A Coinbase dobrou seu uso de inteligência artificial para escrever código da plataforma desde abril, com o CEO Brian Armstrong anunciando na quarta-feira que a IA agora gera mais de 40% do códigobase da troca de criptomoedas. Armstrong estabeleceu uma meta ambiciosa para que a IA produza metade de todo o código até outubro.
O que Saber:
- O percentual de código gerado por IA da Coinbase mais que dobrou desde abril de 2024, atingindo mais de 40% do código total da plataforma
- O CEO Brian Armstrong demitiu engenheiros que não conseguiram justificar a não utilização de ferramentas de integração com IA apenas uma semana após exigir seu uso
- A empresa mantém uma contratação agressiva com mais de 150 posições de engenharia abertas, quase metade das 350 ofertas de emprego total focadas em funções técnicas
Transformação da Plataforma Através da Inteligência Artificial
Armstrong enfatizou a implementação responsável de ferramentas de codificação com IA, reconhecendo limitações em diferentes áreas de negócios. "Obviamente, precisa ser revisado e entendido, e nem todas as áreas da empresa podem usar código gerado por IA," postou na mídia social X. "Mas devemos usá-lo de forma responsável o máximo que pudermos."
A rápida integração segue a mudança estratégica da Coinbase para criar funcionários "AI-Nativos" em vez de substituir sua força de trabalho de 4.200 pessoas.
Esta abordagem contrasta fortemente com as preocupações generalizadas da indústria sobre o deslocamento de empregos pela IA. Os comentários de Armstrong surgiram aproximadamente um mês após a empresa anunciar a transformação da força de trabalho como foco principal.
Engenheiros na Coinbase agora rotineiramente utilizam ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA, incluindo Copilot, Claude Code e Cursor para operações diárias. Armstrong descreveu ganhos de eficiência sem precedentes durante uma recente aparição em podcast. "Isso permitiu histórias de sucesso profundas que não eram possíveis 12 meses atrás, como engenheiros únicos reestruturando, atualizando ou construindo novos códigos em dias em vez de meses."
A imposição de Armstrong para a adoção da IA provou ser decisiva ao lidar com membros da equipe resistentes. Armstrong revelou ter dispensado engenheiros que não conseguiram fornecer justificativas adequadas para evitar ferramentas de integração com IA. Esta ação ocorreu apenas uma semana após postar um mandato em toda a empresa nos canais do Slack.
Empurrão de Contratações em Meio a Mudanças na Indústria
Apesar do aumento da automação, a Coinbase continua expandindo sua força de trabalho técnica com quase 350 vagas de emprego atuais. Posições de engenharia e desenvolvimento representam aproximadamente metade dessas oportunidades, com 93 especificamente direcionadas a cargos de engenharia de backend.
Muitas descrições de empregos de engenharia destacam requisitos de IA ou mencionam inteligência artificial logo no início dos detalhes da posição.
A experiência do cliente representa a maior categoria de contratação não técnica com 56 posições disponíveis.
A estratégia de contratação reflete dinâmicas de mercado mais amplas que afetam o emprego no setor de criptomoedas. Recrutadores da indústria reportam um aperto significativo nos mercados de trabalho de criptografia desde 2022, atribuindo grande parte dessa tendência à atração de talentos e capital pela IA, afastando-os de empresas blockchain.
O fundador do CryptoJobsList, Raman Shalupau, e a pesquisadora Stefi Kiemeney explicaram o cenário competitivo em uma análise recente da indústria. "Desenvolvedores e empreendedores seguem o dinheiro e a excitação, e no momento a IA está absorvendo ambos," observaram.
Compreendendo Tecnologias-Chave
A geração de código por inteligência artificial envolve sistemas de aprendizado de máquina analisando padrões de software existentes para produzir código funcional de programação. Esses sistemas podem criar desde funções simples até complexos frameworks de aplicações. Ferramentas populares como o GitHub Copilot utilizam modelos de linguagem grandes treinados em bilhões de linhas de repositórios de código público.
Engenharia de backend refere-se ao desenvolvimento do lado do servidor que lida com operações de banco de dados, autenticação de usuários e gerenciamento de APIs. Essas funções geralmente requerem expertise em linguagens de programação como Python, Java ou JavaScript, juntamente com habilidades de gerenciamento de banco de dados.
O termo "AI-Nativo" descreve trabalhadores que integram ferramentas de inteligência artificial como prática padrão em vez de vê-las como ajudas suplementares. Isso representa uma mudança fundamental na metodologia de trabalho em todo o setor de tecnologia.
Contexto de Mercado e Implicações Futuras
O cronograma de integração delineado por Armstrong reflete taxas de adoção aceleradas em todo o setor de tecnologia. Empresas grandes como Microsoft, Google e Amazon relataram iniciativas de codificação por IA semelhantes com diversos graus de sucesso na implementação.
Os mercados de criptomoedas experimentaram uma significativa volatilidade desde 2022, afetando padrões de contratação e fluxos de investimento.
O financiamento tradicional de capital de risco tem migrado crescentemente para startups de IA, criando competição por talento técnico entre empresas de criptografia e IA.
Previsões recentes sobre o deslocamento de empregos gerado pela IA geraram um debate considerável entre economistas e líderes de tecnologia. Algumas previsões sugerem uma grande disrupção na força de trabalho, enquanto outras argumentam que a IA aumentará principalmente a produtividade em vez de eliminar posições por completo.
Considerações Finais
A integração agressiva de IA da Coinbase representa uma aposta significativa na tecnologia de geração automatizada de código dentro da indústria de criptomoedas. A meta da empresa para outubro de 50% de código gerado por IA, combinada com a contínua contratação técnica, sugere uma estratégia focada em aumentar em vez de substituir desenvolvedores humanos. Se essa abordagem provar ser bem-sucedida pode influenciar padrões de adoção em todo o setor tecnológico mais amplo.