O assistente de IA da Anthropic, Claude Code, está rapidamente se tornando a ferramenta de desenvolvimento preferida por startups de tecnologia, substituindo o Cursor e o GitHub Copilot. Como relata o Business Insider, citando uma pesquisa com mais de duas dezenas de fundadores de empresas e investidores de capital de risco, os desenvolvedores estão optando cada vez mais pela solução da Anthropic para tarefas complexas de engenharia e fluxos de trabalho autônomos.
Fonte da imagem: anthropic.com
O interesse dos investidores neste mercado continua a crescer. A Anysphere, desenvolvedora do Cursor, firmou recentemente um acordo que dá à SpaceX o direito de adquiri-la até o final do ano por US$ 60 bilhões, ou receber US$ 10 bilhões em compensação caso o negócio seja cancelado. Ao mesmo tempo, o mercado aguarda ansiosamente o possível IPO da Anthropic. O motivo de tanto entusiasmo é simples: a geração de código continua sendo uma das aplicações mais populares e lucrativas da IA generativa, e as empresas estão utilizando cada vez mais esses sistemas não apenas para acelerar o desenvolvimento, mas também para automatizar tarefas que antes exigiam equipes inteiras de engenheiros.
Muitos usuários observam que o Claude Code mudou completamente a forma como eles abordam a programação. Matthew Barris, pesquisador sênior do Venture Studio Forum, afirmou que, há poucos meses, quase não escrevia código, mas agora cria suas próprias ferramentas, tarefas que antes seriam terceirizadas. Segundo ele, a principal vantagem do sistema é seu modo baseado em agentes: Claude não é apenas capaz de sugerir trechos de código, mas também de projetar a arquitetura da solução de forma independente e avançar passo a passo em direção ao resultado.
Zhongtian Wang, CTO da startup de biometria VaryAI, afirma que o Claude Code já é usado em praticamente todos os processos internos da empresa. Embora antes fosse usado principalmente para codificação e correção de bugs, o sistema agora auxilia em testes, implantação, investigação de incidentes e gerenciamento de projetos.
O Cursor continua popular, mas é cada vez mais visto como uma ferramenta de suporte. Danny Fried, CEO da startup de IA médica Blueprint, afirma:Ele acredita que o Cursor foi um dos primeiros a demonstrar o potencial da programação com IA, mas a abordagem baseada em agentes do Claude Code provou ser significativamente mais eficaz em cenários complexos.
Rami Alhamad, CEO da Alma, oferece uma avaliação semelhante. Ele afirma que o Cursor continua conveniente para tarefas simples, mas a equipe está cada vez mais dependendo do Claude Code para desenvolvimento mais complexo. A IA agora gera uma parcela significativa do código da empresa, enquanto os engenheiros são responsáveis por verificar e refinar os resultados. Alhamad observa que os sistemas modernos já são capazes de resolver tarefas que eram consideradas complexas demais para serem automatizadas há apenas seis meses: trabalhar com vários repositórios simultaneamente, levando em conta restrições arquitetônicas e compreendendo o contexto de toda a base de código.
O papel do GitHub Copilot mudou ainda mais significativamente. Há alguns anos, era considerado um dos principais players no mercado de assistentes de IA para programadores, mas hoje muitos participantes do setor mal o mencionam entre os líderes. Ben Seri, cofundador da Zafran Security, afirmou que o Copilot não oferece mais vantagens significativas em relação às soluções mais recentes.
No entanto, a maioria das empresas não se limita a um único produto. Tony Liu, sócio da Costanoa Ventures, acredita que o debate sobre qual ferramenta é melhor está se tornando irrelevante: muito mais importante é o quão profundamente a IA está integrada aos fluxos de trabalho. Na prática, os desenvolvedores costumam usar vários sistemas simultaneamente. Por exemplo, o estúdio Mother.tech usa o Claude para codificação, o Codex para testes locais e o Gemini para revisar as alterações antes de enviá-las para a ramificação principal do projeto.
De acordo com Itamar Tal, cofundador da Tenzai, sua equipe também combina diversas soluções, incluindo Codex, Vercel e Amp, mas optou por não utilizá-las em conjunto.De serviços de “codificação intuitiva” como Replit e Lovable. Estes são adequados para prototipagem rápida, mas são menos seguros e menos escaláveis.
Tal citou o exemplo mais revelador das capacidades do Claude Code, baseado em sua própria experiência. Quando a imagem na sala de conferências começou a piscar durante uma chamada do Zoom, a equipe não se preocupou em contatar o departamento de TI. O Claude Code acessou o controlador do sistema, executou diagnósticos por conta própria e, em cerca de 25 minutos, identificou o problema de compatibilidade de hardware e sugeriu uma solução. Tal estima que isso economizou horas de trabalho e milhares de dólares. “O desenvolvimento nunca foi tão rápido e dinâmico. E parece que isso é só o começo”, concluiu.