La transformación de la IA en 2026: Cómo los equipos de inversión de a16z ven el cambio de herramientas a agentes, con la visión de Justine Moore sobre las fronteras creativas

A medida que la inteligencia artificial madura más allá de aplicaciones de herramientas aisladas, los cambios estructurales que se avecinan en la infraestructura tecnológica, los flujos de trabajo empresariales y la producción creativa son profundos e interconectados. En su informe anual “Big Ideas 2026”, los equipos de inversión de Andreessen Horowitz describen cómo la IA se está reposicionando fundamentalmente, no como una utilidad que responde a comandos humanos, sino como un sistema autónomo que colabora con los humanos, anticipa necesidades y redefine industrias enteras. Justine Moore y sus colegas de los equipos de infraestructura, crecimiento, salud y medios interactivos pintan un panorama de 2026 donde la arquitectura que soporta cargas de trabajo de IA, las herramientas que usan los profesionales creativos y la forma en que operan las empresas están experimentando transformaciones simultáneas.

Entropía de Datos y la Oportunidad de Datos No Estructurados

La base de sistemas de IA confiables radica en domesticar lo que Jennifer Li identifica como el desafío central para la IA empresarial: la entropía de datos. Cada organización se ahoga en información no estructurada, multimodal—PDFs, videos, registros, correos electrónicos y conjuntos de datos semi-estructurados que contienen el 80% del conocimiento institucional de una empresa, pero que siguen siendo en gran medida inaccesibles para los sistemas inteligentes. Este “lodo de datos” crea un ciclo vicioso donde los sistemas RAG hallucinan, los agentes cometen errores costosos y los flujos de trabajo críticos dependen de validaciones manuales humanas.

Las empresas ahora reconocen que extraer estructura de este caos no es solo un desafío técnico, sino una ventaja competitiva. Las startups centradas en inteligencia de documentos, procesamiento de imágenes y análisis de videos que puedan limpiar, validar y gobernar continuamente datos multimodales desbloquearán el “reino” del conocimiento empresarial. Las aplicaciones abarcan análisis de contratos, cumplimiento, atención al cliente, adquisiciones y, cada vez más, flujos de trabajo impulsados por agentes que requieren un contexto confiable para funcionar eficazmente.

Redefiniendo la Ciberseguridad a través de la Automatización

La escasez global de talento en ciberseguridad—que se disparó de menos de 1 millón en 2013 a 3 millones en 2021—no proviene de una falta de talento, sino de flujos de trabajo mal alineados. Los equipos de seguridad crearon su propia carga: desplegar herramientas de detección indiscriminadas, y luego verse obligados a revisar y “censurar” manualmente todo, creando un ciclo artificial de escasez.

En 2026, la IA invertirá esta dinámica. Automatizando el trabajo repetitivo de nivel 1 en seguridad que nadie quiere hacer—analizar registros, identificar patrones, ejecutar tareas rutinarias—la IA libera a los profesionales de seguridad para hacer lo que ingresaron en el campo para lograr: rastrear atacantes, construir sistemas seguros y corregir vulnerabilidades. Esta automatización no se trata de reemplazar personas; es una liberación del tedio.

Infraestructura Nativa de Agentes: Preparándose para la Manada Rugiente

Malika Aubakirova destaca la upheaval en infraestructura que traerá 2026: los backend empresariales diseñados para tráfico “humano a velocidad humana, baja concurrencia” no pueden manejar cargas de trabajo “agente a velocidad, recursivas, explosivas”. Cuando un solo agente apunta a una tarea, puede generar 5,000 subtareas, consultas a bases de datos y llamadas API en milisegundos—pareciéndose a un ataque DDoS para sistemas tradicionales diseñados para interacciones a ritmo humano.

La solución requiere rediseñar el plano de control mismo. La infraestructura nativa de agentes debe aceptar efectos de manada rugiente como predeterminados, acortar dramáticamente los arranques en frío, reducir las fluctuaciones de latencia y aumentar los límites de concurrencia por órdenes de magnitud. El verdadero cuello de botella será la coordinación: enrutamiento, control de bloqueos, gestión de estado y aplicación de políticas en ejecuciones masivamente paralelas. Plataformas capaces de sobrevivir a esta avalancha emergerán victoriosas.

La Creatividad Multimodal de Justine Moore: La Convergencia de Video, Personajes y Coherencia

Entre los cambios más transformadores se encuentra la visión de Justine Moore para herramientas creativas que logren una verdadera multimodalidad. Aunque los componentes básicos de la narración con IA—sonido generativo, música, imágenes y video—ya existen, siguen fragmentados. Un creador que alimenta un clip de video de 30 segundos a un modelo de IA debería poder introducir nuevos personajes, hacer coincidir movimientos con material de referencia y volver a filmar escenas desde diferentes ángulos—manteniendo coherencia, causalidad y física coherente en todo momento.

Justine Moore identifica 2026 como el punto de inflexión donde la IA permite una creación multimodal fluida. Productos como Kling O1 y Runway Aleph representan soluciones de primera generación, pero la verdadera revolución requiere innovación tanto en modelos como en aplicaciones. La creación de contenido representa una de las “aplicaciones killer” de la IA, y Justine Moore espera que surjan múltiples productos innovadores—desde creadores de memes que aprovechan ediciones rápidas hasta directores de Hollywood que orquestan producciones complejas. La capacidad de trabajar fluidamente con entradas de texto, imagen, video y sonido redefinirá no solo cómo trabajan los creadores, sino qué es posible crear.

La Evolución de la Pila de Datos Nativa de IA

Mientras que la pila de datos moderna se ha consolidado en torno a plataformas unificadas—como lo evidencian la fusión de Fivetran y dbt, y la expansión de Databricks—aún estamos en las primeras etapas de una verdadera arquitectura de datos nativa de IA. Jason Cui identifica tres fronteras críticas: cómo fluye continuamente la data más allá del almacenamiento estructurado tradicional hacia bases de datos vectoriales de alto rendimiento; cómo los agentes de IA resuelven el “problema del contexto” manteniendo una comprensión coherente en múltiples sistemas mediante acceso continuo a la semántica correcta de los datos; y cómo las herramientas tradicionales de BI y hojas de cálculo evolucionan a medida que los flujos de trabajo se vuelven más inteligentes y automatizados.

La integración de infraestructura de datos e infraestructura de IA es irreversible, creando sistemas donde los datos y los agentes están profundamente entrelazados en lugar de siloados.

Video Interactivo: De Contenido Pasivo a Entornos Explorables

Yoko Li predice que el video dejará de ser solo pasivo. En 2026, el video se convertirá en un lugar al que “entramos”—entornos que entienden el tiempo, recuerdan estados previos, reaccionan a nuestras acciones y mantienen coherencia física. Los personajes, objetos y leyes físicas persisten en interacciones extendidas, creando una sensación de causalidad donde las acciones tienen impacto genuino.

Esta transformación permite que el video se convierta en un medio de construcción: robots entrenados en entornos simulados, mecánicas de juego que evolucionan, diseñadores prototipando experiencias y agentes de IA aprendiendo mediante interacción directa. El “entorno vivo” generado por modelos de video acorta la brecha entre percepción y acción de maneras antes imposibles.

La Declive del Dominio del Sistema de Registro

En el software empresarial, Sarah Wang prevé un cambio sísmico: el papel central de los sistemas de registro finalmente comenzará a decaer. La IA conecta “intención” y “ejecución”, leyendo, escribiendo e infiriendo datos operativos directamente. Los sistemas ITSM y CRM se transforman de bases de datos pasivas en motores de flujo de trabajo autónomos capaces de predecir, coordinar y ejecutar procesos de extremo a extremo. La capa de interfaz se convierte en la capa de agentes inteligentes, mientras que los registros tradicionales de sistemas se reducen a “almacenamiento persistente barato”. El dominio estratégico pasa a quien controle el entorno de ejecución inteligente.

La Ascensión de la IA Vertical: De Información a Colaboración Multi-Agente

Alex Immerman sigue la trayectoria de la IA vertical en derecho, salud y bienes raíces—sectores donde las empresas ya superan los $100 millones en ARR. La primera revolución se centró en la adquisición de información: extraer y resumir datos. La ola de 2025 trajo capacidades de inferencia. En 2026, se desbloquea el “modo multijugador”: el software vertical posee naturalmente interfaces y datos específicos de la industria, mientras que el trabajo en industrias verticales involucra inherentemente a múltiples partes interesadas con permisos, procesos y requisitos de cumplimiento diferentes.

La IA multijugador coordina automáticamente entre las partes, mantiene el contexto, sincroniza cambios, enrutando a expertos funcionales y permitiendo que IA adversarial negocie dentro de límites. Cuando la colaboración entre múltiples agentes y humanos mejora la calidad de las transacciones, los costos de cambio se disparan, creando la “fosa” que las aplicaciones de IA han carecido durante mucho tiempo.

Rediseñando para Máquinas, No para Humanos

Stephenie Zhang desafía una suposición fundamental: las aplicaciones futuras ya no estarán optimizadas para la percepción humana. A medida que las personas interactúan a través de agentes inteligentes, la optimización de contenido orientada al humano pierde relevancia. Los agentes inteligentes encontrarán conocimientos profundos en la quinta página que los humanos pasan por alto. El diseño de software sigue este cambio: los ingenieros ya no miran dashboards de Grafana—los SREs de IA analizan automáticamente la telemetría y muestran insights en Slack. Los equipos de ventas ya no revisan manualmente CRMs—los agentes inteligentes resumen automáticamente patrones.

La nueva optimización apunta a la legibilidad por máquina sobre la jerarquía visual, cambiando fundamentalmente cómo se crea contenido y qué herramientas usan los desarrolladores.

Más Allá del Tiempo en Pantalla: La Revolución del ROI

Santiago Rodriguez declara que el “tiempo en pantalla”—el estándar de 15 años para medir el valor del producto—quedó obsoleto. Las consultas DeepResearch de ChatGPT ofrecen un valor inmenso con una mínima interacción en pantalla. Abridge graba y gestiona automáticamente seguimientos médicos con los doctores apenas mirando pantallas. Cursor completa el desarrollo completo de aplicaciones. Hebbia genera presentaciones de inversión a partir de vastas colecciones de documentos, permitiendo finalmente que los analistas duerman.

El precio basado en resultados reemplaza las métricas de compromiso. El desafío ahora es medir un ROI sofisticado: satisfacción del médico, productividad del desarrollador, bienestar del analista, felicidad del usuario—todo en aumento con la IA. Las empresas que articulen claramente su historia de ROI seguirán ganando.

MAUs Saludables: El Futuro de la Prevención en la Salud

Julie Yoo identifica un grupo de usuarios emergente que está transformando la salud: los “MAUs Saludables”—personas que no están enfermas pero monitorean activamente su estado de salud. La medicina tradicional atiende a tres grupos: MAUs Enfermos (alto costo, cíclicos), DAUs Enfermos (cuidados crónicos) y YAUs Saludables (rara vez buscan atención). Los MAUs Saludables representan la mayor población sin explotar, dispuestos a pagar cuotas de suscripción por servicios preventivos y cómodos con insights basados en datos.

A medida que la IA reduce los costos de prestación de salud y emergen productos de seguros preventivos, esta demografía consciente de los datos y orientada a la prevención se convierte en la base de clientes más prometedora para la tecnología de salud de próxima generación.

Modelos del Mundo, Personalización Hiper-Personalizada y Universidades Nativas de IA

El equipo de Speedrun (medios interactivos y juegos) articula tres cambios interconectados. Jon Lai predice que los modelos del mundo de IA generarán mundos 3D explorables a partir de descripciones de texto—tecnologías como Marble y Genie 3—permitiendo nuevas formas de narración y creando economías digitales compartidas donde los creadores ganan ingresos mediante activos, orientación y herramientas interactivas. Estos mundos se convertirán en entornos de entrenamiento para agentes de IA y robots.

Josh Lu pronostica la era de “Mi Año”, donde los productos abandonan la optimización para el mercado masivo en favor de la personalización individual. La educación se adapta al ritmo de cada estudiante; los suplementos de salud y rutinas de ejercicio se personalizan; los remixes de medios en tiempo real se ajustan a los gustos personales. Los gigantes del pasado ganaban encontrando al “usuario promedio”; los del futuro ganarán encontrando al individuo dentro de los promedios.

Emily Bennett visualiza la primera universidad verdaderamente nativa de IA—un “organismo académico adaptable” construido desde cero en torno a sistemas inteligentes. Los cursos, mentorías, colaboraciones de investigación y operaciones se ajustan en tiempo real según retroalimentación. Las listas de lectura se actualizan dinámicamente a medida que surgen nuevas investigaciones; los caminos de aprendizaje cambian individualmente. Los profesores se convierten en “arquitectos de sistemas de aprendizaje”; la evaluación pasa a ser “conciencia de IA”—no si los estudiantes usaron IA, sino cómo la usaron. Con industrias desesperadas por talento capaz de colaborar con sistemas inteligentes, las universidades nativas de IA se convierten en motores de talento para la nueva economía.

La Visión Unificada: De Herramientas a Entornos a Agentes

Lo que surge en los cuatro equipos de inversión de a16z es una narrativa coherente: la evolución de la IA desde una herramienta aislada hasta un entorno integrado y un agente autónomo que opera junto a los humanos. Esto no es una mejora incremental—representa una reorganización estructural de la infraestructura, los flujos de trabajo empresariales y la producción creativa. Las organizaciones que reconozcan este cambio fundamental y reconstruyan sus sistemas, procesos y estrategias de talento en consecuencia prosperarán en 2026. Aquellas que se aferren a modelos de optimización centrados en el humano se encontrarán en desventaja a medida que los sistemas que alimentan sus industrias se adapten para servir primero a agentes inteligentes, preservando la supervisión humana donde más importa.