A16z identifica quatro principais tendências que irão moldar a tecnologia em 2026

Os principais investidores do Vale do Silício acabaram de divulgar o relatório anual sobre as grandes mudanças que estão por vir. Ao contrário dos anos anteriores, 2026 será o momento em que a IA abandonará seu papel de “ferramenta” para se tornar um “sistema vivo” — um ambiente completo, onde agentes inteligentes operam em paralelo com os humanos.

O relatório revela uma mudança estrutural: a tecnologia não mais apenas melhora aspectos isolados, mas irá redesenhar toda a infraestrutura, os processos de trabalho e a forma como os usuários interagem com os sistemas.

Infraestrutura: De dados caóticos a processos automáticos

O maior desafio que as empresas enfrentam não é a falta de ferramentas, mas os dados. Cada empresa está cheia de arquivos PDF, capturas de tela, vídeos, logs e e-mails — formas de informação “semi-estruturadas” que são difíceis de organizar para humanos, mas que contêm 80% do conhecimento empresarial real.

Esse problema causa o fenômeno de “entropia de dados” — a autenticidade, estrutura e novidade dos dados estão continuamente se deteriorando. Quando modelos de IA se tornam cada vez mais inteligentes, mas recebem dados cada vez mais sujos, os sistemas RAG começam a “ter alucinações”, agentes inteligentes cometem erros sofisticados, e a validação ainda depende de inspeção manual por humanos.

Em 2026, startups de plataformas terão vantagem se conseguirem extrair estrutura de qualquer tipo de documento, resolver conflitos nos dados, manter a integridade da informação e garantir que tudo seja sempre acessível. Isso se aplica a todas as áreas: análise de contratos, onboarding de clientes, processamento de indenizações ou qualquer processo em que o agente de IA dependa de um contexto confiável.

Capacidades de segurança: IA libertará as equipes

Na última década, o maior problema para os diretores de segurança (CISO) foi a escassez de pessoal. A demanda por especialistas em segurança cibernética triplicou, passando de menos de 1 milhão em 2013 para 3 milhões em 2021.

A raiz do problema vem das próprias equipes de segurança: elas compram ferramentas de “detecção de tudo sem distinção”, o que as obriga a “verificar tudo” — criando um ciclo vicioso. Especialistas estão sempre soterrados por toneladas de alertas falsos diários, sem tempo para otimizar processos.

Em 2026, a IA quebrará esse ciclo ao automatizar tarefas repetitivas e redundantes. Cerca de metade do trabalho realizado por grandes equipes de segurança poderá ser totalmente tratado por máquinas, liberando recursos para focar no que realmente importa: rastrear invasores, projetar sistemas de defesa e corrigir vulnerabilidades.

Infraestrutura “agent-native”: Redesenho para velocidade de máquina

Uma mudança ainda maior virá de dentro da arquitetura do sistema. Os backends empresariais atuais foram projetados para fluxos de dados com “velocidade humana, baixa paralelização, previsível”: uma ação do usuário gera uma resposta do sistema.

Mas quando um agente de IA tenta atingir um objetivo, ele pode gerar 5.000 tarefas filhas recursivamente, consultar bancos de dados, chamar APIs internas — tudo em poucos milissegundos. Para sistemas tradicionais, isso parece mais um ataque DDoS do que uma solicitação legítima.

Para construir sistemas capazes de suportar cargas de agentes inteligentes em 2026, será necessário redesenhar a camada de controle. Em vez de focar na alta capacidade de processamento, os novos sistemas devem ser otimizados para coordenação: roteamento de requisições, controle de acessos, gerenciamento de estados e execução de políticas em ambientes paralelos de grande escala.

Criação de conteúdo: Multimodalidade se torna realidade

Já temos ferramentas básicas separadas: geração de áudio, criação de música, geração de imagens, vídeos. Mas criar um conteúdo longo, com controle quase de um diretor profissional, ainda é cansativo e complexo.

Em 2026, essas ferramentas se consolidarão: o usuário poderá fornecer a um modelo um vídeo de 30 segundos, referências visuais e sonoras, e o modelo criará personagens novos e continuará a filmagem na mesma cena. Poderá solicitar que o modelo “volte” de um ângulo diferente ou sincronize movimentos com um vídeo de referência.

Produtos como Kling O1 e Runway Aleph já demonstraram esse potencial inicial, mas isso é apenas o começo. Tanto os modelos quanto as aplicações precisarão de inovações. Criadores, desde memes até diretores de Hollywood, terão ferramentas alinhadas às suas necessidades específicas.

Dados e IA: Convergência profunda

“Stack de dados moderno” está claramente convergindo: empresas de dados, que fornecem serviços de modularização (coleta, transformação, computação), estão migrando para plataformas unificadas. Fivetran e dbt se fundiram, Databricks se expandiu — sinais claros dessa tendência.

No entanto, a arquitetura de dados verdadeira para IA ainda está em estágio inicial. As principais direções de desenvolvimento incluirão:

Dados vetoriais e gestão de contexto: os dados passarão a ser armazenados em bancos de dados vetoriais de alto desempenho, além do armazenamento estruturado tradicional. Agentes de IA terão acesso contínuo ao significado semântico dos dados e às definições de negócio, permitindo que aplicações de “conversar com os dados” mantenham uma compreensão consistente entre múltiplos sistemas.

Automação de workflows: à medida que o fluxo de dados se torna cada vez mais agentizado, ferramentas tradicionais de BI e planilhas evoluirão para atender agentes inteligentes, e não apenas humanos.

Vídeo interativo: Entrando no interior

Uma grande mudança se aproxima no mundo do vídeo. Em 2026, o vídeo deixará de ser conteúdo passivo para assistir, e se tornará um espaço onde podemos “entrar” e interagir.

Por fim, modelos de vídeo terão a capacidade de entender o tempo, lembrar o que aconteceu, reagir às ações do usuário e manter uma consistência quase realista — ao invés de apenas gerar trechos curtos e desconectados.

Esses sistemas manterão personagens, objetos e leis físicas por longos períodos. A ação real terá consequências, relações de causa e efeito ocorrerão naturalmente. Isso transformará o vídeo de um meio de comunicação em um espaço construível:

• Robôs poderão treinar nesse ambiente
• Mecânicas de jogos poderão evoluir
• Designers poderão testar protótipos
• Agentes inteligentes poderão aprender “fazendo”

Pela primeira vez, humanos poderão realmente “habitar” vídeos criados por eles — um “ambiente vivo” ao invés de apenas uma coleção de quadros estáticos.

Software empresarial: Sistemas de registro enfraquecidos

A verdadeira revolução do software empresarial em 2026 virá de uma mudança fundamental: a centralidade dos sistemas de registro (ERP, CRM, ITSM) diminuirá.

A IA está encurtando a distância entre “intenção” e “execução”: modelos poderão ler, escrever e inferir dados operacionais de negócios diretamente. Esses sistemas deixarão de ser apenas bancos de dados passivos, tornando-se motores de workflows autônomos.

Com avanços em modelos de inferência e agentes inteligentes, esses sistemas poderão prever, coordenar e executar processos de ponta a ponta. A interface se tornará uma camada de agentes dinâmicos, enquanto os sistemas tradicionais de registro recuarão para o papel de “armazenamento barato e duradouro” (cold storage). O controle estratégico ficará com quem dominar o ambiente de execução inteligente.

Software vertical: A era do “multiplayer”

O software vertical (vertical SaaS) está em expansão explosiva. Empresas de saúde, jurídica, imobiliária atingiram rapidamente mais de 100 milhões de dólares em ARR; finanças e contabilidade também avançam.

2025 será a era de “coleta & inferência”: busca, extração e resumo de dados. Empresas como Hebbia, Basis, EliseAI mostram que isso já é possível.

Em 2026, será desbloqueado o modo “multiplayer”. O trabalho vertical é, por essência, uma colaboração multi-partes: compradores, vendedores, locatários, consultores, fornecedores — cada um com suas permissões, processos e requisitos de conformidade.

Atualmente, a IA de cada parte opera isoladamente, criando pontos de contato caóticos. A IA multiplayer irá romper esse ciclo:

• Coordenação automática entre as partes
• Manutenção de contexto contínuo
• Sincronização de mudanças
• Roteamento automático para especialistas funcionais
• Permitir que parceiros negociem dentro de limites, marcando pontos assimétricos para inspeção humana

Quando as transações forem aprimoradas pela colaboração de “multi-agentes + múltiplos humanos”, o custo de troca aumentará exponencialmente — essa rede colaborativa se tornará a “reserva de valor” que o software vertical sempre precisou.

Conteúdo que não é mais para humanos

Até 2026, a forma de otimizar conteúdo mudará completamente. Antes, otimizávamos para comportamentos humanos previsíveis: ranqueamento no Google, produtos top na Amazon, artigos com 5W+1H e introduções impactantes.

Mas agentes inteligentes não ignorarão descobertas profundas na página 5. Eles irão ler tudo, resumir tudo e fornecer exatamente o que precisam.

Aplicações antes feitas para os olhos humanos mudarão. Engenheiros não ficarão mais fixos no Grafana — IA SRE irá analisar telemetria automaticamente e enviar insights no Slack. Equipes de vendas não precisarão mais vasculhar o CRM manualmente — o agente irá consolidar modelos e insights automaticamente.

A nova otimização não será mais uma hierarquia visual, mas a capacidade de leitura da máquina. Isso mudará radicalmente a forma de criar conteúdo e todo o ecossistema de ferramentas.

“Tempo na tela” desaparecerá

Nos últimos 15 anos, “tempo na tela” (screen time) foi a métrica de ouro do valor do produto: tempo assistindo Netflix, cliques no sistema de saúde, minutos que o usuário permanece em um aplicativo.

Mas na era do “pagamento por resultado” (outcome-based pricing) que se aproxima, o tempo na tela será completamente eliminado.

Sinais já aparecem:

• ChatGPT DeepResearch quase não exige tempo na tela, mas oferece grande valor
• Abridge grava automaticamente diálogos entre médicos e pacientes, quase dispensando que médicos olhem a tela
• Cursor conclui projetos de desenvolvimento, engenheiros planejam próximas fases
• Hebbia gera pitch decks automaticamente, analistas de bancos de investimento finalmente podem dormir

Novo desafio: as empresas precisarão encontrar formas de medir um ROI mais complexo — satisfação do médico, produtividade do programador, bem-estar do analista — tudo crescendo junto com a IA. Quem contar a história de ROI mais convincente continuará vencendo.

Saúde: “Healthy MAUs” se tornam o foco

Em 2026, um novo grupo de usuários de saúde surgirá: os “Healthy MAUs” (indivíduos saudáveis ativos mensalmente, sem doenças).

A saúde tradicional atende principalmente a três grupos:

• Sick MAUs: pessoas com necessidades cíclicas, alto custo
• Sick DAUs: pacientes com cuidados de longo prazo
• Healthy YAUs: pessoas que quase não consultam

Qualquer momento, os Healthy YAUs podem se tornar Sick MAUs, e o cuidado preventivo poderia desacelerar essa transição. Mas, como o sistema de seguros atual é voltado para “curar doenças”, exames preventivos quase não são cobertos.

A chegada dos Healthy MAUs mudará essa estrutura. Eles não estão doentes, mas estão dispostos a monitorar sua saúde periodicamente — um potencial enorme.

À medida que a IA reduz os custos de fornecer saúde, produtos de seguro preventivo surgirão, e os usuários estarão dispostos a pagar por assinaturas de serviços. Os “Healthy MAUs” se tornarão os clientes mais promissores para a nova geração de tecnologia de saúde.

Jogos & mundos interativos: A era dos mundos criados

Em 2026, os modelos de mundos de IA mudarão completamente a narrativa. Tecnologias como Marble (World Labs) e Genie 3 (DeepMind) podem criar mundos 3D completos a partir de texto, permitindo que os usuários explorem como em jogos.

À medida que criadores aplicarem essas ferramentas, surgirão novas formas de narrativa — até mesmo uma “versão Minecraft de criação”, onde jogadores colaboram para criar um universo gigante e evolutivo.

Esses mundos eliminarão a fronteira entre jogadores e criadores, formando uma realidade dinâmica compartilhada. Gêneros como fantasia, horror, aventura poderão coexistir; a economia digital nesses mundos crescerá, com criadores ganhando dinheiro com ativos, orientando jogadores e desenvolvendo ferramentas.

Esses mundos criados também servirão como ambientes de treinamento para agentes de IA, robôs e até potenciais AGIs.

Personalização: O ano do “eu”

2026 será o “ano do eu”: produtos deixarão de ser feitos em massa para o “consumidor médio” e passarão a ser personalizados para “você”.

Na educação, mentores de IA adaptarão o ritmo e os interesses de cada estudante. Na saúde, IA personalizará suplementos, planos de treino e dietas. Na mídia, IA remixará conteúdos de acordo com suas preferências em tempo real.

No século passado, as grandes empresas venciam ao descobrir o “usuário médio”; no próximo século, vencerão ao descobrir o “eu dentro do usuário médio”.

Educação: Universidade de IA nativa

Em 2026, veremos a primeira universidade de IA nativa — uma instituição construída do zero ao redor de um sistema inteligente.

As universidades tradicionais já usam IA para correção, orientação e agendamento, mas agora surge uma transformação mais profunda: um “corpo acadêmico adaptativo” que aprende e se otimiza em tempo real.

Imagine uma universidade assim: cursos, orientações, pesquisa colaborativa e gestão do campus ajustam-se com base em feedbacks em tempo real; horários otimizados; listas de leitura dinâmicas com as últimas pesquisas; trajetórias de aprendizagem que mudam em tempo real para cada estudante.

Já existem precedentes: Universidade Estadual do Arizona colaborou com OpenAI para criar projetos de IA; Universidade Estadual de Nova York integrou IA no ensino geral.

Na universidade de IA nativa:

• Professores se tornam “arquitetos de sistemas de aprendizagem”: projetam dados, ajustam modelos, ensinam estudantes a avaliar raciocínio de máquinas
• As avaliações passarão a ser “avaliações de percepção de IA”: não mais se pergunta se o estudante usa IA, mas como usa
• Como todas as áreas precisarão de talentos que saibam colaborar com sistemas inteligentes, essa universidade se tornará a “fábrica de talentos” da nova economia

Conclusão: O ano de 2026 da transformação

Resumindo, 2026 não será apenas um ano de “inovação” — será um ano de mudança estrutural. Dados serão melhor gerenciados por meio de uma compreensão mais profunda da fórmula de variação da entropia, infraestrutura será redesenhada para agentes, conteúdo será criado para máquinas de leitura, e a educação se adaptará a cada indivíduo.

A IA deixará de ser uma ferramenta ao alcance do humano — ela se tornará um ambiente onde todos vivem, trabalham e criam.