a16z prevê que, em 2026, quatro grandes tendências serão anunciadas primeiro

Título original: Big Ideas 2026: Parte 1
Autor original: a16z New Media
Tradução: Peggy, BlockBeats

Resumo: No último ano, os avanços em IA passaram da capacidade dos modelos para a capacidade dos sistemas: compreensão de sequências longas, manutenção de consistência, execução de tarefas complexas e colaboração com outros agentes inteligentes. O foco da atualização industrial também mudou de inovação pontual para redefinir infraestrutura, fluxos de trabalho e formas de interação com o usuário.

No relatório anual "Big Ideas 2026", quatro equipes de investimento da a16z apresentaram insights-chave para 2026 a partir das perspectivas de infraestrutura, crescimento, saúde e mundos interativos.

Essencialmente, todas elas descrevem uma tendência comum: IA não é mais apenas uma ferramenta, mas sim um ambiente, um sistema, um agente de ação paralelo ao ser humano.

A seguir, as previsões das quatro equipes sobre as mudanças estruturais de 2026:

Como investidores, nosso trabalho é mergulhar em todos os cantos da indústria de tecnologia, entender sua dinâmica operacional e julgar a direção da próxima evolução. Por isso, todo mês de dezembro, convidamos cada equipe de investimento a compartilhar uma "grande ideia" que acreditam que os empreendedores de tecnologia enfrentarão no próximo ano.

Hoje, trazemos as opiniões das equipes de Infrastructure, Growth, Bio + Health e Speedrun. As opiniões das outras equipes serão publicadas amanhã, fique atento.

Equipe de Infrastructure

Jennifer Li: Startups vão domar o "caos" dos dados multimodais

Dados não estruturados e multimodais sempre foram o maior gargalo das empresas, além de serem o maior tesouro inexplorado. Cada empresa é inundada por PDFs, capturas de tela, vídeos, logs, e-mails e vários "lodos de dados" semiestruturados. Os modelos estão cada vez mais inteligentes, mas as entradas estão cada vez mais caóticas — isso faz com que sistemas RAG gerem alucinações, agentes inteligentes cometam erros sutis e caros, e fluxos de trabalho críticos ainda dependam fortemente de inspeção manual.

Hoje, o verdadeiro fator limitante das empresas de IA é a entropia dos dados: em um mundo não estruturado que contém 80% do conhecimento empresarial, frescor, estrutura e autenticidade estão em constante declínio.

Por isso, desvendar o "emaranhado" dos dados não estruturados está se tornando uma oportunidade de empreendedorismo para uma geração. As empresas precisam de um método contínuo para limpar, estruturar, validar e governar seus dados multimodais, para que as cargas de trabalho de IA a jusante possam realmente funcionar. Os cenários de aplicação estão em toda parte: análise de contratos, onboarding de usuários, processamento de sinistros, compliance, atendimento ao cliente, compras, busca de engenharia, habilitação de vendas, pipelines de análise e todos os fluxos de trabalho de agentes que dependem de contexto confiável.

Startups de plataforma capazes de extrair estrutura de documentos, imagens e vídeos, harmonizar conflitos, reparar pipelines de dados e manter os dados frescos e pesquisáveis terão em mãos a "chave do reino" do conhecimento e dos processos empresariais.

Joel de la Garza: IA vai remodelar o dilema de contratação das equipes de cibersegurança

Na última década, o maior problema dos CISOs foi a contratação. De 2013 a 2021, a lacuna global de vagas em cibersegurança saltou de menos de 1 milhão para 3 milhões. O motivo é que as equipes de segurança precisam de talentos técnicos altamente especializados, mas acabam colocando-os para fazer trabalhos de segurança de nível 1 exaustivos, como revisar logs, que quase ninguém quer fazer.

A raiz mais profunda do problema é: as próprias equipes de cibersegurança criaram esse trabalho penoso. Elas compram ferramentas que "detectam tudo indiscriminadamente", então a equipe precisa "revisar tudo" — o que, por sua vez, cria uma "escassez de mão de obra" artificial e um ciclo vicioso.

Em 2026, a IA vai quebrar esse ciclo, automatizando a maioria das tarefas repetitivas e redundantes, reduzindo significativamente a lacuna de talentos. Qualquer um que já trabalhou em uma grande equipe de segurança sabe que metade do trabalho pode ser resolvida com automação; o problema é que, quando você está sobrecarregado todos os dias, não consegue parar para pensar no que deve ser automatizado. Ferramentas verdadeiramente nativas de IA farão isso pelas equipes de segurança, permitindo que finalmente foquem no que realmente querem fazer: rastrear atacantes, construir sistemas, corrigir vulnerabilidades.

Malika Aubakirova: Infraestrutura nativa de agentes se tornará "padrão"

O maior abalo na infraestrutura de 2026 não virá de fora, mas de dentro. Estamos passando de um tráfego "em velocidade humana, baixa concorrência, previsível" para cargas de trabalho "em velocidade de agente, recursivas, explosivas, massivas".

O backend empresarial atual foi projetado para uma relação 1:1 de "ação humana para resposta do sistema". Ele não é adequado para lidar com uma "tempestade recursiva em milissegundos" em que um único "objetivo" de um agente dispara 5.000 subtarefas, consultas ao banco de dados e chamadas de API internas. Quando um agente tenta reestruturar um repositório de código ou corrigir logs de segurança, ele não se comporta como um usuário; para bancos de dados tradicionais ou limitadores de taxa, ele se parece mais com um ataque DDoS.

Para construir sistemas para as cargas de trabalho de agentes de 2026, é preciso redesenhar o plano de controle. A infraestrutura "agent-native" começará a emergir. A nova geração de sistemas deve tratar o "efeito thundering herd" como estado padrão. O cold start deve ser reduzido, a variação de latência deve ser controlada e o limite de concorrência deve aumentar em ordens de magnitude.

O verdadeiro gargalo passará a ser a própria coordenação: roteamento, controle de locks, gerenciamento de estado e execução de políticas em execuções massivamente paralelas. Apenas as plataformas que sobreviverem ao dilúvio de chamadas de ferramentas serão as vencedoras finais.

Justine Moore: Ferramentas criativas caminham para o multimodal

Já temos os blocos básicos para contar histórias com IA: geração de voz, música, imagem e vídeo. Mas, enquanto o conteúdo for mais do que um clipe curto, obter controle próximo ao de um diretor ainda é demorado, doloroso e até impossível.

Por que não permitir que o modelo receba um vídeo de 30 segundos, use imagens e sons de referência fornecidos por nós para criar um novo personagem e continue filmando a mesma cena? Por que não permitir que o modelo "refilme" de um novo ângulo ou faça movimentos que correspondam ao vídeo de referência?

2026 será o ano em que a IA realmente permitirá a criação multimodal. Os usuários poderão fornecer qualquer forma de conteúdo de referência ao modelo, gerar novas obras em conjunto ou editar cenas existentes.

Já vimos os primeiros produtos, como Kling O1 e Runway Aleph, mas isso é apenas o começo — tanto a camada de modelo quanto a de aplicação precisam de novas inovações.

A criação de conteúdo é um dos "aplicativos matadores" da IA, e espero que surjam vários produtos de sucesso para diferentes grupos de usuários — de criadores de memes a diretores de Hollywood.

Jason Cui: O stack de dados nativo de IA continuará evoluindo

No último ano, o "stack de dados moderno" está claramente se consolidando. Empresas de dados estão migrando de serviços modulares de coleta, transformação e computação para plataformas integradas e unificadas (como a fusão Fivetran/dbt, expansão do Databricks).

Embora o ecossistema esteja mais maduro, ainda estamos nos estágios iniciais de uma arquitetura de dados verdadeiramente nativa de IA. Estamos empolgados com como a IA continuará transformando vários elos do stack de dados e já vemos dados e infraestrutura de IA caminhando para uma integração profunda e irreversível.

Estamos especialmente atentos aos seguintes pontos:

Como os dados continuarão fluindo para bancos de dados vetoriais de alto desempenho além do armazenamento tradicional estruturado

Como agentes inteligentes de IA resolverão o "problema de contexto": acesso contínuo à semântica correta dos dados e definições de negócios, permitindo que aplicativos como "conversar com dados" mantenham entendimento consistente entre múltiplos sistemas

Como ferramentas tradicionais de BI e planilhas evoluirão à medida que os fluxos de trabalho de dados se tornarem mais automatizados e orientados por agentes

Yoko Li: Vamos realmente "entrar dentro do vídeo"

Em 2026, o vídeo deixará de ser um conteúdo assistido passivamente e começará a se tornar um lugar onde podemos "entrar". Os modelos de vídeo finalmente serão capazes de entender o tempo, lembrar o que já foi apresentado e reagir às nossas ações, mantendo uma estabilidade e coerência próximas ao mundo real, em vez de apenas gerar alguns segundos de imagens desconexas.

Esses sistemas conseguirão manter personagens, objetos e leis físicas por períodos mais longos, permitindo que as ações realmente tenham impacto e que a causalidade se desenrole. O vídeo, portanto, passará de um meio para um espaço onde coisas podem ser construídas: robôs podem treinar, mecânicas de jogos podem evoluir, designers podem experimentar protótipos e agentes inteligentes podem aprender "fazendo".

O mundo apresentado não será mais como um vídeo curto, mas como um "ambiente vivo", começando a reduzir a lacuna entre percepção e ação. Esta será a primeira vez que os humanos poderão realmente "habitar" um vídeo gerado por si mesmos.

Equipe de Growth

Sarah Wang: O status dos "sistemas de registro" das empresas começará a ser abalado

Em 2026, a verdadeira transformação do software empresarial virá de uma mudança central: o papel central dos sistemas de registro finalmente começará a diminuir.

A IA está encurtando a distância entre "intenção" e "execução": modelos podem ler, escrever e inferir diretamente dados operacionais das empresas, transformando sistemas como ITSM e CRM de bancos de dados passivos em motores de fluxo de trabalho autônomos.

Com o rápido avanço dos modelos de inferência e fluxos de trabalho de agentes inteligentes, esses sistemas não apenas respondem a demandas, mas também podem prever, coordenar e executar processos de ponta a ponta.

A interface se tornará uma camada dinâmica de agentes, enquanto a camada tradicional de registro de sistemas gradualmente se tornará um "armazenamento persistente barato", e o domínio estratégico passará para quem controla o ambiente de execução inteligente.

Alex Immerman: IA vertical evolui de "aquisição de informação e inferência" para "modo de colaboração multiusuário"

A IA está impulsionando um crescimento explosivo no software de setores verticais. Empresas de saúde, direito e habitação ultrapassaram rapidamente 100 milhões de dólares em ARR; finanças e contabilidade vêm logo atrás.

A revolução inicial foi a aquisição de informação: buscar, extrair e resumir dados.

2025 trouxe a inferência: Hebbia analisa demonstrações financeiras, Basis reconcilia balancetes entre múltiplos sistemas, EliseAI diagnostica problemas de manutenção e agenda fornecedores.

2026 desbloqueará o "modo multiusuário" (multiplayer).

Softwares verticais têm interfaces, dados e integrações específicas do setor, e o trabalho nesses setores é, por natureza, colaborativo: compradores, vendedores, inquilinos, consultores, fornecedores — cada um com permissões, processos e requisitos de compliance diferentes.

Hoje, cada IA atua isoladamente, causando confusão e falta de autoridade nos pontos de transição: a IA que analisa contratos não consegue se comunicar com as preferências de modelagem do CFO; a IA de manutenção não sabe das promessas feitas aos inquilinos pelo pessoal de campo.

A IA em modo multiusuário mudará isso: coordenando automaticamente entre as partes; mantendo contexto; sincronizando mudanças; roteando automaticamente para especialistas; permitindo que as IAs das partes negociem dentro dos limites e sinalizando assimetrias para revisão humana

Quando a qualidade das transações aumenta por meio da colaboração "multiagente + multi-humano", o custo de troca dispara — essa camada de rede colaborativa será o "fosso" que faltava para aplicações de IA a longo prazo.

Stephenie Zhang: O público-alvo da criação de conteúdo será agentes, não humanos

Até 2026, as pessoas interagirão com a web por meio de agentes, e as estratégias de otimização de conteúdo para humanos perderão sua importância original.

Já otimizamos para comportamentos humanos previsíveis: ranking do Google; primeiros produtos da Amazon; artigos de notícias com 5W+1H e aberturas chamativas

Humanos podem ignorar insights profundos enterrados na quinta página, mas agentes não.

O software também mudará. Aplicativos eram projetados para olhos humanos e cliques, otimização significava melhor UI e fluxo; mas, com agentes assumindo busca e interpretação, a importância do design visual diminui: engenheiros não precisam mais monitorar o Grafana, o AI SRE interpreta telemetria e fornece insights no Slack; equipes de vendas não precisam mais vasculhar o CRM, agentes resumem padrões e insights automaticamente

Não projetamos mais para humanos, mas para agentes. A nova otimização não é mais hierarquia visual, mas sim legibilidade para máquinas. Isso mudará completamente a forma de criar conteúdo e o ecossistema de ferramentas.

Santiago Rodriguez: O KPI de "tempo de tela" vai desaparecer

Nos últimos 15 anos, "tempo de tela" foi o padrão-ouro para medir valor de produto: tempo de visualização na Netflix; número de cliques em sistemas de saúde; minutos gastos no ChatGPT

Mas, na era iminente do "preço baseado em resultados" (outcome-based pricing), o tempo de tela será completamente eliminado.

Os sinais já estão aí: as consultas DeepResearch do ChatGPT quase não exigem tempo de tela, mas oferecem enorme valor; Abridge registra automaticamente conversas médico-paciente e cuida do trabalho subsequente, quase sem necessidade de olhar para a tela; Cursor desenvolve aplicativos completos, engenheiros já planejam a próxima etapa; Hebbia gera pitch decks automaticamente a partir de grandes volumes de documentos públicos, analistas de bancos finalmente podem dormir

O desafio vem junto: as empresas precisarão encontrar formas de medir ROI mais complexas — satisfação do médico, produtividade do desenvolvedor, bem-estar do analista, felicidade do usuário... tudo isso aumenta com IA.

As empresas que conseguirem contar a história de ROI mais clara continuarão vencendo.

Equipe Bio+Health (Biologia e Saúde)

Julie Yoo: "Healthy MAUs" se tornam o núcleo do público-alvo

Em 2026, um novo grupo de usuários de saúde ganhará destaque: "Healthy MAUs" (usuários ativos mensais saudáveis, que não estão doentes).

A medicina tradicional atende principalmente três grupos:

-Sick MAUs: usuários de alto custo e demanda cíclica

-Sick DAUs: como pacientes de cuidados intensivos de longo prazo

-Healthy YAUs: pessoas que raramente procuram atendimento médico

Healthy YAUs podem se tornar Sick MAUs/DAUs a qualquer momento, e o cuidado preventivo poderia retardar essa transição. Mas, devido ao sistema de saúde focado em tratamento, a detecção e monitoramento proativos quase não são cobertos.

O surgimento dos Healthy MAUs muda essa estrutura: eles não estão doentes, mas estão dispostos a monitorar regularmente sua saúde, sendo o maior grupo potencial.

Esperamos que startups nativas de IA e instituições tradicionais "reempacotadas" entrem para oferecer serviços de saúde periódicos.

Com a IA reduzindo o custo da entrega de cuidados, surgimento de produtos de seguro preventivo e usuários dispostos a pagar por assinaturas, "Healthy MAUs" se tornarão o grupo de clientes mais promissor da próxima geração de healthtech — ativos, orientados por dados e focados em prevenção.

Equipe Speedrun (Jogos, Mídia Interativa e Modelos de Mundo)

Jon Lai: Modelos de mundo vão reinventar a narrativa

Em 2026, modelos de mundo de IA vão revolucionar a narrativa por meio de mundos virtuais interativos e economias digitais. Tecnologias como Marble (World Labs) e Genie 3 (DeepMind) podem gerar mundos 3D completos a partir de texto, permitindo que os usuários explorem como em jogos.

À medida que criadores adotam essas ferramentas, novas formas de narrativa surgirão — talvez até uma "versão generativa do Minecraft", onde jogadores criam juntos universos vastos e em evolução.

Esses mundos vão borrar as fronteiras entre jogador e criador, formando realidades dinâmicas compartilhadas. Diferentes gêneros como fantasia, terror e aventura podem coexistir; a economia digital prosperará, com criadores ganhando renda ao produzir ativos, orientar jogadores e desenvolver ferramentas interativas.

Esses mundos gerados também serão campos de treinamento para agentes de IA, robôs e até potenciais AGIs. O modelo de mundo não traz apenas um novo gênero de jogo, mas um novo meio criativo e fronteira econômica.

Josh Lu: "O ano do eu"

2026 será "o ano do eu": produtos não serão mais produzidos em massa para o "consumidor médio", mas personalizados para "você".

Na educação, o tutor de IA da Alphaschool adapta-se ao ritmo e interesses de cada aluno.

Na saúde, a IA personaliza suplementos, planos de exercícios e dietas para você.

Na mídia, a IA remixará conteúdo em tempo real conforme seu gosto.

Os gigantes do último século venceram ao encontrar o "usuário médio"; os gigantes do próximo século vencerão ao encontrar o "indivíduo dentro do usuário médio".

Em 2026, o mundo não será mais otimizado para todos, mas para "você".

Emily Bennett: A primeira universidade nativa de IA nascerá

Em 2026, veremos a primeira universidade verdadeiramente nativa de IA — uma instituição construída do zero em torno de sistemas inteligentes. Universidades tradicionais já usam IA para avaliação, tutoria e agendamento, mas agora está surgindo uma transformação mais profunda: uma "entidade acadêmica adaptativa" capaz de aprender e se auto-otimizar em tempo real.

Imagine uma universidade assim: cursos, orientação, colaboração em pesquisa e operações do campus ajustados em tempo real por ciclos de feedback; grades curriculares auto-otimizadas; listas de leitura atualizadas dinamicamente conforme novas pesquisas surgem; o caminho de aprendizagem de cada aluno mudando em tempo real

Já há precedentes: a colaboração da Arizona State University com a OpenAI gerou centenas de projetos de IA; a SUNY incorporou alfabetização em IA ao currículo geral

Na universidade nativa de IA:

-Professores se tornam "arquitetos de sistemas de aprendizagem": curam dados, ajustam modelos, ensinam alunos a avaliar o raciocínio das máquinas

-A avaliação se volta para "consciência de IA": não se pergunta se o aluno usou IA, mas como usou

À medida que todos os setores precisam urgentemente de talentos capazes de colaborar com sistemas inteligentes, essa universidade será o "motor de talentos" da nova economia.