a16z “Grandes Ideias para 2026: Parte Dois”

O software devorou o mundo. Agora, ele irá impulsionar o mundo adiante.

Escrito por: a16z New Media

Tradução: Block unicorn

Ontem, compartilhamos a primeira parte da série “Grandes Ideias”, que inclui os desafios que nossos parceiros das equipes de infraestrutura, crescimento, biotecnologia + saúde e Speedrun acreditam que as startups enfrentarão em 2026.

Hoje, continuamos com a segunda parte da série, com contribuições das equipes de American Dynamism (um time de investimento criado pela a16z em 2021) e de aplicativos.

American Dynamism

David Ulevitch: Construindo uma base industrial nativa de IA

Os Estados Unidos estão reconstruindo os componentes econômicos que realmente dão força ao país. Energia, manufatura, logística e infraestrutura voltaram ao centro das atenções, e a mudança mais importante é o surgimento de uma base industrial verdadeiramente nativa de IA e orientada por software. Essas empresas começam com simulação, design automatizado e operações impulsionadas por IA. Elas não estão modernizando o passado, mas sim construindo o futuro.

Isso está criando enormes oportunidades em sistemas avançados de energia, fabricação de robôs pesados, mineração de nova geração, processos biológicos e enzimáticos (para produzir precursores químicos essenciais para várias indústrias). A IA pode projetar reatores mais limpos, otimizar a extração, criar enzimas melhores e coordenar enxames de máquinas autônomas com insights inalcançáveis para operadores tradicionais.

A mesma transformação está remodelando o mundo fora das fábricas. Sensores autônomos, drones e modelos modernos de IA agora podem monitorar continuamente portos, ferrovias, linhas de energia, oleodutos, bases militares, data centers e outros sistemas críticos que antes eram grandes demais para serem totalmente gerenciados.

O mundo real precisa de novos softwares. Os fundadores que construírem esses softwares moldarão a prosperidade dos Estados Unidos para o próximo século.

Erin Price-Wright: O renascimento das fábricas americanas

O primeiro grande século dos Estados Unidos foi construído sobre uma forte capacidade industrial, mas, como sabemos, perdemos grande parte dessa força — em parte devido à terceirização, em parte devido à falta de construção deliberada pela sociedade. No entanto, as máquinas enferrujadas estão voltando a funcionar, e estamos testemunhando o renascimento das fábricas americanas, agora centradas em software e IA.

Acredito que, até 2026, veremos empresas enfrentando desafios em energia, mineração, construção e manufatura com uma mentalidade de fábrica. Isso significa combinar IA e automação com trabalhadores técnicos para tornar processos complexos e personalizados tão eficientes quanto uma linha de montagem. Especificamente:

• Lidar rapidamente e repetidamente com regulamentações e processos de licenciamento complexos
• Acelerar ciclos de design e projetar para manufaturabilidade desde o início
• Gerenciar melhor a coordenação de projetos em larga escala
• Implantar sistemas autônomos para acelerar tarefas difíceis ou perigosas para humanos 

Ao aplicar as técnicas desenvolvidas por Henry Ford há um século — planejando escala e repetibilidade desde o início — e integrando os avanços mais recentes em IA, em breve veremos produção em massa de reatores nucleares, construção de moradias para atender à demanda nacional em ritmo acelerado, construção de data centers em velocidade impressionante e a entrada em uma nova era dourada de força industrial. Como Elon Musk disse: “A fábrica é o produto”.

Zabie Elmgren: A próxima onda de observabilidade será física, não digital

Na última década, a observabilidade de software mudou a forma como monitoramos sistemas digitais, tornando códigos e servidores transparentes por meio de logs, métricas e rastreamentos. Agora, essa mesma transformação está prestes a atingir o mundo físico.

Com mais de 1.1 bilhões de câmeras e sensores conectados sendo implantados nas grandes cidades americanas, a observabilidade física — ou seja, o entendimento em tempo real do funcionamento de cidades, redes elétricas e outras infraestruturas — está se tornando urgente e viável. Essa nova camada de percepção também impulsionará a próxima fronteira da robótica e das tecnologias autônomas, quando as máquinas dependerão de uma estrutura universal que torne o mundo físico tão observável quanto o código.

Claro, essa mudança traz riscos reais: ferramentas que detectam incêndios florestais ou previnem acidentes em obras também podem alimentar pesadelos distópicos. Os vencedores da próxima onda serão aqueles que conquistarem a confiança do público, construindo sistemas que protegem a privacidade, são interoperáveis e nativamente compatíveis com IA, aumentando a transparência social sem sacrificar as liberdades. Quem construir essa estrutura confiável definirá o rumo da observabilidade na próxima década.

Ryan McEntush: A arquitetura da indústria eletrônica mudará o mundo

A próxima revolução industrial acontecerá não apenas nas fábricas, mas também dentro das máquinas que as alimentam.

O software já transformou como pensamos, projetamos e nos comunicamos. Agora, está mudando como nos movemos, construímos e produzimos. Os avanços em eletrificação, materiais e IA estão convergindo para permitir que o software controle verdadeiramente o mundo físico. As máquinas estão começando a perceber, aprender e agir de forma autônoma.

Esse é o surgimento da pilha industrial eletrônica — o conjunto de tecnologias que alimenta veículos elétricos, drones, data centers e a manufatura moderna. Ela conecta os átomos que movem o mundo aos bits que o controlam: dos minerais refinados em componentes, energia armazenada em baterias, eletricidade controlada por dispositivos eletrônicos, movimento realizado por motores de precisão — tudo isso coordenado por software. É a base invisível por trás de cada avanço em automação física; ela determina se o software apenas chama um táxi ou realmente assume o volante.

No entanto, da extração de materiais críticos à fabricação de chips avançados, a capacidade de construir essa pilha está se perdendo. Se os Estados Unidos quiserem liderar a próxima era industrial, precisarão fabricar o hardware que a sustenta. Os países que dominarem a pilha industrial eletrônica definirão o futuro da tecnologia industrial e militar.

O software devorou o mundo. Agora, ele irá impulsionar o mundo adiante.

Oliver Hsu: Laboratórios autônomos aceleram descobertas científicas

Com o avanço das capacidades de modelos multimodais e o aumento contínuo da destreza robótica, as equipes acelerarão a descoberta científica autônoma. Essas tecnologias paralelas darão origem a laboratórios autônomos capazes de fechar o ciclo da descoberta científica — da formulação de hipóteses ao design e execução de experimentos, passando por raciocínio, análise de resultados e iteração de direções futuras. As equipes que construírem esses laboratórios serão interdisciplinares, integrando IA, robótica, ciências físicas e da vida, manufatura e operações, conduzindo experimentos e descobertas contínuas em laboratórios sem supervisão humana.

Will Bitsky: A jornada dos dados nos setores críticos

Em 2025, o zeitgeist da IA será definido pela limitação de recursos computacionais e pela construção de data centers. Em 2026, será definido pela limitação de recursos de dados e pela próxima fronteira da jornada dos dados — nossos setores críticos.

Nossos setores críticos ainda são repositórios de dados potenciais e não estruturados. Cada saída de caminhão, cada leitura de medidor, cada manutenção, cada operação de produção, cada montagem, cada teste — tudo é material para treinamento de modelos. No entanto, coleta de dados, rotulagem e treinamento de modelos não são termos comuns na indústria.

A demanda por esses dados é incessante. Empresas como Scale, Mercor e laboratórios de pesquisa em IA estão coletando diligentemente dados de processos (não apenas “o que foi feito”, mas “como foi feito”). Elas pagam caro por cada pedaço de “dados de fábricas suadas”.

Empresas industriais com infraestrutura física e mão de obra existentes têm vantagem comparativa na coleta de dados e começarão a explorá-la. Suas operações geram grandes volumes de dados, que podem ser capturados a custo marginal quase zero e usados para treinar modelos próprios ou licenciados para terceiros.

Também devemos esperar que startups surjam para ajudar. Elas fornecerão a pilha de coordenação: ferramentas de software para coleta, rotulagem e licenciamento; hardware de sensores e SDKs; ambientes de aprendizado por reforço (RL) e pipelines de treinamento; e, por fim, suas próprias máquinas inteligentes.

Equipe de Aplicativos (Apps)

David Haber: IA fortalece modelos de negócios

As melhores startups de IA não estão apenas automatizando tarefas; elas estão ampliando o valor econômico dos clientes. Por exemplo, em escritórios de advocacia baseados em honorários de sucesso, o escritório só recebe se vencer o caso. Empresas como Eve usam dados proprietários de resultados para prever as chances de sucesso de um caso, ajudando escritórios a escolher casos melhores, atender mais clientes e aumentar as taxas de vitória.

A IA, por si só, pode fortalecer modelos de negócios. Ela não apenas reduz custos, mas também gera mais receita. Até 2026, veremos essa lógica se expandir para todos os setores, à medida que sistemas de IA se alinham mais profundamente com os incentivos dos clientes e criam vantagens compostas que o software tradicional não consegue alcançar.

Anish Acharya: ChatGPT se tornará a loja de aplicativos de IA

Ciclos de produtos de consumo exigem três elementos para ter sucesso: nova tecnologia, novo comportamento do consumidor e novos canais de distribuição.

Até recentemente, a onda de IA atendia aos dois primeiros, mas carecia de um novo canal de distribuição nativo. A maioria dos produtos cresceu por meio de redes existentes como X ou boca a boca.

No entanto, com o lançamento do OpenAI Apps SDK, o suporte da Apple a miniapps e o recurso de chats em grupo do ChatGPT, desenvolvedores de consumo agora podem acessar diretamente a base de 900 milhões de usuários do ChatGPT e crescer por meio de novas redes de miniapps como Wabi. Como o elo final do ciclo de vida do produto de consumo, esse novo canal de distribuição pode desencadear uma corrida do ouro em tecnologia de consumo em 2026. Ignore isso por sua conta e risco.

Olivia Moore: Agentes de voz começam a ganhar espaço

Nos últimos 18 meses, a ideia de agentes de IA lidando com interações reais para empresas passou da ficção científica para a realidade. Milhares de empresas, de pequenas a grandes, estão usando IA de voz para agendar compromissos, concluir reservas, realizar pesquisas, coletar informações de clientes e muito mais. Esses agentes não apenas economizam custos e geram receita extra, mas também liberam funcionários para tarefas mais valiosas — e mais interessantes.

Mas, como o setor ainda está em estágio inicial, muitas empresas estão apenas no estágio de “voz como ponto de entrada”, oferecendo um ou poucos tipos de chamadas como solução única. Estou animada para ver assistentes de voz expandindo para lidar com fluxos de trabalho completos (possivelmente multimodais) e até mesmo gerenciar todo o ciclo de relacionamento com o cliente.

Isso provavelmente significa que agentes serão integrados mais profundamente aos sistemas de negócios e terão liberdade para lidar com interações mais complexas. Com a melhoria contínua dos modelos subjacentes — agora capazes de chamar ferramentas e operar entre sistemas — toda empresa deveria implantar produtos de IA orientados por voz para otimizar etapas críticas do negócio.

Marc Andrusko: Aplicativos proativos sem prompts estão chegando

Em 2026, os usuários comuns dirão adeus às caixas de prompts. A próxima geração de aplicativos de IA não exibirá prompts — eles observarão suas ações e sugerirão proativamente o que fazer. Seu ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) sugerirá refatorações antes mesmo de você perguntar. Seu sistema de CRM gerará automaticamente e-mails de acompanhamento após uma ligação. Sua ferramenta de design criará variações enquanto você trabalha. A interface de chat será apenas um acessório. Agora, a IA será a estrutura invisível em cada fluxo de trabalho, ativada pela intenção do usuário, não por comandos.

Angela Strange: IA finalmente atualizará a infraestrutura bancária e de seguros

Muitos bancos e seguradoras já integraram recursos de IA, como importação de documentos e agentes de voz, em seus sistemas legados, mas apenas reconstruindo a infraestrutura subjacente à IA é que o setor financeiro será realmente transformado.

Até 2026, o risco de não se modernizar e aproveitar totalmente a IA superará o risco de falhar, e veremos grandes instituições financeiras abandonando contratos com fornecedores tradicionais para adotar alternativas mais novas e nativas de IA. Essas empresas se libertarão das antigas classificações, tornando-se plataformas capazes de centralizar, padronizar e enriquecer dados de sistemas legados e fontes externas.

Quais serão os resultados?

• Os fluxos de trabalho serão significativamente simplificados e paralelizados. Não será mais necessário alternar entre sistemas e telas diferentes. Imagine: você pode ver e processar centenas de tarefas pendentes em paralelo no sistema de originação de hipotecas (LOS), e agentes podem até concluir as partes mais tediosas.
• As categorias que conhecemos se fundirão em categorias maiores. Por exemplo, dados de KYC, abertura de contas e monitoramento de transações agora podem ser unificados em uma única plataforma de risco.
• Os vencedores dessas novas categorias serão 10 vezes maiores do que as empresas tradicionais: as categorias são maiores e o mercado de software está devorando a força de trabalho.

O futuro dos serviços financeiros não é aplicar IA sobre sistemas antigos, mas construir um novo sistema operacional nativo de IA.

Joe Schmidt: Estratégias proativas levam IA para 99% das empresas

A IA é o avanço tecnológico mais empolgante de nossas vidas. No entanto, até agora, a maior parte dos benefícios das novas startups foi para o 1% do Vale do Silício — seja para empresas realmente localizadas na Bay Area ou para aquelas conectadas à sua vasta rede. Isso não é surpreendente: fundadores querem vender para empresas que conhecem e podem acessar facilmente, seja visitando seus escritórios ou por meio de investidores em seus conselhos.

Até 2026, isso mudará completamente. As empresas perceberão que a maioria das oportunidades de IA está fora do Vale do Silício, e veremos novas startups usando estratégias proativas para explorar oportunidades ocultas em grandes setores tradicionais. Em setores como consultoria, serviços (integradores de sistemas, empresas de implementação) e manufatura, onde o progresso é mais lento, há enormes oportunidades para IA.

Seema Amble: IA cria novas camadas de coordenação e funções nas empresas Fortune 500

Até 2026, as empresas migrarão de ferramentas isoladas de IA para sistemas multiagentes que funcionam como equipes digitais coordenadas. À medida que agentes começam a gerenciar fluxos de trabalho complexos e interdependentes (como planejamento, análise e execução colaborativos), as empresas precisarão repensar a estrutura do trabalho e como o contexto flui entre sistemas. Já vemos empresas como AskLio e HappyRobot passando por essa transformação, implantando agentes em fluxos de trabalho completos, não apenas em tarefas isoladas.

As empresas Fortune 500 sentirão essa mudança mais profundamente: elas detêm os maiores volumes de dados isolados, conhecimento institucional e complexidade operacional, grande parte armazenada na mente dos funcionários. Transformar essas informações em uma base compartilhada para trabalhadores autônomos liberará decisões mais rápidas, ciclos mais curtos e processos ponta a ponta que não dependem mais de microgerenciamento humano contínuo.

Essa mudança também forçará líderes a repensar funções e softwares. Novas funções surgirão, como designers de fluxos de trabalho de IA, supervisores de agentes e responsáveis pela governança e revisão de trabalhadores digitais colaborativos. Além dos sistemas de registro existentes, as empresas precisarão de sistemas de coordenação: novas camadas para gerenciar interações multiagentes, julgar contexto e garantir a confiabilidade dos fluxos de trabalho autônomos. Os humanos se concentrarão em problemas de borda e casos mais complexos. O surgimento de sistemas multiagentes não é apenas mais um passo na automação; representa a reconstrução de como as empresas operam, tomam decisões e, em última análise, criam valor.

Bryan Kim: IA de consumo passa de “me ajude” para “me entenda”

2026 marcará a transição das funções dos produtos de IA de consumo de aumento de produtividade para fortalecimento de conexões humanas. A IA não será apenas para ajudá-lo a concluir tarefas, mas para ajudá-lo a se conhecer melhor e construir relacionamentos mais fortes.

Vale ressaltar: isso não é fácil. Muitos produtos de IA social já foram lançados e fracassaram. No entanto, graças a janelas de contexto multimodais e custos de inferência cada vez menores, produtos de IA agora podem aprender com todos os aspectos da sua vida, não apenas com o que você diz ao chatbot. Imagine seu álbum de fotos mostrando momentos emocionais autênticos, mensagens individuais e em grupo mudando conforme o interlocutor, e seus hábitos diários mudando sob estresse.

Quando esses produtos realmente chegarem, eles se tornarão parte do nosso cotidiano. Em geral, produtos “me entenda” têm melhores mecanismos de retenção do que produtos “me ajude”. Produtos “me ajude” lucram com alta disposição de pagamento por tarefas específicas e buscam aumentar a retenção. Produtos “me entenda” lucram com interações diárias contínuas: menor disposição de pagamento, mas maior retenção.

As pessoas sempre trocam dados por valor: a questão é se o retorno vale a pena. E a resposta logo será revelada.

Kimberly Tan: Novos primitivos de modelos dão origem a empresas inéditas

Até 2026, veremos o surgimento de empresas que simplesmente não poderiam existir antes dos avanços em raciocínio, multimodalidade e computação. Até agora, muitos setores (como jurídico ou atendimento ao cliente) usaram melhorias em raciocínio para aprimorar produtos existentes. Mas só agora começamos a ver empresas cujas funções principais dependem fundamentalmente desses novos primitivos de modelo.

Avanços em raciocínio podem criar novas capacidades, como avaliar reivindicações financeiras complexas ou agir com base em pesquisas acadêmicas ou de analistas densas (por exemplo, resolver disputas de contas). Modelos multimodais tornam possível extrair dados de vídeo latentes do mundo físico (como câmeras em fábricas). A computação permite a automação de grandes setores antes limitados por softwares de desktop, APIs ruins e fluxos de trabalho fragmentados.

James da Costa: Startups de IA escalam vendendo para outras startups de IA

Estamos em uma onda sem precedentes de criação de empresas, impulsionada pelo ciclo atual de produtos de IA. Mas, diferente de ciclos anteriores, as empresas existentes não estão paradas; elas também estão adotando IA ativamente. Então, como as startups podem vencer?

Uma das formas mais eficazes e subestimadas de superar empresas estabelecidas em distribuição é servir outras empresas desde o início: ou seja, atender as novas empresas que estão apenas começando. Se você conseguir atrair todas as empresas recém-criadas e crescer junto com elas, à medida que seus clientes crescem, você também se tornará uma grande empresa. Stripe, Deel, Mercury, Ramp e outras seguiram essa estratégia. Na verdade, muitos clientes da Stripe nem existiam quando a Stripe foi fundada.

Em 2026, veremos startups que começaram do zero escalando em muitos setores de software corporativo. Elas só precisam construir produtos melhores e focar totalmente em conquistar clientes que ainda não estão presos a fornecedores tradicionais.