a16z《Conceptos clave para 2026: Parte dos》

Escrito por: a16z New Media

Traducido por: Block unicorn

Ayer, compartimos la primera parte de la serie «Gran Concepto», que incluye nuestra infraestructura, crecimiento, biología + salud y los desafíos que los equipos de Speedrun creen que enfrentará la startups en 2026.

Hoy, continuamos lanzando la segunda parte de la serie, con contribuciones del equipo de inversión American Dynamism (un equipo de inversión establecido por a16z en 2021) y del equipo de aplicaciones.

American Dynamism

David Ulevitch: Construir una infraestructura industrial nativa de inteligencia artificial

Estados Unidos está reconstruyendo aquellos componentes económicos que realmente dan poder al país. La energía, manufactura, logística e infraestructura vuelven a ser foco de atención, y el cambio más importante es el auge de una infraestructura industrial verdaderamente nativa de inteligencia artificial y con prioridad en software. Estas empresas parten de simulaciones, diseño automatizado y operaciones impulsadas por IA. No están modernizando el pasado, sino construyendo el futuro.

Esto genera enormes oportunidades en sectores como sistemas energéticos avanzados, fabricación de robots pesados, minería de próxima generación, biotecnología y procesos enzimáticos (que producen precursores químicos esenciales para varias industrias). La IA puede diseñar reactores más limpios, optimizar la extracción, diseñar enzimas mejores y coordinar grupos de máquinas autónomas con una visión que los operadores tradicionales no pueden alcanzar.

De manera similar, esta transformación está redefiniendo el mundo fuera de las fábricas. Sensores autónomos, drones y modelos de IA moderna ahora pueden monitorear continuamente puertos, ferrocarriles, líneas eléctricas, oleoductos, bases militares, centros de datos y otros sistemas críticos que antes eran enormes y difíciles de gestionar en su totalidad.

El mundo real requiere nuevas soluciones de software. Los fundadores que construyan estos programas darán forma a la prosperidad de Estados Unidos en el próximo siglo.

Erin Price-Wright: La revitalización de las fábricas estadounidenses

El primer gran siglo de Estados Unidos se basó en una potente capacidad industrial, pero, como bien sabemos, hemos perdido gran parte de esa fuerza — en parte por externalización, en parte por una falta deliberada de construcción. Sin embargo, las máquinas oxidadas están volviendo a funcionar, y estamos presenciando un renacimiento de las fábricas estadounidenses centrado en software e IA.

Creo que para 2026 veremos empresas que abordan desafíos en energía, minería, construcción y manufactura con una mentalidad de fábrica. Esto implica combinar IA y automatización con trabajadores especializados para que procesos complejos y personalizados funcionen tan eficientemente como una línea de producción. En concreto:

Respuesta rápida y repetitiva a regulaciones y permisos complejos

Acelerar los ciclos de diseño desde el principio y hacer diseños que sean fáciles de fabricar

Mejor gestión de la coordinación en grandes proyectos

Implementar sistemas autónomos para acelerar tareas difíciles o peligrosas para humanos

Al aplicar tecnologías desarrolladas por Henry Ford hace un siglo, planificando desde el principio escala y repetibilidad, e incorporando los últimos avances en IA, pronto podremos producir reactores nucleares a gran escala, construir viviendas que satisfagan la demanda nacional, levantar centros de datos a velocidades sorprendentes y entrar en una nueva era dorada de poder industrial. Como dice Elon Musk, «la fábrica es el producto».

Zabie Elmgren: La próxima ola de observabilidad será física, no digital

En la última década, la observabilidad del software transformó cómo monitorizamos sistemas digitales, haciendo transparentas las bases de código y servidores mediante logs, métricas y rastreos. Ahora, esa misma transformación está llegando al mundo físico.

Con más de mil millones de cámaras y sensores conectados desplegados en las principales ciudades de EE. UU., la observabilidad física — entender en tiempo real cómo funcionan las ciudades, redes eléctricas y otras infraestructuras — se vuelve urgente y factible. Esta nueva capa de percepción también impulsará la próxima frontera en robótica y tecnologías autónomas, donde los sistemas dependerán de un marco universal para hacer que el mundo físico sea tan observable como el código.

Por supuesto, esta transformación trae riesgos reales: herramientas para detectar incendios forestales o prevenir accidentes en obras pueden también convertirse en pesadillas distópicas. Los ganadores de la próxima ola serán las empresas que ganen la confianza pública, construyan sistemas que protejan la privacidad, sean interoperables y nativos en IA, y así aumenten la transparencia social sin dañar las libertades. Quien construya ese marco confiable marcará el rumbo de la observabilidad en la próxima década.

Ryan McEntush: La arquitectura de la electrónica cambiará el mundo

La próxima revolución industrial no solo ocurrirá en las fábricas, sino también en las máquinas que las alimentan.

El software ha cambiado radicalmente cómo pensamos, diseñamos y comunicamos. Ahora está transformando cómo nos desplazamos, construimos y producimos. Los avances en electrificación, materiales y IA se combinan para que el software controle realmente el mundo físico. Las máquinas ahora pueden percibir, aprender y actuar de forma autónoma.

Así surge la pila de la industria electrónica: la tecnología integrada que impulsa vehículos eléctricos, drones, centros de datos y la manufactura moderna. Conecta los átomos del mundo con los bits que controlan ese mundo: desde minerales refinados y almacenados en baterías, hasta energía controlada por dispositivos electrónicos y movimiento coordinado por motores precisos; todo ello gestionado por software. Es la base intangible detrás de cada avance en automatización física; determina si un software solo llama un taxi o realmente controla el volante.

Pero la capacidad de construir esta pila — desde refinar materiales clave hasta fabricar chips avanzados — se está perdiendo. Si EE. UU. quiere liderar la próxima era industrial, debe fabricar el hardware que la sustenta. Los países que dominen la pila de la industria electrónica definirán el futuro tecnológico y militar.

El software está conquistando el mundo. Ahora, lo impulsará hacia adelante.

Oliver Hsu: Laboratorios autónomos que aceleran el descubrimiento científico

Con el avance de modelos multimodales y la mejora continua en la manipulación robótica, los equipos acelerarán los descubrimientos científicos autónomos. Estas tecnologías paralelas darán lugar a laboratorios autónomos capaces de cerrar el ciclo de descubrimiento — desde hipótesis y diseño experimental, hasta inferencia, análisis de resultados y iteración para nuevas investigaciones. Los equipos que construyan estos laboratorios serán interdisciplinarios, integrando IA, robótica, física, ciencias de la vida, manufactura y operaciones, para realizar experimentos y descubrimientos continuos sin intervención humana, en múltiples dominios.

Will Bitsky: La ruta de los datos en industrias clave

Para 2025, el espíritu de la IA estará definido por la limitación de recursos computacionales y la construcción de centros de datos. Pero para 2026, será la limitación de recursos de datos y la próxima frontera en la ruta de datos — en nuestras industrias clave.

Nuestras industrias clave siguen siendo tesoros de datos potenciales y no estructurados. Cada movimiento de camión, cada lectura de medidor, cada mantenimiento, cada operación de producción, cada ensamblaje, cada prueba — todo es material para entrenar modelos. Pero, ni la recopilación, ni el etiquetado, ni el entrenamiento de modelos son términos comunes en la industria.

La demanda por estos datos es constante. Empresas como Scale, Mercor y laboratorios de investigación en IA recopilan continuamente datos de proceso (no solo “qué se hizo”, sino también “cómo se hizo”). Pagan precios elevados por cada “dato de fábrica de sudor”.

Las empresas industriales con infraestructura física y mano de obra existentes tienen ventaja en la recolección de datos y comenzarán a aprovechar esa ventaja. Sus operaciones generan inmensos volúmenes de datos que pueden capturarse casi sin coste marginal y usarse para entrenar modelos propios o licenciar a terceros.

También esperamos que emerjan startups que ofrezcan ayuda. Estas startups ofrecerán pilas de coordinación: herramientas de software para recopilar, etiquetar y licenciar datos; hardware y kits de desarrollo de sensores (SDK); entornos de aprendizaje por refuerzo (RL) y pipelines de entrenamiento; y, por último, sus propios máquinas inteligentes.

Equipo de aplicaciones (Apps)

David Haber: IA que fortalece modelos comerciales

Las mejores startups de IA no solo automatizan tareas; amplifican el valor económico para los clientes. Por ejemplo, en el ámbito legal basado en honorarios contingentes, solo se gana si se gana el caso. Empresas como Eve usan datos de resultados propietarios para predecir la probabilidad de éxito, ayudando a los bufetes a escoger mejores casos, atender más clientes y aumentar sus tasas de éxito.

La IA en sí misma puede fortalecer los modelos comerciales. No solo reduce costos, sino que también genera más ingresos. Para 2026, veremos cómo esta lógica se extiende a todos los sectores, porque los sistemas de IA se alinearán más profundamente con los incentivos de los clientes y crearán ventajas compuestas que el software tradicional no puede igualar.

Anish Acharya: ChatGPT será la tienda de aplicaciones de IA

El ciclo de vida de productos de consumo requiere tres elementos para tener éxito: nueva tecnología, nuevos comportamientos de consumidores y nuevos canales de distribución.

Hasta hace poco, la ola de IA satisfacía los primeros dos requisitos, pero carecía de canales de distribución nativos y nuevos. La mayoría de los productos se expandían a través de redes existentes como X o por boca en boca.

Pero con el lanzamiento de OpenAI Apps SDK, el soporte de Apple para mini programas y la introducción de ChatGPT con funciones de chat grupal, los desarrolladores de consumo ahora pueden aprovechar directamente los 9 mil millones de usuarios de ChatGPT y crecer mediante nuevas redes de mini programas como Wabi. Como última etapa del ciclo de vida del producto, este nuevo canal de distribución promete activar una fiebre de tecnología de consumo cada década, en 2026. Ignorarlo tendrá consecuencias.

Olivia Moore: Los agentes de voz comienzan a ganar terreno

En los últimos 18 meses, la idea de agentes de IA para interacción real en negocios pasó de ser ciencia ficción a realidad. Miles de empresas, desde pymes hasta grandes corporaciones, usan IA de voz para programar citas, completar reservas, realizar encuestas, recopilar información de clientes, etc. Estos agentes no solo ahorran costos y generan ingresos adicionales, sino que también liberan tiempo a los empleados para tareas más valiosas — y más interesantes.

Pero, dado que aún estamos en etapas iniciales, muchas empresas se limitan a «la voz como punto de entrada», ofreciendo solo una o varias llamadas como solución única. Me alegra ver que los asistentes de voz puedan expandirse para gestionar flujos de trabajo completos (posiblemente multimodales) e incluso manejar ciclos completos de relación con clientes.

Esto probablemente signifique que los agentes se integrarán más profundamente en los sistemas de negocio y tendrán la libertad de gestionar interacciones más complejas. Con la mejora continua de los modelos subyacentes — ahora los agentes pueden llamar a herramientas y operar entre diferentes sistemas — todas las empresas deberían desplegar productos de IA con enfoque en voz, optimizando momentos clave en sus operaciones.

Marc Andrusko: Las aplicaciones proactivas sin indicaciones llegarán pronto

Para 2026, los usuarios principales dejarán de ver cuadros de texto. Las próximas aplicaciones de IA no mostrarán indicaciones — observarán tus acciones y ofrecerán sugerencias proactivas. Tu (IDE) sugerirá reestructurar antes de que hagas una pregunta. Tu (CRM) generará automáticamente correos tras llamadas. Tus herramientas de diseño crearán diferentes opciones mientras trabajas. La interfaz de chat será solo una ayuda. La IA será una estructura invisible que atraviesa cada flujo de trabajo, activada por la intención del usuario, no por instrucciones.

Angela Strange: La IA finalmente actualizará la infraestructura bancaria y de seguros

Muchas instituciones financieras y aseguradoras ya integran funciones de IA como importación de documentos y asistentes de voz, pero solo al reconstruir su infraestructura base podrán realmente transformar los servicios financieros.

Para 2026, el riesgo de no modernizarse y aprovechar plenamente la IA superará al del fracaso. Veremos grandes entidades financieras abandonar contratos con proveedores tradicionales y adoptar soluciones nuevas, más nativas en IA. Estas empresas dejarán atrás las clasificaciones del pasado y se convertirán en plataformas que centralizan, normalizan y enriquecen datos tanto de sistemas tradicionales como de fuentes externas.

¿Y qué pasará entonces?

Los flujos de trabajo se simplificarán y paralelizarán significativamente. Ya no será necesario cambiar entre sistemas y pantallas. Imagínate poder ver y gestionar en una sola plataforma — por ejemplo, en el sistema de originación de préstamos (LOS) — cientos de tareas pendientes, incluso dejando que un agente se encargue de las partes más tediosas.

Las clasificaciones existentes se fusionarán en categorías mayores. Por ejemplo, los datos de KYC, apertura de cuentas y monitoreo de transacciones podrán consolidarse en una sola plataforma de riesgo.

Los grandes jugadores en estas nuevas categorías serán diez veces más grandes que las empresas tradicionales: mayor alcance en clasificación y un mercado de software que devora mano de obra.

El futuro de los servicios financieros no consiste en aplicar IA sobre sistemas viejos, sino en construir un sistema operativo completamente nuevo, basado en IA.

Joe Schmidt: Estrategias proactivas que llevan la IA al 99% de las empresas

La IA es la innovación tecnológica más emocionante de nuestra vida. Sin embargo, hasta ahora, la mayoría de los beneficios de nuevas startups se han concentrado en ese 1% de empresas en Silicon Valley — ya sean realmente en la bahía o parte de su vasta red. Es comprensible: los emprendedores quieren vender a empresas conocidas y accesibles, ya sea en persona o a través de inversores en su consejo.

Pero para 2026, esto cambiará radicalmente. Las empresas entenderán que la mayoría de las oportunidades en IA existen fuera de Silicon Valley. Veremos nuevas startups que adoptan estrategias proactivas, descubriendo más oportunidades en grandes industrias tradicionales. En sectores como consultoría, integración de sistemas, manufactura y otros que avanzan lentamente, la IA tendrá un potencial enorme.

Seema Amble: La IA crea nuevas capas de coordinación y nuevos roles en las empresas Fortune 500

Para 2026, las empresas pasarán de usar herramientas de IA aisladas a sistemas multi-agente que deberán operar como equipos digitales coordinados. A medida que estos agentes gestionen procesos complejos y dependientes entre sí (como planificación conjunta, análisis y ejecución), las organizaciones deberán replantear cómo estructuran el trabajo y cómo fluye el contexto entre sistemas. Ya vemos ejemplos como AskLio y HappyRobot, que implementan agentes a lo largo de procesos completos en lugar de tareas individuales.

Las empresas Fortune 500 sentirán esta transformación en su máxima expresión: poseen las mayores reservas de datos en silos, conocimientos institucionales y complejidad operativa, en su mayoría en la mente de sus empleados. Convertir esa información en una base compartida de trabajo autónomo acelerará decisiones, reducirá ciclos y eliminará la microgestión constante, facilitando procesos de extremo a extremo.

Esta transformación también obligará a los líderes a replantear roles y software. Surgirán nuevas funciones como diseñadores de flujos de IA, responsables de agentes y gestores de gobernanza para coordinar y auditar trabajadores digitales colaborativos. Además de los sistemas de registro, las organizaciones necesitarán sistemas de coordinación: nuevas capas para gestionar interacciones multi-agente, entender el contexto y garantizar la fiabilidad de los flujos autónomos. Los humanos se concentrarán en problemas de frontera y casos complejos. La emergencia de sistemas multi-agente no es solo un paso más en automatización, sino una reestructuración en cómo operan, deciden y crean valor las empresas.

Bryan Kim: La IA de consumo pasará de «ayúdame» a «entiéndeme»

Para 2026, los productos de IA de consumo principales cambiarán su enfoque de aumentar la productividad a potenciar las conexiones humanas. La IA ya no solo te ayuda a hacer tareas, sino que te ayuda a entenderte mejor y a fortalecer relaciones.

Es importante aclarar que esto no será fácil. Muchas aplicaciones sociales de IA ya existen, pero muchas fracasan. Sin embargo, gracias a las ventanas multimodales y a la reducción constante en los costes de inferencia, los productos de IA ahora pueden aprender de todos los aspectos de tu vida, no solo de lo que les digas a los chatbots. Imagina que tu galería de fotos muestre momentos emocionales genuinos, que los chats uno a uno y en grupo cambien según las personas, y que tus hábitos diarios cambien bajo presión.

Una vez que estos productos estén disponibles, se convertirán en una parte esencial de nuestra vida diaria. En general, los productos «entiéndeme» tienen mejor retención de usuarios que los de «ayúdame». Los primeros generan ganancias a través de la alta disposición a pagar por tareas específicas, mientras que los segundos se apoyan en interacción diaria continua, con menor disposición a pagar pero mayor retención.

Las personas siempre intercambian datos por valor: la cuestión es si la recompensa vale la pena. La respuesta se revelará muy pronto.

Kimberly Tan: Los nuevos lenguajes de modelos generan empresas sin precedentes

Para 2026, presenciaremos la aparición de empresas que no podrían existir antes de avances en razonamiento, multimodalidad y aplicaciones informáticas. Hasta ahora, muchas industrias (como legal o atención al cliente) han utilizado mejoras en razonamiento para potenciar sus productos. Pero ahora empezamos a ver empresas cuya función principal depende fundamentalmente de estos nuevos lenguajes de modelos.

El avance en capacidades de razonamiento puede generar nuevas habilidades, como evaluar reclamaciones complejas o actuar según investigaciones académicas o analistas (como resolver disputas financieras). Los modelos multimodales permiten extraer datos potenciales del mundo físico (como videos de cámaras en fábricas). La aplicación de ordenadores en industrias grandes posibilita la automatización, liberándose de software de escritorio, APIs deficientes y flujos de trabajo fragmentados.

James da Costa: Las startups de IA escalarán vendiendo productos a otras startups de IA

Estamos en una ola sin precedentes de creación de empresas, impulsada principalmente por el ciclo actual de productos de IA. Pero, a diferencia de ciclos anteriores, las empresas existentes no están de brazos cruzados; también adoptan IA activamente. Entonces, ¿cómo pueden triunfar las startups?

Una de las maneras más efectivas y subestimadas de superar a las empresas tradicionales en canales de distribución es ofrecer servicios a las nuevas empresas desde su nacimiento: atender a esas startups en etapa temprana (las llamadas startups de tierra virgen). Si logras atraer a todas esas nuevas empresas y crecer junto a ellas, al expandirse, tú también crecerás hasta convertirte en una gran compañía. Empresas como Stripe, Deel, Mercury y Ramp siguen esta estrategia. De hecho, muchos clientes de Stripe no existían cuando Stripe empezó.

Para 2026, veremos startups que nacen de cero y escalan en muchos sectores del software empresarial. Solo necesitan crear mejores productos y dedicarse a captar clientes nuevos que aún no están atados a las soluciones existentes.