Previsões do LLM para 2026, compartilhadas com Oxide and Friends
Previsões do LLM para 2026, compartilhadas com Oxide and Friends
8 de janeiro de 2026
Participei de uma gravação do podcast Oxide and Friends na terça-feira para falar sobre as previsões de 1, 3 e 6 anos para a indústria de tecnologia. Esta é minha segunda aparição no episódio anual de previsões. Você pode ver minhas previsões de janeiro de 2025 aqui. Aqui está a página do episódio deste ano, com opções para ouvir em todos os seus aplicativos de podcast favoritos ou diretamente no YouTube.
Bryan Cantrill começou o episódio declarando que nunca esteve tão inseguro sobre o que está por vir no próximo ano. Compartilho dessa incerteza – os avanços significativos nos agentes de codificação apenas nos últimos dois meses deixaram-me certo de que as coisas mudarão significativamente, mas não tenho certeza sobre quais serão essas mudanças.
Aqui estão as previsões que compartilhei no episódio.
1 ano: Será inegável que os LLMs escrevem bons códigos
Acho que ainda existem pessoas convencidas de que os LLMs não conseguem escrever um bom código. Essas pessoas terão um choque muito desagradável em 2026. Não creio que seja possível chegar ao fim dos próximos três meses enquanto ainda mantemos a ideia de que o código que escrevem é todo lixo e é provável que qualquer programador humano decente escreva um código melhor do que eles.
Em 2023, dizer que os LLMs escrevem código lixo estava totalmente correto. Durante a maior parte de 2024, isso permaneceu verdadeiro. Em 2025 isso mudou, mas você poderia ser perdoado por continuar resistindo. Em 2026, a qualidade do código gerado pelo LLM será impossível de negar.
Baseio isso na minha própria experiência – passei mais tempo explorando a programação assistida por IA do que a maioria.
A principal mudança em 2025 (veja minha visão geral do ano) foi a introdução de “modelos de raciocínio” treinados especificamente em código usando Aprendizado por Reforço. Os principais laboratórios passaram um ano inteiro competindo entre si para ver quem conseguia obter os melhores recursos de código de seus modelos, e esse problema acaba sendo perfeitamente sintonizado com RL, uma vez que os desafios de código vêm com condições de sucesso verificáveis integradas.
Desde que Claude Opus 4.5 e GPT-5.2 foram lançados em novembro e dezembro, respectivamente, a quantidade de código que escrevi à mão caiu para uma porcentagem de um dígito da minha produção geral. O mesmo se aplica a muitos outros programadores especialistas que conheço.
Neste ponto, se você continuar argumentando que os LLMs escrevem códigos inúteis, você estará prejudicando sua própria credibilidade.
1 ano: Finalmente vamos resolver o sandbox
Acho que este ano é o ano em que resolveremos o sandbox. Quero executar o código que outras pessoas escreveram em meus dispositivos de computação sem destruir meus dispositivos de computação, se for malicioso ou tiver bugs. (…) É uma loucura que seja 2026 e eu ainda
pip installcódigo aleatório e, em seguida, executá-lo de forma que possa roubar todos os meus dados e excluir todos os meus arquivos. (…) Não quero mais executar em nenhum dos meus dispositivos um trecho de código que outra pessoa escreveu fora do sandbox.
Não se trata apenas de LLMs, mas se torna ainda mais importante agora que há muito mais pessoas escrevendo código frequentemente sem saber o que estão fazendo. O sandbox também é uma parte fundamental da batalha contra a injeção imediata.
Nós temos um muito de tecnologias promissoras já em uso para isso – contêineres e WebAssembly são as duas sobre as quais estou mais otimista. Há um valor comercial real envolvido na solução deste problema. As peças estão aí, o que é necessário é um trabalho de UX para reduzir o atrito ao usá-las de forma produtiva e segura.
1 ano: Um “desastre desafiador” para a segurança do agente de codificação
Acho que estamos diante de um desastre do Challenger com relação à segurança do agente de codificação(…) Acho que muitas pessoas, inclusive eu, estão executando esses agentes de codificação praticamente como root, certo? Estamos deixando eles fazerem tudo isso. E toda vez que faço isso, meu computador não é apagado. Eu fico tipo, “ah, está tudo bem”.
Usei isso como uma oportunidade para promover meu ensaio recente favorito sobre segurança de IA, a Normalização do Desvio em IA, de Johann Rehberger.
A Normalização do Desvio descreve o fenómeno em que pessoas e organizações se habituam a operar de forma insegura porque nada de mal lhes aconteceu ainda, o que pode resultar em enormes problemas (como o desastre do Challenger de 1986) quando a sua sorte acabar.
A cada seis meses eu prevejo que um ataque de injeção imediata que ganhará as manchetes ocorrerá em breve, e a cada seis meses isso não acontece. Esta é a minha versão mais recente dessa previsão!
1 ano: Papagaios Kākāpō terão uma excelente temporada de reprodução
(Abandonei este para aliviar o clima depois de uma discussão sobre o profundo sentimento de pavor existencial que muitos programadores estão sentindo agora!)
Acho que os papagaios Kākāpō na Nova Zelândia terão uma excelente temporada de reprodução. A razão pela qual penso isso é que as árvores Rimu estão frutificando agora. São apenas 250 e só se reproduzem se as árvores Rimu derem boa frutificação. As árvores Rimu estão péssimas desde 2019, mas este ano as árvores Rimu estavam todas florescendo. Há pesquisadores dizendo que todas as 87 fêmeas em idade reprodutiva podem botar um ovo. E para uma espécie com apenas 250 papagaios restantes, isso é uma ótima notícia.
(Acabei de verificar a Wikipedia e estava certo com os números dos papagaios, mas errado sobre a última boa temporada de reprodução, aparentemente 2022 também foi um bom ano.)
Em um ano com poucas notícias preciosas em forma de boas notícias, estou absolutamente encantado em compartilhar esta história. Aqui está mais:
Não costumo usar imagens geradas por IA neste blog, mas a imagem Kākāpō que a equipe do Oxide criou para este episódio é simplesmente perfeito:
3 anos: o paradoxo de Jevons dos agentes de codificação para engenharia de software será resolvido, de uma forma ou de outra
Descobriremos se o paradoxo de Jevons salva nossas carreiras ou não. Esta é uma grande questão que qualquer engenheiro de software tem agora: estamos reduzindo o custo de produção de código funcional para uma fração do que costumava custar. Isso significa que as nossas carreiras estão completamente desvalorizadas e que todos temos de aprender a viver com um décimo dos nossos rendimentos, ou significa que a procura de software, de software personalizado aumenta por um factor de 10 e agora as nossas competências são iguais? mais valioso porque você pode me contratar e eu posso construir 10 vezes mais software do que eu costumava fazer? Acho que daqui a três anos saberemos com certeza para onde foi.
A citação diz tudo. Há duas maneiras pelas quais essa coisa de agentes de codificação pode acontecer: pode acontecer que as habilidades de engenharia de software sejam desvalorizadas ou pode acontecer que sejamos mais valiosos e eficazes do que nunca.
Estou cruzando os dedos para o último! Até agora, parece que está funcionando dessa maneira.
3 anos: Alguém construirá um novo navegador usando principalmente codificação assistida por IA e isso nem será uma surpresa
Acho que alguém terá construído um navegador completo usando principalmente assistência de IA, e isso nem será surpreendente. Lançar um novo navegador é um dos projetos de software mais complicados que posso imaginar(…) o código da trapaça são os conjuntos de conformidade. Se houver testes existentes, será muito mais fácil.
Uma reclamação comum hoje dos céticos da codificação de IA é que os LLMs são adequados para projetos de brinquedos, mas não podem ser usados para nada grande e sério.
Acho que dentro de 3 anos isso será totalmente comprovado como incorreto, a tal ponto que nem será mais controverso.
Escolhi um navegador da Web aqui porque grande parte do trabalho de construção de um navegador envolve escrever código que precisa estar em conformidade com uma seleção enorme e assustadora de testes formais e sites informais em estado selvagem.
Agentes de codificação são muito bom em tarefas onde você pode definir uma meta concreta e então configurá-las para trabalhar iterando nessa direção.
Um navegador da web é o projeto mais ambicioso que consigo imaginar que se apoia nesses recursos.
6 anos: Digitar o código à mão seguirá o mesmo caminho dos cartões perfurados
Acho que o trabalho de receber dinheiro para digitar código em um computador será o mesmo que perfurar cartões (…) daqui a seis anos, não acho que ninguém será pago apenas para fazer aquilo em que você digita o código. Acho que a engenharia de software ainda será uma carreira enorme. Só acho que os engenheiros de software não passarão várias horas do dia em um editor de texto digitando sintaxe.
Quanto mais tempo passo em programação assistida por IA, menos medo tenho do meu trabalho, porque acontece que a construção de software – especialmente no ritmo em que é agora possível construir – ainda requer enorme habilidade, experiência e profundidade de compreensão.
As habilidades estão mudando! Ser capaz de ler uma especificação detalhada e transformá-la em linhas de código é o que está sendo automatizado. O que resta é todo o resto, e quanto mais tempo passo trabalhando com agentes de codificação, maior se torna “todo o resto”.
