a16z prevê que, em 2026, as quatro principais tendências serão divulgadas primeiro

Os avanços tecnológicos em IA deixaram de focar apenas na capacidade dos modelos e passaram a concentrar-se na capacidade do sistema, com o setor atualizando seu foco de inovação pontual para a redefinição de infraestrutura, fluxos de trabalho e formas de interação com o usuário. Quatro equipes de investimento da a16z oferecem insights cruciais sobre 2026, considerando os quatro pilares: infraestrutura, crescimento, saúde e mundo interativo. Este artigo é baseado em um texto da a16z, organizado, traduzido e redigido pelo BlockBeats. (Contexto anterior: Relatório de tecnologia de peso da ex-sócia da a16z: Como a IA irá devorar o mundo?) (Complemento de contexto: a16z anuncia novo fundo de 10 bilhões de dólares, focado em IA, finanças criptográficas e defesa). Resumo: Nos últimos doze meses, os avanços em IA mudaram de capacidade de modelos para capacidade de sistemas: compreensão de sequências longas, manutenção de consistência, execução de tarefas complexas e colaboração com outras inteligências. Assim, a atualização do setor também mudou de inovação pontual para a redefinição de infraestrutura, fluxos de trabalho e interações com o usuário. No relatório anual “Big Ideas 2026”, as quatro equipes de investimento da a16z compartilham insights sobre 2026, a partir dos quatro pilares: infraestrutura, crescimento, saúde e mundo interativo. Essencialmente, todas juntas descrevem uma tendência: a IA não é mais apenas uma ferramenta, mas um ambiente, um sistema, uma entidade de ação que opera ao lado da humanidade. A seguir, as avaliações das quatro equipes sobre as mudanças estruturais em 2026: Como investidores, nosso trabalho é aprofundar-se em cada canto da indústria tecnológica, entender seu contexto operacional e prever a próxima evolução. Por isso, toda dezembro, convidamos cada equipe de investimento a compartilhar uma “grande ideia” que acreditam que os empreendedores tecnológicos enfrentarão no próximo ano. Hoje, apresentamos as perspectivas das equipes de Infrastructure, Growth, Bio + Health e Speedrun. As opiniões das demais equipes serão divulgadas amanhã, fique atento. Infrastructure Equipa Jennifer Li: Startups irão domar a “caos” dos dados multimodais Dados não estruturados e multimodais sempre foram o maior gargalo para as empresas e ainda representam seu maior tesouro inexplorado. Cada companhia é inundada por PDFs, capturas de tela, vídeos, logs, e-mails e uma “lama” de dados semi-estruturados. Os modelos estão se tornando mais inteligentes, mas as entradas estão cada vez mais caóticas — o que leva aos “alucinações” dos sistemas RAG, causando erros sutis e dispendiosos, além de manter processos críticos altamente dependentes de inspeção manual. Hoje, a verdadeira limitação das empresas de IA é a entropia dos dados: em um universo de conhecimento não estruturado que abriga 80% do saber empresarial, a frescura, estrutura e autenticidade desses dados continuam a decair. Por isso, desvendar o “caos” dos dados não estruturados se torna uma oportunidade de negócio para uma nova geração de empreendedores. Empresas precisam de uma abordagem contínua para limpar, estruturar, validar e governar seus dados multimodais, garantindo que as cargas de trabalho de IA downstream possam realmente fazer efeito. Cenários de aplicação incluem análise de contratos, onboarding de usuários, processamento de indenizações, conformidade, atendimento ao cliente, compras, busca em engenharia, habilitação de vendas, pipelines de análise e todos os fluxos de trabalho inteligentes que dependem de contexto confiável. Empresas emergentes que consigam extrair estrutura de documentos, imagens e vídeos, harmonizar conflitos, reparar pipelines de dados, manter os dados atualizados e acessíveis serão as detentoras do “chave do reino” do conhecimento e dos processos empresariais. Joel de la Garza: IA irá transformar o recrutamento de equipes de segurança cibernética Nos últimos dez anos, a maior dor de cabeça dos CISOs foi o recrutamento. Entre 2013 e 2021, a lacuna de vagas em segurança cibernética globalmente disparou de menos de 1 milhão para 3 milhões. O problema reside no fato de que times de segurança precisam de talentos altamente especializados, mas muitas tarefas são exaustivas, como analisar logs, e poucos querem fazer esse trabalho. A raiz do problema é que os próprios times de segurança criaram dificuldades: compraram ferramentas de “detecção universal”, obrigando-os a “verificar tudo” — criando assim uma escassez artificial de mão de obra, formando um ciclo vicioso. Em 2026, a IA irá quebrar esse ciclo, automatizando a maior parte das tarefas repetitivas e redundantes, reduzindo significativamente a lacuna de talentos. Quem já trabalhou em grandes equipes de segurança sabe que metade do trabalho pode ser automatizado; o problema é que, quando você está sobrecarregado, não consegue pensar em automatizar o que deve ser feito. Ferramentas nativas de IA irão ajudar as equipes a fazer isso, permitindo que foquem em tarefas essenciais como rastrear atacantes, construir sistemas e reparar vulnerabilidades. Malika Aubakirova: Infraestrutura nativa de inteligência será padrão A maior mudança em infraestrutura em 2026 virá de dentro, não de fora. Estamos passando de cargas de trabalho “a velocidade humana, baixa concorrência, previsíveis” para cargas de trabalho de “inteligência, recursivas, explosivas, massivas”. A infraestrutura atual do backend empresarial é projetada para fluxos de trabalho 1:1, “de ações humanas a respostas do sistema”. Ela não serve para uma inteligência que dispara 5000 tarefas secundárias, consultas a bancos de dados e chamadas API em uma tempestade recursiva de milissegundos. Quando uma IA tenta reescrever um código ou reparar logs de segurança, ela não age como um usuário; para bancos de dados tradicionais ou limitadores de taxa, parece mais uma tentativa de DDoS. Para criar sistemas capazes de lidar com cargas de trabalho de inteligência em 2026, é preciso redesenhar o plano de controle. Infraestrutura “nativa de agentes (” irá emergir. Novas gerações de sistemas precisarão tratar o “efeito de enxame” como padrão. O tempo de inicialização deve ser mais curto, as oscilações de latência devem convergir e o limite de concorrência deve aumentar por ordens de magnitude. O verdadeiro gargalo será a coordenação: roteamento, controle de locks, gerenciamento de estado e execução de estratégias em execuções massivas paralelas. Plataformas capazes de sobreviver ao fluxo de chamadas de ferramentas serão as vencedoras finais. Justine Moore: Ferramentas criativas evoluem para multimodal Já temos componentes básicos para contar histórias com IA: geração de som, música, imagens e vídeos. Mas, se o conteúdo vai além de um curto vídeo, alcançar um controle quase de diretor ainda é trabalhoso, doloroso e quase impossível. Por que não permitir que um modelo receba um vídeo de 30 segundos, usando imagens e sons de referência fornecidos por nós, para criar um novo personagem e continuar filmando a mesma cena? Por que não deixar o modelo “reencenar” de um novo ângulo ou fazer os movimentos se ajustarem ao vídeo de referência? 2026 será o ano da criação multimodal real com IA. Usuários poderão fornecer qualquer tipo de conteúdo de referência para que o modelo gere novas obras ou edite cenas existentes. Já vemos os primeiros produtos, como Kling O1 e Runway Aleph, mas isso é apenas o começo — tanto a camada de modelos quanto a de aplicações precisarão de inovações. A criação de conteúdo é uma das aplicações “matadoras” da IA e espero que diversos grupos de usuários tenham produtos de sucesso — de criadores de memes a diretores de Hollywood. Jason Cui: Pilha de dados nativos de IA continuará evoluindo No último ano, a “pilha de dados moderna” vem se integrando claramente. Empresas de dados migraram de serviços modulares de captação, transformação e computação para plataformas integradas e unificadas, como a fusão de Fivetran/dbt e a expansão do Databricks. Apesar de o ecossistema estar mais maduro, ainda estamos em um estágio inicial em relação a arquiteturas de dados verdadeiramente nativas de IA.