a16z prevê para 2026: As três grandes mudanças de IA na era do stack de dados moderno

Nos últimos 12 meses, a indústria de IA passou por um ponto de inflexão fundamental. Está a mudar de uma melhoria de desempenho de modelos isolados para uma reformulação total do sistema. No relatório “Big Ideas” divulgado todos os anos em dezembro pela a16z, quatro equipas de investimento analisam as principais tendências para 2026. No centro desta transformação está a evolução da IA de uma ferramenta para um ambiente totalmente integrado às operações empresariais.

Inovação na infraestrutura: a base para a era dos agentes de IA

A transformação da infraestrutura em 2026 começará não de fora, mas de dentro das próprias empresas.

Os back-ends tradicionais de empresas eram desenhados num modelo 1:1, onde uma ação do utilizador gerava uma resposta do sistema. Contudo, com o advento dos agentes de IA, a situação mudou radicalmente. De uma única solicitação, podem desencadear-se milhares de subtarefas, consultas a bases de dados e chamadas a APIs em cadeia. Este processo expande-se recursivamente em milissegundos, parecendo um ataque DDoS para os limitadores de taxa tradicionais.

Como aponta Jennifer Lee, organizar a “confusão” de dados multimodais não estruturados é a oportunidade de negócio da próxima geração. No mundo de 80% do conhecimento empresarial, a frescura, estrutura e fiabilidade dos dados estão constantemente a deteriorar-se. Fenómenos como alucinações em sistemas RAG e erros dispendiosos por agentes inteligentes tornam-se mais frequentes.

Por outro lado, a escassez de talento na cibersegurança é grave. Entre 2013 e 2021, a escassez global de profissionais aumentou de menos de um milhão para cerca de três milhões. Contudo, ao automatizar tarefas repetitivas e redundantes, a IA pode quebrar este ciclo vicioso. As equipas de segurança poderão concentrar-se na sua missão principal: rastrear atacantes e construir sistemas.

Fusão profunda de dados e IA: a chegada do Modern Data Stack 2.0

No último ano, o “Modern Data Stack” tem-se tornado mais integrado. Como se vê na fusão da Fivetran com a dbt, ou na expansão do Databricks, a indústria está a migrar de serviços modulares para plataformas integradas agrupadas.

Contudo, a implementação de uma arquitetura de dados verdadeiramente nativa de IA ainda está na fase inicial. Como destaca Jason Cui, as prioridades para 2026 incluem:

Superar o armazenamento estruturado tradicional, garantindo fluxo contínuo de dados para bases de dados vetoriais. Para que os agentes de IA resolvam o “problema de contexto”, é imprescindível acesso constante a semânticas corretas e definições de negócio. Como evoluirão as ferramentas de BI tradicionais e as folhas de cálculo através da inteligência e automação?

A integração do Modern Data Stack com IA não é apenas uma evolução tecnológica, mas uma mudança de paradigma na extração de insights a partir de dados. Engenheiros deixarão de precisar de olhar para as telas do Grafana, enquanto os SREs de IA analisarão automaticamente telemetria e reportarão resultados no Slack. Estas mudanças acelerarão a tomada de decisão orientada por dados em toda a organização.

Automação de software empresarial: a evolução da IA vertical

A verdadeira transformação do software empresarial nasce à medida que o papel central dos sistemas de registo começa a diminuir. Como a IA consegue ler, escrever e inferir diretamente os dados operacionais, sistemas como ITSM e CRM evoluem de bases de dados passivas para motores de fluxo de trabalho autônomos.

Startups de IA vertical nos setores de saúde, jurídico e imobiliário já ultrapassam 100 milhões de dólares em ARR, e o setor financeiro também acompanha. Os passos desta evolução são claros:

Até 2025, o foco era na “aquisição de informação”. Hebbia analisa demonstrações financeiras, enquanto EliseAI diagnostica problemas de manutenção.

Em 2026, será desbloqueado o “modo multijogador”. Considerando que setores como imobiliário envolvem múltiplos stakeholders (compradores, vendedores, inquilinos, consultores, fornecedores) com diferentes permissões e requisitos de conformidade, a IA multijogador será indispensável. Uma IA que analisa contratos e comunica-se com o CFO, enquanto a IA de manutenção reconhece ordens de serviço no local. Esta automação ajustada em tempo real melhora a qualidade das transações e aumenta rapidamente os custos de mudança. Esta rede de colaboração será a “fenda” que há muito faltava às aplicações de IA.

Democratização da criatividade: a chegada do mundo generativo

A revolução na criatividade impulsionada pela IA é uma mudança de consumo passivo para criação ativa.

Como aponta Justin Moore, elementos como som, música, imagens e vídeos gerados já existem, mas controlar a nível de diretor ainda é difícil. Em 2026, os utilizadores poderão inserir referências de qualquer formato nos modelos, colaborando na criação de novas obras ou editando cenas existentes. Ferramentas como Kling O1 e Runway Aleph lideram esta inovação, que continuará a evoluir tanto a nível de modelos como de aplicações.

Por outro lado, o vídeo também evoluirá de um meio passivo para um “ambiente imersivo”. Como explica Yoko Lee, a tecnologia de modelos de mundo de IA permitirá gerar mundos 3D completos a partir de texto, permitindo aos utilizadores explorar como num jogo. Isto será útil para treino de robôs, desenvolvimento de jogos, prototipagem de design e treino de AGI no futuro.

Outro aspeto importante é a mudança do foco de conteúdo de humanos para “agentes inteligentes”. Até agora, as empresas otimizavam para ações humanas: rankings do Google, listas de produtos na Amazon, visibilidade de artigos. Mas em 2026, a concepção de aplicações priorizará a legibilidade para máquinas. Equipes de vendas não precisarão mais consultar as telas do CRM, enquanto agentes inteligentes resumirão automaticamente padrões e insights.

Personalização em saúde e educação

2026 será o seu ano. Os produtos deixarão de ser feitos em massa para o “consumidor médio” e passarão a ser feitos sob medida para “você”.

Na educação, os professores de IA oferecerão ensino adaptado ao ritmo e interesses de cada aluno. Já há centenas de projetos de IA em colaboração com a Arizona State University e a OpenAI, e a Universidade de Nova York integrou literacia de IA no currículo geral.

Em 2026, nascerá uma verdadeira universidade nativa de IA. Cursos, mentoria, pesquisa e gestão do campus serão ajustados em tempo real com base no feedback. Os professores tornar-se-ão “designers de sistemas de aprendizagem”, enquanto os estudantes serão avaliados com base na forma como usam a IA, numa avaliação de “consciência de IA”.

Na saúde, um novo grupo de utilizadores, os “Healthy MAU” (pessoas saudáveis que ativam-se mensalmente, mas não estão doentes), assumirá um papel central. Tradicionalmente, a medicina atendia a três tipos: MAU com problemas, DAU com doenças, YAU saudáveis. Mas com a mudança para prevenção, a atenção médica voltada para a maior população que monitora regularmente a sua saúde expandir-se-á rapidamente. A redução de custos de cuidados médicos com IA e o aparecimento de seguros preventivos transformarão os “Healthy MAU” no segmento mais promissor para as próximas empresas de tecnologia de saúde.

Conclusão: de sistemas para ambientes

A análise das quatro equipas de investimento da a16z revela um ponto comum: 2026 será o momento em que a IA evoluirá de ferramenta para sistema e, por sua vez, para ambiente. A evolução do Modern Data Stack, a construção de infraestruturas de agentes, a automação de aplicações verticais e a democratização do ambiente criativo irão moldar uma nova economia digital onde humanos e agentes inteligentes coexistirão.

A vantagem competitiva das empresas dependerá de quão eficientemente podem construir e operar sistemas que integrem os últimos modelos de IA e dados. A fusão do Modern Data Stack com IA será a chave para a industrialização futura.