a16z "Grandes Ideias para 2026: Parte Dois"

O software devorou o mundo. Agora, ele irá impulsionar o mundo para a frente.

Autor: a16z New Media

Tradução: Block unicorn

Ontem, partilhámos a primeira parte da série "Grandes Ideias", que inclui os desafios que as nossas equipas de Infraestrutura, Crescimento, Bio + Saúde e Speedrun acreditam que as startups irão enfrentar em 2026.

Hoje, continuamos com a segunda parte da série, com contribuições da equipa American Dynamism (uma equipa de investimento criada pela a16z em 2021) e da equipa de Aplicações.

American Dynamism

David Ulevitch: Construindo uma base industrial nativa de IA

Os Estados Unidos estão a reconstruir os componentes económicos que realmente conferem força à nação. 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. Estas empresas começam com simulação, design automatizado e operações impulsionadas por IA. Não estão a modernizar o passado, mas a construir o futuro.

Isto está a criar enormes oportunidades em sistemas de energia avançados, manufatura robótica pesada, mineração de nova geração, processos biológicos e enzimáticos (produzindo químicos precursores de que todas as indústrias dependem), entre outros. A IA pode projetar reatores mais limpos, otimizar a extração, criar melhores enzimas e coordenar enxames de máquinas autónomas com uma visão impossível para operadores tradicionais.

A mesma transformação está a remodelar o mundo fora das fábricas. Sensores autónomos, drones e modelos modernos de IA agora podem monitorizar continuamente portos, ferrovias, linhas de energia, oleodutos, bases militares, centros de dados e outros sistemas críticos outrora demasiado grandes e difíceis de gerir por completo.

O mundo real precisa de novo software. Os fundadores que o construírem irão moldar a prosperidade do próximo século dos Estados Unidos.

Erin Price-Wright: O renascimento das fábricas americanas

O primeiro grande século dos Estados Unidos foi construído sobre uma poderosa força industrial, mas, como é sabido, perdemos grande parte dessa força — em parte devido à deslocalização, em parte devido a uma ausência construtiva deliberada da sociedade. No entanto, as máquinas enferrujadas estão a voltar a funcionar, e estamos a testemunhar o renascimento das fábricas americanas com software e IA no centro.

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

• Responder rapidamente e repetidamente a regulamentos e processos de licenciamento complexos
• Acelerar ciclos de design e projetar para manufaturabilidade desde o início
• Gerir melhor a coordenação de projetos em grande escala
• Desenvolver sistemas autónomos para acelerar tarefas difíceis ou perigosas para humanos 

Ao aplicar as técnicas desenvolvidas por Henry Ford há um século — planeando escala e repetibilidade desde o início — e ao incorporar os mais recentes avanços em IA, em breve veremos produção em massa de reatores nucleares, construção de habitação para satisfazer a procura nacional a uma velocidade surpreendente, construção de centros de dados a um ritmo acelerado e a entrada numa nova era dourada de força industrial. Como disse Elon Musk, "a fábrica é o produto".

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

Na última década, a observabilidade de software mudou a forma como monitorizamos sistemas digitais, tornando código e servidores transparentes através de logs, métricas e rastreamento. A mesma transformação está prestes a varrer o mundo físico.

À medida que as grandes cidades americanas instalam mais de 1.1billions de câmaras e sensores conectados, a observabilidade física — ou seja, o conhecimento em tempo real do funcionamento de cidades, redes elétricas e outras infraestruturas — está a tornar-se urgente e viável. Esta nova camada de perceção também irá impulsionar a próxima fronteira da robótica e da tecnologia autónoma, onde as máquinas dependerão de uma estrutura comum que torne o mundo físico tão observável quanto o código.

Naturalmente, esta mudança traz riscos reais: as ferramentas que podem detetar incêndios florestais ou prevenir acidentes em obras também podem desencadear pesadelos distópicos. Os vencedores da próxima vaga serão aqueles que conquistarem a confiança do público, construindo sistemas que protegem a privacidade, são interoperáveis e suportam IA nativamente, aumentando a transparência social sem sacrificar as liberdades civis. Quem construir esta estrutura de confiança irá definir o rumo da observabilidade na próxima década.

Ryan McEntush: A arquitetura industrial eletrónica irá mudar o mundo

A próxima revolução industrial não acontecerá apenas nas fábricas, mas também no interior das máquinas que as alimentam.

O software já transformou a nossa forma de pensar, projetar e comunicar. Agora, está a mudar a nossa forma de nos movermos, construir e produzir. Os avanços na eletrificação, materiais e IA estão a convergir para permitir que o software controle verdadeiramente o mundo físico. As máquinas começam a sentir, aprender e agir autonomamente.

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

No entanto, desde o refino de materiais críticos até à fabricação de chips avançados, a capacidade de construir esta pilha está a desaparecer. Se os Estados Unidos quiserem liderar a próxima era industrial, terão de fabricar o hardware que a sustenta. Os países que dominarem a pilha industrial eletrónica definirão o futuro da tecnologia industrial e militar.

O software devorou o mundo. Agora, irá impulsionar o mundo para a frente.

Oliver Hsu: Laboratórios autónomos aceleram descobertas científicas

Com o avanço das capacidades dos modelos em múltiplas modalidades e a melhoria contínua da robótica, as equipas irão acelerar a descoberta científica autónoma. Estas tecnologias paralelas irão originar laboratórios autónomos capazes de fechar o ciclo da descoberta científica — desde a formulação de hipóteses, passando pelo design e execução de experiências, até ao raciocínio, análise de resultados e iteração de futuras direções de pesquisa. As equipas que constroem estes laboratórios serão interdisciplinares, integrando IA, robótica, ciências físicas e da vida, manufatura, operações e outras áreas, permitindo experimentação e descoberta contínuas em ambientes laboratoriais não supervisionados.

Will Bitsky: A jornada dos dados nas indústrias críticas

Em 2025, o zeitgeist da IA será definido pela limitação de recursos computacionais e pela construção de centros de dados. Em 2026, será definido pela limitação de recursos de dados e pela próxima fronteira da jornada dos dados — as nossas indústrias críticas.

As nossas indústrias críticas continuam a ser um tesouro de dados potenciais e não estruturados. Cada deslocação de camião, cada leitura de contador, cada manutenção, cada operação de produção, cada montagem, cada teste — tudo é material para treino de modelos. No entanto, termos como recolha de dados, rotulagem e treino de modelos não fazem parte do léxico industrial.

A procura por estes dados é incessante. Empresas como Scale, Mercor e laboratórios de pesquisa em IA estão a recolher diligentemente dados de processos (não apenas "o que foi feito", mas "como foi feito"). Pagam valores elevados por cada conjunto de "dados de fábricas suadas".

As empresas industriais com infraestrutura física e força de trabalho existentes têm uma vantagem comparativa na recolha de dados e começarão a aproveitá-la. As suas operações geram enormes quantidades de dados, que podem ser capturados a custo marginal quase zero e usados para treinar modelos próprios ou licenciados a terceiros.

Também devemos esperar que surjam startups para ajudar. Estas fornecerão a pilha de coordenação: ferramentas de software para recolha, rotulagem e licenciamento de dados; hardware de sensores e kits de desenvolvimento de software (SDK); ambientes de reinforcement learning (RL) e pipelines de treino; e, por fim, as suas próprias máquinas inteligentes.

Equipa de Aplicações (Apps)

David Haber: IA reforça modelos de negócio

As melhores startups de IA não se limitam a automatizar tarefas; estão a amplificar o valor económico dos clientes. Por exemplo, em serviços jurídicos baseados em honorários de sucesso, as firmas só recebem se ganharem o caso. Empresas como a Eve usam dados proprietários de resultados para prever a taxa de sucesso dos casos, ajudando as firmas a selecionar melhor os casos, servir mais clientes e aumentar as taxas de vitória.

A IA, por si só, pode reforçar modelos de negócio. Não só reduz custos, como gera mais receitas. Até 2026, veremos esta lógica expandir-se a todos os setores, à medida que os 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 tornar-se-á a app store da IA

Os 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 vaga de IA cumpria os dois primeiros requisitos, mas faltava um novo canal de distribuição nativo. A maioria dos produtos cresceu através de redes existentes como o X ou boca-a-boca.

No entanto, com o lançamento do OpenAI Apps SDK, o apoio da Apple a mini-apps e a introdução de chats em grupo no ChatGPT, os desenvolvedores de consumo podem agora aceder diretamente à base de 900 milhões de utilizadores do ChatGPT e crescer através de novas redes de mini-apps como a Wabi. Como o elo final do ciclo de vida dos produtos de consumo, este novo canal de distribuição promete desencadear uma corrida ao ouro tecnológica de consumo em 2026, que só acontece uma vez por década. Ignorá-lo será por sua conta e risco.

Olivia Moore: Agentes de voz começam a ganhar espaço

Nos últimos 18 meses, a ideia de agentes de IA a lidar com interações reais para empresas passou da ficção científica à realidade. Milhares de empresas, desde PMEs a grandes corporações, usam IA de voz para marcar consultas, fazer reservas, realizar inquéritos, recolher informações de clientes e muito mais. Estes agentes não só poupam custos e geram receitas adicionais, como também libertam os funcionários para tarefas mais valiosas — e mais interessantes.

No entanto, como o setor ainda está em fase inicial, muitas empresas estão na fase de "voz como ponto de entrada", oferecendo apenas um ou poucos tipos de chamadas como solução única. Estou ansiosa por ver assistentes de voz a expandirem-se para gerir fluxos de trabalho inteiros (possivelmente multimodais) e até a gerir todo o ciclo de relacionamento com o cliente.

Isto provavelmente significa que os agentes serão mais profundamente integrados nos sistemas empresariais e terão liberdade para lidar com interações mais complexas. Com a melhoria contínua dos modelos subjacentes — agora os agentes podem chamar ferramentas e operar entre sistemas — todas as empresas deveriam adotar produtos de IA orientados por voz e usá-los para otimizar áreas críticas do negócio.

Marc Andrusko: Aplicações proativas sem prompts estão a chegar

Em 2026, os utilizadores comuns irão despedir-se das caixas de prompts. A próxima geração de aplicações de IA não mostrará prompts — elas observarão as suas ações e sugerirão proativamente operações para sua consideração. O seu ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) sugerirá refatorações antes de você perguntar. O seu sistema de gestão de relacionamento com clientes (CRM) gerará automaticamente e-mails de seguimento após uma chamada. As suas ferramentas de design criarão variações enquanto trabalha. A interface de chat será apenas um acessório. Agora, a IA será o andaime invisível em cada fluxo de trabalho, ativada pela intenção do utilizador e não por comandos.

Angela Strange: IA irá finalmente atualizar a infraestrutura bancária e de seguros

Muitos bancos e seguradoras já integraram funcionalidades de IA, como importação de documentos e agentes de voz, nos seus sistemas tradicionais, mas só reconstruindo a infraestrutura subjacente à IA é que esta poderá realmente transformar os serviços financeiros.

Até 2026, o risco de não modernizar e tirar pleno partido da IA será maior do que o risco de falhar, e veremos grandes instituições financeiras a abandonar contratos com fornecedores tradicionais para adotar alternativas mais novas e nativamente orientadas para IA. Estas empresas libertar-se-ão das restrições das classificações antigas e tornar-se-ão plataformas capazes de centralizar, normalizar e enriquecer dados subjacentes 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 diferentes sistemas e ecrãs. Imagine: poderá ver e processar centenas de tarefas pendentes em paralelo num sistema de originação de hipotecas (LOS), com agentes a tratar das partes mais aborrecidas.
• As categorias que conhecemos irão fundir-se em categorias maiores. Por exemplo, dados de KYC de clientes, abertura de contas e monitorização de transações poderão agora ser centralizados numa única plataforma de risco.
• Os vencedores destas novas categorias serão 10 vezes maiores do que as empresas tradicionais: as categorias são maiores e o mercado de software está a devorar a força de trabalho.

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

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

A IA é o avanço tecnológico mais empolgante das nossas vidas. No entanto, até agora, a maior parte dos benefícios das novas startups foi para o 1% das empresas do Vale do Silício — seja fisicamente na Bay Area ou parte da sua vasta rede. Isto é compreensível: os fundadores querem vender para empresas que conhecem e podem aceder facilmente, seja visitando pessoalmente ou através de investidores nos conselhos de administração.

Até 2026, isto irá mudar radicalmente. As empresas perceberão que a maioria das oportunidades de IA está fora do Vale do Silício, e veremos novas startups a usar estratégias proativas para descobrir oportunidades escondidas em grandes setores tradicionais. Em setores tradicionais de consultoria e serviços (como integradores de sistemas e empresas de implementação) e na manufatura, onde o progresso é mais lento, a IA representa uma enorme oportunidade.

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

Até 2026, as empresas irão avançar de ferramentas isoladas de IA para sistemas multiagente que funcionam como equipas digitais coordenadas. À medida que os agentes começam a gerir fluxos de trabalho complexos e interdependentes (como planeamento, análise e execução conjuntos), as empresas terão de repensar a estrutura do trabalho e como o contexto flui entre sistemas. Já vemos empresas como AskLio e HappyRobot a passar por esta transformação, implementando agentes em processos inteiros, não apenas em tarefas isoladas.

As empresas Fortune 500 sentirão esta mudança de forma mais profunda: detêm os maiores silos de dados, conhecimento institucional e complexidade operacional, grande parte dos quais reside nas mentes dos funcionários. Transformar esta informação numa base partilhada para trabalhadores autónomos irá desbloquear decisões mais rápidas, ciclos mais curtos e processos ponta-a-ponta que não dependem de microgestão humana contínua.

Esta mudança também forçará os líderes a repensar funções e software. Novas funções surgirão, como designers de fluxos de trabalho de IA, supervisores de agentes e responsáveis pela governação e revisão de trabalhadores digitais colaborativos. Além dos sistemas de registo existentes, as empresas precisarão de sistemas de coordenação: novas camadas para gerir interações multiagente, julgar contexto e garantir a fiabilidade dos fluxos de trabalho autónomos. Os humanos focar-se-ão em casos extremos e situações mais complexas. O surgimento de sistemas multiagente 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.

Bryan Kim: IA de consumo passa de "ajuda-me" para "conhece-me"

2026 marca a transição das funcionalidades dos produtos de IA de consumo de aumento de produtividade para reforço das ligações interpessoais. A IA deixará de ser apenas uma ferramenta para realizar tarefas e passará a ajudar-te a conhecer-te melhor e a construir relações mais fortes.

É importante notar: isto não é fácil. Muitos produtos de IA social já foram lançados, mas acabaram por falhar. No entanto, graças a janelas de contexto multimodais e à queda dos custos de inferência, os produtos de IA agora podem aprender com todos os aspetos da tua vida, não apenas com o que dizes ao chatbot. Imagina o teu álbum de fotos a mostrar momentos emocionais reais, mensagens individuais e em grupo a adaptarem-se ao interlocutor, e os teus hábitos diários a mudarem sob stress.

Assim que estes produtos surgirem, tornar-se-ão parte do nosso quotidiano. Em geral, produtos "conhece-me" têm melhores mecanismos de retenção do que produtos "ajuda-me". Os produtos "ajuda-me" rentabilizam através de uma forte disposição dos utilizadores a pagar por tarefas específicas e esforçam-se por aumentar a retenção. Os produtos "conhece-me" rentabilizam através de interações diárias contínuas: menor disposição a pagar, mas maior retenção.

As pessoas sempre trocaram dados por valor: a questão é se a recompensa compensa. Em breve saberemos a resposta.

Kimberly Tan: Novos primitivos de modelos originam empresas sem precedentes

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

Os avanços em inferência podem criar novas capacidades, como avaliar reivindicações financeiras complexas ou agir com base em pesquisas académicas ou de analistas densas (por exemplo, resolver disputas de faturas). Modelos multimodais tornam possível extrair dados de vídeo latentes do mundo físico (por exemplo, câmaras em fábricas). A computação permite automatizar setores inteiros que antes estavam presos a software de secretária, APIs deficientes e fluxos de trabalho fragmentados.

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

Estamos numa vaga sem precedentes de criação de empresas, impulsionada pelo atual ciclo de produtos de IA. Mas, ao contrário de ciclos anteriores, as empresas existentes não estão paradas; também estão a adotar IA ativamente. Então, como podem as startups vencer?

Uma das formas mais eficazes e subestimadas de superar as empresas existentes nos canais de distribuição é servir empresas desde o início: ou seja, servir as novas empresas que estão a começar do zero (as chamadas greenfield companies). Se conseguires atrair todas as empresas recém-criadas e crescer com elas, à medida que os teus clientes crescem, também te tornarás uma grande empresa. Stripe, Deel, Mercury, Ramp e outras seguiram esta estratégia. Na verdade, muitos clientes da Stripe nem sequer existiam quando a Stripe foi fundada.

Em 2026, veremos startups criadas do zero a escalar em muitos domínios de software empresarial. Só precisam de criar melhores produtos e focar-se totalmente em clientes novos que ainda não estão presos a fornecedores existentes.