Anthropic: agentes já são 6 vezes mais numerosos que os funcionários, e a contratação de juniores diminui

A Anthropic publicou dois relatórios sobre como a IA está mudando o trabalho. O primeiro descreve as mudanças dentro da própria empresa; o segundo compara as expectativas dos funcionários com as de americanos comuns. Os principais números: em agosto de 2026, há seis vezes mais agentes de IA do que pessoas na Anthropic, e já em março os agentes trabalharam, pela primeira vez, mais horas que os funcionários. A produtividade, ao mesmo tempo, cresceu. Em paralelo, a empresa comparou as projeções de seus funcionários com uma pesquisa da Morning Consult feita com quase 11 000 adultos americanos: a distância entre as expectativas ficou enorme, embora os modelos econômicos dos dois grupos sejam parecidos.

Como mudou a contratação dentro da Anthropic

No último ano, a empresa alterou de forma perceptível a estrutura de contratação. A participação de vagas para juniores diminuiu, assim como a de funcionários em funções técnicas. Isso acontece justamente em um laboratório que desenvolve ferramentas de automação e as usa antes dos demais.

A Anthropic mede o efeito sobre a produtividade de várias maneiras. A quantidade de código por pessoa aumentou, mas a própria empresa classifica essa métrica como notoriously imperfect, ou seja, sabidamente imperfeita. Por isso, o relatório traz outros indicadores: mais negócios fechados por gerente de vendas e mais contratos processados. Os pesquisadores também acompanharam os mesmos funcionários ao longo do tempo e observaram que a produtividade de cada pessoa cresce junto com a intensidade de uso das ferramentas de IA.

O outro lado da aceleração é que o gargalo passa a ser a atenção humana. Os funcionários dedicam cada vez mais tempo à criação de sistemas que ajudam a controlar o trabalho dos agentes. Na prática, parte do trabalho deixa de ser a execução de tarefas e passa a ser a supervisão de quem as executa.

A distância nas expectativas

O segundo relatório compara uma pesquisa com os funcionários da Anthropic e uma pesquisa de agosto com americanos, ponderada para refletir a população adulta. Os dois grupos esperam um progresso rápido, mas os funcionários da Anthropic esperam que ele seja ainda mais veloz.

Principais números:

• 39% dos americanos e 91% dos funcionários da Anthropic esperam que, até 2030, a IA consiga fazer uma descoberta de nível Nobel.
• Mais da metade dos funcionários da Anthropic acredita que, até 2030, a IA conseguirá executar pelo menos 80% do trabalho que fazem hoje.
• Entre os americanos, apenas 5% esperam esse nível de capacidade.
• Dois em cada dez funcionários da Anthropic têm opiniões próximas às do americano típico.
• Dentro de cada grupo, a variação de opiniões é grande.

Experiências diferentes, um mesmo padrão

A conclusão mais interessante diz respeito às causas da divergência. Segundo os autores, funcionários e público em geral não têm teorias diferentes sobre o impacto da IA no emprego. O que muda é a experiência: as pessoas lidam de formas distintas com as capacidades reais dos modelos. Nos dois grupos vale a mesma relação: quem espera que a IA faça mais do próprio trabalho também prevê um aumento maior do desemprego.

Isso é uma ressalva importante para qualquer debate entre "otimistas" e "pessimistas". Se a conclusão estiver correta, as expectativas tendem a se aproximar à medida que mais pessoas tiverem contato direto com sistemas de ponta, e não por causa de novos argumentos.

Há ainda limitações a considerar. A Anthropic reconhece abertamente que um laboratório de IA difere de uma empresa comum na forma de adotar a tecnologia. Além disso, trata-se de um autorrelato de uma empresa com interesse no tema, e seus funcionários, por definição, foram selecionados por sua proximidade com a tecnologia. Mesmo assim, como indicador antecipado, os dados são úteis: mostram para onde outras organizações talvez caminhem, inclusive as futuras empresas AI-native.

O que as empresas devem fazer

Partindo da experiência da Anthropic, os líderes devem rever três pontos. Primeiro, a pirâmide de contratação: as tarefas dos juniores são as primeiras a ir para os agentes, e é preciso oferecer uma trajetória de crescimento clara para os iniciantes. Segundo, as métricas: a quantidade de código produzido reflete mal o resultado, e é mais confiável olhar para negócios fechados, contratos processados e a evolução das mesmas pessoas ao longo do tempo. Terceiro, o investimento em monitoramento: quando há várias vezes mais agentes do que pessoas, a atenção humana precisa de ferramentas de observação e verificação; do contrário, é ela que vai limitar o crescimento.