Las tres grandes predicciones de a16z para los agentes de IA en 2026: la desaparición de los cuadros de texto, la prioridad en el uso de agentes y el auge de los agentes de voz.

a16z predice que la IA está evolucionando de ser una herramienta pasiva a convertirse en un agente activo.

Redactado por: Long Yue

Fuente: Wallstreetcn

En el reciente seminario online “Big Ideas for 2026” organizado por la reconocida firma de capital de riesgo Andreessen Horowitz (A16z), su equipo de socios presentó un claro panorama sobre la evolución de la tecnología de IA: la inteligencia artificial está pasando de ser una herramienta de chat que espera instrucciones a convertirse en un “agente” capaz de ejecutar tareas de manera proactiva.

Al mismo tiempo, propusieron tres “grandes predicciones” que remodelarán la industria: la interacción de la interfaz de usuario pasará de “prompts” a “ejecución”, el diseño de productos cambiará de estar “centrado en el humano” a ser “agente-first”, y los agentes de voz pasarán de demostraciones técnicas a implementaciones a gran escala.

Predicción 1: La desaparición del cuadro de entrada.

Marc Andrusko, socio del equipo de inversiones en aplicaciones de IA de a16z, predice audazmente: “Para 2026, el cuadro de entrada como interfaz principal de usuario en aplicaciones de IA desaparecerá”. Considera que la próxima generación de aplicaciones de IA ya no requerirá que los usuarios ingresen instrucciones de manera tediosa, sino que observarán el comportamiento del usuario, intervendrán de manera proactiva y ofrecerán propuestas de acción para su revisión.

Detrás de este cambio se encuentra un gran salto en el valor comercial de la IA. Andrusko señala: “Antes nos enfocábamos en el gasto global en software de 300-400 mil millones de dólares al año, pero ahora nos entusiasma el gasto en fuerza laboral de 13 trillones de dólares solo en Estados Unidos. Esto amplía la oportunidad de mercado del software unas 30 veces”.

Él compara a los futuros agentes de IA con los empleados “nivel S” más destacados: “El empleado más proactivo identifica problemas, diagnostica la causa raíz, implementa soluciones y recién al final te dice: ‘Por favor, aprobá la solución que encontré’. Ese es el futuro de las aplicaciones de IA”.

Predicción 2: “Agent-first” y legibilidad para máquinas.

Stephanie Zhang, socia de inversiones de crecimiento en a16z, propuso una lógica de diseño disruptiva: el software ya no se diseñará para los ojos humanos. Señala: “Lo que es importante para el consumo humano puede no serlo para el consumo de agentes inteligentes. La nueva dirección de optimización no es la jerarquía visual, sino la legibilidad para máquinas (Machine Legibility)”.

En opinión de Stephanie, los principios “5W1H” o las interfaces de usuario pulidas que optimizábamos para captar la atención humana serán reconstruidos en la era de los agentes inteligentes. Predice: “Probablemente veremos una gran cantidad de contenido hiperpersonalizado y de alta frecuencia generado para el interés de los agentes, algo así como el keyword stuffing de la era de los agentes”.

Este cambio impactará profundamente en todos los aspectos, desde la creación de contenido hasta el diseño de software.

Predicción 3: El auge de los agentes de voz.

Mientras tanto, Olivia Moore, socia del equipo de inversiones en aplicaciones de IA de a16z, observa que “los agentes de voz de IA están comenzando a ganar terreno”. Afirma que los agentes de voz han pasado de ser un concepto de ciencia ficción a sistemas que las empresas están comprando e implementando a gran escala. Especialmente en sectores como salud, banca y reclutamiento, los agentes de voz son preferidos por su alta confiabilidad, fuerte cumplimiento normativo y capacidad para resolver la escasez de personal.

Compartió un hallazgo interesante: “En el sector bancario y de servicios financieros, la IA de voz en realidad funciona mejor, porque los humanos son muy buenos violando las normas de cumplimiento, mientras que la IA de voz las ejecuta a la perfección cada vez”.

Moore enfatiza: “La IA no te va a quitar el trabajo, pero una persona que use IA sí”. Esto anticipa una profunda transformación en los call centers y la industria BPO tradicional, y los proveedores que puedan ofrecer servicios a menor precio o mayor volumen gracias a la IA tendrán ventaja competitiva.

Puntos clave del seminario online:

• El fin de la UI: La era del cuadro de prompts como interfaz principal está por terminar; la IA pasará de “respuesta pasiva” a “observación e intervención proactiva”.
• Incremento de mercado x30: El mercado objetivo de la IA pasa de los 400 mil millones de dólares en software a los 13 trillones de dólares en gasto laboral, cambiando radicalmente la lógica comercial.
• Modelo de empleado nivel S: La IA ideal debe ser como un empleado altamente proactivo: detectar problemas, diagnosticar causas, proponer y ejecutar soluciones, dejando la confirmación final al humano.
• Legibilidad para máquinas (Machine Legibility): El objetivo del diseño de software pasa de “human-first” a “agent-first”; la UI visual deja de ser el núcleo.
• Alienación en la creación de contenido: La competencia de marcas pasará de captar la atención humana a “Generative Engine Optimization” (GEO), e incluso podría surgir gran cantidad de “contenido de alta frecuencia” generado para ser captado por IA.
• Ventaja de cumplimiento de la IA de voz: En industrias reguladas como finanzas, la IA de voz supera a los humanos porque puede cumplir el 100% de las normas y su trazabilidad es total.
• Penetración en salud y gobierno: Los agentes de voz están resolviendo la alta rotación en salud y podrían abordar problemas en servicios públicos como el 911 o el DMV.
• Industrialización de la IA de voz: La IA de voz se está convirtiendo en una industria completa, no solo un mercado; en cada capa de la cadena de valor surgirán ganadores, desde modelos base hasta aplicaciones de plataforma.
• De herramienta a “empleado IA”: La IA ya no es solo una herramienta auxiliar, sino un empleado digital capaz de gestionar ciclos de negocio completos de forma independiente.

Transcripción completa del seminario del equipo de IA de a16z (traducido por herramienta de IA):

Director 00:00 Bienvenidos a “Big Ideas for 2026”. Escucharemos a Marc Andrusko hablar sobre la evolución de la interfaz de usuario de IA y el cambio fundamental en cómo interactuamos con sistemas inteligentes. Stephanie Zhang discutirá el significado de diseñar para agentes en vez de humanos, una transformación que está remodelando el desarrollo de productos. Olivia Moore compartirá su visión sobre el auge de los agentes de voz de IA y su creciente papel en la vida cotidiana. Estas no son solo predicciones, son perspectivas de quienes trabajan directamente con los fundadores y empresas que están construyendo el mundo del futuro.

Marc Andrusko 00:31 Soy Marc Andrusko, socio del equipo de inversiones en aplicaciones de IA. Mi gran idea para 2026 es la desaparición del cuadro de entrada como interfaz principal en aplicaciones de IA. La próxima ola de aplicaciones requerirá muchos menos prompts. Observarán lo que hacés y se involucrarán proactivamente, ofreciendo propuestas de acción para que las revises.

Marc Andrusko 00:49 La oportunidad que estamos atacando antes era el gasto global en software de 300 a 400 mil millones de dólares al año. Ahora nos entusiasma el gasto en fuerza laboral de 13 trillones de dólares solo en EE.UU. Esto amplía la oportunidad de mercado o TAM unas 30 veces. Si partís de ahí y pensás: bueno, si todos queremos que este software trabaje para nosotros, idealmente debería ser al menos tan bueno como un humano, o incluso mejor, ¿no? Así que me gusta pensar: ¿cómo trabajan los mejores empleados? ¿Cómo trabajan los mejores empleados humanos? Últimamente he estado hablando de un gráfico que circula en Twitter. Es una pirámide de cinco tipos de empleados y por qué los más proactivos son los mejores. Si empezás desde la base de la pirámide, ahí están los que detectan un problema y vienen a vos por ayuda, preguntando qué hacer. Esos son los menos proactivos.

Pero si llegás al nivel S, el más alto de proactividad, detectan un problema, investigan para diagnosticar la causa, exploran varias soluciones, implementan una y te mantienen informado, o vienen a vos al final y dicen: “Por favor, aprobá la solución que encontré”. Creo que así serán las aplicaciones de IA del futuro. Y creo que eso es lo que todos queremos. Es hacia donde todos estamos trabajando. Así que tengo mucha confianza en que estamos cerca de lograrlo. Creo que los LLM (Large Language Models) siguen mejorando, son más rápidos y baratos, y en cierto modo, el comportamiento del usuario aún requiere intervención humana al final para aprobar cosas, especialmente en escenarios de alto riesgo. Pero creo que los modelos ya pueden proponer sugerencias muy inteligentes en tu nombre, y básicamente solo tenés que hacer clic en confirmar.

Marc Andrusko 02:27 Como saben, me fascina el concepto de un CRM nativo de IA. Creo que es un ejemplo perfecto de cómo podrían ser estas aplicaciones proactivas. Hoy en día, un vendedor puede abrir su CRM, revisar todas las oportunidades abiertas, mirar el calendario y pensar: bien, ¿qué acción puedo tomar ahora para impactar más en mi embudo de ventas y mis cierres? Pero en el CRM del futuro, tu agente de IA o IA CRM debería estar haciendo todo eso por vos todo el tiempo, no solo identificando las oportunidades más obvias, sino también revisando tus correos de los últimos dos años para encontrar leads que dejaste de lado. Quizás deberíamos enviarles un mail para reactivarlos, ¿no? Así que creo que hay oportunidades infinitas en redactar mails, organizar calendarios, revisar registros de llamadas antiguas, etc.

Marc Andrusko 03:22 El usuario promedio aún va a querer esa aprobación final. En casi el 100% de los casos, querrán que la parte humana “in the loop” sea el decisor final. Y eso está bien.

Marc Andrusko 03:33 Creo que así es como evolucionará naturalmente. Puedo imaginar un mundo donde los power users dediquen mucho esfuerzo extra a entrenar cualquier aplicación de IA que usen para que entienda lo máximo posible sobre su comportamiento y forma de trabajar. Estas aplicaciones aprovecharán ventanas de contexto más grandes, usarán la memoria integrada en muchos LLM, y así los power users podrán confiar en que la aplicación haga el 99,9% o incluso el 100% del trabajo. Se sentirán orgullosos de la cantidad de tareas que pueden completar sin intervención humana.

Stephanie Zhang 04:09 Hola, soy Stephanie Zhang, socia de inversiones de crecimiento en a16z. Mi gran idea para 2026 es: crear para agentes, no para humanos. Algo que me entusiasma mucho para 2026 es que la gente tendrá que cambiar la forma en que crea. Esto abarca desde la creación de contenido hasta el diseño de aplicaciones. La gente empezará a interactuar con sistemas como la web o apps a través de agentes como intermediarios. Lo que es importante para el consumo humano no será igual de importante para el consumo de agentes.

Stephanie Zhang 04:41 Cuando estaba en secundaria, tomé una clase de periodismo. Aprendimos la importancia de empezar los artículos con las 5W y 1H (quién, cuándo, dónde, qué, por qué, cómo) y de comenzar los reportajes con una introducción. ¿Por qué? Para captar la atención humana, ya que los humanos pueden perderse declaraciones profundas enterradas en la página H5, pero los agentes no.

Stephanie Zhang 05:02 Durante años, optimizamos para comportamientos humanos predecibles. ¿Querés aparecer entre los primeros resultados de Google? ¿Querés estar entre los primeros productos listados en Amazon? Esa optimización no solo aplica a la web, también al diseño de software. Las apps se diseñan para los ojos y clics humanos. Los diseñadores optimizan para una buena UI y flujos intuitivos. Pero a medida que crecen los agentes, el diseño visual será menos importante para la comprensión general. Antes, cuando ocurría un incidente, los ingenieros revisaban paneles de Grafana para entender qué pasaba. Ahora, los AI SRE (Site Reliability Engineers) reciben datos de telemetría, los analizan y reportan hipótesis e insights directamente en Slack para que los humanos los lean.

Antes, los equipos de ventas tenían que hacer clic y navegar por CRMs como Salesforce para recolectar información. Ahora, los agentes obtienen esos datos y resumen los insights para ellos. Ya no diseñamos para humanos, sino para agentes. El nuevo estándar de optimización no es la jerarquía visual, sino la legibilidad para máquinas. Esto cambiará cómo creamos y las herramientas que usamos. ¿Qué buscan los agentes? Es una pregunta cuya respuesta aún no conocemos. Pero sí sabemos que los agentes leen todo el texto de un artículo mejor que los humanos, que solo leen los primeros párrafos. Hay muchas herramientas en el mercado que usan diferentes organizaciones para asegurarse de que cuando un consumidor le pregunta a ChatGPT por la mejor tarjeta de crédito o los mejores zapatos, aparezcan. Así que hay muchas herramientas, lo que llamamos SEO (nota: debería ser SEO o concepto similar, aquí es una transliteración), que la gente usa, pero todos se preguntan: ¿qué quieren ver los agentes de IA?

Stephanie Zhang 06:43 Me encanta esa pregunta sobre cuándo los humanos podrían salir completamente del loop. Ya hemos visto que esto ocurre en algunos casos. Nuestra empresa del portfolio, Dekagon, ya responde preguntas de forma autónoma para muchos de sus clientes. Pero en otros casos, como operaciones de seguridad o resolución de incidentes, solemos ver más humanos en el loop: el agente de IA primero intenta identificar el problema, analiza y presenta diferentes escenarios potenciales al humano. Estos suelen ser casos de mayor responsabilidad y análisis más complejo, y vemos que los humanos permanecen en el loop. Y hasta que los modelos y la tecnología alcancen una precisión muy alta, probablemente seguirán en el loop por más tiempo.

Stephanie Zhang 07:33 No sé si los agentes verán Instagram Reels. Es muy interesante, al menos técnicamente, optimizar la legibilidad para máquinas, la obtención de insights y la relevancia es realmente importante, especialmente en comparación con el pasado, donde era más importante captar la atención con cosas llamativas. Ya hemos visto casos de contenido hiperpersonalizado y masivo: quizás no creás un artículo súper relevante y profundo, sino mucho contenido de baja calidad, pero dirigido a diferentes cosas que creés que los agentes pueden querer ver. Es casi como el keyword stuffing de la era de los agentes: el costo de crear contenido tiende a cero y es muy fácil crear mucho contenido. Ese es el riesgo potencial de generar mucho contenido solo para captar la atención de los agentes.

Olivia Moore 08:48 Soy Olivia Moore, socia del equipo de inversiones en aplicaciones de IA. Mi gran idea para 2026 es que los agentes de voz de IA comenzarán a ganar terreno. En 2025, vemos que los agentes de voz pasan de ser algo de ciencia ficción a sistemas que las empresas compran e implementan a gran escala. Me entusiasma ver que las plataformas de agentes de voz se expanden, trabajan entre plataformas y modos, gestionan tareas completas y nos acercan a la visión de un verdadero empleado IA. Ya vemos clientes empresariales en casi todos los sectores probando agentes de voz, si no los han implementado a gran escala.

Olivia Moore 09:25 Salud probablemente sea el mayor sector aquí. Vemos agentes de voz en casi todas las partes del stack de salud: llamadas a aseguradoras, farmacias, proveedores, e incluso llamadas al paciente, lo que puede sorprender. Puede ser para funciones básicas como agendar o recordar citas, pero también para llamadas más sensibles, como seguimientos postoperatorios o entrevistas iniciales en psiquiatría, todo gestionado por IA de voz. Honestamente, creo que un factor clave aquí es la alta rotación de personal y la dificultad de contratación en salud, lo que hace que los agentes de voz sean una solución bastante buena. Otro sector similar es banca y servicios financieros. Podrías pensar que hay demasiada regulación y cumplimiento para que la IA de voz funcione ahí, pero resulta que es un área donde la IA de voz rinde mejor, porque los humanos suelen violar las normas, mientras que la IA de voz las cumple siempre. Y lo importante es que podés rastrear el desempeño de la IA de voz a lo largo del tiempo. Finalmente, otro sector donde la tecnología de voz está avanzando es el reclutamiento. Esto va desde trabajos en retail hasta posiciones de ingeniería junior e incluso consultores intermedios. Con IA de voz, podés ofrecer a los candidatos la experiencia de entrevistarse en cualquier momento y luego pasar al resto del proceso de selección humano.

Olivia Moore 10:46 A medida que los modelos base mejoran, este año vimos grandes avances en precisión y latencia. De hecho, en algunos casos, escuché que empresas de agentes de voz ralentizan intencionalmente sus agentes o agregan ruido de fondo para que suenen más humanos. Cuando se trata de BPO (Business Process Outsourcing) y call centers, creo que algunos experimentarán una transición gradual, mientras que otros, ante la amenaza de la IA, especialmente la de voz, enfrentarán un cambio abrupto. Es como dicen: la IA no te va a quitar el trabajo, pero una persona que use IA sí.

Olivia Moore 11:16 Lo que vemos es que muchos clientes finales aún prefieren comprar soluciones, no tecnología que tengan que implementar ellos mismos. Así que a corto y mediano plazo, probablemente sigan usando call centers o BPO, pero elegirán a quienes ofrezcan precios más bajos o mayor capacidad gracias a la IA. Curiosamente, en algunas regiones, por empleado permanente, los humanos aún son más baratos que la mejor IA de voz. Así que a medida que los modelos mejoren, será interesante ver si los costos bajan y si los call centers en esos mercados enfrentan una amenaza mayor que ahora.

Olivia Moore 11:50 La IA es realmente buena en conversaciones multilingües y con acentos fuertes. Muchas veces, en reuniones, puede que no entienda una palabra o frase, pero reviso mi transcripción de (Granola) y está perfecta. Creo que es un gran ejemplo de lo que pueden hacer la mayoría de los proveedores de ASR o speech-to-text.

Olivia Moore 12:08 Ahora hay algunos casos de uso que espero ver más el año que viene, especialmente los relacionados con el gobierno. Somos inversores en Prepared 911; si podés gestionar llamadas al 911 —ellos manejan las no urgentes—, también deberías poder gestionar llamadas al DMV y cualquier otra llamada gubernamental, que hoy son frustrantes tanto para los consumidores como para los empleados al otro lado del teléfono.

Olivia Moore 12:32 También me gustaría ver más IA de voz para consumidores. Hasta ahora, es principalmente B2B, porque reemplazar o complementar humanos en llamadas con IA mucho más barata es obvio. En el sector de consumo, me entusiasma la categoría de salud y bienestar. Ya vemos compañeros de voz en residencias de ancianos y geriátricos, tanto como compañía para los residentes como para monitorear indicadores de salud a lo largo del tiempo. Vemos la IA de voz como una industria, no solo un mercado; eso significa que habrá ganadores en cada capa del stack tecnológico. Si te interesa la IA de voz o querés emprender en ese campo, te recomiendo mirar esos modelos. Hay muchas plataformas geniales, como 11 Labs, donde podés probar crear tu propia voz y agente de voz. Así tendrás una buena idea de lo que es posible y lo que viene en el futuro.