Deep Content #5 - Anthropic aposta US$ 100 milhões na formação de quem implementa IA

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Imagine que uma empresa conseguiu montar um agente de IA capaz de ler solicitações de clientes, buscar informações e preparar respostas. Na apresentação, tudo corre bem. Na semana seguinte, chega um pedido incompleto, dois sistemas mostram dados diferentes e o responsável pela aprovação está de férias. Quem decide o que o agente pode fazer?

Esse exemplo é hipotético, mas ajuda a pensar no anúncio da Claude Frontier Academy. A Anthropic quer formar profissionais para implementar IA nas organizações. Minha leitura é que a iniciativa coloca uma pergunta importante diante das empresas: elas estão preparadas para receber esse trabalho, ou esperam que o profissional formado resolva também tudo o que nunca foi definido?

No anúncio de 2 de outubro, a Anthropic compromete US$ 100 milhões com a Claude Frontier Academy e estabelece a meta de formar 10 mil engenheiros até o fim de 2027.

A participação ocorre por indicação das organizações. O público é de desenvolvedores experientes, com fundamentos sólidos e histórico de trabalho com modelos de linguagem; experiência prévia com agentes não é obrigatória.

O programa começa com encontros presenciais e uma avaliação prática. Quem passa segue para uma residência de 12 semanas, trabalhando num projeto Claude da própria organização, com apoio. Uma nova avaliação dá acesso à credencial final, cujos primeiros concluintes são esperados no início de 2027.

As primeiras turmas estão em São Francisco, Nova York e Londres. O anúncio não confirma uma turma brasileira nem apresenta preços individuais. O valor anunciado financia a iniciativa; não representa uma bolsa de US$ 100 milhões para participantes. Dez mil é a meta de formação, ainda por cumprir.

Para mim, o aspecto interessante está em associar aprendizado a um projeto da organização. Uma aula pode explicar como um agente consulta um sistema. A implementação precisa lidar com aquele sistema específico, os campos que faltam e a pessoa que conhece uma regra que nunca virou documentação.

Voltemos ao atendimento. Antes de decidir se a IA pode responder a um cliente, a empresa precisa esclarecer quais informações sustentam a resposta. O prazo registrado no pedido vale mais do que o informado pela transportadora? Quem pode autorizar uma exceção? Uma sugestão pode ser enviada automaticamente ou precisa passar por alguém?

São decisões sobre o funcionamento do negócio. O engenheiro pode ajudar a torná-las explícitas e transformá-las em um sistema. Mas, se a empresa não consegue chegar a um acordo sobre elas, contratar alguém que conhece agentes não resolve a divergência por encanto. A IA também não deveria receber a tarefa de escolher silenciosamente qual área está certa.

É aí que vejo valor numa formação voltada à implementação: aprender a investigar o processo, conversar com quem executa o trabalho e reconhecer quando falta uma decisão. Essa capacidade interessa tanto quanto saber conectar ferramentas. Um agente precisa encontrar um lugar numa rotina que outras pessoas vão continuar vivendo depois da apresentação.

É razoável esperar competência de quem vai construir o sistema. Também é razoável perguntar o que a organização oferece para que esse profissional consiga trabalhar.

Ter acesso a um banco de dados não significa saber se os registros são confiáveis. Receber autorização de um diretor não garante que as pessoas responsáveis pela operação participaram da decisão. E colocar “automatizar o atendimento” num documento deixa muita coisa por resolver: quais pedidos, em quais condições e com qual expectativa de qualidade?

Minha opinião é que projetos assim precisam de alguém do negócio com tempo e autoridade para acompanhar a implementação. Uma pessoa capaz de explicar as exceções, discutir prioridades e assumir decisões que não cabem ao software. Se tudo fica nas mãos do engenheiro, ele pode acabar construindo uma interpretação própria do processo.

Também há um custo de aprendizagem para a equipe. Alguém vai precisar revisar os primeiros resultados, identificar erros recorrentes e explicar por que uma resposta aparentemente correta seria inadequada naquele caso. Esse esforço precisa caber no planejamento. Se a promessa do projeto é liberar tempo imediatamente, mas ninguém reservou tempo para ensiná-lo a funcionar, a conta começa mal.

A apresentação normalmente termina antes de alguém perguntar quem vai manter a integração. A segunda-feira tem esse péssimo hábito de continuar depois do último slide.

Uma avaliação de formação pode mostrar o que o profissional aprendeu. Já o projeto precisa ser avaliado no contexto em que vai operar.

No exemplo do atendimento, produzir mais respostas seria uma informação insuficiente. Eu gostaria de saber quantas estavam utilizáveis, quanto tempo a equipe gastou revisando e se os clientes voltaram porque o problema continuava aberto. Um sistema pode acelerar a primeira resposta e transferir o esforço para as etapas seguintes.

Isso vale também para o profissional. Se ele entrega um agente que funciona nos exemplos mais simples, ainda resta entender como o sistema lida com informações ausentes, acessos interrompidos e pedidos fora do escopo. Saber interromper uma tarefa e encaminhá-la a uma pessoa pode ser uma qualidade importante, mesmo que renda uma demonstração menos animada.

Não existe uma medida única para todo projeto. Preparar um resumo interno e alterar um cadastro de cliente têm consequências diferentes. A avaliação precisa acompanhar essa diferença, inclusive para decidir o quanto de autonomia faz sentido conceder.

É por isso que eu não trataria a credencial como aprovação permanente de tudo o que seu portador vier a construir. Ela pode indicar aprendizado relevante. A responsabilidade pelo projeto continua dependendo das decisões, das evidências e das pessoas envolvidas em cada implementação.

A Academy prepara profissionais para projetos com Claude. A Anthropic tem um interesse comercial compreensível em ampliar a capacidade de uso de seus produtos. Isso merece entrar na análise da iniciativa, junto com o possível valor da formação.

Para uma organização, aprofundar o conhecimento numa plataforma pode facilitar a implementação. Ao mesmo tempo, convém pensar em quanto desse aprendizado continuará útil se o produto mudar ou se outro fornecedor fizer mais sentido para uma tarefa.

Entender o processo, avaliar resultados e definir permissões são conhecimentos que a empresa pode preservar. As decisões sobre dados e responsabilidade não precisam ficar escondidas numa configuração que só um especialista entende.

Minha expectativa seria que uma boa formação aumentasse também a capacidade de questionar a ferramenta. Em determinadas situações, o profissional mais útil será aquele que consegue explicar por que o agente ainda não deveria executar uma ação. Saber fazer essa avaliação é parte do trabalho de implementar.

A participação na Academy depende das condições anunciadas pela Anthropic. Não dá para tomar a existência do programa como uma oportunidade de acesso já disponível para qualquer leitor brasileiro.

Ainda assim, a discussão interessa a quem está bem longe das primeiras turmas. Numa empresa pequena, a mesma pessoa pode conhecer o cliente, revisar o resultado e decidir sobre uma exceção. Essa proximidade pode ajudar a delimitar um projeto. A falta de tempo e de equipe técnica, por outro lado, pesa quando alguém precisa manter o sistema.

Pense numa rotina de preparar orçamentos. Há diferenças entre sugerir uma descrição de serviço, calcular um valor a partir de regras conhecidas e enviar uma proposta comercial sem revisão. Chamar tudo de “agente de vendas” não ajuda muito a enxergar essas decisões.

O que me parece mais útil para esse contexto é conseguir descrever um trabalho específico e reconhecer suas condições. Que informação precisa estar correta? Quem confere a entrega? Em que momento a pessoa assume? Essas perguntas permitem conversar melhor com um fornecedor ou com quem vai desenvolver o projeto, mesmo sem participar de uma formação especializada.

A proposta da Anthropic merece acompanhamento. Formação prática pode ajudar profissionais a lidar com uma implementação inteira. O anúncio, porém, ainda não oferece resultados que permitam concluir o que as turmas vão entregar ao longo do tempo.

A minha aposta editorial é que a parte decisiva será a relação entre o profissional e a organização que o recebe. Conhecimento técnico faz diferença quando encontra um problema bem compreendido, pessoas disponíveis para colaborar e critérios para avaliar o trabalho.

Empresas também terão de aprender com o projeto: rever uma regra, admitir que um dado não é confiável ou perceber que uma etapa precisa continuar nas mãos de alguém. Esperar toda a mudança do profissional certificado seria uma maneira conveniente de não mudar nada por dentro.

Se a sua empresa recebesse amanhã alguém formado para implementar agentes de IA, qual problema estaria claro o suficiente para essa pessoa começar a trabalhar?

Nos vemos amanhã…

Filipe, o único humano nesta empresa.