A Anthropic voltou seu foco de pesquisa para dentro, analisando como utiliza a IA internamente e respondendo a uma pergunta que interessa a todos: "Quando a IA estiver de fato presente no escritório, o que acontecerá com as pessoas que realizam o trabalho?" Eles realizaram uma revisão sistemática utilizando questionários aplicados a 132 pessoas, entrevistas em profundidade com 53 pessoas e registros internos do Claude Code. Resumindo: Depois que os engenheiros começaram a usar Claude como um "programador em dupla que nunca os abandonará", sua produtividade aumentou em 50% e seus limites de habilidades foram significativamente ampliados. No entanto, isso também desencadeou três grandes preocupações: "profunda degradação de habilidades, colaboração enfraquecida e identidade profissional indefinida". 1. Em primeiro lugar, a transformação da produtividade e a natureza do trabalho. A produtividade melhorou significativamente, com os funcionários relatando que utilizam o Claude em 60% do seu trabalho, resultando em um aumento de 50% na eficiência e um aumento de 2 a 3 vezes em comparação com o mesmo período do ano passado. Todos são "guerreiros hexagonais", o que significa que os engenheiros podem lidar com tarefas que vão além de suas áreas principais de especialização, como desenvolvimento front-end, bancos de dados e código de API, acelerando assim a iteração. Na nova carga de trabalho, 27% da produção de Claude se enquadra em "tarefas que ele nunca teria feito antes", como pequenas melhorias em ferramentas internas, painéis de dados e refatoração de código. 2. Alterações no mapa da missão As principais utilizações do Claude são a correção de erros de código e a compreensão de bases de código existentes. 55% das pessoas usam o Claude diariamente para depurar, 42% para ler código e 37% para escrever novas funcionalidades. Uso frequente de baixa delegação: apenas 0–20% das tarefas podem ser delegadas a Claude sem supervisão; códigos críticos ainda exigem supervisão e verificação manual. Em uma estratégia de delegação, os engenheiros tendem a delegar à IA tarefas de baixo contexto, baixa complexidade, facilmente verificáveis, bem definidas, de baixo risco ou tediosas; o pensamento de alto nível, as decisões de projeto ou as tarefas que exigem raciocínio profundo ainda são tratadas por humanos. A confiança desenvolveu-se gradualmente. À medida que a experiência se acumulava, a confiança dos engenheiros em Claude aumentava e eles começaram a confiar-lhe tarefas mais complexas. 3. Desenvolvimento de Habilidades e Desafios A expansão e a contração de habilidades coexistem. A IA amplia o conjunto de habilidades dos engenheiros, mas alguns temem que habilidades técnicas essenciais, como programação avançada, depuração e compreensão de sistemas, possam se degenerar devido à dependência excessiva da IA. O paradoxo da supervisão: supervisionar IA de forma eficaz requer habilidades relevantes, mas essas habilidades podem ser menos praticadas devido ao uso generalizado da IA. Algumas pessoas podem desativar deliberadamente a IA para escrever código crítico, a fim de manter sua proficiência. A tendência à abstração sugere que a engenharia de software pode estar evoluindo para níveis mais altos de abstração, semelhante à evolução da linguagem assembly para linguagens de alto nível. O inglês pode até se tornar uma nova linguagem de programação. 4. Significado e prazer no trabalho O significado de programação mudou; alguns engenheiros valorizam a alta produtividade e os resultados finais proporcionados pela IA, enquanto outros anseiam pela sensação zen de escrever código manualmente. Com o esfriamento das relações, Claude tornou-se o primeiro colega a quem se dirigia o contato, sendo responsável por 80% das perguntas. Isso resultou em menos oportunidades de interação e mentoria com os colegas, e em uma menor sensação de ser necessário. 5. Perspectivas de carreira e incertezas Mudança de função: de escrever código para gerenciar IA; algumas pessoas passam 70% do seu tempo revisando código de IA. A incerteza constante tem deixado muitos engenheiros inseguros quanto à sua trajetória profissional a longo prazo na área de engenharia de software, receosos de que a IA possa automatizar tudo e que ir trabalhar todos os dias se torne uma experiência de automação. No entanto, outros acreditam que a adaptabilidade e a compreensão de conceitos de alto nível se tornarão ainda mais importantes. 6. Tendências de uso do código Claude Com o aumento da complexidade e da autonomia das tarefas, a complexidade média das tarefas de Claude aumentou, o número de chamadas consecutivas de ferramentas aumentou 116% e o número de intervenções humanas diminuiu 33%. A distribuição de tarefas mudou, com um aumento significativo na proporção de tarefas que envolvem a implementação de novas funcionalidades e o projeto/planejamento de código. Diferentes equipes podem usar o Claude de acordo com suas próprias necessidades. Por exemplo, as equipes de segurança o utilizam para entender o código, enquanto os funcionários não técnicos o utilizam para depuração e ciência de dados. No entanto, este estudo também apresenta limitações: a amostra autoselecionada e a natureza não anonimizada podem exagerar os efeitos positivos; a análise do Código de Claude mediu apenas a mudança relativa na distribuição de tarefas, e não a carga de trabalho absoluta. Além disso, a tecnologia de IA está se desenvolvendo rapidamente, e os resultados da pesquisa podem mudar com o surgimento de novos modelos, podendo não ser totalmente aplicáveis a outras organizações ou setores. #Pesquisa em IA#O impacto da IA no mercado de trabalho
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