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 da IA passaram das capacidades dos modelos para as capacidades 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 infraestruturas, fluxos de trabalho e formas de interação com o utilizador.

No relatório anual "Big Ideas 2026", as quatro equipas de investimento da a16z apresentam insights-chave para 2026 a partir de quatro dimensões: infraestrutura, crescimento, saúde e mundos interativos.

Essencialmente, todas desenham uma tendência comum: a IA deixa de ser apenas uma ferramenta para se tornar um ambiente, um sistema, um agente de ação paralelo ao ser humano.

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

Como investidores, o nosso trabalho é mergulhar em todos os cantos da indústria tecnológica, compreender o seu funcionamento e prever a próxima direção de evolução. Por isso, todos os meses de dezembro, convidamos cada equipa de investimento a partilhar a "grande ideia" que acreditam que os empreendedores tecnológicos irão enfrentar no próximo ano.

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

Equipa de Infrastructure

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

Dados não estruturados e multimodais sempre foram o maior gargalo das empresas, bem como o maior tesouro inexplorado. Cada empresa está submersa em PDFs, capturas de ecrã, vídeos, logs, e-mails e todo o tipo de "lama de dados" semi-estruturada. Os modelos estão cada vez mais inteligentes, mas as entradas estão cada vez mais caóticas — o que leva os sistemas RAG a produzirem alucinações, faz com que agentes inteligentes cometam erros subtis e dispendiosos, e mantém fluxos de trabalho críticos dependentes de inspeção manual.

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

Por isso mesmo, resolver o "nó" dos dados não estruturados está a tornar-se uma oportunidade de empreendedorismo para uma geração. As empresas precisam de um método contínuo para limpar, estruturar, validar e governar os seus dados multimodais, permitindo que as cargas de trabalho de IA a jusante funcionem realmente. Os cenários de aplicação estão por todo o lado: análise de contratos, onboarding de utilizadores, processamento de sinistros, compliance, atendimento ao cliente, compras, pesquisa de engenharia, capacitação de vendas, pipelines de análise e todos os fluxos de trabalho de agentes que dependem de contexto fiável.

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 nas mãos a "chave do reino" do conhecimento e dos processos empresariais.

Joel de la Garza: IA vai remodelar o dilema de recrutamento das equipas de cibersegurança

Na última década, o maior problema dos CISOs tem sido o recrutamento. De 2013 a 2021, a lacuna global de postos de trabalho em cibersegurança disparou de menos de 1 milhão para 3 milhões. A razão é que as equipas de segurança precisam de talentos técnicos altamente especializados, mas acabam por colocá-los a fazer trabalhos de segurança de primeira linha extenuantes, como analisar logs, que quase ninguém quer fazer.

A raiz do problema é mais profunda: as próprias equipas de cibersegurança criaram estes trabalhos penosos. Compram ferramentas que "detetam tudo indiscriminadamente", obrigando as equipas a "verificar tudo" — o que, por sua vez, cria uma "escassez de mão de obra" artificial e um ciclo vicioso.

Em 2026, a IA vai quebrar este ciclo, automatizando a maioria das tarefas repetitivas e redundantes e reduzindo significativamente a lacuna de talentos. Qualquer pessoa que tenha trabalhado numa grande equipa de segurança sabe que metade do trabalho pode ser automatizado; o problema é que, quando se está submerso em trabalho todos os dias, não há tempo para pensar no que deve ser automatizado. Ferramentas verdadeiramente nativas de IA farão isso pelas equipas de segurança, permitindo-lhes finalmente focar-se no que realmente querem fazer: rastrear atacantes, construir sistemas e corrigir vulnerabilidades.

Malika Aubakirova: Infraestrutura nativa de agentes tornar-se-á "standard"

O maior abalo na infraestrutura de 2026 não virá de fora, mas de dentro. Estamos a passar de cargas de trabalho "à velocidade humana, baixa concorrência, previsíveis" para cargas "à velocidade dos agentes, recursivas, explosivas, massivas".

O backend empresarial atual foi desenhado para uma relação 1:1 entre "ação humana e resposta do sistema". Não está preparado para lidar com uma "tempestade recursiva" em milissegundos, onde um único objetivo de um agente desencadeia 5.000 subtarefas, consultas a bases de dados e chamadas internas de API. Quando um agente tenta reestruturar um repositório de código ou corrigir logs de segurança, não se comporta como um utilizador; para bases de dados tradicionais ou limitadores de taxa, parece mais um ataque DDoS.

Construir sistemas para as cargas de trabalho de agentes de 2026 exige redesenhar o plano de controlo. 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 latência estabilizada e os limites de concorrência aumentados em ordens de magnitude.

O verdadeiro gargalo passará a ser a própria coordenação: roteamento, controlo de locks, gestão de estados e execução de políticas em execuções paralelas massivas. As plataformas que sobreviverem ao dilúvio de chamadas de ferramentas serão as vencedoras finais.

Justine Moore: Ferramentas criativas tornam-se totalmente multimodais

Já temos os blocos básicos para contar histórias com IA: geração de voz, música, imagens e vídeo. Mas, enquanto o conteúdo for mais do que um clipe curto, alcançar controlo ao nível de um realizador ainda é demorado, doloroso e, por vezes, 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 a filmar 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 permitirá verdadeiramente a criação multimodal. Os utilizadores poderão fornecer qualquer tipo 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 isto é apenas o início — tanto a camada de modelos como a de aplicações precisam de novas inovações.

A criação de conteúdo é uma das "killer apps" da IA, e espero ver vários produtos de sucesso para diferentes públicos — desde criadores de memes a realizadores de Hollywood.

Jason Cui: O stack de dados nativo de IA continuará a evoluir

No último ano, o "stack de dados moderno" tem-se integrado visivelmente. Empresas de dados passaram de serviços modulares de recolha, transformação e cálculo para plataformas unificadas (como a fusão Fivetran/dbt e a expansão da Databricks).

Apesar do ecossistema estar mais maduro, ainda estamos numa fase inicial de uma arquitetura de dados verdadeiramente nativa de IA. Estamos entusiasmados com como a IA continuará a transformar vários elos do stack de dados e já vemos uma fusão irreversível entre dados e infraestrutura de IA.

Estamos especialmente atentos aos seguintes aspetos:

Como os dados continuam a fluir para bases de dados vetoriais de alto desempenho, para além do armazenamento estruturado tradicional

Como agentes de IA resolvem o "problema de contexto": acesso contínuo à semântica correta dos dados e definições de negócio, permitindo que aplicações como "conversar com dados" mantenham compreensão consistente entre sistemas

Como as ferramentas de BI tradicionais e folhas de cálculo 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 para visualização passiva e passará a ser um espaço onde podemos "entrar". Os modelos de vídeo finalmente conseguirão compreender o tempo, lembrar o que já foi apresentado e reagir às nossas ações, mantendo uma estabilidade e coerência próximas do mundo real, em vez de apenas gerar alguns segundos de imagens desconexas.

Estes sistemas conseguirão manter personagens, objetos e leis físicas ao longo do tempo, permitindo que as ações tenham impacto real e que a causalidade se desenrole. O vídeo, assim, deixa de ser apenas um meio para se tornar um espaço onde se pode construir: robôs podem treinar, mecânicas de jogo podem evoluir, designers podem experimentar protótipos e agentes inteligentes podem aprender "fazendo".

O mundo apresentado deixará de parecer um vídeo curto e passará a ser um "ambiente vivo", reduzindo a distância entre perceção e ação. Será a primeira vez que os humanos poderão realmente "habitar" os vídeos que geram.

Equipa de Growth

Sarah Wang: O papel central dos "sistemas de registo" das empresas começará a abalar-se

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

A IA está a encurtar a distância entre "intenção" e "execução": modelos podem ler, escrever e raciocinar diretamente sobre dados operacionais empresariais, transformando sistemas como ITSM e CRM de bases de dados passivas em motores de workflow autónomos.

Com o rápido avanço dos modelos de raciocínio e dos fluxos de trabalho de agentes inteligentes, estes sistemas deixam de apenas responder a pedidos para prever, coordenar e executar processos end-to-end.

A interface tornar-se-á uma camada dinâmica de agentes, enquanto a camada tradicional de registo recua para um "armazenamento persistente barato", e o domínio estratégico passará para quem controla o ambiente de execução inteligente.

Alex Immerman: IA vertical evolui de "acesso à informação e raciocínio" para "modo de colaboração multiutilizador"

A IA está a impulsionar um crescimento explosivo do software para setores verticalizados. Empresas de saúde, direito e habitação atingiram rapidamente 100 milhões de dólares de ARR; finanças e contabilidade seguem o mesmo caminho.

A revolução inicial foi o acesso à informação: encontrar, extrair e resumir dados.

2025 trouxe o raciocínio: Hebbia analisa relatórios financeiros, Basis reconcilia balancetes entre sistemas, EliseAI diagnostica problemas de manutenção e agenda fornecedores.

2026 desbloqueará o "modo multiutilizador" (multiplayer).

O software vertical tem interfaces, dados e integrações específicas do setor, e o trabalho nestes setores é, por natureza, colaborativo: compradores, vendedores, inquilinos, consultores, fornecedores — cada um com permissões, processos e requisitos de compliance diferentes.

Hoje, os AIs de cada parte trabalham isoladamente, criando pontos de transição confusos e sem autoridade: o AI que analisa contratos não comunica com as preferências de modelação do CFO; o AI de manutenção desconhece as promessas feitas aos inquilinos pelo pessoal no local.

O AI em modo multiutilizador mudará isso: coordenará automaticamente entre as partes; manterá o contexto; sincronizará alterações; encaminhará automaticamente para especialistas; permitirá que os AIs das partes negociem dentro de limites e assinalem assimetrias para revisão humana.

Quando a qualidade das operações melhora graças à colaboração "multiagente + multi-humano", o custo de mudança dispara — esta camada de colaboração será o "fosso defensivo" que faltava às aplicações de IA.

Stephenie Zhang: O público-alvo da criação deixará de ser humano e passará a ser agentes inteligentes

Em 2026, as pessoas interagirão com a web através de agentes, e a otimização de conteúdo para humanos perderá a sua importância original.

Já otimizámos para comportamentos humanos previsíveis: ranking do Google; primeiros produtos na Amazon; artigos de notícias com 5W+1H e títulos apelativos.

Os humanos podem ignorar insights profundos na quinta página, mas os agentes não o farão.

O software também mudará. As aplicações eram desenhadas para olhos humanos e cliques, e otimizar significava melhor UI e fluxos; mas, com agentes a assumir a pesquisa e interpretação, o design visual perde importância: engenheiros deixam de olhar para o Grafana, o AI SRE interpreta telemetria e dá insights no Slack; equipas de vendas não precisam de vasculhar o CRM, agentes resumem padrões e insights automaticamente.

Deixamos de desenhar para humanos e passamos a desenhar para agentes. A nova otimização não é visual, mas sim de legibilidade para máquinas. Isto mudará completamente a forma de criar conteúdo e as ferramentas utilizadas.

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

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

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

Já vemos sinais disso: as pesquisas DeepResearch do ChatGPT quase não exigem tempo de ecrã, mas oferecem enorme valor; o Abridge regista automaticamente conversas médico-paciente e trata do trabalho subsequente, quase sem o médico olhar para o ecrã; o Cursor desenvolve aplicações completas, e os engenheiros já planeiam a próxima fase; o Hebbia gera pitch decks a partir de grandes volumes de documentos públicos, permitindo que analistas de bancos de investimento finalmente durmam.

Com isso vêm desafios: as empresas terão de encontrar formas mais complexas de medir ROI — satisfação dos médicos, produtividade dos programadores, bem-estar dos analistas, felicidade dos utilizadores... tudo isto sobe com a IA.

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

Equipa Bio+Health (Biologia e Saúde)

Julie Yoo: "Healthy MAUs" tornam-se o grupo central de utilizadores

Em 2026, um novo grupo de utilizadores de saúde subirá ao palco: "Healthy MAUs" (utilizadores mensais ativos saudáveis, mas não doentes).

A medicina tradicional serve principalmente três grupos:

-Sick MAUs: utilizadores de alto custo e necessidades cíclicas

-Sick DAUs: como pacientes de cuidados intensivos de longa duração

-Healthy YAUs: pessoas que raramente procuram cuidados médicos

Os Healthy YAUs podem tornar-se Sick MAUs/DAUs a qualquer momento, e cuidados preventivos poderiam atrasar essa transição. Mas, devido ao sistema de saúde orientado para o tratamento, a monitorização e deteção proativas quase não são cobertas.

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

Prevemos que startups nativas de IA e instituições tradicionais "reembaladas" vão oferecer serviços de saúde periódicos.

À medida que a IA reduz o custo da prestação de cuidados, surgem produtos de seguro preventivo e os utilizadores aceitam pagar por subscrições, os "Healthy MAUs" tornar-se-ão o grupo de clientes mais promissor da próxima geração de healthtech — ativos, orientados por dados e focados na prevenção.

Equipa Speedrun (Jogos, Media Interativos e Modelos de Mundo)

Jon Lai: Modelos de mundo vão remodelar a narrativa

Em 2026, os modelos de mundo de IA vão transformar a narrativa através 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 utilizadores explorem como num jogo.

À medida que os criadores adotam estas ferramentas, surgirão novas formas de narrativa — podendo até nascer um "Minecraft gerado", onde jogadores criam juntos universos vastos e em evolução.

Estes mundos vão esbater as fronteiras entre jogadores e criadores, formando uma realidade dinâmica partilhada. Diferentes géneros como fantasia, terror e aventura podem coexistir; a economia digital prosperará, com criadores a ganhar através da produção de ativos, orientação de jogadores e desenvolvimento de ferramentas interativas.

Estes mundos gerados também servirão de campo de treino para agentes de IA, robôs e até potenciais AGIs. Os modelos de mundo não trazem apenas um novo género de jogo, mas um novo meio criativo e fronteira económica.

Josh Lu: "O ano do eu"

2026 será "o meu ano": os produtos deixarão de ser produzidos em massa para o "consumidor médio" e passarão a ser personalizados para "si".

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 exercício e dietas para si.

Nos media, a IA remixará conteúdo em tempo real ao seu gosto.

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

Em 2026, o mundo deixará de ser otimizado para todos e passará a ser otimizado para "si".

Emily Bennett: A primeira universidade nativa de IA nascerá

Em 2026, veremos a primeira universidade verdadeiramente nativa de IA — uma instituição construída de raiz em torno de sistemas inteligentes. As universidades tradicionais já usam IA para avaliação, tutoria e horários, mas está a surgir uma transformação mais profunda: uma "entidade académica adaptativa" que aprende e se otimiza em tempo real.

Imagine uma universidade assim: cursos, tutoria, investigação e operações do campus ajustam-se em tempo real com base em feedback; horários otimizam-se automaticamente; listas de leitura atualizam-se dinamicamente com novas pesquisas; o percurso de aprendizagem de cada aluno muda em tempo real.

Já há precedentes: a colaboração da Arizona State University com a OpenAI gerou centenas de projetos de IA; a SUNY integrou literacia em IA no currículo geral.

Numa universidade nativa de IA:

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

-A avaliação passa a ser de "consciência de IA": não se pergunta se o aluno usou IA, mas como a usou

À medida que todas as indústrias precisam urgentemente de talentos capazes de colaborar com sistemas inteligentes, esta universidade será o "motor de talentos" da nova economia.