Anthropic elimina teste de código e pede visão de negócio em 2026

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Anthropic redefine critérios de seleção para engenheiros, priorizando visão empreendedora e habilidades em IA para 2026.

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A Anthropic mudou o jeito de contratar engenheiros de software: as entrevistas clássicas com desafios de código foram aposentadas e o foco agora é encontrar gente capaz de pensar como empreendedor, entender os objetivos de negócio e criar protótipos em cima da própria inteligência artificial da empresa.

Entenda o que muda na seleção de engenheiros

Responsável por times que desenvolvem o Claude.ai e o Claude Code Desktop, o gerente de engenharia Felix Rieseberg decidiu abandonar os testes técnicos em que candidatos resolvem pequenos problemas de programação. Para ele, a IA já executa esse tipo de tarefa melhor do que a maioria dos concorrentes a uma vaga, o que torna o formato pouco relevante.

Na nova lógica, um bom desempenho em exercícios de código deixa de ser indicador confiável de quem será, na prática, um desenvolvedor de ponta. O que passa a contar mais é a capacidade de identificar oportunidades dentro do produto, conectar essas ideias às metas da empresa e construir rapidamente algo funcional, mesmo que imperfeito, usando IA para acelerar o trabalho.

Rieseberg resume a mudança de mentalidade em uma frase que virou mantra interno: “Hunger beats tenure” — a fome por fazer e aprender pesa mais do que o tempo de casa. Ele diz observar engenheiros relativamente novos ultrapassando colegas mais experientes justamente por se disporem a atacar problemas que os veteranos já naturalizaram.

Novatos como vantagem estrutural

O gerente amplia o conceito de “júnior”: não se trata apenas de quem está no início da carreira, mas de qualquer engenheiro sem status, poder ou rede interna consolidada. É esse grupo, argumenta, que costuma enxergar mais claramente os pontos de atrito que a organização já esqueceu.

A visão se apoia em estudos do pesquisador organizacional James March, para quem empresas dependem de um fluxo constante de recém-chegados “ingênuos” o suficiente para questionar o que parece dado. Na mesma linha, o fundador da Stripe, Patrick Collison, incentiva novos contratados a apontar tudo que lhes pareça estranho, porque os veteranos já deixaram de notar muitos desses problemas.

Rieseberg relata que viveu isso na época em que trabalhou na Notion. Ele foi encarregado de projetar uma arquitetura offline que a companhia considerava inviável, tanto pela complexidade técnica quanto por uma suposta resistência do CEO Ivan Zhao à única solução possível. Ao avançar, descobriu que a barreira maior era cultural: a ideia nunca tinha sido levada ao fundador. “Ninguém perguntou ao CEO porque todos tratavam como conhecimento comum”, conta.

IA barateia a execução e derruba hierarquias

Na avaliação de Rieseberg, o principal obstáculo histórico para novatos não era a falta de boas ideias, mas o fato de que ninguém os ouvia. Em estruturas pensadas para um mundo em que executar era caro, poucos decisores concentravam o poder de autorizar ou vetar projetos, e só quem conquistava confiança ao longo dos anos podia tirar algo do papel.

Com a inteligência artificial, essa equação muda. Gerar código, testar hipóteses e montar um protótipo deixaram de ser investimentos altos de tempo e dinheiro. A execução ficou barata — e, portanto, deixou de fazer sentido depender apenas de um pequeno grupo para decidir o que vale ser construído.

Rieseberg ecoa um conselho de Patrick McKenzie, empreendedor e escritor: “Engenheiros são contratados para criar valor de negócio, não para programar coisas”. Para ele, o desenvolvedor que sabe usar IA para transformar metas estratégicas em experimentos concretos passa a ter vantagem, mesmo sem cargo de liderança.

Como a Anthropic quer que engenheiros se destaquem

Na prática, o gerente de engenharia costuma orientar candidatos e novos funcionários a começar entendendo com clareza o que a empresa quer atingir — especialmente os objetivos do gestor do seu gestor. A partir daí, o passo seguinte é escolher uma ideia ambiciosa que avance diretamente essas metas.

Em vez de esperar um roteiro formal de produto, com documentos extensos, rodadas de aprovação e negociações com design e gestão, Rieseberg sugere que o engenheiro construa um protótipo em um fim de semana. O objetivo não é entregar algo pronto, e sim tornar a oportunidade tão nítida que a liderança consiga enxergar valor imediatamente e identifique quem está por trás da iniciativa.

Ele alerta, porém, para o risco de exagerar na complexidade: protótipos que tentam misturar uma nova linguagem, um backend completo e apps móveis de uma vez tendem a fracassar. O que a Anthropic valoriza são demonstrações pequenas, focadas e claras, que expressem gosto, empatia com o usuário e pensamento crítico.

Exemplo interno: Claude Code em oito dias

Um dos casos usados por Rieseberg como prova de conceito aconteceu dentro da própria Anthropic. Dois engenheiros considerados relativamente novos na empresa, Anthony Morris e Alice Zhao, montaram a interface gráfica do Claude Code em um fim de semana.

O protótipo evoluiu rapidamente: cerca de oito dias depois, a primeira versão pública estava no ar. Segundo o gerente, o que chamou mais atenção não foi apenas a velocidade, mas o fato de que o projeto atacava um problema claro de experiência do usuário, conectando diretamente o produto às necessidades de desenvolvedores que usam IA no dia a dia.

Para Rieseberg, esse tipo de iniciativa mostra como profissionais sem grande tempo de casa podem romper barreiras internas ao combinar IA, leitura fina das metas estratégicas e disposição para experimentar sem esperar autorização formal.

Perfis diferentes, mesmo desafio

O executivo distingue dois perfis de engenheiros que se beneficiam da nova abordagem. Quem trabalha em produtos voltados ao público final costuma ter empatia mais natural com usuários externos e, por isso, enxerga com facilidade onde a experiência trava. Já os que atuam em infraestrutura ou ferramentas internas ganham justamente por não conhecerem em detalhes o histórico do que já foi rotulado como “impossível”.

Em ambos os casos, o recado é o mesmo: a Anthropic quer menos obediência a trilhas rígidas de carreira e mais gente disposta a questionar suposições antigas, usar IA como alavanca e conectar protótipos diretamente a resultados de negócio.

O que a mudança sinaliza para o mercado de tecnologia

A guinada na Anthropic reacende o debate sobre o papel das tradicionais entrevistas de código num cenário em que modelos de linguagem, como o próprio Claude, geram e depuram programas inteiros em minutos. Em vez de testar memorização de algoritmos ou fluência em frameworks específicos, o processo passa a medir visão de produto e capacidade de usar IA como ferramenta estratégica.

Especialistas em organizações veem nessa transição um movimento mais amplo: setores que dependem de inovação rápida e interfaces bem resolvidas tendem a se beneficiar de estruturas que premiam iniciativa e prototipagem rápida, e não apenas senioridade. Ao mesmo tempo, times e líderes acostumados a filtros técnicos rígidos podem resistir à ideia de abrir mão de métricas tradicionais de avaliação.

Para profissionais em início de carreira, o recado é ambivalente. De um lado, a inteligência artificial funciona como niveladora, permitindo que novatos sem rede interna disputem espaço com quem está há mais tempo na indústria. De outro, o padrão para vagas de entrada sobe: espera-se pensamento empreendedor, senso de produto e disposição para navegar em ambientes pouco estruturados — competências raramente ensinadas em cursos formais de computação.

A tendência é que a Anthropic continue refinando o modelo, buscando candidaturas apoiadas em pequenos projetos que revelem gosto, empatia, clareza de raciocínio e uso inteligente de IA. Se outras empresas de tecnologia seguirem pelo mesmo caminho, processos seletivos baseados apenas em testes de código tendem a perder ainda mais espaço para avaliações centradas em impacto real e capacidade de execução.