O episódio Jaana Dogan e o que ele revela sobre a compressão da execução técnica e o novo perfil profissional que as empresas precisam.
Em 2 de janeiro de 2026, Jaana Dogan publicou uma mensagem na plataforma X que provocou uma reação em cadeia no mundo da engenharia de software. Dogan não é uma desenvolvedora qualquer. É Principal Engineer no Google, responsável pela API do Gemini. Principal Engineer é um título reservado aos 0,1% mais seniores da empresa. Antes do Google, foi Distinguished Engineer no GitHub e Principal na AWS. Projetou sistemas que processam bilhões de requisições em escala global.
“Não estou brincando e isso não é engraçado. Estamos tentando construir orquestradores de agentes distribuídos no Google desde o ano passado. Há várias opções, ninguém está alinhado. Dei ao Claude Code uma descrição do problema, ele gerou o que construímos no ano passado em uma hora.”
— Jaana Dogan, Principal Engineer no Google
Três parágrafos de prompt. Uma hora. Um protótipo funcional comparável ao que uma equipe do Google levou um ano para produzir, sem conseguir chegar a um consenso sobre a arquitetura.
A ferramenta que fez isso se chama Claude Code. Foi criada pela Anthropic como projeto paralelo de um único engenheiro em setembro de 2024. E o fato de uma engenheira principal do Google ter elogiado publicamente a ferramenta de um concorrente direto é, por si só, um sinal que merece atenção.
A nuance importa. Dogan foi a primeira a dar contexto depois que o post viralizou.
O Claude Code não inventou uma solução nova. Não descobriu um algoritmo desconhecido. Não fez nada que a equipe de Dogan não soubesse fazer. O que ele fez foi pegar conhecimento técnico que já existia, padrões arquiteturais que já eram conhecidos, e gerar código estruturado, com lógica completa e diretamente executável, a partir de uma descrição condensada de três parágrafos.
O código não era perfeito. Precisava de refinamento. Não era production-ready. Mas a completude era comparável ao resultado de um ano de iteração.
O Claude Code não substituiu a engenheira. Ele amplificou a expertise que ela já tinha. A década de experiência de Dogan com sistemas distribuídos foi o que tornou o prompt eficaz. A IA fez em uma hora a execução. O ser humano fez em uma década o julgamento.
O Claude Code nasceu em setembro de 2024 como side project de Boris Cherny, um engenheiro da Anthropic que antes havia sido Principal Engineer na Meta (Facebook/Instagram). Cherny não tem diploma de ciência da computação. Estudou economia, largou a faculdade, e construiu sua carreira resolvendo problemas práticos.
Os números de Cherny em dezembro de 2025 são reveladores: em 30 dias, ele fez 259 pull requests, 497 commits, 40 mil linhas de código adicionadas e 38 mil removidas. E 100% dessas contribuições foram escritas pelo próprio Claude Code. O criador da ferramenta não escreve mais código manualmente.
Se a IA está escrevendo a maior parte do código, o que acontece com quem escrevia antes?
A resposta veio em agosto de 2025, em um estudo de Stanford conduzido por Erik Brynjolfsson. O estudo, intitulado "Canaries in the Coal Mine", analisou registros de folha de pagamento da ADP, cobrindo milhões de trabalhadores americanos em dezenas de milhares de empresas.
O estudo identificou uma distinção crítica: o declínio acontece nas funções onde a IA substitui tarefas (automação), não onde ela complementa o trabalho humano (aumento). Desenvolvedores juniores que executavam tarefas codificáveis estão sendo deslocados. Profissionais seniores que fazem design de sistemas, tomam decisões arquiteturais e lidam com problemas ambíguos não estão.
É exatamente a dinâmica que o caso Dogan ilustra. O Claude Code executou código. Dogan definiu o problema, sintetizou as opções, e julgou a qualidade do resultado.
Para quem contrata: o valor de um profissional está migrando da capacidade de executar para a capacidade de dirigir. Saber escrever código importa cada vez menos. Saber o que construir, por quê, e como avaliar o resultado importa cada vez mais.
“Esta indústria nunca foi um jogo de soma zero. A Anthropic fez um ótimo trabalho construindo sua ferramenta.”
— Jaana Dogan
Não se trata de escolher entre Claude Code, Gemini, Copilot ou qualquer outra ferramenta específica. Trata-se de reconhecer que a capacidade de gerar sistemas complexos a partir de linguagem natural já existe, já funciona, e já está sendo usada pelas melhores equipes do planeta.
A pergunta para quem dirige uma empresa não é se essa capacidade vai chegar ao seu setor. É se, quando chegar, sua organização vai ter as pessoas certas para saber o que pedir.