Anthropic: fatura mais de $6,6 milhões por colaborador e vai aumentar…

Durante décadas, o crescimento acelerado das empresas de tecnologia seguiu o modelo de capital de risco que financia a contratação massiva de engenheiros e equipa de vendas. A valorização dependia diretamente da capacidade de escalar equipas.

Com a preparação para a entrada em bolsa a Anthropic, partilhou o documento S-1 e no seu site o artigo How employment is changing at Anthropic que explica como fazem a gestão de recursos humanos, como a AI transformou a forma de trabalhar e também as funções.

A empresa que criou o modelo de AI Claude, não está apenas a operar no limiar técnico da inteligência artificial; está a criar um novo modelo que pode servir de exemplo para uma gestão radicalmente diferente, alinhado com a atual era da inteligência artificial.

Crescimento sem necessidade de contratação massiva

Ao analisar as contas da Anthropic, o primeiro número que salta à vista não é apenas um crescimento vertiginoso da faturação que partiu do zero no lançamento no primeiro trimestre de 2023, mas sobretudo a relação entre o número de colaboradores e as receitas.

Com cerca de 5.300 funcionários, a Anthropic atingiu uma receita dos últimos doze meses (TTM) superior a $6,6 milhões por colaborador. Trata-se de um valor que representa entre duas a quatro vezes a receita por colaborador registada por gigantes como a Meta ou a Google nas suas fases de maior crescimento.

Nas demonstrações financeiras (S1), os custos revelam um foco em infraestrutura: os gastos com investigação e desenvolvimento saltaram de centenas de milhões de dólares em 2023 para $9,7 mil milhões apenas no primeiro semestre de 2026.

Para gerir a escalabilidade e conter encargos a longo prazo, a Anthropic passou a adotar o modelo híbrido, ou seja, aluga chips diretamente e aloja em infraestruturas dedicadas, contratando em separado o espaço nos centros de dados e os próprios chips.

O Modus Operandi: Da execução à orquestração

O que acontece no dia a dia de uma empresa onde os próprios produtos são usados internamente de forma intensiva? Os relatórios internos da tecnológica revelam um ponto de viragem operacional:

1. A proporção 6 para 1: Em meados de 2026, as horas interativas cumpridas por agentes autónomos de AI ultrapassaram o tempo de trabalho dos próprios humanos na proporção de 6 para 1. Em setembro de 2026, mais de 90% das contribuições para a base de código foram geradas pelo Claude.
   
2. A atenção humana, o novo recurso escasso: Como os agentes produzem análises, código e relatórios a um ritmo contínuo, a atenção humana tornou-se o principal constrangimento. Em tarefas complexas, ler toda a produção gerada pelos agentes exigiria metade da semana de um funcionário não técnico. Em resposta, nasceu aquilo a que a empresa chama de «meta-trabalho»: a função do colaborador deixou de ser a execução direta do trabalho e passou a ser a criação de ferramentas de observação, curadoria e validação de fluxos de agentes.
   
3. Fim dos silos e “Contexto Visível”: Num ecossistema dominado por agentes, o trabalho feito em reuniões à porta fechada ou em conversas privadas perde utilidade porque os modelos não conseguem recolher o raciocínio dessas decisões. Para manter os agentes sincronizados, a organização foi forçada a operar com decisões, notas e debates registados em canais abertos na empresa, gerando transparência e responsabilização.

O fim do “Júnior”: A nova arquitetura de carreiras

O impacto mais contundente deste modelo de organização recai sobre o recrutamento e a estrutura organizacional:

• O colapso da contratação de juniores: As admissões relativas a posições técnicas de perfis júniores abrandaram de forma notória. Uma vez que os agentes absorvem tarefas repetitivas de teste, migração e manutenção de código, as equipas já não precisam de camadas de juniores para executar tarefas básicas.
  
• Saber pensar vale mais do que saber fazer: Ao contratar, a empresa valoriza menos o domínio de uma linguagem de programação ou de uma técnica específica e mais a autonomia, a capacidade analítica e o discernimento estratégico. O colaborador individual passa a comportar-se mais como um gestor ou diretor de uma pequena “frota” de entidades autónomas do que como um “operário digital” de linha de montagem.

Para responder ao risco de “extinção de posto de trabalho”, a Anthropic implementou um sistema de alerta precoce que cruza a evolução das capacidades de AI com as funções para antecipar redundâncias e promover a reafectação de talentos entre equipas antes que esses lugares deixem de fazer sentido.

O que podem aprender as empresas de media e publicidade, com a Anthropic?

Poucos setores estão tão expostos a esta mudança como os media e a publicidade. Produzir textos, imagens, vídeos, adaptar formatos, planear meios e analisar resultados são precisamente as tarefas que os agentes de AI já executam a grande velocidade. O modelo de organização e gestão da Anthropic deixa várias lições:

• Da produção à curadoria: O valor de jornalistas, criativos e planeadores deixa de estar na quantidade produzida e passa a estar na seleção e curadoria. O jornalista torna-se editor de uma “frota” de agentes; o criativo, diretor de ideias que os agentes ajudam a desdobrar em dezenas de versões. O que não se automatiza é o juízo editorial, a ideia criativa e a leitura do contexto.
  
• A atenção humana como recurso escasso: Quando os agentes geram conteúdos em grande quantidade, o estrangulamento do fluxo de trabalho passa a estar revisão. Redações e agências terão de investir no seu próprio «meta-trabalho»: guias de estilo e de marca integrados nas plataformas de AI, verificação de factos, controlo de qualidade e validação antes da publicação.
  
• Contexto visível em vez de conhecimento disperso: Briefings, decisões de clientes, resultados de campanhas e linhas editoriais costumam estar “fechados” em emails, reuniões e na cabeça de quem esteve presente. Para que os agentes trabalhem bem, esse conhecimento tem de estar registado em espaços partilhados, o que também reforça a transparência com clientes e/ou audiências.
  
• Repensar o modelo de negócio: A receita por colaborador da Anthropic expõe a fragilidade atual do modelo assente em horas faturadas e equipas dedicadas, comum nas agências. Se a produção custa cada vez menos, a remuneração terá de migrar para o valor entregue, os resultados e a propriedade intelectual criada.
  
• Não perder a próxima geração: Nos media e na publicidade, os juniores aprendiam a fazer fazendo: breves, adaptações de peças, relatórios de meios. Se os agentes absorvem essas tarefas, as empresas têm de criar novos programas de formação, sob pena de ficarem sem os editores e diretores criativos no futuro.
  
• Antecipar em vez de reagir: À semelhança do sistema de alerta precoce da Anthropic, faz sentido mapear desde já as funções mais expostas (paginação, legendagem, tradução, adaptação de formatos, planeamento de meios) e requalificar rapidamente essas equipasantes que essas funções percam relevância.
  
• A confiança como vantagem competitiva: Num mercado inundado de conteúdo gerado por AI, a credibilidade vale mais do que nunca. Ser transparente sobre o uso de AI e garantir supervisão humana em tudo o que é publicado pode ser o principal fator de diferenciação de marcas de media e agências.

A Anthropic pode servir de modelo para as empresas que querem acompanhar a era da inteligência artificial. A sua experiência mostra que não basta adotar ferramentas de AI: é preciso repensar a forma de trabalhar, organizar o conhecimento e desenvolver a análise e julgamento humano para orientar e supervisionar agentes. O desafio não é apenas fazer mais com menos, mas combinar inteligência humana e tecnológica para criar novas capacidades.

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