a16z predice que en 2026, las cuatro principales tendencias serán anunciadas primero

El avance tecnológico en IA ha pasado de centrarse en las capacidades de los modelos a las capacidades de los sistemas, y el enfoque de la actualización industrial también ha cambiado de innovaciones puntuales a la redefinición de infraestructuras, flujos de trabajo y formas de interacción con el usuario. Los cuatro equipos de inversión de a16z ofrecen perspectivas clave sobre 2026 desde cuatro dimensiones: infraestructura, crecimiento, salud y mundo interactivo. Este artículo se basa en un texto de a16z, organizado, traducido y elaborado por BlockBeats. (Resumen previo: Informe tecnológico de peso de exsocios de a16z: ¿Cómo devora la IA el mundo?) (Información adicional: a16z anuncia un nuevo fondo de 10 mil millones de dólares, enfocado en IA, finanzas cripto y tecnología de defensa). Resumen: En el último año, los avances en IA han pasado de centrarse en las capacidades de los modelos a las capacidades de los sistemas: comprender secuencias largas, mantener la coherencia, ejecutar tareas complejas y colaborar con otras inteligencias. Por ello, el enfoque de la actualización industrial ha cambiado de innovaciones puntuales a la redefinición de infraestructuras, flujos de trabajo y formas de interacción con el usuario. En el informe anual “Big Ideas 2026”, los cuatro equipos de inversión de a16z ofrecen perspectivas clave para 2026 desde cuatro dimensiones: infraestructura, crecimiento, salud y mundo interactivo. En esencia, todos ellos describen una tendencia: la IA ya no es solo una herramienta, sino un entorno, un sistema, una entidad de acción que opera junto a los humanos. A continuación, las evaluaciones de los cuatro equipos sobre las transformaciones estructurales en 2026: Como inversores, nuestro trabajo consiste en explorar cada rincón de la industria tecnológica, entender su contexto operativo y determinar la próxima dirección evolutiva. Por eso, cada diciembre invitamos a nuestros equipos a compartir una “gran idea” que creen que los emprendedores tecnológicos deberán superar en el próximo año. Hoy presentamos las perspectivas de los equipos de Infraestructura, Growth, Bio + Health y Speedrun. Las opiniones de otros equipos se publicarán mañana, permanezcan atentos. Equipo de Infraestructura Jennifer Li: Las startups dominarán la “caos” de datos multimodales Los datos no estructurados y multimodales han sido siempre el mayor obstáculo para las empresas y, a la vez, su mayor tesoro aún por explotar. Cada compañía está inundada de PDF, capturas de pantalla, videos, registros, correos electrónicos y todo tipo de “lodos de datos” semi estructurados. Los modelos se vuelven cada vez más inteligentes, pero las entradas son cada vez más caóticas — esto provoca que los sistemas RAG generen alucinaciones, cometan errores de forma sutil y costosa, y que los flujos de trabajo clave dependan aún en gran medida de inspección manual. Hoy, el principal límite para las empresas de IA es la entropía de los datos: en un mundo no estructurado que contiene el 80% del conocimiento de una empresa, la frescura, la estructura y la veracidad se deterioran continuamente. Por eso, desbloquear el enredo de los datos no estructurados será la gran oportunidad emprendedora de una generación. Las empresas necesitan un método continuo para limpiar, estructurar, verificar y gobernar sus datos multimodales, permitiendo que las cargas de trabajo de IA downstream sean efectivas. Los casos de uso abarcan: análisis de contratos, incorporación de usuarios, procesamiento de reclamaciones, cumplimiento normativo, atención al cliente, adquisiciones, búsquedas en ingeniería, habilitación de ventas, pipelines analíticos y todos los flujos de trabajo inteligentes que dependen de contextos confiables. Las plataformas que puedan extraer estructura de documentos, imágenes y videos, resolver conflictos, reparar pipelines, mantener los datos actualizados y accesibles, serán las que posean la “llave del reino” del conocimiento y los procesos empresariales. Joel de la Garza: La IA transformará el reclutamiento en ciberseguridad En la última década, uno de los mayores dolores de cabeza para los CISO ha sido la contratación. Entre 2013 y 2021, la brecha global de puestos en ciberseguridad pasó de menos de 1 millón a 3 millones. La razón es que los equipos de seguridad necesitan talento altamente especializado, pero los hacen realizar tareas agotadoras de primer nivel, como revisar registros, y pocos quieren hacer ese trabajo. La raíz del problema es que los propios equipos de seguridad generan esta situación: compran herramientas que detectan todo sin distinción, por lo que deben revisar absolutamente todo — creando un ciclo vicioso de escasez de mano de obra. Para 2026, la IA romperá este ciclo mediante la automatización de la mayoría de tareas repetitivas y redundantes, reduciendo significativamente la brecha de talento. Cualquier persona que haya estado en un equipo de seguridad grande sabe que la mitad del trabajo puede automatizarse; el problema es que, si estás ahogado en tareas diarias, no tienes tiempo para pensar en qué automatizar. Las herramientas nativas de IA realmente permitirán a los equipos de seguridad centrarse en lo que realmente importa: rastrear atacantes, construir sistemas y corregir vulnerabilidades. Malika Aubakirova: La infraestructura nativa de inteligencias será el “estándar” La mayor sacudida en infraestructura en 2026 no vendrá de afuera, sino de adentro. Pasamos de flujos de trabajo “a velocidad humana, baja concurrencia y predecibles” a cargas de trabajo “inteligentes, recursivas, explosivas y en masa”. La infraestructura actual del backend empresarial está diseñada para un flujo “de acción humana a respuesta del sistema”, no para una “reacción” en milisegundos de una inteligencia que puede desencadenar 5000 tareas secundarias, consultas a bases de datos y llamadas a APIs internas. Cuando una inteligencia intenta reconstruir una base de código o reparar registros de seguridad, no actúa como un usuario; para bases de datos tradicionales o limitadores de tasa, es más como un ataque DDoS. Para construir sistemas que soporten las cargas de trabajo de inteligencias en 2026, hay que rediseñar los planos de control. La infraestructura “nativa de agentes de IA” comenzará a emerger. Las nuevas generaciones de sistemas deben considerar el “efecto de enjambre” como estado predeterminado. Los arranques en frío deben reducirse, las fluctuaciones en la latencia deben converger, y los límites de concurrencia deben aumentar en órdenes de magnitud. El verdadero cuello de botella estará en la coordinación: en la gestión de enrutamiento, bloqueo, estado y políticas en ejecuciones paralelas a gran escala. Solo las plataformas que puedan sobrevivir a la avalancha de llamadas a herramientas serán las que dominen al final. Justine Moore: Las herramientas creativas avanzarán hacia la multimodalidad Ya contamos con componentes básicos para contar historias con IA: generación de sonido, música, imágenes y videos. Pero, si el contenido es más que un clip breve, lograr control de nivel director sigue siendo lento, doloroso e incluso imposible. ¿Por qué no permitir que un modelo reciba un video de 30 segundos, y con referencias visuales y sonoras proporcionadas, cree un nuevo personaje y continúe grabando la misma escena? ¿Por qué no hacer que el modelo “refilme” desde otra perspectiva, o que la acción coincida con un video de referencia? 2026 será el año de la creación multimodal real con IA. Los usuarios podrán entregar cualquier contenido de referencia al modelo, para generar nuevas obras en conjunto o editar escenas existentes. Ya hemos visto los primeros productos, como Kling O1 y Runway Aleph, pero esto es solo el comienzo: tanto en modelos como en aplicaciones, se necesitan nuevas innovaciones. La creación de contenido es una de las “aplicaciones estrella” de la IA, y espero que emerjan varios productos exitosos para diferentes usuarios, desde creadores de memes hasta directores de Hollywood. Jason Cui: La pila de datos nativa de IA seguirá iterando En el último año, la “pila de datos moderna” se ha ido consolidando claramente. Las empresas de datos han evolucionado de servicios modulares de adquisición, transformación y cálculo, a plataformas integradas y unificadas como la fusión de Fivetran y dbt, y la expansión de Databricks. Aunque el ecosistema es más maduro, todavía estamos en las primeras etapas de una arquitectura de datos verdaderamente nativa de IA.