Boris Cherny não escreveu uma linha de código manualmente há 8 meses. O criador do Claude Code na Anthropic passou a delegar toda a programação para agentes de IA — e o resultado é uma escala de trabalho que desafia a intuição sobre o que um desenvolvedor pode entregar.

"Esta manhã eu estava gerenciando talvez algumas centenas. Alguns dias são milhares, ou dezenas de milhares", disse Cherny no Fortune Brainstorm Tech em junho de 2026. O setup não é ficção científica — é o fluxo de trabalho atual do líder de um dos produtos de IA mais usados no mercado.

Como o sistema de agentes de IA de Cherny funciona

A arquitetura que Cherny usa não é um único modelo respondendo a prompts. É uma hierarquia de agentes de IA dentro de agentes:

"Você tem um Claude Code, mas ele tem subagentes que são outros Claudes. O usuário não está mais prompting o Claude — é outro Claude que faz o prompting."

O ciclo funciona assim: à noite, Cherny configura sessões com múltiplos agentes de IA usando dois recursos do Claude Code — /loops (automações locais via cron) e Routines (tarefas recorrentes). Ele monitora tudo pelo celular via app do Claude. Pela manhã, os resultados estão prontos — ideias implementadas, código testado, PRs abertos.

O volume de código gerado na Anthropic cresceu 8x desde o início de 2026, com o Claude Code gerenciando a maior parte da produção. O que antes exigia uma equipe de engenheiros hoje é executado em sessões paralelas de agentes.

Por que isso importa para o seu negócio

O que Cherny descreve não é uma demonstração de laboratório — é um sinal de como o papel do desenvolvedor e do empreendedor técnico está se transformando. Há três implicações diretas:

O trabalho em paralelo escala de forma não-linear: Um humano com agentes de IA trabalhando em paralelo durante a noite consegue testar 10 hipóteses simultaneamente onde antes testaria 1. Para startups e pequenas equipes, isso é alavancagem que antes só existia em grandes empresas.

O prompting virou gerenciamento: Como Cherny observa, o papel do builder é cada vez mais coordenar e revisar o que os agentes de IA entregam — não escrever o código. Isso exige um conjunto de habilidades diferente: capacidade de decompor problemas, definir critérios de aceitação e avaliar saídas técnicas rapidamente.

Riscos que emergem com escala: Cherny não ignora os perigos. Quando perguntado sobre auto-aprimoramento recursivo — quando a IA começa a melhorar a si mesma — ele respondeu: "É um dos grandes riscos da IA." Em Fortune, o tema foi central na conversa sobre autonomia de agentes.

O modelo de trabalho de Cherny antecipa onde o desenvolvimento de software estará em 2 a 3 anos. Para empresas que já usam Claude Code internamente — como a Uber, que gastou seu orçamento inteiro de IA de 2026 em 4 meses com adoção de 84% entre 5.000 engenheiros — o cenário de dezenas de milhares de agentes de IA por dia não é hipotético. É o próximo passo operacional.

Conteúdo reescrito e traduzido para PT pela redação luiscortex, revisado por humano.

Fonte: Fortune