvido" se aplica a todos ou apenas a alguns.
Segundo, ele classifica os custos de troca e o poder de processo como fossos que a IA vai achatar. Esta é a base da estratégia de produto da Anthropic. A queda de 285 bilhões de dólares nas ações de software em fevereiro de 2026 foi a reação inicial do mercado, mas os ciclos de TI empresarial são de 24 a 36 meses; precisamos observar renovações e novas compras nos próximos dois anos.
Terceiro, sua analogia da prensa tipográfica está direcionalmente correta, apesar das discrepâncias de dados. A explosão da produção de conteúdo após a prensa tipográfica levou 50 anos; o software pode fazer isso muito mais rápido. Mas um ponto que ele não aprofundou: a prensa tipográfica também deu origem a séculos de censura, guerras de direitos autorais e turbulência política. "Todos podem escrever software" corresponde não apenas à criatividade, mas também à explosão simultânea de malware, deepfakes e explorações geradas por IA.
A previsão de Boris de que os mecanismos de segurança se tornarão irrelevantes também precisa de uma verificação da realidade. Ele diz que os modelos "farão automaticamente a coisa certa", mas a automação de alto privilégio em produção ainda precisa de controles externos. Em abril de 2026, um Agente impulsionado pelo Claude Opus 4.6 supostamente deletou um banco de dados de produção e seus backups. As próprias notas de versão 4.7 da Anthropic mencionam que, embora melhorado, o perfil de segurança ainda não é "perfeito."
Dois sinais específicos para observar: Primeiro, como o preço do Claude mudará à medida que Routines e Loops transferem o agendamento de Agentes para os servidores da Anthropic; segundo, se uma "startup unicórnio fundada por não-engenheiros, construída inteiramente com Claude Code" surgirá até o final de 2026. Se surgir, a analogia de Boris se torna fato. Se não, o cronograma muda.
Vídeo Original: https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
