Spotify diz que principais engenharias pararam de escrever código em dezembro.
O lançamento quase simultâneo do GPT-5.3-Codex da OpenAI e do Claude Opus 4.6 da Anthropic em 5 de fevereiro intensificou um debate acalorado sobre se a programação tradicional está enfrentando descoberta. Os lançamentos vieram acompanhados de revelações de que os engenheiros mais seniores “não escreveram uma única linha de código desde dezembro”, usando em vez disso IA para lançar recursos diretamente através do Slack.
Os anúncios executivos dividiram a indústria de tecnologia. O ensaio viral do empreendedor Matt Shumer “Something Big Is Happening”, publicado em 10 de fevereiro e agora visto mais de 80 milhões de vezes no X, declarou que a IA agora pode realizar todo o seu trabalho técnico e alertar sobre uma disrupção “muito maior que a Covid”. Críticos liderados pelo professor emérito da NYU Gary Marcus descartaram o ensaio como “hype armamentizado” que ignora problemas persistentes de confiabilidade.
Fluxo de Trabalho Orientado por IA da Spotify
Durante a divulgação de resultados do Spotify em 10 de fevereiro, o co-CEO Gustav Söderström descreveu como os principais desenvolvedores da empresa agora criam funcionalidades instruindo o Claude Code por meio de um sistema interno chamado Honk. “Um engenheiro do Spotify, no trajeto matinal para o trabalho, pode dizer ao Claude pelo Slack no celular para corrigir um bug ou adicionar uma nova funcionalidade ao aplicativo iOS”, disse Söderström aos analistas. “Quando o Claude termina o trabalho, o engenheiro recebe uma nova versão do aplicativo enviado para ele no Slack no telefone, para que possa fazer o merge para produção — tudo isso antes mesmo de chegar ao escritório”.
A OpenAI afirma que o GPT-5.3-Codex é “o primeiro modelo que foi fundamental para criar o mesmo”, tendo depurado suas próprias execuções de treinamento e divulgado resultados de testes durante o desenvolvimento. A Anthropic diz que o Claude Opus 4.6 agora ocupa o primeiro lugar em benchmarks de analistas financeiros e oferece desempenho aprimorado em grandes bases de código.
Os Argumentos Contra o Exagero
Marcus, em uma publicação no Substack e entrevista ao Business Insider, argumentou que a apresentação de Shumer ignorou problemas bem documentados de alucinação e vulnerabilidades de segurança em código gerado por IA. Ele apontou para pesquisas mostrando que os assistentes de IA às vezes criaram ganhos de produtividade aparentes que não se concretizaram na prática, e apresentou observações anteriores de executivos de IA que não se confirmaram, incluindo a previsão de Elon Musk de um milhão de robotáxis até 2020.
Dados da indústria corroboram algumas dessas preocupações. Um estudo publicado no Arxiv descobriu que 88 por cento dos desenvolvedores relataram impactos negativos da IA na dívida técnica, com 53 por cento citando o código que “parecia correta, mas era não confiável”. Pesquisas separadas relacionaram a adoção de IA ao aumento do esgotamento de desenvolvedores devido ao aumento da pressão organizacional e da carga de trabalho. O engenheiro de software Steve Yegge alertou que as empresas devem esperar apenas três horas produtivas diárias de engenheiros “programando na vibração em velocidade máxima” antes de enfrentarem o esgotamento.
Questões sobre Dívida Técnica e Qualidade
Uma análise do GitClear de 153 milhões de linhas de código constatou que a duplicação de código aumentou 48 por cento e a atividade de refatoração caiu 60 por cento em bases de código assistidas por IA entre 2021 e 2024. O CEO da Microsoft, Mustafa Suleyman, previu que a maioria das tarefas de escritório poderia ser isolada dentro de 18 meses, enquanto Musk afirmava que a “propagação foi acabando até o final de 2026”.
Marcus permanece cético em relação a esses prazos. “A IA vai substituir a maior parte do trabalho humano ao longo do próximo século”, disse ele à Business Insider, “mas não é provável que isso aconteça nos próximos um ou dois anos”.
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