O que o caso de Austin Lau na Anthropic revela sobre o futuro das empresas quando qualquer profissional pode construir suas próprias ferramentas.
Em janeiro de 2026, a Anthropic publicou um caso interno que deveria incomodar qualquer liderança que ainda trata IA como "assunto de TI". A história é simples: Austin Lau, profissional de growth marketing da empresa, nunca havia escrito uma linha de código na vida. Quando a Anthropic lançou o Claude Code, ele precisou pesquisar no Google como abrir o terminal do computador.
Uma semana depois, Austin tinha construído duas ferramentas que mudaram completamente sua rotina: um plugin para o Figma que gera variações de anúncios com um clique, e um fluxo de trabalho que cria, refina e exporta copy para Google Ads em formato pronto para upload. O que antes levava 30 minutos por anúncio passou a levar 30 segundos.
Esse caso não é sobre marketing. Não é sobre a Anthropic. É sobre o que acontece quando a barreira entre "ter uma ideia" e "construir a solução" desaparece. E o que isso significa para toda empresa que ainda opera com processos manuais, filas de chamados e dependência total de equipes técnicas.
Vamos aos fatos. A rotina de Austin antes das ferramentas era a seguinte: para criar variações de anúncios responsivos no Google Ads, ele precisava abrir uma planilha, escrever dezenas de títulos respeitando limites de caracteres, copiar e colar manualmente no Google Ads, e repetir o processo a cada poucas semanas. Para anúncios visuais, o fluxo era pior: abrir o Figma, duplicar frames, alternar entre Google Docs para copiar textos, voltar ao Figma para colar, e fazer isso para dez ou mais variações em múltiplos formatos.
Trabalho repetitivo, mecânico, que consumia horas e não gerava nenhum valor estratégico.
A solução que Austin construiu com o Claude Code não foi complexa do ponto de vista técnico. Ele descreveu o problema em linguagem natural: "Claude, eu trabalho no Figma. Quero resolver esse desafio de copiar e colar repetidamente. Pode me ajudar a construir um plugin?" O Claude pesquisou a documentação da API do Figma, avaliou as limitações, e construiu um protótipo funcional. Depois de alguns ajustes, Austin tinha um plugin instalado no Figma que, com um clique, gerava todas as permutações de copy para cada formato de anúncio.
Para o Google Ads, ele criou um comando personalizado que, ao ser ativado, pede dados da campanha, copy existente e palavras-chave, cruza tudo com regras de tom de voz da marca, boas práticas do Google Ads, e gera um arquivo CSV pronto para upload. O processo inteiro de brainstorming, validação e formatação, que levava horas por semana, passou a levar minutos.
O detalhe que merece atenção: Austin não pediu para a equipe de engenharia construir isso. Não abriu chamado. Não esperou na fila de prioridades de TI. Ele mesmo construiu. Em uma hora.
“Há poucos anos, se você tivesse a ideia de construir algo assim, precisaria de uma equipe de engenheiros para te apoiar. Agora, como profissional de marketing não-técnico, consigo ir lá e construir essas coisas. A distância entre "eu queria que isso existisse" e "eu consigo construir isso" é muito menor do que as pessoas imaginam.”
— Austin Lau, Anthropic
Essa frase descreve uma mudança estrutural, não uma melhoria incremental. Estamos entrando em um momento onde a capacidade de construir soluções deixa de ser exclusividade de quem sabe programar e passa a ser de quem entende o problema.
E quem entende melhor o problema? O profissional que vive ele todos os dias. O analista financeiro que gasta 4 horas por semana formatando relatórios. O gerente de operações que reconcilia dados entre três sistemas manualmente. O coordenador de logística que depende de e-mails para rastrear exceções. Cada um desses profissionais conhece os gargalos da sua rotina com uma profundidade que nenhuma equipe de TI, por mais competente que seja, consegue replicar de fora.
O caso de Austin seria uma curiosidade se fosse único. Não é.
No mesmo artigo, a Anthropic revela que outras equipes de marketing da empresa estão obtendo resultados semelhantes.
Esses números são de uma única empresa, em um único departamento. E são apenas os que foram tornados públicos.
Fora da Anthropic, o fenômeno está se replicando em velocidade. O Claude Code viralizou durante as férias de fim de ano de 2025, quando profissionais de todas as áreas tiveram tempo para experimentar. O movimento chamado "vibe coding", onde pessoas sem formação técnica descrevem o que querem em linguagem natural e a IA gera o código, se tornou uma das tendências mais discutidas do início de 2026. O CEO do Google, Sundar Pichai, disse que a prática tornou a programação "mais acessível e agradável". Segundo o relatório DORA do Google de 2025, 90% dos desenvolvedores já usam assistentes de código com IA, com 65% reportando dependência significativa dessas ferramentas.
E o dado mais significativo: a Anthropic lançou em janeiro de 2026 o Cowork, uma versão do Claude Code com interface gráfica voltada para profissionais não-técnicos. O detalhe? Todo o código do Cowork foi escrito pelo próprio Claude Code. A ferramenta que permite a não-programadores construir soluções foi, ela mesma, construída sem programadores humanos.
A implicação para empresas de médio e grande porte é direta e urgente. Vamos às três mudanças mais consequentes:
Na maioria das empresas, toda demanda que envolve tecnologia passa por TI. Precisa de um relatório novo? TI. Precisa integrar dois sistemas? TI. Precisa de uma ferramenta interna? TI. E TI está sempre sobrecarregada, porque a demanda cresce mais rápido que a equipe.
O que ferramentas como Claude Code, Cowork e seus equivalentes estão fazendo é permitir que profissionais de negócio resolvam uma parcela significativa dessas demandas por conta própria. Não as demandas complexas de infraestrutura ou segurança, mas as centenas de pequenas automações, ferramentas internas e fluxos que hoje lotam a fila de chamados de TI.
O CTO da Vercel, Malte Ubl, relatou que durante suas férias usou o Claude Code para completar em uma semana um projeto que estava planejado para levar um ano. Engenheiros da Rakuten testaram a ferramenta em uma tarefa técnica complexa envolvendo uma base de código com 12,5 milhões de linhas. O Claude Code completou o trabalho em sete horas de operação autônoma com 99,9% de precisão.
Se engenheiros experientes estão multiplicando sua produtividade por cinco, imagine o que acontece quando profissionais de negócio ganham acesso a 10% dessa capacidade. Não é necessário que o gestor financeiro vire programador. Basta que ele consiga descrever "preciso de uma ferramenta que cruze os dados da planilha X com o sistema Y e me mostre as inconsistências" para que a solução seja construída em minutos.
Quando qualquer empresa pode acessar as mesmas ferramentas de IA, o diferencial deixa de ser ter a tecnologia e passa a ser a velocidade com que a organização incorpora essa tecnologia nos seus processos.
A Anthropic não construiu as ferramentas de Austin em um laboratório de inovação. Austin construiu sozinho, na sua mesa, em uma hora. A velocidade entre "identificar o problema" e "ter a solução funcionando" colapsou. E as empresas que permitirem e incentivarem seus colaboradores a operar nessa velocidade vão criar uma distância competitiva que não depende de orçamento de TI. Depende de cultura.
“Acho que o growth marketing está caminhando para algo parecido com product manager. Não estamos apenas executando campanhas. Estamos construindo produtos para nos ajudar a atingir nossas metas.”
— Austin Lau
Essa afirmação vale para muito além de marketing. O analista financeiro que constrói suas próprias ferramentas de análise. O gerente de operações que automatiza seus próprios fluxos de exceção. O coordenador de RH que cria seus próprios dashboards de People Analytics.
O profissional do futuro próximo não é o que "sabe usar IA". É o que sabe identificar problemas na sua rotina e construir soluções para eles, usando IA como meio. E as empresas que quiserem atrair e reter esses profissionais vão precisar oferecer o ambiente, as ferramentas e a governança para que isso aconteça de forma segura e escalável.
Toda vez que uma nova tecnologia surge, existe a tentação de "esperar para ver". E em muitos casos, esperar é prudente. Mas o caso da Anthropic ilustra uma dinâmica diferente: a curva de adoção dessa tecnologia não é gradual. É exponencial.
Enquanto isso, os dados financeiros mostram o outro lado: ações de empresas SaaS tradicionais caíram 15% acumulado desde o início do ano, com valuations na mínima da década. O mercado está precificando a expectativa de que muitas soluções de software que hoje custam milhões em licenças serão substituídas por ferramentas construídas internamente, por profissionais que sequer são programadores.
Não se trata de substituir equipes de tecnologia. Se trata de amplificar a capacidade de toda a organização de resolver problemas com velocidade que antes só era possível com recursos técnicos dedicados.
A história de Austin Lau não é um caso de marketing. É um sinal de para onde o mercado está indo.
As empresas que vão liderar nos próximos anos são aquelas que entendem três coisas:
“A distância entre "eu queria que isso existisse" e "eu consigo construir isso" nunca foi tão curta. A pergunta é: sua empresa está pronta para operar nesse novo ritmo?”