A Revolução do Software Encontra o Mundo Real: Visões da a16z para 2026

Da Teoria à Prática: Como o Código Está a Transformar Indústria e Economia

O software já conquistou a nossa forma de pensar e comunicar. Em 2026, a verdadeira batalha será travada no terreno do mundo físico. Enquanto a difusão da inteligência artificial nos processos digitais continua, a mudança mais radical acontecerá quando o código começar realmente a controlar fábricas, infraestruturas energéticas, portos e sistemas logísticos. Não se trata mais de automação teórica, mas de uma transformação concreta que redesenhará os equilíbrios económicos globais.

A América Reconstrói a Sua Base Industrial com a IA no Centro

Os Estados Unidos não estão simplesmente a modernizar antigas instalações industriais. Está a nascer uma nova geração de empresas que partem do pressuposto de que a simulação, o projeto automatizado e as operações guiadas por IA sejam o padrão, não a exceção. Estes players estão a identificar oportunidades enormes em setores que pareciam consolidados: sistemas energéticos avançados, produção robótica pesada, extração mineral de nova geração, processos biológicos e enzimáticos para a produção de precursores químicos.

A IA não limita a sua aplicação aos laboratórios. Pode projetar reatores mais limpos e eficientes, otimizar a extração de minerais críticos, criar enzimas melhores e coordenar enxames de máquinas autónomas com uma precisão que os operadores tradicionais não conseguem alcançar. Esta combinação de capacidade cognitiva e controlo físico está a criar uma vantagem competitiva sem precedentes.

Fora das fábricas, a mesma lógica aplica-se aos sistemas críticos que outrora eram impossíveis de monitorizar completamente. Sensores autónomos, drones e modelos de IA modernos podem agora rastrear continuamente portos, ferrovias, linhas elétricas, oleodutos, data centers e infraestruturas militares. O mundo real gera dados complexos e muitas vezes não estruturados—cada movimento de um camião, cada leitura de um contador, cada ciclo de produção é matéria-prima para treinar modelos cada vez mais potentes.

As Fábricas Americanas Voltaram a Funcionar com um Novo DNA

O primeiro grande ciclo económico americano baseava-se numa força industrial sólida. Essa força foi em grande parte desmantelada nas últimas décadas, mas hoje as máquinas estão a recomeçar a girar com uma diferença fundamental: são controladas pelo software e pela IA. As empresas que enfrentam desafios em setores como energia, extração, construção e manufatura estão a aplicar uma mentalidade que combina a eficiência da linha de montagem de Henry Ford com os avanços da inteligência artificial contemporânea.

Esta abordagem híbrida permite:

• Enfrentar processos regulatórios e de autorização complexos com maior rapidez
• Acelerar os ciclos de projeto integrando desde o início a viabilidade produtiva
• Gerir o coordenação de projetos a nível nacional com precisão milimétrica
• Implementar sistemas autónomos para tarefas difíceis ou perigosas

Até 2026, esperamos ver uma produção em série de reatores nucleares, construção rápida de habitações para satisfazer a procura nacional, data centers implementados rapidamente, e um renascimento da força industrial americana. O princípio é simples, mas poderoso: “A fábrica é o produto.”

A Observabilidade Física: Quando o Mundo Real Torna-se Transparente Como o Código

Nos últimos dez anos, a observabilidade do software transformou a forma como monitorizamos os sistemas digitais—cada log, métrica e rastreio torna visível o invisível. Agora, esta mesma revolução está prestes a alcançar o mundo físico. Com mais de um bilhão de câmaras e sensores ligados distribuídos nas principais cidades americanas, compreender o estado real de cidades, redes elétricas e infraestruturas críticas está a tornar-se tanto urgente quanto tecnicamente possível.

Este novo nível de perceção terá implicações profundas para a robótica e as tecnologias autónomas. Quando as máquinas tiverem acesso a um mapa partilhado do mundo físico observável como o código, poderão coordenar-se e operar com uma fluidez impossível hoje.

No entanto, as ferramentas que podem detectar incêndios florestais ou prevenir acidentes em obras podem também criar cenários distópicos. Os verdadeiros vencedores desta vaga serão aqueles que ganharão a confiança do público construindo sistemas que protegem a privacidade, são interoperáveis, suportam nativamente IA, e mantêm a transparência social sem comprometer as liberdades civis.

O Stack Industrial Eletrónico: Quando o Software Controla Verdadeiramente os Átomos

A próxima revolução industrial não acontecerá apenas dentro das fábricas, mas dentro das próprias máquinas. A eletrificação, os materiais inovadores e os avanços da IA estão a fundir-se, permitindo ao software controlar o movimento, a produção e a transformação do mundo físico.

O stack industrial eletrónico representa a tecnologia integrada que alimenta veículos elétricos, drones, data centers e manufatura moderna. Liga os átomos que movem o mundo aos bits que o controlam: desde minerais refinados em componentes, à energia armazenada nas baterias, à eletricidade controlada por dispositivos eletrónicos, ao movimento realizado por motores de precisão, tudo coordenado pelo software. É a infraestrutura invisível por trás de cada passo rumo à automação física.

No entanto, desde a refinação de materiais críticos até à produção de chips avançados, a capacidade de construir este stack está a diminuir globalmente. Se os Estados Unidos quiserem liderar a próxima era industrial, devem produzir o hardware que a sustenta. Os países que dominarem o stack industrial eletrónico definirão o futuro da tecnologia industrial e militar para o próximo século.

Os Laboratórios Autónomos Aceleram a Descoberta Científica

Com os avanços dos modelos multimodais e a melhoria contínua das capacidades robóticas, as equipas de investigação estão a fechar o ciclo da descoberta científica autónoma. Os laboratórios de nova geração podem passar da hipótese à conceção e execução de experimentos, até ao raciocínio, análise de resultados e iteração sobre futuras direções de investigação, tudo sem intervenção humana contínua.

As equipas que construírem estes laboratórios serão necessariamente interdisciplinares, integrando competências em IA, robótica, ciências físicas e da vida, manufatura e operações. Esta abordagem permite experiências e descobertas contínuas em ambientes sem pessoal, acelerando o ciclo de inovação de forma exponencial.

A Viagem dos Dados: A Próxima Fronteira nos Setores Críticos

Em 2025, os limites dos recursos computacionais e a construção de data centers definiram o debate sobre IA. Em 2026, o foco mudará para um desafio diferente: os limites dos recursos de dados e como os nossos setores críticos se tornam fontes inesgotáveis de informações.

Os setores industriais tradicionais continuam a ser um tesouro de dados potenciais e não estruturados. Cada viagem de um camião, cada leitura de um contador, cada intervenção de manutenção, cada ciclo de produção, cada montagem, cada teste representa matéria-prima para treinar modelos sofisticados. No entanto, termos como recolha de dados, etiquetagem e treino de modelos ainda não fazem parte do léxico industrial padrão.

A procura por estes dados já é infinita. Empresas especializadas e laboratórios de investigação em IA pagam preços elevados para aceder a dados de processo provenientes das “fábricas do suor.” As empresas industriais com infraestruturas físicas existentes têm uma vantagem competitiva natural: podem capturar quantidades massivas de dados a custo marginal quase nulo e usá-los para treinar modelos proprietários ou licenciá-los a terceiros. Em breve, surgirão startups dedicadas a fornecer o stack de coordenação: ferramentas de software para recolha, etiquetagem e licenciamento de dados; hardware de sensores e SDKs de software; ambientes de reinforcement learning e pipelines de treino.

A IA Reforça os Modelos de Negócio, Não se Limitando a Reduzir Custos

As startups mais sofisticadas no campo da IA não se limitam a automatizar tarefas repetitivas. Amplificam o valor económico que os clientes podem extrair do seu negócio. No setor jurídico baseado na divisão de receitas, por exemplo, os escritórios de advogados só ganham se vencerem. Empresas inovadoras usam dados proprietários sobre os resultados dos processos para prever as probabilidades de sucesso, ajudando os escritórios a selecionar os melhores casos, servir mais clientes e aumentar a taxa de vitórias.

A IA não reduz simplesmente os custos operacionais—reforça os modelos de negócio gerando mais receitas. Até 2026, esta lógica estender-se-á a todos os setores verticais, pois os sistemas de IA alinhar-se-ão mais profundamente com os incentivos económicos dos clientes, criando vantagens compostas que o software tradicional não consegue alcançar.

ChatGPT Torna-se a App Store da IA: Uma Nova Era de Distribuição

Os ciclos de sucesso do consumidor requerem três elementos: nova tecnologia, novos comportamentos dos consumidores e novos canais de distribuição. Até há pouco tempo, a vaga de IA satisfazia os dois primeiros requisitos, mas faltava um canal de distribuição nativo. A maioria dos produtos crescia através de redes existentes como as redes sociais ou o boca-a-boca.

Com o lançamento do OpenAI Apps SDK, o suporte da Apple para mini-aplicações e a função de chat em grupo do ChatGPT, a situação mudou radicalmente. Os desenvolvedores de consumo podem agora aceder diretamente à base de utilizadores de 900 milhões de ChatGPT e aproveitar novas redes de mini-aplicações para crescer. Este último elo do ciclo de vida dos produtos de consumo promete inaugurar uma corrida ao ouro tecnológico de uma década em 2026. Ignorar esta mudança de paradigma implica riscos significativos.

Os Assistentes Virtuais Conquistam o Espaço Empresarial

Nos últimos 18 meses, a ideia de que agentes de IA gerenciem interações reais para empresas passou de ficção científica para realidade operacional diária. Milhares de empresas—desde PME até grandes corporações—usam IA vocal para marcar reuniões, completar reservas, conduzir inquéritos e recolher informações sobre clientes. Estes agentes não só economizam custos e geram receitas adicionais, como também libertam os funcionários para tarefas mais valiosas e interessantes.

Como o setor ainda está numa fase inicial, muitas empresas permanecem na fase “a voz como ponto de entrada”, oferecendo um ou poucos tipos de interações como solução única. Em 2026, esperamos ver assistentes de voz a expandir-se para gerir fluxos de trabalho inteiros, potencialmente multimodais, e até a gerir o ciclo completo da relação com o cliente.

Com a melhoria contínua dos modelos subjacentes—os agentes modernos já podem chamar ferramentas e operar entre sistemas diferentes—cada empresa deverá implementar produtos de IA orientados por voz para otimizar processos-chave.

As Aplicações Proativas Substituem os Prompt

Em 2026, os utilizadores mainstream despedirão-se das caixas de texto para prompts. A próxima geração de aplicações de IA não mostrará interfaces de pesquisa—observará as tuas ações e oferecerá sugestões proativas sem que tenhas de pedir.

O teu IDE sugerirá refatoração de código antes de fazeres perguntas. O teu CRM gerará automaticamente emails de seguimento após uma chamada. A tua ferramenta de design produzirá opções alternativas enquanto trabalhas. A interface de chat tornar-se-á simplesmente uma ferramenta de suporte marginal. A IA será a estrutura invisível de cada fluxo de trabalho, ativada pela intenção do utilizador em vez de comandos explícitos.

Os Bancos e Seguradoras Finalmente Modernizam-se

Muitas instituições financeiras já integraram funções de IA como importação de documentos e agentes vocais nos seus sistemas legados, mas esta não é uma verdadeira transformação. Só reconstruindo a infraestrutura subjacente à IA é que os serviços financeiros poderão realmente transformar-se.

Até 2026, o risco competitivo de não modernizar-se superará o risco de falhar na tentativa. Grandes instituições financeiras abandonarão contratos com fornecedores tradicionais para implementar alternativas mais novas e nativas de IA. Estas empresas ultrapassarão os limites das antigas classificações, tornando-se plataformas capazes de centralizar, normalizar e enriquecer os dados subjacentes.

Os resultados serão significativos:

• Os fluxos de trabalho serão consideravelmente simplificados. Não será mais necessário passar de um sistema para outro. Imagine gerir em paralelo centenas de atividades pendentes num sistema de hipotecas, enquanto os agentes completam as tarefas monótonas.
• As categorias que conhecemos fundir-se-ão em categorias maiores. KYC, abertura de conta e monitorização de transações poderão ser unificadas numa única plataforma de risco.
• Os vencedores destas novas categorias serão 10 vezes maiores do que as empresas tradicionais: o alcance é maior e o mercado de software está a devorar a força de trabalho.

O futuro dos serviços financeiros não é aplicar IA aos sistemas antigos, mas construir um novo sistema operativo nativo para IA.

A IA Alcança 99% das Empresas Através de Estratégias Visionárias

A IA é a mudança tecnológica mais empolgante das nossas vidas, mas até agora a maior parte dos benefícios das startups foi para 1% das empresas do Vale do Silício—ou estão fisicamente na Bay Area ou fazem parte da sua vasta rede de influência.

Em 2026, isto mudará radicalmente. As startups perceberão que a esmagadora maioria das oportunidades de IA está fora do Vale do Silício. Veremos novas empresas a aproveitar estratégias visionárias para descobrir oportunidades escondidas nos grandes setores verticais tradicionais. Em setores como consultoria, serviços (system integrator, empresas de implementação) e manufatura, que se movem mais lentamente, a IA oferece oportunidades enormes ainda por explorar.

Stripe, Deel, Mercury, Ramp seguiram esta estratégia de servir as empresas de novos mercados—as chamadas greenfield companies—desde o início. Muitos clientes da Stripe nem sequer existiam quando a empresa foi fundada. Em 2026, veremos startups nascidas do zero a escalar rapidamente em muitos setores do software empresarial, simplesmente construindo produtos melhores e focando em clientes ainda não vinculados aos fornecedores existentes.

Os Sistemas Multi-Agente Transformam a Estrutura das Empresas Fortune 500

Até 2026, as empresas passarão de ferramentas de IA isoladas para sistemas multi-agente que funcionam como equipas digitais coordenadas. À medida que os agentes começarem a gerir fluxos de trabalho complexos e interdependentes—planeamento, análise e execução conjuntas—as empresas terão de repensar radicalmente a estrutura do trabalho e a forma como o contexto flui entre os sistemas.

As empresas Fortune 500 sentirão esta transformação mais profundamente do que outras: detêm as maiores reservas de dados isolados, conhecimento institucional e complexidade operacional. Transformar esse conhecimento—grande parte do qual reside na mente dos funcionários—numa base partilhada para trabalhadores autónomos libertará decisões mais rápidas, ciclos mais curtos e processos end-to-end que não dependem de microgestão humana contínua.

Esta transformação obrigará os líderes a repensar papéis e software. Surgirão novas funções como designers de workflows IA, supervisores de agentes e responsáveis pela governação para o coordenação de trabalhadores digitais colaborativos. Para além dos sistemas de registo existentes, as empresas precisarão de sistemas de coordenação: novos níveis para gerir interações multi-agente, avaliar o contexto e garantir a fiabilidade dos fluxos de trabalho autónomos.

Os humanos concentrar-se-ão na gestão de casos limite e de situações mais complexas. A ascensão dos sistemas multi-agente não é apenas mais um passo na automação; representa uma reconstrução da forma como as empresas operam, tomam decisões e, em última análise, criam valor.

A IA para Consumidores Evolui: De “Ajuda-me” a “Conhece-me”

Em 2026, as funcionalidades de produtos de IA para consumidores mainstream passarão do aumento da produtividade ao fortalecimento das ligações humanas. A IA deixará de se limitar a ajudar-te a realizar tarefas, para te ajudar a conhecer-te melhor e a construir relações mais fortes com os outros.

Esta mudança não é simples. Muitos produtos de IA social já foram lançados e fracassaram. No entanto, graças às janelas de contexto multimodais e aos custos de inferência em queda, os produtos de IA modernos podem aprender de cada aspeto da tua vida—não só do que dizes ao chatbot, mas também das tuas fotografias, conversas um-a-um e em grupo, hábitos diários e reações ao stress.

Os produtos “conhece-me” têm uma melhor fidelização dos utilizadores do que os produtos “ajuda-me”. Os produtos “ajuda-me” monetizam através de uma forte disposição a pagar por tarefas específicas e tentam aumentar a fidelização. Os produtos “conhece-me” monetizam através de interações diárias contínuas: a disposição a pagar é menor, mas a fidelização é significativamente maior. Assim que estes produtos forem realmente lançados, tornar-se-ão parte do nosso quotidiano.

Novos Primitivos de Modelo Permitem Empresas Sem Precedentes

Até 2026, veremos surgir empresas que não poderiam existir antes dos avanços nos modelos de raciocínio, na multimodalidade e nas aplicações informáticas avançadas. Até agora, muitos setores—jurídico, atendimento ao cliente—usaram a melhoria do raciocínio para reforçar produtos existentes. Agora começamos a ver empresas cujo produto principal depende fundamentalmente destes novos primitivos de modelo.

Os avanços no raciocínio geram novas capacidades, como avaliar pedidos financeiros complexos, agir com base em pesquisas académicas densas, ou resolver automaticamente disputas de faturação. Os modelos multimodais permitem extrair dados latentes de vídeo do mundo físico—as câmaras nos locais de produção revelam insights escondidos. A aplicação informática permite automatizar grandes setores que no passado estavam limitados por software de desktop, APIs deficientes e fluxos de trabalho fragmentados.

As Startups de IA Crescem Rápido ao Servir Outras Startups de IA

Estamos numa fase sem precedentes de criação de empresas, impulsionada principalmente pelo ciclo atual de produtos de IA. Ao contrário dos ciclos anteriores, as empresas existentes não estão a assistir passivamente; estão a adotar ativamente IA. Como podem vencer as startups?

Uma das formas mais eficazes e subestimadas de superar empresas existentes nos canais de distribuição é servir as greenfield companies desde o início—empresas completamente novas e ainda não vinculadas a fornecedores legados. Se conseguires atrair todas as novas empresas e crescer com elas, quando os teus clientes ficarem grandes, tu também ficarás.

Em 2026, veremos startups nascidas do zero a escalar rapidamente em muitos setores do software empresarial. Só precisam de construir produtos melhores e focar em clientes ainda não vinculados aos fornecedores existentes. A estratégia é simples, mas poderosa: o futuro pertence a quem cresce com os novos atores, não a quem tenta conquistar os antigos.

Conclusão: O Software Devora o Mundo, Agora Empurra-o Adiante

As tendências para 2026 não falam de uma única inovação, mas de uma transformação sistemática. O software deixou de ser apenas uma ferramenta que otimiza processos existentes—tornou-se o substrato mesmo sobre o qual se constroem modelos económicos, infraestruturas industriais e relações humanas.

Desde laboratórios autónomos que aceleram a descoberta científica até sistemas multi-agente que repensam como operam as Fortune 500, passando pela revitalização da base industrial americana e pela evolução dos serviços financeiros, o tema recorrente é claro: o software continuará a devorar o mundo, mas em 2026 fará isso de forma mais profunda, mais física e mais integrada do que nunca antes.