a16z predice que en 2026 se anunciarán primero cuatro grandes tendencias

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

Resumen: En el último año, los avances en IA han pasado de la capacidad de los modelos a la capacidad de los sistemas: comprender secuencias largas, mantener la coherencia, ejecutar tareas complejas y colaborar con otros agentes inteligentes. Por ello, el foco de la actualización industrial también ha pasado de la innovación puntual a la redefinición de la infraestructura, los flujos de trabajo y las formas de interacción con los usuarios.

En el informe anual "Big Ideas 2026", los cuatro equipos de inversión de a16z ofrecen perspectivas clave para 2026 desde las dimensiones de infraestructura, crecimiento, salud y mundos interactivos.

En esencia, todos ellos describen una tendencia común: la IA ya no es solo una herramienta, sino un entorno, un sistema, un actor que opera en paralelo con los humanos.

A continuación, las valoraciones de los cuatro equipos sobre los cambios estructurales de 2026:

Como inversores, nuestro trabajo es adentrarnos en cada rincón de la industria tecnológica, comprender su funcionamiento y anticipar la próxima dirección evolutiva. Por eso, cada diciembre invitamos a cada equipo de inversión a compartir la "gran idea" que creen que los emprendedores tecnológicos abordarán el año siguiente.

Hoy traemos las opiniones de los equipos de Infrastructure, Growth, Bio + Health y Speedrun. Las opiniones de los demás equipos se publicarán mañana, ¡estén atentos!

Equipo de Infrastructure

Jennifer Li: Las startups domarán el "caos" de los datos multimodales

Los datos no estructurados y multimodales siempre han sido el mayor cuello de botella para las empresas, así como el mayor tesoro sin explotar. Cada empresa está inundada de PDFs, capturas de pantalla, videos, registros, correos electrónicos y todo tipo de "lodo de datos" semiestructurado. Los modelos son cada vez más inteligentes, pero las entradas son cada vez más caóticas, lo que provoca que los sistemas RAG generen alucinaciones, que los agentes inteligentes cometan errores sutiles y costosos, y que los flujos de trabajo críticos sigan dependiendo en gran medida de la inspección manual.

Hoy en día, el verdadero factor limitante para las empresas de IA es la entropía de los datos: en un mundo no estructurado que contiene el 80% del conocimiento empresarial, la frescura, la estructura y la veracidad se deterioran constantemente.

Por eso, desentrañar el "nudo" de los datos no estructurados se está convirtiendo en una oportunidad de emprendimiento generacional. Las empresas necesitan un método continuo para limpiar, estructurar, verificar y gobernar sus datos multimodales, de modo que las cargas de trabajo de IA aguas abajo puedan funcionar realmente. Los escenarios de aplicación están en todas partes: análisis de contratos, onboarding de usuarios, procesamiento de reclamaciones, cumplimiento, atención al cliente, compras, búsqueda de ingeniería, habilitación de ventas, pipelines de análisis y todos los flujos de trabajo de agentes que dependen de un contexto fiable.

Las startups de plataforma capaces de extraer estructura de documentos, imágenes y videos, armonizar conflictos, reparar pipelines de datos y mantener los datos frescos y recuperables, tendrán en sus manos la "llave del reino" del conocimiento y los procesos empresariales.

Joel de la Garza: La IA redefinirá el dilema de contratación de los equipos de ciberseguridad

En la última década, el mayor dolor de cabeza para los CISOs ha sido la contratación. De 2013 a 2021, la brecha global de puestos de ciberseguridad pasó de menos de 1 millón a 3 millones. La razón es que los equipos de seguridad necesitan talento técnico altamente especializado, pero los ponen a hacer tareas de seguridad de primer nivel agotadoras, como revisar registros, que casi nadie quiere hacer.

La raíz más profunda del problema es que los propios equipos de ciberseguridad crean estos trabajos ingratos. Compran herramientas que "detectan todo sin distinción", por lo que el equipo tiene que "revisar todo", lo que a su vez genera una "escasez de mano de obra" artificial y un círculo vicioso.

En 2026, la IA romperá este ciclo, automatizando la gran mayoría de tareas repetitivas y redundantes, reduciendo significativamente la brecha de talento. Cualquiera que haya estado en un gran equipo de seguridad sabe que la mitad del trabajo podría resolverse con automatización; el problema es que, cuando estás abrumado de trabajo cada día, no tienes tiempo para pensar qué deberías automatizar. Las herramientas verdaderamente nativas de IA harán esto por los equipos de seguridad, permitiéndoles finalmente concentrarse en lo que realmente quieren hacer: rastrear atacantes, construir sistemas y corregir vulnerabilidades.

Malika Aubakirova: La infraestructura nativa de agentes será el "estándar"

El mayor cambio en infraestructura de 2026 no vendrá de fuera, sino de dentro. Estamos pasando de un tráfico "a velocidad humana, baja concurrencia, predecible" a cargas de trabajo "a velocidad de agente, recursivas, explosivas y masivas".

El backend empresarial actual está diseñado para una relación 1:1 entre "acción humana y respuesta del sistema". No está preparado para que un solo agente dispare 5000 sub-tareas, consultas a bases de datos y llamadas a APIs internas en una tormenta recursiva de milisegundos. Cuando un agente intenta reestructurar un repositorio de código o corregir registros de seguridad, no se comporta como un usuario; para las bases de datos tradicionales o los limitadores de tasa, se parece más a un ataque DDoS.

Para construir sistemas para las cargas de trabajo de agentes de 2026, es necesario rediseñar el plano de control. La infraestructura "agent-native" comenzará a emerger. La nueva generación de sistemas debe tratar el "efecto thundering herd" como estado por defecto. El arranque en frío debe acortarse, la latencia debe estabilizarse y el límite de concurrencia debe aumentar en órdenes de magnitud.

El verdadero cuello de botella pasará a ser la coordinación en sí: en la ejecución paralela a gran escala, el enrutamiento, el control de bloqueos, la gestión de estados y la ejecución de políticas. Solo las plataformas que sobrevivan al torrente de llamadas a herramientas serán las ganadoras finales.

Justine Moore: Las herramientas creativas serán completamente multimodales

Ya tenemos los componentes básicos para contar historias con IA: generación de voz, música, imágenes y video. Pero mientras el contenido no sea solo un clip corto, lograr un control casi de director sigue siendo lento, doloroso e incluso imposible.

¿Por qué no permitir que el modelo reciba un video de 30 segundos, cree un nuevo personaje usando imágenes y sonidos de referencia que proporcionamos y continúe la escena? ¿Por qué no dejar que el modelo "re-filme" desde un nuevo ángulo o haga coincidir acciones con un video de referencia?

2026 será el año en que la IA logre realmente la creación multimodal. Los usuarios podrán dar al modelo cualquier tipo de contenido de referencia, generar nuevas obras juntos o editar escenas existentes.

Ya hemos visto los primeros productos, como Kling O1 y Runway Aleph, pero esto es solo el comienzo: tanto la capa de modelos como la de aplicaciones necesitan nuevas innovaciones.

La creación de contenido es una de las "killer apps" de la IA, y espero que surjan múltiples productos exitosos para diferentes grupos de usuarios, desde creadores de memes hasta directores de Hollywood.

Jason Cui: El stack de datos nativo de IA seguirá iterando

En el último año, el "stack de datos moderno" se ha estado consolidando notablemente. Las empresas de datos han pasado de servicios modulares de recopilación, transformación y cálculo a plataformas unificadas y empaquetadas (como la fusión de Fivetran/dbt y la expansión de Databricks).

Aunque el ecosistema es más maduro, todavía estamos en una etapa temprana respecto a una arquitectura de datos verdaderamente nativa de IA. Nos entusiasma ver cómo la IA sigue transformando varias partes del stack de datos y ya observamos una integración profunda e irreversible entre los datos y la infraestructura de IA.

Nos enfocamos especialmente en las siguientes áreas:

Cómo los datos, más allá del almacenamiento estructurado tradicional, siguen fluyendo hacia bases de datos vectoriales de alto rendimiento

Cómo los agentes inteligentes de IA resuelven el "problema de contexto": accediendo continuamente a la semántica y definiciones de negocio correctas, permitiendo que aplicaciones tipo "conversar con los datos" mantengan una comprensión coherente entre sistemas

Cómo evolucionarán las herramientas BI tradicionales y las hojas de cálculo cuando los flujos de trabajo de datos sean más automatizados y orientados a agentes

Yoko Li: Realmente "entraremos dentro del video"

En 2026, el video dejará de ser un contenido para ver pasivamente y empezará a ser un lugar al que podamos "entrar". Los modelos de video finalmente podrán comprender el tiempo, recordar lo que ya se ha mostrado y reaccionar cuando actuamos, manteniendo una estabilidad y coherencia cercanas al mundo real, en lugar de producir solo unos segundos de imágenes inconexas.

Estos sistemas podrán mantener personajes, objetos y leyes físicas durante períodos prolongados, permitiendo que las acciones tengan impacto real y que la causalidad se desarrolle. Así, el video pasará de ser un medio a convertirse en un espacio donde se pueden construir cosas: los robots podrán entrenar allí, las mecánicas de juego evolucionarán, los diseñadores podrán experimentar prototipos y los agentes inteligentes aprenderán "haciendo".

El mundo presentado ya no se parecerá a un video corto, sino a un "entorno vivo", cerrando la brecha entre percepción y acción. Por primera vez, los humanos podrán realmente "habitar" los videos que generan.

Equipo de Growth

Sarah Wang: El estatus de "sistema de registro" de las empresas empezará a tambalearse

En 2026, la verdadera transformación del software empresarial vendrá de un cambio central: el estatus central de los sistemas de registro finalmente comenzará a disminuir.

La IA está acortando la distancia entre "intención" y "ejecución": los modelos pueden leer, escribir y razonar directamente sobre los datos operativos de la empresa, convirtiendo sistemas como ITSM y CRM de bases de datos pasivas en motores de flujo de trabajo autónomos.

Con el rápido avance de los modelos de razonamiento y los flujos de trabajo de agentes inteligentes, estos sistemas ya no solo responden a demandas, sino que pueden predecir, coordinar y ejecutar procesos de extremo a extremo.

La interfaz se convertirá en una capa dinámica de agentes inteligentes, mientras que la capa tradicional de registro se relegará a un "almacenamiento persistente barato", y el control estratégico pasará a quienes dominen el entorno de ejecución inteligente.

Alex Immerman: La IA vertical pasará de "adquisición y razonamiento de información" al "modo de colaboración múltiple"

La IA está impulsando un crecimiento explosivo en el software de industrias verticales. Empresas de salud, derecho y vivienda han superado los 100 millones de dólares de ARR en poco tiempo; finanzas y contabilidad les siguen de cerca.

La revolución inicial fue la adquisición de información: buscar, extraer y resumir datos.

2025 trajo el razonamiento: Hebbia analiza estados financieros, Basis concilia balances entre sistemas, EliseAI diagnostica problemas de mantenimiento y coordina proveedores.

2026 desbloqueará el "modo multiplayer".

El software vertical tiene interfaces, datos y capacidades de integración específicas de la industria, y el trabajo en sectores verticales es, por naturaleza, colaborativo: compradores, vendedores, inquilinos, asesores, proveedores, todos con diferentes permisos, procesos y requisitos de cumplimiento.

Hoy, los AIs de cada parte trabajan por separado, lo que genera caos y falta de autoridad en los puntos de traspaso: el AI que analiza contratos no puede comunicarse con las preferencias de modelado del CFO; el AI de mantenimiento desconoce las promesas hechas por el personal a los inquilinos.

El AI en modo multiplayer cambiará esto: coordinará automáticamente entre partes; mantendrá el contexto; sincronizará cambios; enrutará automáticamente a expertos funcionales; permitirá que los AIs de las partes negocien dentro de límites y marcará asimetrías para revisión humana.

Cuando la calidad de las transacciones mejora gracias a la colaboración "multiagente + multihumano", el costo de cambio se dispara: esta red de colaboración será el "foso defensivo" que las aplicaciones de IA han echado en falta durante mucho tiempo.

Stephenie Zhang: El futuro de la creación de contenido ya no será para humanos, sino para agentes inteligentes

Para 2026, las personas interactuarán con la red a través de agentes inteligentes, y la optimización de contenido para humanos perderá su importancia original.

Solíamos optimizar para comportamientos humanos predecibles: ranking de Google; los primeros productos en Amazon; los 5W+1H y titulares llamativos en artículos de noticias.

Los humanos pueden pasar por alto ideas profundas en la quinta página, pero los agentes inteligentes no lo harán.

El software también cambiará. Las aplicaciones solían diseñarse para ojos humanos y clics; optimizar significaba mejor UI y flujos. Pero cuando los agentes inteligentes se encargan de la búsqueda y la interpretación, la importancia del diseño visual disminuye: los ingenieros ya no miran Grafana, el AI SRE interpreta automáticamente la telemetría y da insights en Slack; los equipos de ventas no revisan manualmente el CRM, el agente inteligente resume patrones e insights automáticamente.

Ya no diseñamos para humanos, sino para agentes inteligentes. La nueva optimización no es la jerarquía visual, sino la legibilidad para máquinas. Esto cambiará por completo la forma de crear contenido y las herramientas utilizadas.

Santiago Rodriguez: El KPI de "tiempo de pantalla" desaparecerá

Durante los últimos 15 años, el "tiempo de pantalla" ha sido el estándar de oro para medir el valor de un producto: el tiempo de visualización en Netflix; el número de clics en sistemas médicos; los minutos que los usuarios pasan en ChatGPT.

Pero en la inminente era del "pricing basado en resultados", el tiempo de pantalla será completamente eliminado.

Ya se ven señales: las consultas DeepResearch de ChatGPT casi no requieren tiempo de pantalla y aportan gran valor; Abridge graba automáticamente las conversaciones médico-paciente y gestiona el trabajo posterior, los médicos casi no miran la pantalla; Cursor desarrolla aplicaciones completas, los ingenieros ya planifican la siguiente fase; Hebbia genera automáticamente pitch decks a partir de grandes volúmenes de documentos públicos, los analistas de banca de inversión finalmente pueden dormir.

Esto trae desafíos: las empresas deben encontrar formas más complejas de medir el ROI: satisfacción médica, productividad de desarrolladores, bienestar de analistas, felicidad de usuarios... todo esto sube con la IA.

Las empresas que cuenten la historia de ROI más clara seguirán ganando.

Equipo Bio+Health (Biología y Salud)

Julie Yoo: Los "MAUs saludables" serán el grupo de usuarios central

En 2026, un nuevo grupo de usuarios médicos llegará al centro del escenario: los "MAUs saludables" (personas sanas activas mensualmente pero no enfermas).

La medicina tradicional atiende principalmente a tres tipos de personas:

-Sick MAUs: usuarios de alto costo y necesidades periódicas

-Sick DAUs: como los que requieren cuidados crónicos intensivos

-Healthy YAUs: personas que casi nunca van al médico

Los Healthy YAUs pueden convertirse en Sick MAUs/DAUs en cualquier momento, y la atención preventiva podría retrasar este cambio. Pero debido al sistema de salud orientado al tratamiento, la detección y el monitoreo proactivos casi no están cubiertos.

La aparición de los MAUs saludables cambia esta estructura: no están enfermos, pero están dispuestos a monitorear su salud regularmente, siendo el mayor grupo potencial.

Esperamos que tanto startups nativas de IA como instituciones tradicionales "reempacadas" ofrezcan servicios de salud periódicos.

A medida que la IA reduce el costo de la atención médica, surgen productos de seguros preventivos y los usuarios están dispuestos a pagar por suscripciones, los "MAUs saludables" se convertirán en el grupo de clientes más prometedor de la próxima generación de tecnología de salud: activos, impulsados por datos y orientados a la prevención.

Equipo Speedrun (Juegos, medios interactivos y modelos de mundo)

Jon Lai: Los modelos de mundo remodelarán la narrativa

En 2026, los modelos de mundo de IA transformarán la narrativa a través de mundos virtuales interactivos y economías digitales. Tecnologías como Marble (World Labs) y Genie 3 (DeepMind) pueden generar mundos 3D completos a partir de texto, permitiendo a los usuarios explorarlos como si jugaran.

A medida que los creadores adopten estas herramientas, surgirán nuevas formas de narrativa, e incluso podría nacer un "Minecraft generativo" donde los jugadores co-creen universos vastos y en evolución.

Estos mundos difuminarán la línea entre jugador y creador, formando realidades dinámicas compartidas. Diferentes géneros como fantasía, terror y aventura coexistirán; la economía digital prosperará, permitiendo a los creadores ganar dinero haciendo activos, guiando jugadores y desarrollando herramientas interactivas.

Estos mundos generados también serán campos de entrenamiento para agentes inteligentes, robots e incluso potencial AGI. Los modelos de mundo no solo traen una nueva categoría de juegos, sino un nuevo medio creativo y frontera económica.

Josh Lu: "El año de lo mío"

2026 será "el año de lo mío": los productos dejarán de fabricarse en masa para el "consumidor promedio" y serán personalizados para "vos".

En educación, el tutor de IA de Alphaschool se adapta al ritmo e intereses de cada estudiante.

En salud, la IA personaliza suplementos, rutinas de ejercicio y planes de alimentación para vos.

En medios, la IA remezcla el contenido en tiempo real según tus gustos.

Durante el siglo pasado, los gigantes ganaron encontrando al "usuario promedio"; en el próximo siglo, ganarán encontrando al "individuo dentro del usuario promedio".

En 2026, el mundo dejará de optimizarse para todos y se optimizará para "vos".

Emily Bennett: Nacerá la primera universidad nativa de IA

En 2026, veremos la primera universidad verdaderamente nativa de IA: una institución construida desde cero en torno a sistemas inteligentes. Las universidades tradicionales ya usan IA para calificar, tutoría y programación de cursos, pero ahora surge un cambio más profundo: una "entidad académica adaptativa" capaz de aprender y optimizarse en tiempo real.

Imaginá una universidad así: cursos, tutoría, investigación y operaciones del campus se ajustan en tiempo real según bucles de retroalimentación; el horario de clases se auto-optimiza; las listas de lectura se actualizan dinámicamente con nuevas investigaciones; el camino de aprendizaje de cada estudiante cambia en tiempo real.

Ya hay precedentes: la colaboración entre Arizona State University y OpenAI ha generado cientos de proyectos de IA; SUNY ha incorporado la alfabetización en IA en la educación general.

En la universidad nativa de IA:

-Los profesores serán "arquitectos de sistemas de aprendizaje": curarán datos, ajustarán modelos y enseñarán a los estudiantes a cuestionar el razonamiento de las máquinas.

-La evaluación se centrará en la "conciencia de IA": no en si el estudiante usó IA, sino en cómo la usó.

A medida que las industrias demandan talento capaz de colaborar con sistemas inteligentes, esta universidad será el "motor de talento" de la nueva economía.