Por que a OpenAI está tentando alcançar o Claude Code?

Título original do artigo: Por dentro da corrida da OpenAI para alcançar o Claude Code
Autor do artigo original: Maxwell Zeff, Wired
Tradução: Peggy, BlockBeats

Nota do editor: No cenário em rápida evolução dos agentes de programação de IA, a OpenAI, que antes liderava a onda da IA generativa com o ChatGPT, tornou-se inesperadamente uma “perseguidora” nesta corrida decisiva. Em contraste, a Anthropic, fundada por ex-membros da OpenAI, ganhou rapidamente popularidade na comunidade de desenvolvedores e no mercado empresarial com o Claude Code, emergindo como uma das principais líderes no setor de ferramentas de programação de IA.

Este artigo, por meio de entrevistas com executivos, engenheiros e vários desenvolvedores da OpenAI, revela o verdadeiro processo por trás dessa competição: desde os primeiros dias, quando o projeto OpenAI Codex foi dividido, os recursos foram transferidos para o ChatGPT e modelos multimodais, até a reintegração da equipe interna e o lançamento acelerado de produtos de programação de IA, a OpenAI está passando por uma transformação de supervisão estratégica para uma recuperação abrangente. Em certo sentido, não se trata de um atraso em termos de capacidades técnicas, mas sim de um desalinhamento do ritmo estratégico: a inovação do ChatGPT alterou as prioridades da empresa, a parceria com a Microsoft limitou o roteiro do produto, enquanto a Anthropic tinha apostado anteriormente na programação de IA.

Além dessa competição, questões mais profundas estão gradualmente surgindo: à medida que os agentes de IA começam a assumir mais tarefas cognitivas, os processos de desenvolvimento de software e até mesmo o próprio trabalho administrativo podem ser redefinidos.

A seguir, o artigo original:

O CEO da OpenAI, Sam Altman, descansa as pernas na cadeira do escritório, inclina a cabeça para trás para olhar para o teto, como se estivesse contemplando uma resposta ainda não formulada. De certa forma, isso também está relacionado ao meio ambiente.

A nova sede da OpenAI em Mission Bay, São Francisco, é um edifício moderno feito de vidro e madeira clara, quase parecendo um “templo da tecnologia”. Na prateleira atrás da recepção, há manuais que apresentam as “Eras da IA”, como se retratassem um caminho para o esclarecimento tecnológico. A parede da escada está repleta de pôsteres que marcam os marcos do desenvolvimento da inteligência artificial, um dos quais registra um momento histórico: milhares de espectadores assistiram ao vivo quando uma máquina derrotou uma das melhores equipes de esportes eletrônicos em uma partida de “Dota 2”. Nos corredores, pesquisadores vestindo moletons com slogans da equipe vão e vêm, um deles dizendo: “Uma boa pesquisa leva tempo”. É claro que, idealmente, não muito tempo.

Estamos sentados em uma grande sala de conferências. A pergunta que fiz a Altman foi sobre a revolução em curso na programação de IA e por que a OpenAI não parece estar liderando essa onda.

Hoje, milhões de engenheiros de software começaram a delegar parte de seu trabalho de programação à IA, fazendo com que muitos no Vale do Silício enfrentassem uma realidade pela primeira vez: a automação pode afetar seus próprios empregos. Os agentes de codificação tornaram-se, assim, um dos poucos casos de uso em que as empresas estão dispostas a pagar um preço mais alto pela IA. Em teoria, esse momento poderia e deveria ser o próximo “triunfo” no cartaz da escadaria da OpenAI. Mas agora, o nome mais importante não é o deles.

A empresa em questão tem uma rival, a Anthropic, uma empresa de IA fundada por ex-membros da OpenAI. Com seu produto de agente de codificação Claude Code, a Anthropic experimentou um crescimento explosivo. A empresa revelou em fevereiro que o produto contribuiu com quase um quinto de seus negócios, correspondendo a uma receita anualizada de mais de US$ 2,5 bilhões. Em contrapartida, no final de janeiro, o produto de programação interno da OpenAI, o OpenAI Codex, tinha uma receita anualizada ligeiramente acima de US$ 1 bilhão, de acordo com uma fonte familiarizada com o assunto.

A questão é: por que a OpenAI está ficando para trás nessa corrida pela programação de IA?

“O valor de ser o primeiro é imenso”, disse Sam Altman após um momento de reflexão. “Nós experimentamos isso com o ChatGPT.”

No entanto, em sua opinião, agora é o momento para a OpenAI abraçar totalmente a programação de IA. Ele acredita que os recursos do modelo existente da empresa são suficientemente poderosos para suportar agentes de codificação altamente complexos. É claro que tais capacidades não são coincidência; a empresa investiu bilhões de dólares no treinamento de modelos para esse fim.

“Este será um grande negócio”, disse Altman. Não só pelo valor econômico que traz em si, mas também pela produtividade geral que a programação pode gerar. Ele fez uma pausa por um momento e acrescentou: “Raramente uso esse termo levianamente, mas acho que esse provavelmente será um daqueles mercados que atingirá uma escala de trilhões de dólares”.

Além disso, ele acredita que o OpenAI Codex pode ser o “caminho mais provável” para alcançar a Inteligência Artificial Geral (AGI). De acordo com a definição da OpenAI, AGI é um sistema de IA capaz de superar o desempenho humano na maioria das tarefas economicamente valiosas.

Sam Altman, CEO da OpenAI. Foto: Mark Jayson Quines.

No entanto, apesar da avaliação confiante de Altman, feita de maneira descontraída, a realidade dentro da empresa nos últimos anos tem sido muito mais complexa. Para entender melhor a história interna, entrevistei mais de 30 fontes, incluindo executivos e funcionários atuais da OpenAI, com a aprovação da empresa, bem como alguns ex-funcionários que forneceram informações sobre as operações internas da empresa, sob condição de anonimato. A combinação dessas narrativas revela uma situação incomum: A OpenAI está se esforçando para alcançá-los.

Vamos voltar a 2021. Naquela época, Altman e outros executivos da OpenAI convidaram o jornalista Steven Levy, da revista WIRED, para visitar seu antigo escritório localizado no bairro Mission, em São Francisco, para assistir a uma demonstração de uma nova tecnologia. Este foi um projeto derivado do GPT-3, treinado usando uma grande quantidade de código-fonte aberto do GitHub.

Durante a demonstração no local, os executivos mostraram como essa ferramenta, chamada OpenAI Codex, poderia receber instruções em linguagem natural e gerar trechos simples de código.

“Ele pode realmente realizar ações no mundo dos computadores para você”, explicou Greg Brockman, presidente e cofundador da OpenAI, na época. O que você tem é um sistema que pode realmente executar comandos. Mesmo naquela época, os pesquisadores da OpenAI acreditavam amplamente que o Codex se tornaria uma tecnologia fundamental para a construção de um “superassistente”.

Durante esse período, as agendas de Altman e Brockman estavam quase totalmente preenchidas com reuniões com a Microsoft — a gigante do software é a maior investidora da OpenAI. A Microsoft planejava usar o Codex para fornecer suporte técnico para um de seus primeiros produtos comerciais de IA: uma ferramenta de autocompletar código chamada GitHub Copilot, que poderia ser incorporada diretamente aos ambientes de desenvolvimento usados diariamente pelos desenvolvedores.

Um dos primeiros funcionários da OpenAI lembrou que, naquela fase, o Codex “basicamente só conseguia fazer autocompletar”. Mas os executivos da Microsoft ainda viam isso como um sinal significativo da chegada da era da IA.

Em junho de 2022, quando o GitHub Copilot foi lançado oficialmente, ele atraiu centenas de milhares de usuários em poucos meses.

Greg Brockman, presidente da OpenAI. Foto: Mark Jayson Quines.

A equipe original da OpenAI responsável pelo Codex foi posteriormente transferida para outros projetos. Um antigo funcionário recordou que a lógica da empresa na altura era que os modelos futuros iriam possuir capacidades de programação inerentes, pelo que não havia necessidade de manter uma equipe de projeto Codex independente a longo prazo. Alguns engenheiros foram transferidos para contribuir com o desenvolvimento do DALL-E 2, enquanto outros passaram a se dedicar ao treinamento do GPT-4. Isso foi visto como um caminho fundamental para aproximar a OpenAI da AGI.

Posteriormente, em novembro de 2022, o ChatGPT foi lançado e conquistou mais de 100 milhões de usuários em dois meses. Praticamente todos os outros projetos dentro da empresa foram, consequentemente, suspensos. Nos anos seguintes, a OpenAI efetivamente não teve uma equipe dedicada trabalhando em produtos de programação de IA. Um ex-membro que esteve envolvido no projeto Codex afirmou que, após o sucesso do ChatGPT, a programação de IA parecia não se enquadrar mais no novo foco estratégico da empresa, que prioriza os produtos de consumo. Enquanto isso, o setor percebia que essa área havia sido amplamente “coberta” pelo GitHub Copilot, que era fundamentalmente território da Microsoft. A OpenAI forneceu principalmente suporte ao modelo básico.

Portanto, em 2023 e 2024, os recursos da OpenAI foram mais direcionados para modelos de IA multimodais e agentes inteligentes. Esses sistemas foram projetados para compreender textos, imagens, vídeos e áudio simultaneamente, e interagir com um cursor e teclado como os seres humanos. Essa direção parecia mais alinhada com as tendências do setor na época: Os modelos de geração de imagens da Midjourney rapidamente ganharam popularidade nas redes sociais, e o setor acreditava amplamente que os grandes modelos de linguagem deveriam ser capazes de “ver” e “ouvir” o mundo para realmente avançar para níveis mais altos de inteligência.

Em contraste, a Anthropic escolheu um caminho diferente. Embora a empresa também estivesse desenvolvendo chatbots e modelos multimodais, ela parece ter reconhecido o potencial da capacidade de programação mais cedo. Em um podcast recente, Brockman também reconheceu que a Anthropic estava “profundamente focada na capacidade de programação” desde o início. Ele observou que a Anthropic não só utilizou questões complexas de programação provenientes de competições acadêmicas ao treinar modelos, mas também integrou uma quantidade significativa de problemas de código “confusos” provenientes de repositórios de código reais.

“Essa foi uma lição que só percebemos mais tarde”, disse Brockman.

No início de 2024, a Anthropic começou a usar esses dados reais do repositório de código para treinar o Claude 3.5 Sonnet. Quando este modelo foi lançado em junho, muitos usuários ficaram impressionados com suas capacidades de programação.

Essa tendência ficou particularmente evidente em uma empresa startup chamada Cursor. Fundada por um grupo de jovens na casa dos vinte anos, esta empresa desenvolveu uma ferramenta de programação de IA que permite aos desenvolvedores descrever requisitos em linguagem natural e fazer com que a IA modifique diretamente o código. Depois que a Cursor integrou o novo modelo da Anthropic, sua base de usuários cresceu rapidamente, revelou uma fonte próxima à empresa.

Meses depois, a Anthropic começou a testar internamente seu próprio produto de agente de programação, o Claude Code.

À medida que a popularidade do Cursor continuava a crescer, a OpenAI fez uma breve tentativa de adquirir a startup. No entanto, de acordo com várias fontes próximas à empresa, a equipe fundadora da Cursor recusou a proposta antes que as negociações pudessem avançar. Acreditando no potencial significativo da indústria de programação de IA, eles desejavam permanecer independentes e continuar seu desenvolvimento.

Andrey Mishchenko, chefe de pesquisa do OpenAI Codex. Foto por: Mark Jayson Quines.

Naquela época, a OpenAI estava treinando seu primeiro modelo de raciocínio, o OpenAI o1. Esses modelos podem raciocinar iterativamente sobre um problema antes de fornecer uma resposta. Após o lançamento, a OpenAI afirmou que esse modelo se destacava particularmente na “geração e depuração precisas de códigos complexos”.

Mishchenko explicou que uma das principais razões pelas quais os modelos de IA fizeram progressos significativos na capacidade de programação é que a programação é uma “tarefa verificável”. O código é executado ou não, fornecendo um feedback muito claro ao modelo. Quando ocorre um erro, o sistema consegue identificar rapidamente o problema. A OpenAI aproveitou esse ciclo de feedback para treinar continuamente o o1 em problemas de programação mais complexos.

“Sem a capacidade de explorar livremente a base de código, fazer modificações e testar seus próprios resultados — tudo parte da capacidade de “raciocínio” — os agentes de programação atuais não teriam alcançado seu nível atual”, afirmou.

Em dezembro de 2024, várias equipes pequenas dentro da OpenAI começaram a se concentrar internamente em agentes de programação de IA. Uma dessas equipes foi co-liderada por Mishchenko e Thibault Sottiaux. Sottiaux, ex-funcionário do Google DeepMind, é agora diretor do Codex na OpenAI.

Inicialmente, o interesse deles pelo agente de programação decorria principalmente das necessidades internas de P&D, com o objetivo de aproveitar a IA para automatizar uma grande quantidade de trabalhos repetitivos de engenharia, como gerenciar tarefas de treinamento de modelos, monitorar o status de operação do cluster de GPUs, etc.

Outro esforço paralelo foi liderado por Alexander Embiricos. Anteriormente, ele era responsável pelo projeto de agente multimodal da OpenAI e agora atua como líder de produto da Codex. Embiricos desenvolveu um projeto de demonstração chamado Jam, que rapidamente se espalhou por toda a empresa.

Thibault Sottiaux, diretor do OpenAI Codex. Foto: Mark Jayson Quines.

Ao contrário do controle de um computador por meio de um mouse e teclado, o Jam pode acessar diretamente a linha de comando do computador. A demonstração do Codex 2021 apresentou apenas código gerado por IA para ser executado manualmente por humanos, ao contrário da versão de Embiricos, que podia executar esse código por conta própria. Ele se lembrou de ter assistido a um registro em tempo real das ações de Jam sendo atualizado na tela do seu laptop, sentindo-se quase chocado.

Por um tempo, fiquei pensando que a interação multimodal poderia ser o caminho para alcançar nossa missão. Por exemplo, seres humanos compartilhando telas com IA o dia todo, trabalhando juntos”, disse Embiricos, “Então, de repente, ficou muito claro: talvez permitir que os modelos tenham acesso programático direto aos computadores seja a verdadeira maneira de atingir esse objetivo”.

Esses projetos dispersos levaram vários meses para serem gradualmente integrados em uma direção unificada. No início de 2025, quando a OpenAI concluiu o treinamento no OpenAI o3, um modelo ainda mais otimizado para tarefas de programação do que o OpenAI o1, a empresa finalmente tinha a base tecnológica para construir um verdadeiro produto de programação de IA. No entanto, ao mesmo tempo, o Claude Code da Anthropic estava pronto para ser lançado ao público.

Antes do lançamento do Claude Code (lançado em fevereiro de 2025 como uma “pré-visualização de pesquisa limitada” e totalmente lançado em maio), o modelo dominante no campo da programação de IA ainda era chamado de “codificação vibracional”. Os desenvolvedores impulsionaram o progresso do projeto por meio de ferramentas assistidas por IA, com os humanos no controle da direção, enquanto a IA complementava as implementações específicas ao longo do caminho. Essas ferramentas já haviam atraído bilhões de dólares em investimentos.

Mas o novo produto da Anthropic mudou esse paradigma. Assim como a demonstração do Jam, o Claude Code podia ser executado diretamente pela linha de comando do computador, o que significava que ele tinha acesso a todos os arquivos e aplicativos dos desenvolvedores. A programação não era mais apenas “assistida por IA”; em vez disso, os desenvolvedores podiam confiar toda a tarefa diretamente ao agente de IA.

Diante dessa mudança, a OpenAI começou a acelerar o lançamento de produtos concorrentes. Sottiaux lembrou que, em março de 2025, ele montou uma “equipe sprint” cuja tarefa era integrar várias equipes internas da empresa em apenas algumas semanas para lançar rapidamente um produto de programação de IA.

Enquanto isso, Altman também tentou um “atalho” por meio de aquisição, oferecendo US$ 3 bilhões para adquirir a startup de programação de IA Windsurf. A liderança da OpenAI acreditava que esse acordo traria para a empresa um produto de programação de IA maduro, uma equipe experiente e uma base de clientes corporativos já existente.

No entanto, essa aquisição acabou por ficar paralisada. De acordo com o The Wall Street Journal, a questão surgiu com o maior parceiro da OpenAI, a Microsoft. A Microsoft solicitou acesso aos direitos de propriedade intelectual da Windsurf. Desde 2021, a Microsoft vem utilizando os modelos da OpenAI para dar suporte ao GitHub Copilot, um produto que se tornou destaque nas teleconferências sobre os resultados financeiros da Microsoft. Mas com o lançamento de novos agentes de programação de IA, como Cursor, Windsurf e Claude Code, o GitHub Copilot começou a parecer preso na geração anterior de ferramentas de IA. Se a OpenAI lançasse outro novo produto de programação, isso poderia não ser um bom sinal para a Microsoft.

Essa negociação de aquisição ocorreu em um momento em que o relacionamento da OpenAI com a Microsoft estava bastante tenso. As duas partes estavam renegociando seu acordo de cooperação, com a OpenAI buscando reduzir o controle da Microsoft sobre seus produtos de IA e recursos computacionais. Por fim, a aquisição da Windsurf tornou-se uma vítima dessa disputa de poder. Em julho, a OpenAI abandonou o acordo. Posteriormente, o Google contratou a equipe fundadora da Windsurf, enquanto os demais funcionários foram adquiridos por outra empresa de programação de IA, a Cognition.

“Eu certamente esperava, na época, que o negócio fosse concretizado”, disse Altman, “mas nem todos os negócios estão sob nosso controle”. Ele mencionou que, embora tivesse esperado que a aquisição da Windsurf “acelerasse, em certa medida, o nosso progresso”, ficou igualmente impressionado com o dinamismo da equipe da Codex. Enquanto as negociações estavam em andamento, Sottiaux e Embiricos continuaram a desenvolver o produto e lançar atualizações.

Em agosto, Altman decidiu intensificar os esforços em todas as áreas.

Alexander Embiricos, líder de produto do OpenAI Codex. Foto: Mark Jayson Quines.

A maneira favorita de Greg Brockman medir a capacidade da IA é por meio de um jogo que ele mesmo criou, o “Teste de Turing Reverso”. Ele mesmo escreveu o código para este jogo há alguns anos e agora delega a tarefa a um agente de IA para reimplementá-lo do zero.

As regras do jogo são simples: dois jogadores humanos sentam-se em frente a computadores separados, cada um vendo duas janelas de bate-papo em sua tela. Uma janela conecta-se a outro jogador humano, enquanto a outra conecta-se a uma IA. Os jogadores devem adivinhar qual janela é a IA e tentar convencer seu oponente de que eles próprios são a IA.

Brockman disse que, durante a maior parte do ano passado, os modelos mais poderosos da OpenAI levavam horas para configurar um jogo desse tipo, exigindo muitas instruções e assistência humanas explícitas ao longo do processo. No entanto, em dezembro do ano passado, a Codex conseguiu gerar diretamente uma versão totalmente jogável por meio de um prompt bem elaborado, alimentado pelo novo modelo GPT-5.2.

Essa mudança não passou despercebida apenas por Brockman. Desenvolvedores em todo o mundo também começaram a perceber que as capacidades dos agentes de programação de IA tiveram um salto significativo repentino. As discussões sobre programação de IA, inicialmente focadas no Claude Code, rapidamente chamaram a atenção da grande mídia fora do círculo tecnológico do Vale do Silício.

Até mesmo alguns usuários comuns que não são programadores começaram a usar IA para criar diretamente seus projetos de software.

Este aumento no uso não é coincidência. Durante esse período, tanto a Anthropic quanto a OpenAI investiram pesadamente para atrair mais usuários de agentes de programação de IA. Vários desenvolvedores disseram à WIRED que seus planos de assinatura do Codex ou Claude Code, que custam US$ 200 por mês, na verdade oferecem mais de US$ 1.000 em créditos de uso. Esse limite bastante “generoso” é essencialmente uma estratégia de mercado: primeiro, acostumar os desenvolvedores a usar ferramentas de programação de IA em seu trabalho diário e, depois, cobrar com base no uso em ambientes corporativos.

De acordo com várias fontes, em setembro de 2025, o uso do Codex era de apenas cerca de 5% do Claude Code. Em janeiro de 2026, a base de usuários do Codex havia aumentado para cerca de 40% da base do Claude Code.

O desenvolvedor George Pickett, que trabalha em uma startup de tecnologia há 10 anos, recentemente começou a organizar encontros offline com o Codex como tema.

“Parece-me bastante claro que estamos substituindo o trabalho de colarinho branco por agentes de IA”, disse Pickett. “Quanto ao que isso significa para a sociedade, honestamente, ninguém pode dizer com certeza.” Certamente terá um grande impacto, mas estou otimista em relação ao futuro.

Enquanto isso, Simon Last, cofundador da empresa de software de eficiência Notion, com uma avaliação de cerca de US$ 11 bilhões, afirmou que, após o lançamento do GPT-5.2, ele e a equipe principal de engenharia da empresa passaram a usar o Codex principalmente devido à sua maior estabilidade.

“Descobri que o Claude Code frequentemente ‘mentia para mim’”, disse Last. “Ele dizia que a tarefa estava em execução quando, na verdade, não estava.”

Katy Shi, pesquisadora da OpenAI. Foto: Mark Jayson Quines.

Katy Shi, da OpenAI, responsável pela pesquisa do comportamento do modelo Codex, afirmou que, embora alguns descrevam o estilo padrão do Codex como “pão seco”, cada vez mais usuários estão começando a apreciar esse estilo de comunicação direto. “Grande parte do trabalho de engenharia consiste basicamente em ser capaz de aceitar críticas sem considerá-las uma ofensa”, disse ela.

Enquanto isso, algumas grandes empresas também começaram a adotar o Codex. Fidji Simo, CEO da Applied Business da OpenAI, afirmou: “O ChatGPT tornou-se sinônimo de IA, dando-nos uma enorme vantagem no mercado B2B. As empresas estão mais dispostas a implementar tecnologias com as quais os funcionários já estão familiarizados. Ela acrescentou que a estratégia central da OpenAI para vender o Codex é combiná-lo com o ChatGPT e outros produtos da OpenAI.

O presidente e diretor de produtos da Cisco, Jeetu Patel, deixou claro aos funcionários que eles não precisam se preocupar com o custo do uso do Codex, pois o importante é se familiarizar com a ferramenta o mais rápido possível. Quando os funcionários expressam preocupações sobre “Usar essas ferramentas fará com que eu perca meu emprego?”, a resposta de Patel é “Não. Mas posso garantir que, se você não as usar, perderá seu emprego porque não será mais competitivo”.

Hoje, a ansiedade em torno dos agentes de programação de IA ultrapassou em muito o círculo tecnológico do Vale do Silício. No mês passado, o The Wall Street Journal atribuiu parte da venda de ações de tecnologia no valor de um trilhão de dólares à Claude Code, com os investidores temendo que o desenvolvimento de software pudesse em breve ser substituído em grande escala pela IA. Semanas depois, após a Anthropic anunciar que o Claude Code poderia ser usado para reformular sistemas antigos que rodavam em COBOL (muito comuns em máquinas IBM), a IBM passou pelo seu pior dia em 25 anos.

Enquanto isso, a OpenAI também está trabalhando para trazer os agentes de programação de IA para o centro do debate público. A empresa chegou a gastar milhões de dólares para veicular um anúncio sobre o OpenAI Codex durante o Super Bowl, em vez de promover o ChatGPT.

Dentro da sede da OpenAI em Mission Bay, quase ninguém precisa ser convencido a usar o Codex. Muitos engenheiros que entrevistei disseram que raramente escrevem código hoje em dia, passando a maior parte do tempo apenas conversando com o Codex. Às vezes, eles até fazem “programação em pares”.

Na sede, participei de um hackathon do Codex. Cerca de 100 engenheiros se reuniram em uma grande sala, cada um com quatro horas para apresentar seus melhores projetos criados com o Codex. Um executivo da OpenAI estava na frente, olhando para o seu laptop, anunciando os nomes das equipes através de um microfone. Representantes nervosos das equipes subiram ao palco e apresentaram seus projetos de IA com vozes um pouco trêmulas. O vencedor final recebeu uma mochila Patagonia como prêmio.

Muitos projetos foram desenvolvidos com o Codex e tinham como objetivo ajudar os engenheiros a usar melhor o Codex. Por exemplo, uma equipe desenvolveu uma ferramenta para resumir automaticamente as mensagens do Slack em relatórios semanais; outra criou um guia interno de IA semelhante à Wikipedia para explicar os vários serviços internos da OpenAI. No passado, esses protótipos costumavam levar dias ou até semanas para serem concluídos, mas agora basta uma tarde.

Ao sair, encontrei Kevin Weil, ex-executivo do Instagram que agora lidera a divisão “OpenAI for Science” da OpenAI, na porta. Ele me disse que a Codex estava trabalhando durante a noite para concluir algumas tarefas do projeto para ele, que ele revisaria na manhã seguinte. Esse ritmo de trabalho tornou-se a norma diária para ele e centenas de funcionários da OpenAI. Um dos objetivos da OpenAI para 2026 é desenvolver um “estagiário automatizado” para pesquisar a própria IA.

Simo prevê que, no futuro, o Codex não será usado apenas para programação, mas também se tornará o mecanismo de execução de tarefas do ChatGPT e de todos os produtos da OpenAI, lidando com várias tarefas do mundo real para os usuários. Altman também expressou um forte desejo de lançar uma versão universal do Codex, mas continua preocupado com os riscos de segurança.

Ele mencionou que, no final de janeiro de 2026, um amigo sem conhecimentos técnicos lhe pediu ajuda para instalar um agente de programação de IA em alta chamado OpenClaw. Altman recusou o pedido porque, em sua opinião, “obviamente ainda não era uma boa ideia”, já que o OpenClaw poderia acidentalmente excluir arquivos importantes.

Ironicamente, algumas semanas depois, a OpenAI anunciou que havia contratado o desenvolvedor do OpenClaw.

Muitos desenvolvedores me disseram que a competição entre Codex e Claude Code nunca foi tão intensa. Mas, à medida que essas ferramentas continuam a melhorar e são cada vez mais integradas aos fluxos de trabalho corporativos, as questões sociais em pauta não se resumem mais apenas a “qual ferramenta de codificação de IA usar”.

Amelia Glaese, vice-presidente de pesquisa e líder de alinhamento da OpenAI. Foto: Mark Jayson Quines.

Alguns observadores estão preocupados que, na corrida para alcançar Claude Code, a OpenAI possa estar deixando de lado as questões de segurança. Uma organização sem fins lucrativos chamada Midas Project acusou a OpenAI de enfraquecer seus compromissos de segurança ao lançar o GPT-5.3-Codex, não divulgando totalmente os riscos potenciais de segurança cibernética do modelo.

Em resposta, Glaese rebateu que a OpenAI não sacrificou a segurança ao desenvolver o Codex, com a empresa também afirmando que o Projeto Midas interpretou mal seus compromissos de segurança.

Mesmo Greg Brockman, cofundador da OpenAI, que no ano passado doou US$ 25 milhões para um Super PAC favorável à IA e uma organização pró-Donald Trump, e ainda assim proclamou otimisticamente que “estamos no caminho certo para a AGI”, nutre sentimentos contraditórios sobre essa nova realidade.

No círculo de engenheiros do Vale do Silício, Brockman sempre foi conhecido por seu estilo de gestão “profundamente envolvido”: o tipo de chefe que ainda estaria vasculhando o código-fonte na noite anterior ao lançamento de um produto. De certa forma, essa abordagem mais “distante” agora o deixa mais à vontade. “Você percebe que seu cérebro estava ocupado com muitos detalhes desnecessários no passado”, diz ele.

No entanto, ao mesmo tempo, quando você se torna o “CEO de centenas de milhares de agentes de IA”, permitindo que esses sistemas executem seus objetivos e sua visão, fica difícil mergulhar nos detalhes de cada resolução de problema.

“De certa forma, isso faz com que você sinta que está perdendo o ‘pulso’ do problema em si”, diz Brockman.

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