a16z predice que para 2026 la IA reestructurará industrias, aplicaciones y organizaciones (Parte 2)

Título del artículo original: Big Ideas 2026: Parte 2
Autor del artículo original: a16z New Media
Traducción: Peggy, BlockBeats

Nota del editor: Si el avance de la IA en el último año ha redefinido la "capacidad del modelo", las tendencias actuales están remodelando la "lógica de las aplicaciones" y los "límites de la industria". En 2026, la IA ya no es solo una herramienta pasiva, sino que está integrada activamente en cada flujo de trabajo, convirtiéndose en un sistema operativo invisible que impulsa actualizaciones integrales en la industria, las finanzas, el consumo y la colaboración empresarial.

En la serie anual "Big Ideas 2026", en la Parte 2, los equipos de American Dynamism y Apps de a16z creen que la palabra clave para 2026 es "reconstrucción": reconstruir la infraestructura, reconstruir la lógica de distribución y reconstruir el límite de la colaboración humano-máquina. Aquellos que puedan aprovechar estas tendencias primero definirán la próxima década.

Lo siguiente es el artículo original:

Ayer, publicamos la primera pieza de la serie "Big Ideas", que cubre lo que nuestros equipos de infraestructura, crecimiento, ciencias de la vida y salud, y Speedrun creen que los startups abordarán en 2026.

Lectura relacionada: "a16z Predicts Four Trends Leading in 2026 (Part 1)"

Hoy, les traemos la segunda parte de esta serie, incluyendo ideas de los equipos de American Dynamism y Apps. Estén atentos, ya que mañana compartiremos la creatividad del equipo de criptomonedas.

American Dynamism Team

David Ulevitch: Building an AI-Native Industrial Foundation

Estados Unidos está reconstruyendo los sectores económicos que realmente constituyen la fuerza nacional. La energía, la fabricación, la logística y la infraestructura vuelven a estar en el centro de atención, y la transformación más significativa es el surgimiento de una base industrial verdaderamente nativa de IA y centrada en el software. Estas empresas comienzan desde la simulación, el diseño automatizado y las operaciones impulsadas por IA. No están transformando el pasado, sino construyendo el futuro.

Esto trae enormes oportunidades: sistemas energéticos avanzados, fabricación robótica pesada, minería de criptomonedas de próxima generación, catálisis biológica y enzimática (produciendo precursores químicos clave requeridos por varias industrias), etc. La IA puede diseñar reactores más limpios, optimizar la extracción de recursos, diseñar enzimas más eficientes y coordinar enjambres de máquinas autónomas con una visión inigualable por los operadores tradicionales.

La misma transformación también está ocurriendo fuera de las fábricas. Los sensores autónomos, los drones y los modelos modernos de IA ahora pueden monitorear continuamente sistemas clave como puertos, ferrocarriles, líneas eléctricas, tuberías, bases militares, centros de datos, que antes eran difíciles de gestionar de manera integral.

El mundo real exige nuevo software. Los emprendedores que puedan construirlo darán forma a un siglo de prosperidad estadounidense. Si usted es esa persona, hablemos.

Erin Price-Wright: The Renaissance of American Factories

El primer gran siglo de Estados Unidos se construyó sobre el poder industrial, pero perdimos gran parte de esa fuerza, en parte debido a la deslocalización, en parte debido al fracaso social general para construir de manera sostenible. Pero ahora, los engranajes oxidados están girando de nuevo, y estamos presenciando el renacimiento de las fábricas estadounidenses centradas en el software y la IA.

Para 2026, creo que veremos empresas abordando desafíos en energía, minería de criptomonedas, construcción y fabricación con una "mentalidad de fábrica". Esto significa: despliegue modular de IA y tecnología autónoma, colaboración con trabajadores calificados para hacer que los procesos complejos y personalizados funcionen como líneas de ensamblaje. Por ejemplo: abordar rápida e iterativamente regulaciones y aprobaciones complejas; acelerar los ciclos de diseño mientras se considera la capacidad de fabricación desde el principio; mejor gestión de la coordinación de proyectos a gran escala; desplegar tecnología autónoma para acelerar tareas que son difíciles o peligrosas para los humanos.

Al aplicar la idea centenaria de Henry Ford de planificar la escalabilidad y la repetibilidad desde el primer día y superponer la última tecnología de IA, pronto lograremos la producción en masa de reactores nucleares, satisfaceremos las demandas de vivienda, construiremos rápidamente centros de datos y marcaremos el comienzo de una nueva edad de oro industrial. Para citar a Elon Musk: "La fábrica en sí es el producto".

Zabie Elmgren: The Next Wave of Observability Will Be in the Physical World, Not the Digital World

Durante la última década, la observabilidad del software ha cambiado la forma en que monitoreamos los sistemas digitales, haciendo que las bases de código y los servidores sean transparentes a través de registros, métricas y rastreo. La misma revolución está a punto de ocurrir en el mundo físico.

Las ciudades estadounidenses han desplegado más de mil millones de cámaras y sensores IoT, y la observabilidad física (la comprensión en tiempo real del funcionamiento de las ciudades, la red eléctrica y otra infraestructura) se está volviendo urgente y factible. Esta nueva capa de percepción también impulsará la próxima frontera de la robótica y la tecnología autónoma, permitiendo que las máquinas dependan de una red universal que presenta el mundo físico tan observable como el código.

Por supuesto, esta transformación trae riesgos reales: las herramientas que pueden detectar incendios forestales o prevenir accidentes en sitios de construcción también podrían dar lugar a pesadillas distópicas. Los ganadores de la próxima ola serán aquellos que se ganen la confianza pública construyendo sistemas nativos de IA, interoperables y que preserven la privacidad, que hagan que la sociedad sea más transparente en lugar de menos libre. Quien pueda construir esta red confiable definirá la observabilidad de la próxima década.

Ryan McEntush: The Electrotechnical Industry Stack Will Drive the World Forward

La próxima revolución industrial no solo está ocurriendo en la fábrica, sino dentro de las máquinas que alimentan la fábrica.

El software ha cambiado nuestra forma de pensar, diseñar y comunicarnos. Ahora, está cambiando cómo nos movemos, construimos y producimos. Los avances en electrificación, materiales e IA están convergiendo para llevar un verdadero control de software al mundo físico. Las máquinas están ganando la capacidad de percibir, aprender y actuar de forma autónoma.

Este es el ascenso del stack de la industria electrotécnica: una tecnología integral que impulsa vehículos eléctricos, drones, centros de datos y la fabricación moderna. Conecta los átomos que impulsan el mundo con los bits que los comandan: minerales refinados en componentes, energía almacenada en baterías, potencia controlada por electrónica de potencia, movimiento transmitido por motores de precisión, todo coordinado por software. Esta es la base invisible detrás del avance de la automatización física; determina que el software no solo puede llamar a un automóvil, sino también conducirlo por sí mismo.

Sin embargo, la capacidad de construir este stack, desde el refinamiento de materiales críticos hasta la fabricación de chips avanzados, se está erosionando. Si Estados Unidos quiere liderar la próxima era industrial, debe dominar el hardware que la sustenta. Las naciones que dominen el stack de la industria electrotécnica definirán el futuro de las tecnologías industriales y militares.

El software ha devorado al mundo, y ahora lo impulsará.

Oliver Hsu: Autonomous Labs Accelerating Scientific Discovery

A medida que las capacidades de modelado avanzan en dominios multimodales y las habilidades operativas robóticas continúan mejorando, los equipos acelerarán la búsqueda del descubrimiento científico autónomo. Estas tecnologías paralelas darán lugar a laboratorios autónomos capaces de una exploración científica de ciclo cerrado, desde la generación de hipótesis hasta el diseño y ejecución de experimentos, hasta la inferencia, el análisis de resultados y las direcciones de investigación futuras iterativas. Los equipos que construyan estos laboratorios serán interdisciplinarios, integrando experiencia de IA, robótica, ciencias físicas y de la vida, fabricación, operaciones y más, logrando una experimentación continua interdisciplinaria a través de "laboratorios no tripulados" para desbloquear una nueva era de descubrimiento científico.

Will Bitsky: Data Warfare in Key Industries

Para 2025, el sello distintivo de la era de la IA son las limitaciones de potencia computacional y la construcción de centros de datos; sin embargo, en 2026, estará definido por las limitaciones de datos y la vanguardia de la próxima guerra de datos: en nuestras industrias clave.

Estas industrias clave siguen siendo fuentes de datos no estructurados y sin explotar. Cada despacho de camiones, lectura de medidores, operación de mantenimiento, ejecución de producción, ensamblaje y prueba de disparo sirven como material para el entrenamiento de modelos. Sin embargo, la recopilación de datos, el etiquetado y el entrenamiento de modelos no son términos comunes en el dominio industrial.

La demanda de estos datos es insaciable. Empresas como Scale, Mercor y laboratorios de investigación de IA están recopilando incansablemente datos de procesos (no solo "qué se hizo" sino también "cómo se hizo") y pagando un alto precio por cada unidad de "datos de sudor".

Las empresas industriales con infraestructura física y fuerza laboral existentes tienen una ventaja comparativa en la recopilación de datos y comenzarán a aprovecharla. Sus operaciones generarán datos inmensurables que pueden capturarse a un costo marginal casi nulo, utilizarse para entrenar modelos propietarios o licenciarse a terceros.

También podemos esperar que surjan startups para brindar asistencia. Estas startups ofrecerán un stack de coordinación: herramientas de software para la recopilación, anotación y licencias de datos; hardware de sensores y SDK; entornos de aprendizaje por refuerzo y pipelines de entrenamiento; y, finalmente, incluso sus propias máquinas inteligentes.

Applications Team

David Haber: AI-Enhanced Business Models

Los mejores startups de IA no solo automatizan tareas, sino que amplifican el beneficio económico para el cliente. Por ejemplo, en el campo legal de agentes de riesgo, los bufetes de abogados solo ganan dinero cuando ganan casos. Empresas como Eve utilizan datos de resultados propietarios para predecir las tasas de éxito de los casos, ayudando a los bufetes de abogados a seleccionar mejores casos, atender a más clientes y mejorar las tasas de éxito.

La IA mejora el modelo de negocio en sí. No solo reduce costos, sino que también genera más ingresos. Para 2026, veremos esta lógica expandirse a todas las industrias, con sistemas de IA profundizando la alineación con los incentivos del cliente, creando ventajas compuestas que el software tradicional no puede alcanzar.

Anish Acharya: ChatGPT Becoming an AI App Store

Los ciclos de productos de consumo requieren tres condiciones: nueva tecnología, nuevos comportamientos del consumidor y nuevos canales de distribución.

Hasta hace poco, la ola de IA cumplía las dos primeras condiciones pero carecía de nuevos canales de distribución nativos. La mayoría de los productos dependían de redes existentes (como X) o del boca a boca.

Con el lanzamiento del SDK de aplicaciones de OpenAI, el soporte de Apple para mini-aplicaciones y la introducción de capacidades de mensajería grupal por parte de ChatGPT, los desarrolladores de consumo ahora pueden llegar directamente a los 9 mil millones de usuarios de ChatGPT e impulsar el crecimiento a través de redes como Wabi. Como la pieza final del rompecabezas del ciclo de productos de consumo, este nuevo canal de distribución desencadenará una fiebre del oro tecnológica de consumo única en una década en 2026. Ignórelo bajo su propio riesgo. (Consulte las rates para más detalles).

Olivia Moore: Voice Agents Begin to Occupy Space

Durante los últimos 18 meses, el concepto de agentes de voz de IA que gestionan interacciones reales para empresas ha pasado de la ciencia ficción a la realidad. Miles de empresas, desde PYMES hasta grandes empresas, están utilizando IA de voz para programar citas, hacer reservas, realizar encuestas, recopilar información y más. Estos agentes ayudan a las empresas a reducir costos, aumentar los ingresos y liberar a los empleados humanos para realizar trabajos de mayor valor y más agradables.

Sin embargo, dado que este campo aún está en sus primeras etapas, muchas empresas todavía están atrapadas en la fase de "punto de contacto de voz primero", ofreciendo solo uno o pocos tipos de llamadas como solución. Espero ver que los agentes de voz se expandan para manejar flujos de trabajo completos (potencialmente multimodales) e incluso gestionar todo el ciclo de relación con el cliente.

Esto puede implicar una integración más profunda de los agentes en los sistemas empresariales y otorgarles la libertad de manejar interacciones más complejas. Con la mejora continua en los modelos subyacentes (los agentes ahora pueden invocar herramientas y operar a través de sistemas), no hay razón por la que cada empresa no deba ejecutar un producto de IA de voz primero, optimizando aspectos críticos de su negocio.

Marc Andrusko: No Prompt, Proactive Applications on the Horizon

2026 marcará la despedida general de las sugerencias. La próxima ola de aplicaciones de IA no tendrá ninguna entrada de prompt visible en absoluto: observarán sus acciones y sugerirán proactivamente acciones para su revisión. Su IDE propondrá refactorización antes de que usted hable; su CRM redactará automáticamente un correo electrónico de seguimiento después de que termine su llamada; su herramienta de diseño generará variantes mientras trabaja. La interfaz de chat es simplemente una rueda de apoyo; ahora la IA será un andamiaje invisible en cada flujo de trabajo, activado por la intención en lugar del comando.

Angela Strange: AI Set to Truly Upgrade Banking and Insurance Infrastructure

Muchos bancos y compañías de seguros ya han superpuesto capacidades de IA sobre sistemas heredados, como el procesamiento de documentos y los agentes de voz, pero la IA solo transformará verdaderamente los servicios financieros cuando reconstruyamos su infraestructura subyacente.

Para 2026, el riesgo de no actualizar para aprovechar completamente la IA superará el riesgo de fracaso, y veremos a grandes instituciones financieras permitir que los contratos antiguos de proveedores expiren y comiencen a implementar alternativas actualizadas y nativas de IA. Estas empresas ya no estarán limitadas por límites de clasificación pasados, sino que se convertirán en plataformas que centralizan, estandarizan y enriquecen los datos subyacentes tanto de sistemas heredados como de fuentes externas. (Consulte los requisitos de KYC).

¿Cuál será el resultado?

Los flujos de trabajo se simplificarán significativamente y lograrán un procesamiento paralelo, sin necesidad de saltos entre sistemas e interfaces. Por ejemplo, podría ver y procesar cientos de tareas en paralelo en un sistema hipotecario, con agentes incluso manejando tareas más serviles.

Los silos tradicionales se fusionarán para formar categorías nuevas más grandes. Por ejemplo, los datos de KYC del cliente y de incorporación y monitoreo de transiciones pueden integrarse en una sola plataforma de riesgo.

Los ganadores de estas nuevas categorías serán diez veces más grandes que los viejos gigantes: la categoría es más grande y el mercado de software está consumiendo la fuerza laboral. El futuro de los servicios financieros no es aplicar IA a sistemas antiguos, sino construir un nuevo sistema operativo basado en IA.

Joe Schmidt: Pre-deployment Model Bringing AI to 99% of Enterprises

La IA es el avance tecnológico más emocionante de nuestra generación. Sin embargo, hasta ahora, la mayoría de los beneficios para los startups se han concentrado en el 1% de las empresas de Silicon Valley, ya sea literalmente en el Área de la Bahía o en su red extendida. Esto también es razonable: los emprendedores quieren vender a empresas con las que están familiarizados, fáciles de alcanzar, ya sea conduciendo a la oficina o a través de conexiones de VC en la junta directiva.

Para 2026, esta situación se revertirá. Las empresas se darán cuenta de que la gran mayoría de las oportunidades de IA existen fuera de Silicon Valley, y veremos a nuevos emprendedores adoptar un modelo de pre-despliegue para descubrir oportunidades ocultas en grandes industrias tradicionales. Estas oportunidades son enormes en industrias tradicionales de consultoría y servicios (como empresas de integración e implementación de sistemas) e industrias de movimiento lento como la fabricación.

Seema Amble: AI Creating New Orchestration Layers and Roles in the Fortune 500

Para 2026, las empresas se moverán aún más de herramientas de IA aisladas a sistemas multi-agente que necesitan operar como equipos digitales coordinados. A medida que los agentes comienzan a gestionar flujos de trabajo complejos e interdependientes (como planificación, análisis y ejecución), las organizaciones necesitan repensar las estructuras de trabajo y el flujo de contexto entre sistemas. Ya hemos visto a empresas como AskLio y HappyRobot desplegar agentes en todo el proceso, no solo para una sola tarea.

Fortune 500 sentirá este cambio más profundamente: poseen los grupos de datos aislados más profundos, conocimiento institucional y complejidad operativa, gran parte de lo cual existe en cerebros humanos. Transformar este contexto en una estructura subyacente compartida por trabajadores autónomos desbloqueará decisiones más rápidas, ciclos comprimidos y logrará procesos de extremo a extremo que ya no dependen de la microgestión humana.

Este cambio también obligará a los líderes a repensar los roles y el software. Surgirán nuevas funciones, como diseñadores de flujo de trabajo de IA, supervisores de agentes y líderes de gobernanza responsables de orquestar y auditar la fuerza laboral digital. Construyendo sobre los sistemas de registro existentes, las empresas necesitarán sistemas de coordinación: para gestionar interacciones multi-agente, adjudicar contexto y garantizar la confiabilidad de los flujos de trabajo autónomos. Los humanos se centrarán en manejar casos extremos y los casos más complejos. El ascenso de los sistemas multi-agente no es solo otro paso en la automatización, sino una reconfiguración de cómo las empresas operan, toman decisiones y crean valor.

Bryan Kim: Consumer AI Moving from "Help Me" to "See Me" in 2026

2026 será el año en que los productos de IA de consumo pasen de la productividad a la conectividad. La IA ya no solo le ayudará a hacer el trabajo, sino que le ayudará a verse a sí mismo con mayor claridad y a construir relaciones más fuertes.

Por supuesto, esto es difícil. Muchos productos de IA social ya se han lanzado y han fracasado. Pero gracias a las ventanas de contexto multimodales y a la disminución de los costos de inferencia, los productos de IA ahora pueden aprender de la textura completa de su vida, no solo de lo que le dice a un chatbot. Imagine: álbumes de fotos que muestran momentos emocionales reales, modos de mensajería 1:1 y chat grupal que cambian según los participantes, hábitos diarios que se ajustan bajo estrés.

Una vez que estos productos aterricen, se convertirán en parte de nuestra vida cotidiana. En general, los productos "mírame" tienen mejores mecanismos de retención que los productos "ayúdame". Los productos "ayúdame" monetizan a través de una alta disposición a pagar por tareas discretas y optimizan la retención de suscripciones; los productos "mírame" monetizan a través del compromiso continuo en la vida diaria: menor disposición a pagar, pero patrones de uso más pegajosos.

Las personas ya están intercambiando datos continuamente por valor: la pregunta es si lo que obtienen vale la pena. Y pronto, esto se convertirá en una realidad. (Uso de VC y did).

Kimberly Tan: New Model Primitives Unlock Unprecedented Company Forms

En 2026, veremos surgir algunas empresas que no podrían haber existido en el pasado y ahora, gracias a avances en el modelado como la inferencia, la multimodalidad y la operación informática. Hasta ahora, muchas industrias (como el derecho o la atención al cliente) solo han estado utilizando capacidades de inferencia mejoradas para mejorar los productos existentes. Pero solo estamos comenzando a ver empresas cuyas capacidades principales de producto están totalmente impulsadas por estos nuevos primitivos de modelo.

El avance en las capacidades de inferencia puede desbloquear nuevas funcionalidades, como la evaluación de reclamos financieros complejos o el manejo de investigaciones académicas o analíticas densas (por ejemplo, adjudicar disputas de facturación). Los modelos multimodales hacen posible extraer datos de video potenciales de industrias arraigadas en el mundo físico (por ejemplo, cámaras en sitios de fabricación). Y las capacidades de operación informática permiten la automatización en vastas industrias bloqueadas durante mucho tiempo por software de escritorio, API deficientes y flujos de trabajo fragmentados.

James da Costa: AI Startups Selling to Other AI Startups and Scaling

Estamos en un momento sin precedentes de creación de empresas impulsado por el ciclo actual de productos de IA. Sin embargo, a diferencia de antes, los gigantes existentes no están "dormidos", ya que también están adoptando activamente la IA. Entonces, ¿cómo pueden tener éxito los startups?

Una de las formas más poderosas y subestimadas en que los startups ganan derechos de distribución es sirviendo a empresas en su etapa inicial: las empresas greenfield (negocios completamente nuevos). Si puede atraerlos en la etapa inicial y crecer con ellos, a medida que los clientes escalan, usted también se convertirá en una gran empresa. Empresas como Stripe, Deel, Mercury y Ramp han seguido esta estrategia. De hecho, cuando se fundó Stripe, muchos de sus clientes aún no existían.

En 2026, veremos a estos startups enfocados en greenfield escalar a través de una gama de categorías de software empresarial. La clave es simple: construir un mejor producto y centrarse en nuevos clientes que no estén sujetos a los titulares existentes.

Estén atentos, ya que mañana compartiremos ideas del equipo de criptomonedas.

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