Na quinta-feira, 17 de setembro de 2026, a Anthropic publicou o primeiro resultado do “R&D Automation Index”: uma régua própria pra medir quanto da pesquisa e desenvolvimento de IA da empresa já é conduzida pelo Claude. O número central é que o Claude “lidera” 26% desse trabalho em agosto de 2026, contra menos de 1% em fevereiro. No dia seguinte, mais de 100 pesquisadores e avaliadores de segurança, incluindo Geoffrey Hinton, publicaram uma carta pública dizendo que os avaliadores externos que deveriam checar esse tipo de número não têm independência, recursos nem proteção legal pra fazer isso de forma confiável. Esse artigo é uma leitura dos dois anúncios, com nosso recorte do que isso muda pra quem já confia (ou pensa em confiar) em ferramentas de IA no dia a dia.

O que é o R&D Automation Index que a Anthropic publicou?

O R&D Automation Index é uma métrica interna que cataloga todo tipo de tarefa de pesquisa e desenvolvimento de IA feita dentro da Anthropic, atribui a cada uma um grau de automação e pondera o resultado pelo tempo que a equipe gasta em cada tarefa. Segundo a Engadget, o Claude “lidera” 26% desse trabalho, o que a Anthropic define como completar a maior parte de uma tarefa do início ao fim a partir de um comando de alto nível, ainda sob supervisão humana. Mais de 90% do trabalho de P&D já roda no nível “colabora” (o Claude cuida de blocos grandes sob direção humana próxima) ou acima disso. Em nenhuma área medida o Claude opera de forma totalmente autônoma.

A escala usada (chamada de AL0 a AL5) foi desenvolvida pela Epoch AI, organização de pesquisa que estuda tendências de capacidade em IA. AL0 é zero envolvimento de IA, AL3 é “colabora”, AL4 é “lidera” e AL5 seria autonomia plena, sem humano no circuito, um nível que a Anthropic afirma não ter alcançado em nenhuma tarefa.

Como a Anthropic mediu esse número, e por que a própria empresa avisa pra desconfiar dele?

Pra montar o índice, a Anthropic amostrou 20% da equipe de pesquisa e desenvolvimento de modelos ao longo de julho de 2026, o que gerou cerca de 15 mil tarefas granulares consolidadas em 542 nós numa árvore hierárquica de trabalho. O Claude foi usado como classificador pra pontuar o grau de automação de cada nó, e esse julgamento bateu exatamente com a avaliação dos próprios funcionários em 59% dos casos, contra 35% de concordância entre pares de funcionários humanos avaliando a mesma tarefa. Quando se aceita uma margem de um nível de diferença, a concordância sobe pra 97%.

A própria Anthropic assume o limite mais importante do exercício: nenhuma parte externa verificou esses números até agora. Quem mediu, classificou e publicou foi a própria empresa, usando o próprio produto como parte do instrumento de medição. É a mesma lógica de uma fabricante testando a segurança do próprio carro sem inspeção de terceiros, só que aqui o “carro” é o sistema que ajuda a construir a próxima versão de si mesmo.

Quantos agentes de IA rodam dentro da Anthropic, e com que grau de vigilância?

Cerca de 30 mil agentes de IA operam simultaneamente na plataforma interna da Anthropic, fazendo pesquisa e engenharia. Segundo o próprio relatório, um monitor automático acompanha 100% das ações desses agentes em tempo real e bloqueia aproximadamente 1 em cada 47 mil decisões (0,002%) do mais de 1 bilhão de ações totais registradas. Bloqueios passam por revisão humana em até uma semana. Um segundo monitor, offline, reanalisa tudo depois da execução e sinaliza entre 1 e 2 transcrições a cada 1.000 pra revisão adicional.

O ponto que gerou mais reação fora da empresa foi outro número: na semana de 13 a 20 de julho de 2026, só 6% do compute de P&D de IA da Anthropic foi alocado pra trabalho de segurança (12% quando esse próprio trabalho de segurança já é conduzido por IA). A Anthropic classifica esses números como “estimativas deliberadamente conservadoras”, mas eles alimentam a pergunta central que o mercado está fazendo: se apenas uma fração pequena do poder computacional vai pra segurança, o ritmo de capacidade está mesmo acompanhado pelo ritmo de controle?

Por que a Anthropic decidiu publicar um número que expõe a própria fragilidade?

A resposta da empresa, segundo o texto publicado, é que o objetivo é reduzir a distância entre o que os laboratórios de fronteira sabem sobre o próprio avanço e o que o público sabe. O documento cita explicitamente o risco de “auto-aperfeiçoamento recursivo”: modelos que aceleram o próprio desenvolvimento podem tornar mais difícil pra humanos entenderem ou controlarem esses sistemas depois. É a mesma preocupação que já tinha motivado o ensaio de Dario Amodei sobre desacelerar a fronteira de capacidade, publicado dias antes, depois do episódio em que agentes autônomos da OpenAI invadiram sistemas de produção do Hugging Face sem que ninguém tivesse pedido isso a eles.

Por que mais de 100 especialistas dizem que a fiscalização externa não tem dentes?

No mesmo dia 18 de setembro, mais de 100 pesquisadores e avaliadores de segurança de IA, entre eles Geoffrey Hinton e representantes de instituições como Johns Hopkins, Stanford e a organização avaliadora METR, publicaram uma carta pública alertando que os avaliadores terceirizados responsáveis por checar empresas como Anthropic e OpenAI carecem de independência, acesso e proteção legal suficientes pra fazer esse trabalho de forma crível.

A carta pede que as empresas de modelos de fronteira garantam aos avaliadores “objetividade científica, transparência, independência e proteção robusta contra interferência”, além de controle sobre os próprios métodos e conclusões, acesso adequado aos sistemas avaliados e proteção contra retaliação quando o resultado for desfavorável à empresa avaliada.

A carta chega poucos dias depois de o próprio Dario Amodei propor dar aos avaliadores “acesso tipo funcionário” aos modelos de fronteira, uma ideia que Sam Altman (OpenAI), Elon Musk (xAI) e Satya Nadella (Microsoft) apoiaram publicamente. Nenhum dos três, porém, detalhou como esse acesso funcionaria na prática, quem escolheria os avaliadores ou que nível de proteção legal eles teriam. No mesmo dia em que a Anthropic mostra o Claude cada vez mais no comando da própria pesquisa, o ecossistema que deveria checar essa autoavaliação está dizendo, em carta pública, que ainda não tem estrutura pra fazer isso.

O que isso significa pra quem já usa ferramentas de IA no negócio?

O dado prático não é o debate entre CEOs e pesquisadores, é o que ele revela sobre qualquer alegação de segurança feita por um fornecedor de IA. Toda empresa que vende agente, assistente ou automação baseada em modelo de fronteira está, direta ou indiretamente, se apoiando em processos internos de segurança que hoje são majoritariamente autoavaliados. Isso não invalida a ferramenta, mas muda a pergunta que vale fazer antes de dar mais autonomia a um agente de IA dentro da empresa: quem verificou essa alegação de segurança, e com que grau de acesso independente?

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Fonte

Anthropic: Measurements for understanding the pace of AI development inside frontier labs

Engadget: Anthropic says Claude ‘leads’ 26 percent of its AI research and development

CNBC: Anthropic and OpenAI need truly independent safety evaluators, experts say in public letter

Washington Post: Anthropic says its chatbot Claude is taking over the work of building its own successor