Transformasi AI di 2026: Bagaimana Tim Investasi a16z Melihat Perpindahan dari Alat ke Agen, Menampilkan Visi Justine Moore tentang Perbatasan Kreatif

Seiring kecerdasan buatan yang berkembang melampaui aplikasi alat yang terisolasi, perubahan struktural yang akan datang pada infrastruktur teknologi, alur kerja perusahaan, dan produksi kreatif sangat mendalam dan saling terkait. Dalam laporan tahunan “Big Ideas 2026” nya, tim investasi Andreessen Horowitz menguraikan bagaimana AI secara fundamental mengubah posisinya—bukan sebagai utilitas yang merespons perintah manusia, tetapi sebagai sistem otonom yang berkolaborasi dengan manusia, mengantisipasi kebutuhan, dan merombak seluruh industri. Justine Moore dan rekan-rekannya di berbagai tim infrastruktur, pertumbuhan, kesehatan, dan media interaktif menggambarkan gambaran tahun 2026 di mana arsitektur yang mendukung beban kerja AI, alat yang digunakan profesional kreatif, dan cara bisnis beroperasi semuanya sedang mengalami transformasi secara bersamaan.

Entropi Data dan Peluang Data Tidak Terstruktur

Dasar dari sistem AI yang andal terletak pada pengendalian apa yang Jennifer Li identifikasi sebagai tantangan inti untuk AI perusahaan: entropi data. Setiap organisasi tenggelam dalam informasi multimodal tidak terstruktur—PDF, video, log, email, dan dataset semi-terstruktur yang mengandung 80% pengetahuan institusional perusahaan namun tetap sebagian besar tidak dapat diakses oleh sistem cerdas. “Lumpur data” ini menciptakan siklus vicious di mana sistem RAG berhalusinasi, agen membuat kesalahan mahal, dan alur kerja penting tetap bergantung pada validasi manual manusia.

Perusahaan kini menyadari bahwa mengekstrak struktur dari kekacauan ini bukan hanya tantangan teknis tetapi juga keunggulan kompetitif. Startup yang fokus pada kecerdasan dokumen, pemrosesan gambar, dan analisis video yang dapat secara terus-menerus membersihkan, memvalidasi, dan mengelola data multimodal akan membuka “kerajaan” pengetahuan perusahaan. Aplikasi mencakup analitik kontrak, kepatuhan, layanan pelanggan, pengadaan, dan semakin banyak, alur kerja yang didorong agen yang membutuhkan konteks yang andal untuk berfungsi secara efektif.

Merombak Keamanan Siber Melalui Otomatisasi

Kekurangan tenaga keamanan siber global—yang membengkak dari kurang dari 1 juta pada 2013 menjadi 3 juta pada 2021—tidak berasal dari kekurangan bakat, tetapi dari alur kerja yang tidak selaras. Tim keamanan menciptakan beban mereka sendiri: menerapkan alat deteksi yang tidak diskriminatif, lalu harus meninjau dan “mengawasi” semuanya secara manual, menciptakan siklus kelangkaan buatan.

Pada 2026, AI akan membalik dinamika ini. Dengan mengotomatisasi pekerjaan keamanan tingkat 1 yang berulang—menganalisis log, mengidentifikasi pola, menjalankan tugas rutin—AI membebaskan profesional keamanan untuk melakukan apa yang mereka masuki bidang ini untuk lakukan: melacak penyerang, membangun sistem yang aman, dan memperbaiki kerentanan. Otomatisasi ini bukan tentang menggantikan manusia; ini tentang pembebasan dari kebosanan.

Infrastruktur Berbasis Agen: Mempersiapkan Kerumunan yang Menggelegar

Malika Aubakirova menyoroti gangguan infrastruktur yang akan dibawa tahun 2026: backend perusahaan yang dirancang untuk lalu lintas “kecepatan manusia, koncurrency rendah” tidak mampu menangani beban kerja “kecepatan agen, rekursif, meledak-ledak”. Ketika satu agen menargetkan sebuah tugas, ia dapat memunculkan 5.000 sub-tugas, kueri basis data, dan panggilan API dalam hitungan milidetik—menyerupai serangan DDoS bagi sistem tradisional yang dirancang untuk interaksi berkecepatan manusia.

Solusinya memerlukan perancangan ulang kontrol pesawat itu sendiri. Infrastruktur berbasis agen harus menerima efek kerumunan yang menggelegar sebagai default, secara dramatis mempersingkat waktu cold start, mengurangi fluktuasi latensi, dan meningkatkan batas koncurrency hingga lipat ganda. Bottleneck sebenarnya menjadi koordinasi: pengaturan routing, kontrol kunci, manajemen status, dan penegakan kebijakan di seluruh eksekusi paralel besar-besaran. Platform yang mampu bertahan dari banjir ini akan muncul sebagai pemenang.

Kreativitas Multimodal Justine Moore: Konvergensi Video, Karakter, dan Koherensi

Di antara perubahan paling transformatif muncul visi Justine Moore untuk alat kreatif yang mencapai multimodality sejati. Meskipun blok bangunan penceritaan AI—suara generatif, musik, gambar, dan video—sudah ada, mereka tetap terfragmentasi. Seorang pencipta yang memberi makan klip video 30 detik ke model AI harus dapat memperkenalkan karakter baru, mencocokkan gerakan dengan materi referensi, dan merekam ulang adegan dari sudut berbeda—menjaga konsistensi, sebab-akibat, dan fisika koheren sepanjang waktu.

Justine Moore mengidentifikasi 2026 sebagai titik infleksi di mana AI memungkinkan penciptaan multimodal yang mulus. Produk seperti Kling O1 dan Runway Aleph mewakili solusi generasi pertama, tetapi revolusi sejati membutuhkan inovasi baik di tingkat model maupun aplikasi. Penciptaan konten merupakan salah satu “aplikasi pembunuh” AI, dan Justine Moore memperkirakan munculnya beberapa produk terobosan—dari pembuat meme yang memanfaatkan edit cepat hingga sutradara Hollywood yang mengarahkan produksi kompleks. Kemampuan untuk bekerja secara lancar di seluruh input teks, gambar, video, dan suara akan mendefinisikan ulang tidak hanya cara pencipta bekerja, tetapi apa yang secara kreatif mungkin.

Evolusi Tumpukan Data Berbasis AI

Sementara tumpukan data modern telah terkonsolidasi di sekitar platform terpadu—dibuktikan oleh penggabungan Fivetran dan dbt, serta ekspansi Databricks—kita masih berada dalam tahap awal arsitektur data berbasis AI sejati. Jason Cui mengidentifikasi tiga frontier penting: Bagaimana data mengalir secara terus-menerus melampaui penyimpanan terstruktur tradisional ke basis data vektor berkinerja tinggi; bagaimana agen AI menyelesaikan “masalah konteks” dengan mempertahankan pemahaman yang konsisten di berbagai sistem melalui akses berkelanjutan ke semantik data yang benar; dan bagaimana alat BI tradisional serta spreadsheet berkembang seiring alur kerja menjadi lebih cerdas dan otomatis.

Integrasi infrastruktur data dan infrastruktur AI bersifat irreversible, menciptakan sistem di mana data dan agen sangat terkait erat daripada terpisah.

Video Interaktif: Dari Konten Pasif Menjadi Lingkungan yang Dapat Dieksplorasi

Yoko Li memprediksi bahwa video akan melampaui sekadar tontonan pasif. Pada 2026, video menjadi tempat kita “masuk ke dalamnya”—lingkungan yang memahami waktu, mengingat keadaan sebelumnya, bereaksi terhadap tindakan kita, dan menjaga konsistensi fisik. Karakter, objek, dan hukum fisika tetap ada di seluruh interaksi yang diperpanjang, menciptakan rasa sebab-akibat di mana tindakan memiliki dampak nyata.

Transformasi ini memungkinkan video menjadi media untuk konstruksi: robot yang dilatih dalam lingkungan simulasi, mekanisme permainan yang berkembang, perancang yang membuat prototipe pengalaman, dan agen AI yang belajar melalui interaksi langsung. “Lingkungan hidup” yang dihasilkan oleh model video memperkecil jarak antara persepsi dan aksi dengan cara yang sebelumnya tidak mungkin.

Penurunan Dominasi Sistem Pencatatan

Dalam perangkat lunak perusahaan, Sarah Wang memprediksi perubahan besar: peran utama sistem pencatatan akhirnya mulai goyah. AI menjembatani “niat” dan “eksekusi,” membaca, menulis, dan menyimpulkan data operasional secara langsung. Sistem ITSM dan CRM bertransformasi dari basis data pasif menjadi mesin alur kerja otonom yang mampu memprediksi, mengoordinasikan, dan mengeksekusi proses end-to-end. Lapisan antarmuka menjadi lapisan agen cerdas, sementara catatan sistem tradisional mundur ke “penyimpanan permanen murah.” Dominasi strategis berpindah ke pihak yang mengendalikan lingkungan eksekusi cerdas tersebut.

Kenaikan AI Vertikal: Dari Informasi ke Kolaborasi Multi-Agen

Alex Immerman mengikuti trajektori AI vertikal di bidang hukum, kesehatan, dan properti—sektor di mana perusahaan sudah melampaui $100 juta ARR. Revolusi pertama berfokus pada akuisisi informasi: mengekstrak dan merangkum data. Gelombang 2025 membawa kemampuan inferensi. Pada 2026, “mode multipemain” terbuka: perangkat lunak vertikal secara alami memiliki antarmuka dan data khusus industri, sementara pekerjaan industri vertikal secara inheren melibatkan banyak pemangku kepentingan dengan izin, proses, dan persyaratan kepatuhan yang berbeda.

AI multipemain secara otomatis mengoordinasikan antar pihak, mempertahankan konteks, menyinkronkan perubahan, mengarahkan ke pakar fungsional, dan memungkinkan AI adversarial bernegosiasi dalam batas-batas tertentu. Ketika kolaborasi antara banyak agen dan manusia meningkatkan kualitas transaksi, biaya peralihan melonjak, menciptakan “parit” yang selama ini kurang dari aplikasi AI.

Mendesain Ulang untuk Mesin, Bukan Manusia

Stephenie Zhang menantang asumsi mendasar: aplikasi masa depan tidak lagi dioptimalkan untuk persepsi manusia. Saat orang berinteraksi melalui agen cerdas, optimisasi konten yang berorientasi manusia kehilangan relevansi. Agen cerdas akan menemukan wawasan mendalam di halaman kelima yang diabaikan manusia. Desain perangkat lunak mengikuti perubahan ini: insinyur tidak lagi memandang dashboard Grafana—AI SRE secara otomatis menganalisis telemetry dan menampilkan wawasan di Slack. Tim penjualan tidak lagi secara manual memeriksa CRM—agen cerdas secara otomatis merangkum pola.

Optimisasi baru ini menargetkan keterbacaan mesin daripada hierarki visual, mengubah secara fundamental cara konten dibuat dan alat apa yang digunakan pengembang.

Lebih dari Waktu Layar: Revolusi ROI

Santiago Rodriguez menyatakan bahwa “waktu layar”—standar 15 tahun untuk mengukur nilai produk—sudah usang. Query DeepResearch ChatGPT memberikan nilai besar dengan sedikit keterlibatan layar. Abridge secara otomatis merekam dan menangani tindak lanjut medis dengan dokter yang hampir tidak melihat layar. Cursor menyelesaikan pengembangan aplikasi penuh. Hebbia menghasilkan pitch deck investasi dari koleksi dokumen yang luas, akhirnya memungkinkan analis untuk tidur nyenyak.

Penetapan harga berbasis hasil menggantikan metrik keterlibatan. Tantangannya menjadi mengukur ROI yang canggih: kepuasan dokter, produktivitas pengembang, kesejahteraan analis, kebahagiaan pengguna—semuanya meningkat seiring AI. Perusahaan yang mampu secara jelas mengartikulasikan cerita ROI mereka akan terus menang.

MAUs Sehat: Masa Depan Pencegahan dalam Kesehatan

Julie Yoo mengidentifikasi kelompok pengguna baru yang mengubah lanskap kesehatan: “Healthy MAUs”—orang yang tidak sakit tetapi aktif memantau status kesehatan mereka. Pengobatan tradisional melayani tiga kelompok: Sick MAUs (biaya tinggi, siklikal), Sick DAUs (perawatan kronis), dan Healthy YAUs (jarang mencari perawatan). Healthy MAUs mewakili populasi terbesar yang belum tergarap, bersedia membayar biaya langganan untuk layanan pencegahan dan nyaman dengan wawasan berbasis data.

Seiring AI menurunkan biaya layanan kesehatan dan produk asuransi pencegahan muncul, demografis yang sadar data dan berorientasi pencegahan ini menjadi basis pelanggan paling menjanjikan untuk teknologi kesehatan generasi berikutnya.

Model Dunia, Personalisasi Super, dan Universitas Berbasis AI

Tim Speedrun (media interaktif dan game) mengartikulasikan tiga perubahan saling terkait. Jon Lai memprediksi bahwa model dunia AI akan menghasilkan dunia 3D yang dapat dieksplorasi dari deskripsi teks—teknologi seperti Marble dan Genie 3—memungkinkan bentuk baru penceritaan dan menciptakan ekonomi digital bersama di mana pencipta mendapatkan penghasilan melalui aset, panduan, dan alat interaktif. Dunia ini menjadi lingkungan pelatihan untuk agen AI dan robot.

Josh Lu meramalkan era “My Year,” di mana produk meninggalkan optimisasi pasar massal untuk kustomisasi individu. Pendidikan menyesuaikan dengan kecepatan setiap siswa; suplemen kesehatan dan rutinitas olahraga dipersonalisasi sesuai individu; remix media secara real-time sesuai selera pribadi. Raksasa masa lalu menang dengan menemukan “pengguna rata-rata”; raksasa masa depan akan menang dengan menemukan individu di dalam rata-rata.

Emily Bennett membayangkan universitas AI-native pertama—sebuah “organisme akademik adaptif” yang dibangun dari awal di sekitar sistem cerdas. Kursus, bimbingan, kolaborasi riset, dan operasi menyesuaikan secara real-time berdasarkan umpan balik. Daftar bacaan diperbarui secara dinamis saat penelitian baru muncul; jalur pembelajaran beralih secara individual. Profesor menjadi “arsitek sistem pembelajaran”; penilaian beralih ke “kesadaran AI”—bukan apakah mahasiswa menggunakan AI, tetapi bagaimana mereka menggunakannya. Dengan industri yang sangat membutuhkan talenta yang mampu berkolaborasi dengan sistem cerdas, universitas berbasis AI menjadi mesin talenta untuk ekonomi baru.

Visi Terpadu: Dari Alat ke Lingkungan ke Agen

Apa yang muncul dari empat tim investasi a16z adalah narasi koheren: evolusi AI dari alat terisolasi menjadi lingkungan tertanam hingga agen otonom yang beroperasi bersama manusia. Ini bukan peningkatan inkremental—melainkan reorganisasi struktural infrastruktur, alur kerja perusahaan, dan produksi kreatif. Organisasi yang mengenali perubahan mendasar ini dan membangun kembali sistem, proses, serta strategi talenta mereka sesuai akan berkembang pesat di 2026. Mereka yang berpegang teguh pada model optimisasi berpusat manusia akan merasa dirugikan saat sistem yang mendukung industri mereka beradaptasi untuk melayani agen cerdas terlebih dahulu, dengan pengawasan manusia dipertahankan di tempat yang paling penting.