DEV Community: Flavio Conca

O cerco da Anthropic: Conveniência "a la Vibecode" ou Prisão para os Desenvolvedores e Programadores?

Flavio Conca — Tue, 02 Jun 2026 13:55:14 +0000

A velocidade com que o cenário de IA está mudando em 2026 é assustadora e o mundo da Inteligência Artificial parece a cada dia estar à beira de um 'apocalipse' silencioso.

No centro desse turbilhão, uma empresa está jogando xadrez enquanto todos os outros parecem jogar damas. Estamos falando da Anthropic, os cérebros por trás do Claude e que parece ter decidido que não quer apenas ser um modelo de linguagem, mas sim o sistema operacional de todo desenvolvedor. Esqueça a OpenAI ou o Google por um segundo. O que a Anthropic está aprontando agora é um ataque direto ao fluxo de trabalho de cada desenvolvedor no planeta.

Nas últimas semanas, eles não só sacudiram parcerias corporativas e restringiram o uso de tokens por ferramentas de terceiros, como também declararam uma guerra tecnológica aberta contra empresas chinesas, acusando-as de roubo de dados de treinamento.

Mas a verdadeira jogada de mestre está em como eles estão transformando o Claude Code em uma ferramenta 'matadora' de concorrentes como o Cursor. A estratégia deles é cristalina: criar uma conveniência tão irresistível que você nem perceba que está entrando em uma prisão tecnológica. É o clássico 'lock-in', e hoje, vou dissecar exatamente como eles estão preparando essa armadilha. Você não vai querer perder o que vem a seguir.

A Explosão de Funcionalidades do Claude Code e a Morte das Ferramentas de Nicho

Com o lançamento de recursos como o Auto Memory (memória persistente entre sessões) e o Claude Code Desktop, a Anthropic está atacando diretamente ferramentas populares como o Cursor e agentes de terceiros. Se a IA já conhece seu padrão de código e seu projeto inteiro, por que você usaria outra ferramenta?

Resumo das últimas features do Claude Code:

Integração com Git: A Anthropic adicionou a funcionalidade de Git, permitindo o uso de work tree e git-in diretamente no Claude Code.
Integração com Figma: Eles possibilitaram a retroalimentação do Figma, permitindo que designers se tornem programadores e vice-versa.
Cloud Code Security: Uma versão de prévia que escaneia a base de código em busca de vulnerabilidades e sugere modificações para revisão humana, similar a um prompt para "tornar seguro e verificar vulnerabilidades".
Cloud Code no desktop com preview de aplicativos: Permite pré-visualizar aplicativos rodando, revisar código e verificar falhas em processos de CI e pull requests em segundo plano.
Capacidade de rodar servidor/aplicativo no Claude Code Desktop: A funcionalidade de executar diretamente o servidor ou aplicativo no ambiente de desktop.
Cowork e plugins: Ferramentas que visam substituir várias tools enterprise.
Sessão remota via celular (remote session): Possibilidade de gerenciar uma sessão do Cloud Code diretamente pelo celular.
Auto Memory: Essa funcionalidade permite que o Claude Code lembre de informações entre sessões, como o contexto do projeto, padrões de depuração (debugging patterns) e abordagens preferidas (preferred approaches).

Agora vou detalhar cada um para entender que a velocidade com que a Anthropic está inovando é insana. Eles estão entregando recursos que redefinem completamente o que um assistente de código pode fazer.

*O grande destaque, o recurso que mudou tudo, é o Auto Memory. *

Pense comigo: esqueça ter que ficar copiando e colando o contexto do seu projeto a cada nova conversa. O Claude agora 'lembra' de contexts, padrões de debugging e até das suas abordagens preferidas entre diferentes sessões. Pra quem trabalha em grandes empresas, lidando com múltiplos repositórios, isso soluciona o pesadelo da manutenção manual de documentação de contexto.

Mas respira, que não para por aí. O Claude Code Desktop agora permite que você rode e visualize aplicações diretamente no ambiente deles, integrando todo o ciclo de desenvolvimento em um só lugar. E como se não bastasse, eles adicionaram verificação de segurança nativa. O Claude agora escaneia seu código em busca de vulnerabilidades e sugere patches prontos para revisão humana.

Se você costumava usar o prompt 'now make it safe' de forma manual, agora isso está se tornando o padrão... de certa forma. Com tudo isso, editores integrados como o Cursor e outros estão em sério risco. Afinal, pra que pagar caro por uma ferramenta separada, se o Claude Code oferece tudo isso por um preço incrivelmente baixo?

Mas é exatamente aqui que o cheiro de armadilha surge...

A Armadilha do Vendor Lock-in

Toda essa conveniência sensacional tem um custo implícito altíssimo: a sua liberdade técnica. Estamos vivendo uma fase de 'lua de mel' onde o uso parece barato, mas acredite, o custo real de processamento desses tokens é gigante. A Anthropic está, essencialmente, subsidiando o seu vício no workflow deles.

Pense bem: se você está usando o Auto Memory, e o Claude gerencia todo o seu contexto e documentação, por que você mudaria pra um concorrente? A resposta é simples: você não vai. Você está preso. Ao deixar a IA gerenciar tudo isso, você ganha eficiência, mas perde o controle real. O processo é inevitável: primeiro, eles te forçam a usar IA pra entregar três tickets ao invés de um. Depois, eles te forçam a usar menos tokens mantendo a mesma entrega. É nesse momento que você vai ser espremido.

E o que acontecerá quando a Anthropic decidir "fechar a conta"? Porque até hoje a empresa ainda tem a projeção de atingir o ponto de equilíbrio (break-even) nos próximos anos.

Com um valuation em 2026 avaliado em US$ 380 bilhões, o que você acha que pode acontecer quando eles chegarem ao break-even e ter que assumir seus custos altíssimos (o que muitos denominam de bolha) e o cenário for você tão dependente das automações deles que não conseguirá mais migrar para outro modelo e eles resolvem dobrar o valor dos seus planos? Porque uma hora a conta vai ter que fechar...

E nesse cenário complexo, quem mais sofre é a OpenAI. Gigantes como Amazon, Google, Nvidia e Microsoft estão todos colocando bilhões na Anthropic, garantindo infraestrutura e mercado para eles. O bolo é gigante e todos os gigantes têm um pedacinho dele. E você, desenvolvedor, é a peça central e mais valiosa desse tabuleiro.

O Papel da AGI no Dia a Dia

Toda essa discussão nos leva de volta a um ponto crucial, algo que todo entusiasta de tecnologia precisa pensar: o que realmente significa AGI para nós, na prática?

Esqueça os debates filosóficos sobre consciência ou se a IA vai ganhar sentimentos e se tornar humana. A AGI prática, aquela que impacta o nosso dia a dia, é uma ferramenta capaz de aprender a ler uma documentação, experienciar um erro e executar tarefas cognitivas melhor do que um ser humano médio.

E a Anthropic, com suas ferramentas cada vez mais autônomas e persistentes, está pavimentando o caminho exatamente para essa realidade. Não é sobre a IA ter sentimentos, é sobre ela ser muito mais eficiente do que você na maioria das tarefas de engenharia.

E ela (Anthropic) está vencendo a guerra pela preferência dos devs, mas o custo disso pode ser a nossa autonomia técnica.

Estamos no "Apocalipse da IA" como Dario Amodei previu ou apenas no início de uma nova era de produtividade extrema?

Terceirizar sua inteligência para a IA é o caminho mais rápido para a mediocridade

Flavio Conca — Tue, 02 Jun 2026 13:50:07 +0000

Vejo muita gente cometendo um erro estratégico básico: achar que a IA é um substituto para o pensamento crítico. Não é. Se você trata a IA como uma "fábrica de soluções prontas", você não está inovando, está apenas automatizando a geração de lixo técnico.

No desenvolvimento de software a qualidade nunca foi um acidente. Ela é o resultado de sistemas robustos. Se o seu processo de validação é frouxo, a IA só vai acelerar o seu desastre. O grande trunfo da inteligência artificial não é pensar por você, mas sim ser a maior aliada da produtividade que já tivemos. Ela serve para destruir o trabalho braçal, para testar hipóteses em segundos e para otimizar fluxos que antes levavam semanas.

Mas o controle de qualidade, a arquitetura e a decisão final continuam sendo responsabilidade de quem entende do negócio.

A IA não vai roubar o emprego de quem sabe usá-la como alavanca. Ela vai, sim, expor quem é preguiçoso o suficiente para terceirizar a própria capacidade de julgamento. É esse indivíduo que vai perder o emprego.

Existe uma premissa na gestão de qualidade que separa os amadores dos profissionais: a ideia de que devemos tratar pessoas com respeito e processos com rigor. Embora muitos atribuam essa mentalidade a Deming, ela é, na verdade, o alicerce de qualquer operação tecnológica que pretenda escala e consistência.

Como um gestor de tecnologia, preciso tomar decisões todos os dias e não terceiriza-las para ninguém. Eu entendo que meu papel não é microgerenciar talentos, mas desenhar sistemas onde o erro humano seja estatisticamente irrelevante.

Quando olhamos para o desenvolvimento moderno, seja em ecossistemas de e-commerce ou em arquiteturas baseadas puramente num backend ou num microserviço, a qualidade deixa de ser um objetivo abstrato para se tornar o resultado direto de um pipeline de governança bem executado.

A introdução da inteligência artificial no fluxo de trabalho de engenharia trouxe uma armadilha perigosa. A facilidade com que ferramentas generativas entregam código e soluções imediatas pode criar uma cultura de afrouxamento técnico. É tentador acreditar que a velocidade da IA substitui a necessidade de validação, mas a realidade é oposta.

Se o sistema onde essa IA opera for frágil, ela apenas acelerará a produção de lixo técnico. A visão de um líder de tecnologia deve ser a de usar a IA como uma alavanca de produtividade, nunca como uma muleta. Isso exige que o rigor sobre o processo de revisão, o linting e os testes automatizados seja dobrado, garantindo que a escala permitida pela automação não comprometa a integridade da arquitetura.

Há erros, é inegável! Mas em 94% dos casos, a falha é do sistema de gestão, e o seu sistema não pode depender de uma ferramenta que alucina se não for questionada.

Tratar o time com respeito significa, na prática, garantir que ninguém seja a única barreira entre uma ideia e um desastre em produção. A responsabilidade por uma falha pertence ao sistema interno de gestão, e punir o indivíduo por uma lacuna estrutural é o maior erro que um gestor pode cometer.

O respeito se manifesta na oferta de ferramentas que eliminam o trabalho braçal e repetitivo, permitindo que a inteligência humana foque no que é estratégico.

No fim das contas, a tecnologia e as linguagens de programação mudam constantemente, mas o princípio da excelência permanece imutável: decisões baseadas em dados superam opiniões, e processos rigorosos são a única forma de proteger o talento e garantir a sobrevivência de qualquer operação de tecnologia no longo prazo.

Então, meu conselho: dados superam opiniões, processos rigorosos protegem talentos.

Use a IA para ganhar escala, mas nunca deixe que ela dite a qualidade da sua entrega. No fim do dia, a tecnologia muda, um novo framework nasce do vão da sua porta, um novo hype sempre surge, mas o rigor com a excelência é o que mantém as empresas de pé.

O Fim do Trabalho e o Maior Colapso Global da História no Mundo Capitalista com AGI, segundo as "Profecias" de Roman Yampolskiy

Flavio Conca — Tue, 02 Jun 2026 13:47:42 +0000

Meses atrás, assisti a uma das entrevistas mais impactantes (e, honestamente, provocativa) sobre o futuro da Inteligência Artificial. No canal The Diary Of A CEO, o Dr. Roman Yampolskiy, um dos maiores especialistas em segurança de IA do mundo, apresentou previsões que fazem até o mais otimista dos entusiastas de tecnologia pausar para refletir.

Confesso que, respeitosamente, me assumo um pessimista frente ao pessimismo de Yampolskiy. Não acho que teremos a AGI, pelo menos não agora! Mas, não dá para descartar muitas coisas em suas profecias...

Embora o termo "substituído" sugira a extinção total, a inteligência artificial tem, na verdade, automatizado funções e tarefas específicas, reduzindo drasticamente a necessidade de intervenção humana em certas ocupações. De acordo com dados recentes de 2025 e 2026, as profissões mais impactadas e com maior nível de automação atual são:

Digitadores e Escriturários de Dados: Ferramentas de IA agora processam grandes volumes de informações com precisão superior e menor custo.
Atendimento ao Cliente (Nível Básico): Chatbots avançados gerenciam até 85% das interações iniciais sem supervisão humana, afetando call centers e suporte técnico.
Telemarketing: Sistemas de voz por IA personalizam chamadas em escala, substituindo operadores em campanhas de vendas e cobranças.
Tradutores e Intérpretes: IAs generativas realizam traduções técnicas e legendagem em tempo real com alta precisão, reduzindo a demanda por profissionais humanos.
Revisores e Copywriters: A geração automática de conteúdo publicitário e a correção gramatical automatizada substituíram parte do trabalho de redatores.
Auxiliares Jurídicos (Paralegais): Ferramentas já automatizam a análise de contratos e pesquisas jurídicas, tarefas antes realizadas por estagiários e assistentes.

Relatórios de instituições como o MIT e o Fórum Econômico Mundial indicam que cerca de 12% das profissões* já possuem potencial técnico para serem totalmente substituídas pela IA. No entanto, a tendência dominante é a redefinição do papel humano: a IA assume 30% das tarefas repetitivas, enquanto os humanos focam em estratégia, empatia e julgamento crítico. Ou seja, a IA já ocupa o espaço de algo que seu cérebro sempre faz no automático.

Dr. Roman Yampolskiy apresenta uma visão muito mais radical e pessimista do que a maioria dos analistas de mercado. Em entrevistas recentes (como ao podcast The Diary of a CEO em 2025), ele argumenta que a discussão não deveria ser sobre quais profissões serão substituídas, mas sobre o fato de que quase todas serão.

Como alguém que respira tecnologia diariamente, decidi sintetizar a entrevista, os pontos principais e trazer um "react" sobre o que isso significa para nós, líderes e profissionais.

1) O Cronograma da AGI: 2027 está logo ali

Yampolskiy não fala de décadas, mas de meses. Ele prevê que a IA Geral (AGI), aquela que iguala a capacidade cognitiva humana em todas as áreas, chegará em 2027. Se ele estiver certo, estamos a meses de uma mudança de paradigma sem precedentes na história da computação.

2) A barreira dos 99% de desemprego

Este foi o ponto mais polêmico. O especialista sugere que a IA não vai apenas "ajudar" o trabalhador, mas terá a capacidade de substituir 99% das ocupações. Diferente da Revolução Industrial, onde trocamos o trabalho braçal pelo intelectual, a IA ataca justamente o nosso último refúgio: a cognição e a criatividade.

Roman Yampolskiy levanta uma questão desconfortável:

O que faremos com nosso tempo quando o trabalho não for mais uma necessidade econômica, mas um "fetiche" de luxo?
Eu acredito que, pelo menos o mercado de trabalho em países subdesenvolvido não entrará em colapso tão breve. Dizer que "até 99% dos empregos humanos" podem ser totalmente automatizados nos "próximos anos" é um range muito aberto.

Porque dentro "até 99%" caberia uns 15% até 2027, próximo da realidade dos 12% que já possuem potencial técnico para serem substituídos. Caberia, então, nos "próximos anos" tranquilamente o ano de 2050 e não 2027. Porque "próximos anos" são os próximos...

Agora o que particularmente vejo como alerta é a velocidade que a robótica tem evoluído. Carros autônomos, entregas via drones controlados por robôs nas empresas de logística e robôs na linha de manufatura, isso sim, eu vejo como a maior ameaça. Yampolskiy prevê que a automação do trabalho físico com o avanço de robôs humanoides, até o trabalho braçal (como encanadores e motoristas) será superado por máquinas na década de 2030.

Por isso não me preocupo com a AGI, me preocupo é com uma IA superior habitando em robôs, que estes, sim, vão tirar milhões de vagas. Aí vejo que a profecia dele é acertiva, será o fim não somente do trabalho humano, mas do RH e suas seleções de empregos, dos processos admnistrativos, de parte dos processos jurídicos, dos serviços gerais.

E isso, isso sim vai acontecer! Mas, não esqueça que estamos no BR.

3) O Problema da Segurança (AI Safety)

Como CTO, o ponto que mais me chamou a atenção foi a discussão sobre a "Caixa Preta". Algo que Yampolskiy argumentou é o que, pessoalmente critico desde o início do hype do Vibe Coding: estão criando sistemas que nem seus próprios desenvolvedores entendem completamente.

Ele compara a IA a um "organismo alienígena" que cultivamos e depois estudamos para ver o que ele faz. A falta de controle e de um botão de "desligar" eficaz em sistemas distribuídos é um risco existencial real que muitas vezes ignoramos na corrida pelo lucro.

Aqui eu concordo e adiciono mais: há toneladas de código lixo sendo replicadas.

4) Longevidade e a Nova Economia

Nem tudo é distopia. O vídeo explora como a IA pode ser a chave para a "velocidade de escape da longevidade", permitindo-nos hackear o genoma humano e estender a vida de forma drástica. Além disso, ele menciona o Bitcoin como o único recurso verdadeiramente escasso em um mundo onde a IA pode replicar e criar quase tudo de forma infinita.

Embora Yampolskiy adote uma postura quase catastrófica em alguns momentos, concordo que sua lógica é difícil de refutar: a velocidade da capacidade da IA é exponencial, enquanto a nossa capacidade de criar segurança e regulação é, na melhor das hipóteses, linear.

O fim das "Profissões Seguras", das áreas antes consideradas imunes, como programação, direito e contabilidade, serão as primeiras a cair por serem puramente digitais. E diferente de outros especialistas, Yampolskiy acredita que não haverá "Plano B".

Se tudo seguir como Yampolskiy prevê, não seremos reaproveitados. Viveremos uma era da inutilidade de re-treinamento que fará a IA evoluir tão rápido que, no momento em que um humano terminar de se especializar em uma nova função, a IA já terá dominado essa função também. As únicas profissões sobreviventes(**) que restarão são aquelas em que o cliente exige explicitamente um humano, como em certos nichos de cuidados pessoais ou rituais sociais, onde o valor está na conexão humana e não apenas na execução da tarefa.

A pergunta que deixo para você: estamos nos preparando para sermos os "maestros" dessas IAs ou estamos apenas correndo em direção a um abismo que não compreendemos?

Eu prefiro acreditar na colaboração, mas ignorar os alertas de um dos maiores nomes da tecnologia moderna seria, no mínimo, imprudente e ingenuidade.

Fontes:

Entrevista de Roman Yampolskiy no podcast The Diary Of A CEO (https://www.youtube.com/watch?v=UclrVWafRAI)

() 12% das profissões já podem ser substituídas pela IA (https://www.youtube.com/watch?v=eR4ji9xFbhI)
(*) AI expert says it’s ‘not a question’ that AI will take over all jobs, but people will have 80 hours a week of free time. (https://fortune.com/2025/09/09/ai-expert-tech-take-over-jobs-careers-record-unemployment-80-hours-free-time/)

IA #InteligenciaArtificial #Tecnologia #FuturoDoTrabalho #CTO #Inovação #AISafety

A Erosão Silenciosa na Era do "Vibe Coding" que exige Urgentemente uma Nova Profissionalização da Tecnologia

Flavio Conca — Tue, 02 Jun 2026 13:35:35 +0000

A integração de assistentes de inteligência artificial generativa no fluxo de desenvolvimento de software inaugurou uma era de produtividade sem precedentes, frequentemente rotulada sob o termo "vibe coding". Essa abordagem, caracterizada pela rápida tradução de intenções em código funcional através de prompts de linguagem natural, promete democratizar a criação técnica e acelerar o time-to-market.

Apesar disso, essa aceleração traz junto uma metamorfose estrutural na qualidade dos sistemas que exige uma reflexão profunda sobre o papel do desenvolvedor moderno.

O benefício da velocidade é inegável, mas uma análise de dados recentes revela que estamos trocando a sustentabilidade de longo prazo pela gratificação imediata da execução. Se por um lado a IA remove a fricção da sintaxe, por outro, ela parece estar erodindo o rigor da arquitetura e da manutenção, transformando a engenharia de software em um exercício de agregação de blocos cujas entranhas são cada vez menos compreendidas por quem os opera. Evidências empíricas começam a delinear o custo invisível dessa automação desenfreada.

Em um estudo recente e muito abrangente, realizado pela Git Clear, que analisou 211 milhões de linhas de código entre 2020 e o final de 2024, aponta para uma preocupante "explosão de duplicatas".
O volume de código clonado, baseado no padrão de copiar e colar pelos chats de IA em geral, saltou de 8,3% em 2021 para 12,3% em 2024. Mais alarmante é a queda drástica na refatoração: a porcentagem de código alterado para melhoria sistêmica despencou de 25% para menos de 10% no mesmo período.

Esse cenário sugere que o "vibe coder" foca na adição de funcionalidades, mas negligencia a limpeza do sistema. A consequência direta é um ecossistema de software saturado de redundâncias onde a lógica obsoleta e o código morto se proliferam.

Pesquisas de 2025 identificaram centenas de métodos redundantes em quase metade dos projetos de sistemas de IA analisados, um fenômeno causado pela incapacidade das ferramentas atuais de compreender o contexto global de um projeto, gerando novas funções para problemas que já possuem soluções dentro da própria base de código.

Além da ineficiência estrutural, a segurança e a integridade técnica emergem como vulnerabilidades críticas. Estudos empíricos recentes demonstram que cerca de 29,5% do código Python e 24,2% do código JavaScript gerados por assistentes de IA contêm falhas de segurança nativas.

A pressa inerente ao fluxo do "vibe coding" muitas vezes ignora a revisão minuciosa, aceitando soluções que funcionam na superfície, mas que carregam débitos estruturais profundos. Estima-se que mais de 60% dos projetos atuais já apresentem comentários explícitos indicando essa dívida técnica.

ATENÇÃO: Vou parecer ser legal e politicamente correto.

As famosas adaptações técnicas ou tarefas postergadas...

Já cansei de ser politicamente correto!

As famosas "gambiarras" predominam projetos dos "vibe-coders" não porque eles possuem a intenção de produzir uma "gambiarra like a pro", mas porque eles não sabem definir o que é gambiarra e o que é código legível. Porque vibe-coder não é programador.

Não é rage! Só falei uma verdade.

Historicamente, sistemas corporativos já carregavam entre 5% e 25% de código morto, mas a tendência atual é de um crescimento exponencial desse desperdício nos próximos anos.

Aí, fico me perguntando: o que será das universidades de tecnologia nos próximos 10 anos? Serão as próximas redes de franquias de Frozen Yogurt ou cursos de programação serão as próximas Paletas Mexicanas?
A profissionalização da tecnologia em 2026 não pode mais rejeitar a IA, mas precisará elevar o desenvolvedor ao papel de um arquiteto rigoroso. Não para ser um "engenheiro de prompt", mas para ser alguém que conhece o ecossistema, o negócio e a solução ideal.

A verdadeira produtividade não reside em gerar milhares de linhas por minuto, mas em dominar o sistema com tal profundidade que a IA seja uma alavanca de eficiência.

E como já cantava Humberto Gessinger da banda Engenheiros do Havaí: "Quem são eles? Quem eles pensam que são?" Sua profissão deve ser produtiva com IA, mas não a origem de uma "Satisfação Garantida, Obsolescência Programada" e perigosa porque assim "Eles ganham a corrida, Antes mesmo da largada".

Fontes das minhas pesquisas:

Git Clear (2025): Coding on Copilot: 2024 Data Suggests a Decline in Code Quality. (Análise de 211 milhões de linhas de código).
Axify Blog: The Hidden Cost of Dead Code and Obsolete Logic in AI Systems.
Journal of Software Engineering Research and Development (JSERD): Technical Debt and Maintenance in AI-Assisted Software Creation.
Fang et al. (2025): Empirical Study on Security Vulnerabilities in AI-Generated Python and JavaScript Code.
SBC OpenLib: Análise de Redundância e Métodos Mortos em Sistemas Corporativos Modernos.

Antrhopic Alerta Sobre Futuro do Trabalho e Automação por IA

Flavio Conca — Sat, 14 Jun 2025 05:42:51 +0000

Nos últimos dias surgem debates intensos sobre o impacto da inteligência artificial (IA) no mercado de trabalho.

Ao ler uma reportagem da Fortune e em análises de pesquisadores da Anthropic, vejo que agora sim há alerta para um futuro potencialmente sombrio para os empregos de nível inicial, especialmente um setor bem concorrido no Brasil.

Dario Amodei, CEO da Anthropic, levantou questões cruciais sobre automação, mobilidade social e as medidas necessárias para mitigar uma crise iminente.

Um Década "Bastante Terrível" à Frente

Uma manchete da revista Fortune cita pesquisadores da Anthropic, como Sholto Douglas e Trenton Bricken, prevendo uma "década bastante terrível" devido à automação em massa de empregos de nível inicial. A ideia central é que os sistemas de IA atuais, quando combinados com os dados certos, já são capazes de realizar eficientemente tarefas padronizadas em áreas como contabilidade, recursos humanos e atendimento ao cliente.

O primeiro sinal dessa transformação já é visível: empresas não estão mais substituindo funcionários demitidos, mas optando por automatizar silenciosamente esses papéis.

Dario Amodei, conhecido por sua visão franca sobre os desafios da IA, reforça esse alerta. Segundo ele, até 50% dos empregos de entrada podem desaparecer nos próximos cinco anos, potencialmente levando a taxas de desemprego de até 20%.

Essa previsão é corroborada por dados recentes, como o relatório do Fórum Econômico Mundial de 2025, que indica que 40% dos empregadores planejam reduzir suas equipes onde a IA pode automatizar tarefas.

Além disso, uma pesquisa da CNN Business destaca que o novo modelo Claude 4, lançado pela Anthropic na semana passada, pode operar de forma independente por quase sete horas, ampliando as preocupações sobre a velocidade da automação.

Mudanças Abruptas e Consequências Sociais

Diferente de uma transição gradual, a automação ocorrerá em saltos. Assim que uma empresa perceber que a IA pode realizar tarefas de forma mais eficiente, ela reduzirá sua força de trabalho em vez de expandi-la.

Esse processo, segundo Amodei, ameaça especialmente o primeiro terço da carreira profissional — os empregos onde jovens aprendem, cometem erros e constroem redes de contatos. A perda desses papéis pode colapsar a mobilidade social, um pilar das sociedades liberais que promete progresso para aqueles que trabalham duro.

Os impactos sociais são profundos na visão de Amodei, e enfatiza que sem iniciativas governamentais como redistribuição de renda - o que eu não concordo, sem programas massivos de educação ou a criação de novas formas de emprego, ele prevê uma crise social genuína.

Dados da Socius revelam que 14% dos trabalhadores já enfrentaram deslocamento de empregos devido à IA, um número que pode crescer exponencialmente se medidas não forem tomadas.

Além disso, o momento é delicado e com muitas empresas sob pressão econômica, gera um fenômeno que acelera a adoção de IA para maximizar a eficiência.

Uma Era de Abundância ou Desigualdade?

Apesar do tom alarmante do Amodei - CEO da Anthropic, vejo um raio de esperança nisso.

Amodei fala de uma possível "era de abundância", onde os benefícios da IA poderiam ser amplamente distribuídos.

Para alcançar esse cenário, porém, seriam necessárias reformas significativas.

Uma proposta mencionada é a criação de um "imposto de token" — uma taxação sobre os lucros da IA — para financiar bem-estar social.

Acho bulshitagem, mas sempre vai ter quem apoie mais impostos para uma sociedade.

Além disso, Amodei sugere um novo contrato social que não dependa exclusivamente do emprego como forma de participação na sociedade como essencial.

Essa ideia ressoa com debates atuais. A Axios reportou em maio de 2025 que Amodei propôs um Índice Econômico Anthropic para monitorar o uso da IA em ocupações, incentivando outras empresas a compartilharem dados e ajudando formuladores de políticas a entenderem o impacto.

Propostas de tributação da IA, como o "token tax", ganham força como uma maneira de redistribuir a riqueza gerada pela automação, evitando uma concentração ainda maior de recursos.

Reações e Perspectivas Divergentes

Uns concordam com Amodei, mas alertam que, enquanto os mercados de ações podem continuar subindo devido à produtividade impulsionada por IA, stresses sociais — como aumento da criminalidade e agitação civil — podem surgir. Por outro, vemos que é carregada de narrativa a fala de Amodei, sugerindo que a IA oferece oportunidades para desenvolver novas habilidades e criar empregos inovadores, em vez de apenas destruir os existentes.

Essa divisão reflete um debate mais amplo. Enquanto alguns pessoas veem a IA como uma ameaça iminente, outros equilibram o alerta com a possibilidade de um futuro positivo, desde que ações proativas sejam tomadas.

A pesquisa do Fórum Econômico Mundial também aponta que, apesar da perda de 9 milhões de empregos, a tecnologia pode criar 11 milhões de novas vagas — um equilíbrio que dependerá da adaptação da força de trabalho.

Referências:

Axios: "AI jobs danger: Sleepwalking into a white-collar bloodbath" (28/05/2025)

CNN Business: Relato sobre o lançamento do Claude 4 (junho 2025)

Fórum Econômico Mundial: Relatório Futuro dos Empregos 2025

Socius: Dados sobre deslocamento de empregos por IA (2025)

Brasil e o uso de IA como inovação de prateleira

Flavio Conca — Wed, 11 Jun 2025 10:19:48 +0000

Em 2024, apenas 13% das empresas brasileiras aplicaram IA em seus projetos¹ internos ou como produtos e soluções.

O problema não é infraestrutura.
Não é segurança. Não é orçamento.

👉 O problema é gente.

Recentemente vi aqui uma empresa com vaga aberta de Dev Full Stack Ai/Ml e isso me fez pensar que o maior gargalo brasileiro na adoção de IA hoje não é tecnologia, é a falta de talentos prontos.

Enquanto alguns compram licença software caro para apresentar no board ou terceirizam projetos inteiros para consultorias gringas, o que falta mesmo são profissionais com capacidade real de conhecer, construir, escalar, gerenciar e sustentar IA dentro das empresas.

O déficit de profissionais em tech e IA já ultrapassa meio milhão de vagas não preenchidas. Mas esse déficit não é de profissionais generalistas, dos estudantes e entrantes de nível JR.

O mercado precisa de gente em níveis de qualificação, de especialistas para suprir demandas técnicas, de gente que conheça não só qual framework utilizar, mas que siaba de negócios, que saiba prever e escalar um projeto. Gente para decisões.

As empresas precisam urgentemente criar núcleos internos e experimentais debruçados sobre soluções de IA, buscar soluções open-source - que são inúmeras, criar no mínimo seus próprios servidores internos com documentações organizadas para extrair dados, ter seu RAG clássico e saber organizar informações de seus relatórios para transformar suas decisões.

Isso que seria o básico para a inovação e transformação através do uso prático da IA como ferramenta não é realidade ainda para a maioria das empresas brasileiras.

Hoje, o cenário do mercado geral está dividido em 3 grupos:

Quem já tem sua máquina interna de IA.
Quem recorre ao outsourcing técnico.
Quem ainda está debatendo se "vale a pena" ou se o "ChatGPT" vai ajudar a criar una planilha ou escrever um e-mail.

Os dois primeiros crescem.
O terceiro já ficou para trás!

IA não é um projeto.
IA Não é moda.
IA é a inevitabilidade estrutural.

A única pergunta que importa agora não é mais "quando adotar IA" ou "Qual escolher".

A pergunta é:

Como escalar IA pata soluções reais mesmo sem profissionais prontos?

Fonte:
1 Abranet

A erosão do SEO causada pela inteligência artificial

Flavio Conca — Wed, 11 Jun 2025 04:01:10 +0000

De acordo com um relatório do Wall Street Journal, as ferramentas impulsionadas por inteligência artificial do Google, estão causando uma queda significativa no tráfego orgânico.

Este fenômeno representa um desafio crítico para a sustentabilidade do conteúdo digital. Com a adoção de chatbots alimentados por IA, os usuários agora obtêm respostas diretas e muitas vezes extraídas de conteúdos jornalísticos sem o consentimento ou atribuição adequada dos publishers, eliminando a necessidade de interagir com os links de resultados de busca (SERP blue links).

Como resultado, o volume de tráfego de referência (referral traffic) para sites de notícias está em declínio acentuado, comprometendo a principal fonte de receita para a manutenção de conteúdos de alta qualidade.

O Google lançou as AI Overviews, uma funcionalidade de resumo de resultados de busca, em 2024. Dados do Wall Street Journal indicam que sua implementação impactou negativamente o tráfego orgânico de nichos como guias de viagem, dicas de saúde e análises de produtos.

Com AI Mode, um concorrente direto do ChatGPT, o Google oferece respostas em linguagem natural com um número reduzido de links externos, diminuindo a probabilidade de cliques para sites de terceiros.

Análises da Similarweb, citadas no relatório, mostram que, para o The New York Times, a proporção de tráfego proveniente de buscas orgânicas em suas versões desktop e mobile caiu de 44% em 2022 para 36,5% em abril de 2025. Essa redução reflete uma erosão significativa da visibilidade orgânica, diretamente atribuível às mudanças no algoritmo e na apresentação dos resultados de busca.

Diante desse cenário, publishers como The Atlantic e The Washington Post destacam a urgência de reformular modelos de negócios para enfrentar a ameaça ao tráfego orgânico.

Para especialistas em SEO, o cenário atual exige uma reavaliação das estratégias de otimização.

As transformações impulsionadas pelas ferramentas de IA do Google redefiniram o ecossistema de busca, desafiando a viabilidade financeira dos publishers de notícias e dos produtores de conteúdo.

Para profissionais de SEO, a adaptação a esse novo paradigma exige uma combinação de estratégias técnicas e diversificação de receita. Sem uma resposta coordenada, o declínio do tráfego orgânico pode comprometer irreparavelmente a sustentabilidade do jornalismo digital.

Eleve o nível de suas Aplicações Javascript com Load Test

Flavio Conca — Sun, 18 Feb 2024 05:15:00 +0000

Um "load test" (teste de carga, em português) na programação é uma técnica utilizada para avaliar o desempenho de um sistema, aplicação ou site sob condições onde uma carga de dados é "trafega" de forma extrema. Essa carga pode se referir a um grande número de usuários simultâneos, volume intenso de dados ou requisições, para conseguir entender, por exemplo, o limite de requisições que uma API pode aguentar.

Durante um Load Test, são simuladas condições de uso extremo para determinar como o sistema se comporta e responde sob pressão. O objetivo é identificar possíveis gargalos de desempenho, pontos de falha e limitações da infraestrutura, como servidores, bancos de dados, redes, entre outros componentes.

Estes testes podem ser realizados utilizando diversas ferramentas especializadas que permitem simular diferentes cenários de carga, acompanhar métricas de desempenho em tempo real e gerar relatórios detalhados sobre o comportamento do sistema durante o teste.

Esses testes são fundamentais para garantir que um sistema seja capaz de lidar com a demanda esperada de usuários e que ofereça um desempenho aceitável mesmo sob condições de pico. Isso é especialmente importante em aplicações web e serviços online, onde a capacidade de escalar e lidar com picos de tráfego é essencial para manter a qualidade do serviço.

Talvez um dos frameworks mais conhecidos para testes seja o JestJS. Com documentação em português e abordagem simplificada, é uma excelente alternativa gratuita.

Mas, quero trazer neste artigo outras top 3 alternativas e abordagens diferenciadas, não somente limitadas ao Jest.

👉🏻 PUPPETEER

Puppeteer é uma biblioteca Node.js que fornece uma API de alto nível para controlar o Chrome ou Chromium através do protocolo DevTools. O Puppeteer é executado no modo headless por padrão, mas pode ser configurado para ser executado completo, headful.

A maioria das coisas que você pode fazer manualmente no navegador pode ser feita usando o Puppeteer como gerar capturas de tela e PDFs de páginas, rastreiar um SPA e gerar conteúdo pré-renderizado no lado do servidor, automatizar o envio de formulários, testes de UI, entrada de teclado, etc.

Com o Puppeteer você pode criar um ambiente de teste automatizado usando os recursos mais recentes de JavaScript e do seu navegador, capturar um rastreamento da linha do tempo do seu site para ajudar a diagnosticar problemas de desempenho e até fazer teste em extensões do Chrome.

Website: pptr.dev
Repositório: GitHub

👉🏻 LOADER

Loader é um serviço de teste de carga que permite que você efetue teste de carga em seus Web Apps e APIs com milhares de conexões simultâneas.

É surpreendentemente fácil!
Basta adicionar seu host de destino usando uma interface web ou API para registrar seu aplicativo para testes, executar um teste simulando as conexões com sua aplicação e assistir, monitorando o teste em tempo real e compartilhar os resultados em gráficos e estatísticas com sua equipe.

Website: loader.io

👉🏻 K6

Projetado para testes de carga, o K6 é extensível para suportar outros tipos de testes como teste de carga, web de ponta a ponta, de injeção de falhas, sintéticos, infraestrutura e de regressão.

O K6 é open source mas também é SaaS, algo que para trabalhar com grandes equipes de engenharia e desenvolvimento de software é crucial, pois é possível, além de testes locais, testes em nuvem. O que auxilia muito a prevenir falhas, melhorar a confiabilidade do time de back-end e front-end e evita regressões ao executar testes de desempenho.

Como pode usar o mesmo script para testes locais, distribuídos e em nuvem, pode migrar de testes locais para a nuvem usando o mesmo script para ambos os ambientes de forma muito rápida. Com ele você pode executar testes a partir de 21 zonas de carga espalhadas pelo mundo e simular padrões reais de tráfego global.

Dos testes mais usados são os de carga para APIs, para Threshold config, GraphQL, Cookies, WebSocket e gRPC.

Website: k6.io

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Flávio Conca - Black Belt JS

5 maneiras de exibir dados com Javascript

Flavio Conca — Thu, 12 May 2022 13:44:56 +0000

JavaScript pode "exibir" dados de 5 maneiras diferentes. Esta "exibição" chamamos de Output (Do inglês: saída), onde temos literalmente a conversão de alguma informação em dados de formato texto. Para estes resultados, podemos usar até 5 propriedades:

Escrevendo dentro do HTML com a propriedade innerHTML
Escrevendo dentro do HTML com a saída do document.write()
Exibindo uma caixa de alerta (alert box) com window.alert()
Escrevendo dentro do console do browser com console.log()
Enviando os dados da página para sua impressora

window.alert()

Você pode usar .alert() para exibir uma caixa de alerta com os seus dados.

<h1>BlackBeltJS</h1>
<p>Aprendendo Javascript</p>

<script>
  window.alert(5 + 6);
</script>

Você pode não usar o objeto window que também funciona. Em JavaScript, window é um objeto de escopo global, o que significa que variáveis, propriedades e métodos por padrão pertencem ao objeto de janela. Especificar a palavra-chave window é opcional.

console.log()

O método console.log() é utilizado para fins de depuração.
Os dados sempre serão exibidos no console do navegador.

<h1>BlackBeltJS</h1>
<p>Aprendendo Javascript</p>

<script>
  console.log (5 + 6);
</script>

ACESSANDO O CONSOLE
Para acessar o console, dentro da tela do navegador, clique com o botão direito do mouse e depois em INSPECIONAR > CONSOLE.

ATALHOS
Geral: Pressione a tecla F12
Microsoft: Ctrl + Shift + J
MacOS: Command + Option + J

document.write()

Esta é a maneira mais comum para fins de testes.
É conveniente usar o método document.write() para "imprimir" dados em um documento ou testar uma função apenas, pois ao usar document.write() após o carregamento de um arquivo HTML excluirá todo o conteúdo existente.

<h1>BlackBeltJS</h1>
<p>O parágrafo e o heading serão excluídos</p>

<script>
  document.write (5 + 6);
</script>

innerHTML

Para acessar um elemento HTML você pode usar o método document.getElementById("id") onde o atributo id define o elemento HTML a ser localizado e a propriedade .innerHTML define o conteúdo HTML que deve ser inserido dentro da tag especificada.

<p id="resultado"></p>

<script>
  document.getElementById("resultado").innerHTML = 5 + 6;
</script>

Acessar o DOM usando a propriedade .innerHTML ** para modificar um elemento é uma maneira comum de exibir ou imprimir (saída de dados) informações. Neste caso, o parágrafo com identificador "soma" receberá o resultado da soma de "5+6**" dentro do parágrafo que terá o resultado desta operação.

window.print()

Este método é usado para imprimir (literalmente) o conteúdo da janela do seu navegador. Você pode utilizar este método para enviar para sua impressora os dados do seu site ou salvar o resultado da tela em PDF, por exemplo.

<h1>BlackBeltJS</h1>
<p>Método window.print()</p>

<p>Clique no botão para imprimir o conteúdo da página.</p>

<button onclick="window.print()"> Imprimir </button>

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Instalando o Node.JS 🛠️

Flavio Conca — Mon, 25 Apr 2022 05:09:43 +0000

Instalação no Windows

Durante o curso eu vou utilizar o Node.JS em ambiente MacOS. Como a maioria dos usuários utiliza Windows, a instrução de instalação será apenas para instalar o Node.JS no Windows.

1) Vá até a página oficial do nodejs.org.

*2) Clique na versão LTS para baixar. *
A versão LTS é a mais estável, então a não ser que precisemos de alguma funcionalidade nova e mais atual do NodeJs, a versão LTS é a que devemos usar. Após baixar o instalador, basta executar e seguir os passos:

Quando chegar na tela a seguir, tenha a garantia de que pelo menos as opções Node.js runtime, npm package manager e Add to PATH estejam selecionadas.

Na próxima tela, o instalador vai perguntar se você gostaria de instalar outras ferramentas. Selecione a opção que vai instalar automaticamente essas ferramentas. É muito importante selecionar essa opção no Windows, porque alguns pacotes do npm não conseguem rodar nativamente no Windows sem algum tipo de compilação. Essas ferramentas vão cuidar da compatibilidade com o Windows.

Depois disso, é só concluir a instalação. Algumas janelas de terminal se abrirão automaticamente indicando o progresso da instalação.

Após terminar a instalação, eu recomendo reiniciar a máquina, nem sempre é necessário, mas é uma garantia de que o Node.JS foi escrito corretamente no caminho do PATH do Windows.

Depois de todo esse processo, vamos rodar os seguintes comandos para garantir a instalação do NodeJS e do npm:

node --version e npm --version

Ao usar este comando você verá a versão instalada do Node.JS e do Gerenciador de Pacotes (NPM). Agora você vai precisar de um editor, eu estou usando o Visual Studio Code (VSCode). Pode utilizar o que já utiliza ou se ainda não tem o VSCode, recomendo o seu uso.