A Anthropic publicou uma visão inédita de seu próprio pipeline de desenvolvimento esta semana, revelando que seu modelo Claude agora “lidera” 26% do trabalho de pesquisa e desenvolvimento de IA na empresa – acima de menos de 1% em fevereiro de 2026. Os números apareceram em uma postagem no blog da empresa intitulada “Medidas para entender o ritmo de desenvolvimento de IA dentro de laboratórios de fronteira”, publicada pela Anthropic em 17 de setembro e relatada pela Reuters, The Washington Post e outros meios de comunicação.
A postagem é em parte um exercício de transparência e em parte um argumento: a Anthropic quer que outros laboratórios de fronteira publiquem os mesmos tipos de números, para que o público e os governos possam acompanhar a rapidez com que a IA está recebendo as chaves para construir a IA. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa atualizações de inteligência artificial.
Três números para acompanhar o desenvolvimento da IA
A empresa propôs três medições que, segundo ela, iluminam o ritmo de desenvolvimento dentro dos laboratórios de fronteira: quanto da P&D de IA é realizada pela própria IA, quão bem as ações dos agentes de IA são supervisionadas e como a computação é alocada entre o trabalho de capacidade e o trabalho de segurança.
O número principal vem do que a Anthropic chama de Índice de Automação de P&D. A empresa catalogou todo tipo de trabalho de P&D de IA realizado na empresa, avaliou o quão automatizada cada tarefa é atualmente e agregou os resultados usando uma escala desenvolvida pelo grupo de pesquisa Epoch AI. A escala vai de AL0 (sem envolvimento de IA) a AL5 (IA opera de forma totalmente autônoma, sem nenhum humano no circuito), com AL3 significando que a IA "colabora" em grandes partes do trabalho sob a direção humana próxima e AL4 significa que a IA "lidera", completando a maior parte de uma tarefa de ponta a ponta a partir de um prompt de alto nível enquanto um humano supervisiona.
Em agosto de 2026, informou a Anthropic, Claude liderava 26% do trabalho de P&D de IA da empresa. A parcela de trabalho igual ou superior ao nível “AI colabora” é superior a 90%. Claude não está operando de forma totalmente autônoma em nenhum subconjunto medido de trabalho de P&D em IA.
30.000 agentes, um monitor
A segunda medida diz respeito à supervisão. A Anthropic divulgou que em agosto de 2026 havia aproximadamente 30.000 agentes realizando trabalhos de pesquisa e engenharia na empresa ao mesmo tempo em sua plataforma interna mais utilizada.
Cada ação realizada por esses agentes passa por um monitor online antes de ser executada, geralmente em segundos, de acordo com a postagem. A Anthropic afirma que analisou mais de um bilhão de decisões de seus agentes de pesquisa e engenharia durante o mês de agosto e descobriu que a parcela de atividades bloqueadas ou escaladas pelos monitores foi de 0,002%.
Sobre a alocação de computação, a terceira medição, a empresa disse que durante a semana examinada, cerca de 6% da computação destinada à P&D de IA foi alocada para segurança.
Construindo seu próprio sucessor - com supervisão humana
O enquadramento é tão importante quanto as figuras. Os modelos da Anthropic estão cada vez mais participando na construção da próxima geração desses mesmos modelos – o que os pesquisadores chamam de autoaperfeiçoamento recursivo, e o que a manchete do The Washington Post descreveu de forma mais direta como um chatbot “assumindo o trabalho de construir seu próprio sucessor”.
A Anthropic tem o cuidado de traçar uma linha entre “AI lidera” e “AI substitui”. No AL4, um humano ainda supervisiona e pode intervir; a empresa informou explicitamente que nenhum subconjunto medido do seu trabalho de P&D é executado em AL5. Mas a trajetória é íngreme: passar de menos de 1% para 26% em cerca de sete meses sugere que a percentagem de trabalho liderado pela IA poderá passar de metade antes do final da década, se as tendências atuais se mantiverem.
A metodologia tem limites reais, e a Antrópica diz isso. Suas classificações de automação foram produzidas por meio de amostragem dos registros de trabalho da própria empresa – incluindo mensagens do Slack e documentação interna – e tendo humanos e um modelo de juiz avaliando o quão automatizada é cada tarefa. Num teste cego, a equipe avaliou as tarefas sem saber quais evidências os modelos haviam reunido. A empresa informou que seu juiz modelo concordou com os humanos com a mesma frequência com que os humanos concordaram entre si: a concordância exata entre modelo e humano foi de 59%, enquanto a concordância entre humanos foi de apenas 35%, e as classificações de modelo e humano ficaram dentro de um nível um do outro 97% das vezes.
A empresa também reconheceu o risco autorreferencial na sua própria metodologia: a Anthropic utilizou os seus próprios modelos para ajudar a avaliar os seus sistemas, o que pode significar que o modelo do juiz comete os mesmos tipos de erros que o modelo que está a verificar. A verificação por terceiros, argumenta, é a verdadeira resposta.
Olhos externos chegando
Para esse fim, a Anthropic afirma que planeja incorporar avaliadores terceirizados independentes de várias organizações dentro da empresa, dando-lhes acesso a processos, sistemas e dados internos comparáveis aos que as equipes internas de avaliação de risco possuem. A organização externa sem fins lucrativos de pesquisa de IA METR já formou uma equipe com a plataforma de monitoramento offline da Anthropic.
A divulgação chega em meio a um debate crescente sobre o ritmo. O CEO da Anthropic, Dario Amodei, pediu coordenação para desacelerar a fronteira, e a empresa observa que seria de se esperar que seus próprios números mudassem se tal coordenação existisse. Esta semana, a Anthropic e a OpenAI também foram objeto de uma carta pública de especialistas em segurança, argumentando que os laboratórios precisam de avaliadores de segurança verdadeiramente independentes.
Se os rivais seguem o exemplo da Anthropic é uma questão em aberto. A empresa argumenta que qualquer desenvolvedor fronteiriço poderia publicar essas medidas regularmente usando uma metodologia pública. Até que isso aconteça, os únicos números públicos sobre a rapidez com que a IA está construindo IA vêm dos próprios laboratórios.
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