Anthropic Labs: equipe de 20 membros, revisões de 2 semanas, taxa de sucesso de 20 a 30%

Uma equipe de cerca de 20 pessoas desenvolveu o Claude Code, o MCP e o Claude Design.

Mas, segundo Ben Mann, cofundador da Anthropic e responsável pelo Labs, a maioria das tentativas dessa equipe deveria ser permitida falhar.

Segundo o Business Insider, a equipe de Labs interna da Anthropic revisa seus protótipos de produtos em ciclos de aproximadamente duas semanas: continuar avançando ou ajustar a direção? Ideias sem perspectiva são encerradas ou integradas a outros projetos. Os produtos que realmente funcionam "graduam-se" do Labs e são entregues a equipes independentes para continuidade.

As ideias de Mann têm apenas 20% a 30% de taxa de sucesso. Algumas explorações que não se concretizam sozinhas são incorporadas em outros protótipos ou produtos. Esse número, quando comparado ao sucesso do Claude Code, constitui a característica mais marcante dos Labs: aceitar que muitas tentativas não cheguem ao fim, direcionando recursos para poucas direções que valem a pena continuar investindo.

À medida que a Anthropic avança na sua comercialização, a importância desse mecanismo está aumentando. Segundo o Business Insider, a empresa está se preparando para uma oferta pública. Como transformar a capacidade dos modelos de ponta em produtos que os usuários estejam dispostos a usar continuamente será uma questão que o Labs precisará continuar respondendo.

Mann lembrou na entrevista que, há alguns anos, ele precisava até convencer a empresa a começar a lançar produtos. Na época, uma questão que precisava ser discutida era: a empresa poderia depender de financiamento de natureza filantrópica para continuar avançando na pesquisa de IA?

Em 2024, ele criou o Labs para reservar espaço para exploração livre de novas ideias de produtos. Desde então, a equipe desenvolveu progressivamente o Claude Code, o Model Context Protocol (MCP), que conecta agentes de IA a dados e ferramentas externas, e o Claude Design, lançado este ano. Pessoas como Mike Krieger, cofundador do Instagram, também participaram.

Ben Mann

Mann descreveu as Labs como um verdadeiro “incubadora de startups”.

Essa forma de organização tem um referencial claro. Ele mencionou os Laboratórios Bell, que também se juntaram ao projeto interno de incubação do Google, Area 120, em 2018. O X do Google também oferece uma abordagem semelhante: utilizar equipes dedicadas para explorar direções com maior incerteza, permitindo que projetos maduros se tornem independentes gradualmente.

A singularidade do Labs reside principalmente na sua proximidade com a pesquisa de modelos. As capacidades dos modelos de ponta estão em constante mudança. Um produto que hoje ainda não é suficientemente útil pode ultrapassar o limiar da praticidade após a próxima atualização do modelo. Se a equipe de produto puder antecipar quais capacidades estão sendo aprimoradas, terá a oportunidade de avaliar mais cedo o que vale a pena desenvolver e o que pode ser testado.

Claude Code nasceu sob essas condições.

Segundo Mann, pesquisadores já haviam informado sua equipe, antes mesmo do início do desenvolvimento no final de 2024, que o novo modelo demonstrou potencial na programação de agentes. Isso forneceu um sinal importante: construir produtos em torno da programação pode permitir que os modelos assumam mais operações práticas.

Mann passou essa direção para Boris Cherny, recém-contratado da empresa. Cherny inicialmente propôs uma ferramenta de análise de código, mas Mann achou que a ideia não era grande o suficiente. Em uma entrevista, ele disse que novos funcionários precisam aumentar significativamente suas ambições, pois ainda há muitas incertezas sobre o que os agentes realmente podem fazer.

Boris Cherny

Esta frase corresponde a um desafio real no desenvolvimento de produtos de IA: se sempre projetar produtos com base em capacidades já conhecidas, pode-se subestimar as tarefas que o modelo será capaz de assumir a seguir.

O protótipo criado por Cherny foi bem recebido internamente. Em fevereiro de 2025, a Anthropic lançou o Claude Code em versão de prévia. Ele utiliza o modelo subjacente para escrever, editar e executar código, e atualizações subsequentes do modelo continuaram impulsionando o desenvolvimento do produto.

Claude Code tornou-se um importante impulsionador do crescimento da Anthropic. Cherny agora é responsável por este produto.

Ao revisar esse processo, a vantagem do Labs não surgiu de uma ideia isolada. A equipe de pesquisa primeiro identificou mudanças nas capacidades, a equipe de produto construiu protótipos com base nisso, validou a demanda por meio de uso interno e, com o avanço contínuo dos modelos, aprimorou ainda mais a experiência. Quanto mais bem alinhadas forem essas etapas, maior a chance do produto capturar oportunidades de avanços tecnológicos em tempo hábil.

No entanto, antecipar habilidades não significa que cada ideia mereça investimento a longo prazo.

Labs realiza uma avaliação de "continuar ou mudar de rumo" aproximadamente a cada duas semanas. Esse ciclo é usado para revisar a direção e não implica que todos os produtos precisem ser concluídos em duas semanas.

Se uma ideia não se sair bem, a equipe pode encerrá-la ou incorporar as partes valiosas em outras investigações. Os participantes então passam para novas tarefas. Mann mencionou que algumas tentativas acabaram sendo integradas a produtos como a extensão do Chrome do Claude.

Portanto, uma taxa de sucesso de 20% a 30% não pode ser simplesmente interpretada como significando que todo o trabalho restante foi em vão. Um protótipo que não se tornou um produto independente ainda pode deixar funcionalidades reutilizáveis, experiência técnica ou julgamentos de necessidade.

Outra regra igualmente importante: quando a equipe do projeto geralmente exceder quatro pessoas, ela "gradua-se" do Labs.

Claude Code e Claude Design foram transferidos para equipes independentes internas da empresa. Assim, o Labs mantém um tamanho reduzido e continua explorando as próximas direções. Isso também explica por que sempre foi uma equipe com alta rotatividade: após os projetos amadurecerem, alguns membros partem; o Labs então recruta novos membros para iniciar novas tentativas.

Projetos verificados exigem mais investimento em engenharia e manutenção a longo prazo, enquanto pequenas equipes precisam manter espaço para ajustar sua direção. Permitir que projetos maduros se tornem independentes a tempo ajuda a evitar que o Labs seja totalmente ocupado com operações cotidianas.

Também há custos de gestão correspondentes. A constante rotação de pessoal exige que novos membros compreendam rapidamente o progresso da pesquisa, e a equipe precisa constantemente reconstruir relações de colaboração. A eficácia da avaliação a cada duas semanas depende da qualidade do julgamento sobre o desempenho do protótipo.

De acordo com a descrição de Mann, a comunicação entre o Labs e a equipe de pesquisa também está ocorrendo em duas direções. Os desenvolvedores de produtos utilizam novos modelos para identificar oportunidades, enquanto lacunas nas tarefas práticas impulsionam os pesquisadores a se concentrarem em novas capacidades.

Mann resumiu um dos objetivos do Labs como ampliar o “espaço de ação” da IA, ou seja, permitir que modelos poderosos realizem mais tarefas no mundo real. Essa formulação concretiza o objetivo do trabalho de produto em tarefas específicas: programação exige que o modelo opere código, design exige que o modelo gere resultados visuais mais adequados, e o uso multilíngue exige que o sistema compreenda melhor as expressões de mais pessoas. A viabilidade do produto revelará as capacidades que ainda precisam ser aprimoradas pelo modelo.

À medida que esses produtos entram em mais mercados, a Anthropic também enfrentará relações comerciais mais complexas.

O analista da Forrester, Mike Gualtieri, apontou ao Business Insider que as ferramentas lançadas pela Anthropic podem competir diretamente com os softwares já utilizados por clientes corporativos. O Claude Design é um exemplo, pois entra no campo de software de design ocupado por empresas como Adobe e Figma.

Existe uma tensão contínua aqui: a Anthropic fornece capacidades de modelos a desenvolvedores e empresas, ao mesmo tempo em que constrói seus próprios produtos com base nessas capacidades. Quanto mais funcionalidades a plataforma adiciona, maior a chance de sobreposição com outros produtos de software.

Para os usuários, mais funcionalidades integradas podem reduzir a necessidade de alternar entre ferramentas. Para parceiros do ecossistema, é necessário avaliar quais valores diferenciados ainda podem ser oferecidos por seus produtos. Como a Anthropic equilibra esses dois lados influenciará a atratividade de sua plataforma.

Se a empresa concluir sua listagem no futuro, o Labs ainda precisará reservar espaço para explorações de maior incerteza, sob objetivos operacionais mais claros. Não se pode determinar o momento da listagem apenas com este relatório, nem prever como os investimentos em P&D serão ajustados após a listagem.

Pelo menos na visão de Mann, a direção do Labs não se limita a ferramentas de escritório e desenvolvimento.

Ele espera que a equipe participe no futuro de avanços em pesquisa biológica, armazenamento de energia limpa e outras aplicações práticas. Ele acredita que acelerar a pesquisa científica básica ajudará a IA a trazer benefícios práticos para mais pessoas.

Esses ainda são visões, e há um longo caminho a percorrer até resultados verificáveis. Mas eles continuam a abordagem já adotada pela Labs: observar os limites da capacidade, identificar problemas dignos de serem resolvidos e testar ideias por meio de protótipos.

Claude Code provou que um dos caminhos é viável. O próximo desafio do Labs será encontrar, continuamente, a próxima tarefa valiosa para investir, entre as capacidades em constante mudança do modelo e as necessidades dos usuários.

Para essa equipe de cerca de 20 pessoas, o ponto-chave talvez nunca tenha sido fazer cada projeto ter sucesso. A capacidade de encerrar oportunidades com perspectivas limitadas a tempo, permitindo que produtos com potencial recebam recursos suficientes, é o que determinará até onde esse mecanismo de incubação poderá ir.

Link original: https://www.businessinsider.com/anthropic-labs-team-ai-innovation-ipo-2026-9

Este artigo é do número de WeChat "Machine Heart"