IA da Anthropic quer prever o que você precisa antes mesmo de você pedir

Com a indústria de tecnologia obcecada em modelos de inteligência artificial cada vez mais poderosos, a Anthropic vive um momento especialmente favorável, com forte crescimento no mercado corporativo e planos ambiciosos de captação de recursos que podem levá-la a uma das maiores avaliações do setor. Clientes empresariais têm demonstrado preferência crescente pelo Claude em relação a concorrentes diretos, o que ajudou a companhia a quadruplicar sua participação nesse segmento desde 2025.

À frente de parte dessa estratégia está Cat Wu, head de produto do Claude Code e do Cowork, que tem sido peça central na transformação do Claude de um chatbot informacional para uma ferramenta avançada de programação e colaboração. Desde que entrou na Anthropic em 2024, Wu atua ao lado do engenheiro Boris Cherny e a dupla passou até a ser apelidada de “Batman e Robin” dentro do ecossistema da empresa, pela proximidade na criação de novos recursos.

Em entrevista durante a conferência Code with Claude, em São Francisco, Wu explicou que a prioridade de produto é “permanecer na fronteira” do que a tecnologia permite, em vez de reagir a movimentos de rivais. Para ela, focar demais na concorrência é receita para ficar eternamente alguns passos atrás, enquanto os modelos continuam evoluindo em ritmo exponencial.

O pipeline intenso de lançamentos da Anthropic, com vários modelos divulgados em 2025 e quase o mesmo volume repetido em 2026, deve continuar, na visão de Wu, desde que os ganhos de capacidade sigam constantes. Ela ressalta, porém, que a forma de disponibilizar essas tecnologias pode variar, a exemplo do que aconteceu com o projeto Glasswing, que limitou o acesso a determinados recursos por razões de segurança.

Glasswing, lançado em abril, foi o programa pelo qual a Anthropic abriu apenas para um grupo restrito de parceiros — incluindo gigantes como Amazon, Apple, CrowdStrike e Microsoft — o Mythos, seu modelo focado em cibersegurança. Como a ferramenta é capaz de varrer grandes bases de código em busca de vulnerabilidades, a empresa decidiu não liberá-la ao público em geral, temendo que seu uso pudesse ser deturpado por agentes mal intencionados.

Ao projetar o futuro do trabalho, Wu enxerga equipes reduzidas e profissionais atuando mais como gestores de “frotas de agentes” de IA do que como executores de tarefas repetitivas. Ainda assim, ela defende que quem gerencia esses agentes precisa dominar a função de origem, porque é impossível orientar e depurar sistemas autônomos sem compreensão profunda do problema e das instruções.

Na prática, essa gestão de agentes se aproxima da liderança de times humanos: é preciso entender por que um agente errou, se a instrução foi ambígua ou se a solicitação estava mal especificada. Wu argumenta que essa capacidade de “debugar” a IA será um novo conjunto de habilidades demandado por profissionais de diversas áreas.

Questionada sobre o impacto da automação na estrutura das equipes, Wu diz que a meta não é simplesmente eliminar cargos, mas ampliar a produtividade individual. Ela cita tarefas tediosas do dia a dia — como responder a e mails — como exemplos de atividades que poderiam ser absorvidas pelos agentes, liberando tempo para que as pessoas se dediquem a projetos mais criativos e estratégicos.

O próximo salto, segundo Wu, será a proatividade: em vez de interações pontuais e síncronas, os sistemas passarão a entender o contexto de trabalho do usuário e a configurar automações por conta própria. Hoje, muitas empresas já usam rotinas automatizadas em casos como atendimento ao cliente, mas a visão da Anthropic é que o Claude seja capaz de identificar padrões de atividade e sugerir, ou até implantar, fluxos inteiros sem que o usuário precise desenhá-los do zero.

Para os próximos meses, Wu afirma estar mais empolgada com essa transição dos assistentes reativos para agentes que antecipam necessidades, do suporte a tickets até processos internos mais complexos. A aposta da Anthropic é que, ao combinar proatividade com uma abordagem cautelosa em relação a modelos sensíveis, será possível escalar a IA corporativa sem abrir mão de segurança e controle.