CEO da Anthropic, Dario Amodei, lançou no ano passado, em março, num evento do Conselho de Relações Exteriores dos EUA (Council on Foreign Relations), uma bomba: «Acredito que, dentro de três a seis meses, a IA será responsável por escrever 90% do código. E, após doze meses, podemos entrar num mundo em que a IA escreve praticamente todo o código.»
Essa declaração causou uma grande repercussão na comunidade técnica. Um ano se passou: como estão, afinal, as coisas na realidade?
O prazo da profecia já passou, mas há uma discrepância com a realidade
Seis meses depois, quando Amodei conversou com o CEO da Salesforce, Marc Benioff, ele reafirmou: «Na Anthropic e nas várias empresas com as quais colaboramos, isso (90%) já se concretizou» — mas, após verificações feitas por pesquisadores independentes, essa afirmação não é considerada precisa. Se contarmos apenas o código formalmente submetido, a porcentagem de código gerado por IA na Anthropic pode estar próxima de 50%; se incluirmos scripts pontuais e outras formas de código em sentido amplo, o número fica mais próximo de 90%.
O CEO da Google, Sundar Pichai, revelou que, na Google, mais de 25% do código-fonte é gerado por IA. Já o CEO da Microsoft, Satya Nadella, indicou que cerca de 30% do código da Microsoft é escrito por IA. Os números estão crescendo, mas ainda há uma distância considerável de “90%”.
A reação real dos engenheiros: “Meu trabalho é entrar e limpar um desastre”
Em resposta à profecia de Amodei, um engenheiro sênior de motores de jogos foi direto: nesta fase, há problemas fundamentais na qualidade do código gerado por IA — «o código produzido pela IA é uma versão que nem o melhor programador escreveria», porque a IA tende a empilhar camadas de abstração redundantes, em vez de encontrar uma solução mais simples.
Outro engenheiro, analisando a realidade empresarial, foi pessimista: qualquer empresa que exista há mais de três anos quase sempre possui um conjunto de sistemas legados com conhecimento tribal, sem documentação e com nomes confusos — «aquela biblioteca de funções escrita pelo engenheiro que saiu há dez anos, a IA nem consegue resolver.»
Essa perspectiva tem respaldo em dados. A pesquisa de desenvolvedores da Stack Overflow de 2025 mostra que mais de seis em cada dez (61,7%) têm preocupações éticas e de segurança com o código gerado por IA, e que os desenvolvedores, em geral, não confiam na precisão do que ela produz, frequentemente precisando corrigir manualmente.
As barreiras estruturais omitidas: bancos, saúde, governo simplesmente não podem
Outro ponto cego na discussão são as limitações regulatórias. 84% dos desenvolvedores afirmam usar ou planejar usar ferramentas de IA, mas isso representa uma “melhoria generalizada”, e não uma automação total. Em setores altamente regulados, como bancos, aeroespacial, saúde e finanças, muitas vezes é proibido ou altamente restrito o uso de modelos de linguagem de grande escala para tratar o código-fonte central, devido a preocupações com segredo comercial e riscos de conformidade.
Segundo relatos, o sistema administrativo da Social Security Administration dos EUA requer a coordenação de 3.600 programas independentes, muitos dos quais escritos em COBOL. A conversão de infraestruturas legadas desse tipo é extremamente complexa, muito além do que um único modelo de linguagem pode assumir facilmente.
A contradição na lógica comercial do Vale do Silício
Alguns comentaristas apontam uma lógica irônica: «Se você realmente consegue fazer com que a IA gere todo o código, por que vendê-lo a outras pessoas? Você deveria usá-la diretamente para desenvolver todos os seus produtos, monopolizando todos os mercados.»
Em outras palavras, o modelo de negócio da Anthropic depende, em si, de os engenheiros continuarem comprando suas ferramentas — o que, de certa forma, torna a afirmação de que “a IA vai fazer os engenheiros ficarem sem emprego” pouco consistente. Os engenheiros são clientes; cortar clientes não é um bom negócio.
A profecia não falhou completamente, mas também não se concretizou
Com base nas evidências atuais, a previsão de Amodei impulsionou uma tendência de adoção acelerada de ferramentas de codificação com IA na indústria. No entanto, o cronograma de “três a seis meses para atingir 90%” parece excessivamente otimista. Pesquisadores independentes estimam que, com definições operacionais razoáveis, esse objetivo pode levar ainda nove a quinze meses para ser alcançado dentro da Anthropic, muito menos na indústria como um todo.
Quanto à questão mais fundamental — se a IA consegue realmente “entender” o que o código faz, e não apenas gerar cadeias de caracteres que parecem plausíveis —, não há consenso na indústria. Como disse um engenheiro: «A ruptura pode acontecer na próxima semana, ou só daqui a dez anos. Eu não estou nesse campo; não me atrevo a prever.»
Este artigo, sobre a previsão do CEO da Anthropic de que a IA assumirá todo o código dentro de um ano — engenheiros da indústria: isso não aconteceu de jeito nenhum — foi publicado originalmente na Chain News ABMedia.
