Durante os últimos três anos, aprendemos que a habilidade mais importante da era da IA era saber escrever prompts. Talvez não seja mais.

Boris Cherny, criador do Claude Code, uma das ferramentas de programação mais avançadas da Anthropic, afirmou recentemente que praticamente deixou de fazer prompts manuais.

Em vez disso, ele cria loops.

A frase chamou atenção porque vem de alguém que está entre as pessoas que mais utilizam IA no mundo:

"Eu não faço prompts para o Claude mais. Eu escrevo loops, e os loops fazem o trabalho. Meu trabalho é escrever loops."

Parece uma diferença pequena.

Não é.

Ela pode representar a próxima grande mudança na forma como humanos trabalham com inteligência artificial.

O fim do modelo "pergunta e resposta"

A maioria das pessoas usa IA como um chat.

Você faz uma pergunta.

A IA responde.

Você ajusta o pedido.

Ela responde novamente.

Repita até ficar satisfeito.

É um processo eficiente.

Mas continua sendo um processo manual.

Você está dirigindo o tempo todo.

A cada curva, precisa decidir para onde seguir.

Os usuários mais avançados evoluíram para algo chamado context engineering, o ato de alimentar a IA com exemplos, documentos, ferramentas e contexto suficiente para produzir resultados melhores.

Mas, segundo Boris, até isso está começando a ficar para trás.

O que é um loop?

Um loop é uma estrutura que permite que a IA continue trabalhando sozinha até atingir um objetivo.

Em vez de dizer:

"Escreva um post para LinkedIn."

Você define três coisas:

Objetivo: o que precisa ser alcançado.

Métrica: como avaliar se o resultado melhorou ou piorou.

Limite: quando a IA deve parar e voltar para você.

Por exemplo:

"Escreva um post sobre vendas. A meta é ensinar uma ideia útil em menos de 200 palavras. Avalie cada versão numa escala de 1 a 10. Se a nota for inferior a 9, critique e reescreva. Faça até 10 tentativas e me mostre apenas as três melhores."

Perceba a diferença.

Você não está mais escrevendo vários prompts.

Está construindo uma máquina que escreve prompts para si mesma.

A IA começa a trabalhar enquanto você sai da conversa

Esse é o ponto mais importante.

Quando o loop está bem desenhado, a IA passa a executar múltiplas iterações sem intervenção humana.

Ela gera.

Avalia.

Corrige.

Testa novamente.

E só retorna quando acredita ter encontrado uma resposta suficientemente boa.

É exatamente assim que muitos desenvolvedores estão usando ferramentas como Claude Code, Cursor e ChatGPT para programação atualmente.

O profissional não escreve cada linha.

Ele desenha o sistema que escreve, testa e corrige as linhas.

O verdadeiro salto acontece quando o loop aprende

Existe um segundo nível ainda mais interessante.

Um loop pode simplesmente rodar.

Ou pode aprender.

A diferença é o feedback.

Imagine um sistema que gera piadas.

Se ele apenas gera novas piadas, é automação.

Mas se usuários votam nas melhores e piores piadas, o sistema começa a entender quais funcionam.

Agora ele está aprendendo.

Cada interação melhora a próxima.

É por isso que muitos especialistas acreditam que os sistemas mais valiosos da próxima década serão aqueles capazes de incorporar feedback automaticamente.

Não apenas executar tarefas.

Mas evoluir.

O trabalho humano não desaparece

Curiosamente, quanto mais avançados os loops ficam, menos importante se torna a execução.

E mais importante se torna o julgamento.

Você continua sendo responsável por decidir:

Em outras palavras:

A IA assume o teclado.

Mas você continua definindo a estratégia.

O que isso significa para empresas

A implicação é enorme.

Hoje, muitas empresas usam IA para acelerar tarefas.

A próxima etapa é usar IA para gerenciar processos inteiros.

Em vez de pedir:

"Escreva um e-mail."

Você cria um loop que:

O mesmo vale para vendas, marketing, atendimento, análise financeira e desenvolvimento de software.

A unidade de trabalho deixa de ser o prompt.

Passa a ser o workflow.

Por que isso importa

Porque estamos assistindo a uma mudança semelhante à transição da programação manual para a automação.

Nos primeiros anos da IA generativa, a vantagem competitiva estava em escrever prompts melhores.

Nos próximos anos, ela pode estar em construir loops melhores.

As empresas que aprenderem a desenhar sistemas que definem objetivos, medem resultados e incorporam feedback terão uma vantagem enorme sobre aquelas que ainda dependem de interações manuais.

O prompt não está morrendo.

Mas está deixando de ser o produto final.

Está se tornando apenas uma peça dentro de uma máquina muito maior.

E, para alguns dos usuários mais avançados do mundo, essa transformação já começou.