Previsión tecnológica 2026: La visión de Justine Moore y a16z para la evolución de la IA en cuatro ámbitos críticos

A principios de 2026, el gigante de capital riesgo Andreessen Horowitz ha publicado su informe anual “Big Ideas 2026”, que ofrece ideas estratégicas sobre cómo la inteligencia artificial remodelará la tecnología, los negocios y la interacción humana. El informe, elaborado por los cuatro equipos especializados de inversión de a16z, revela un tema unificador: la IA ya no es simplemente una herramienta, sino que se está convirtiendo en un entorno, un sistema y un agente autónomo que opera junto a los humanos. Este cambio marca una desviación fundamental respecto a cómo las empresas y los creadores han abordado la tecnología en la última década.

El momento es significativo. En el último año, los avances en IA han pasado de capacidades aisladas de modelos a capacidades de sistemas integrados: comprender series temporales extendidas, mantener la coherencia visual y contextual, ejecutar tareas complejas de múltiples pasos y colaborar con otros agentes inteligentes. Como resultado, el enfoque de la innovación tecnológica ha migrado de mejoras puntuales a una reinvención completa de la infraestructura, los flujos operativos y los paradigmas de interacción con el usuario.

Domando el caos: Cómo evolucionará la infraestructura de IA en 2026

El panorama de infraestructura de 2026 estará definido por las empresas que finalmente tomen control de su activo más caótico: los datos no estructurados. Cada organización se ahoga en PDFs, videos, registros, correos electrónicos y fragmentos de información semi-estructurada. Aunque los modelos de IA se han vuelto exponencialmente más potentes, la calidad de sus entradas se ha deteriorado, causando que los sistemas generen alucinaciones y errores sutiles pero costosos que socavan los flujos de trabajo críticos.

El desafío principal, según los especialistas en infraestructura, es la “entropía de datos”: la inevitable degradación de la estructura, la frescura y la autenticidad en la información no estructurada que constituye el 80% del conocimiento corporativo. Las startups que puedan extraer estructura de documentos complejos, reconciliar datos conflictivos entre sistemas y mantener la frescura de los datos tendrán lo que equivale a una llave maestra para las operaciones empresariales. Las aplicaciones abarcan análisis de contratos, incorporación de clientes, cumplimiento normativo, procesos de adquisición y, cada vez más, flujos de trabajo de agentes de IA que dependen de un contexto confiable.

Al mismo tiempo, los equipos de ciberseguridad enfrentan una crisis persistente: la escasez global de talento ha aumentado de menos de 1 millón en 2013 a 3 millones en 2021. En lugar de reclutar más especialistas, la IA romperá este ciclo automatizando tareas agotadoras y repetitivas—análisis de registros, detección rutinaria de amenazas, gestión de alertas redundantes—que actualmente consumen el tiempo de los expertos. Esta automatización permitirá a los profesionales de seguridad centrarse en lo que ingresaron en el campo para hacer: rastrear amenazas sofisticadas, diseñar sistemas resilientes y remediar vulnerabilidades.

Una transformación paralela en infraestructura implica rediseñar los sistemas empresariales para cargas de trabajo de “velocidad agente”. Los backends tradicionales estaban diseñados para la relación 1:1 entre acción humana y respuesta del sistema. Se desploman bajo el peso de las demandas recursivas de un agente de IA: un solo objetivo de un agente puede generar miles de subtareas, consultas a bases de datos y llamadas a API en milisegundos—pareciéndose más a un ataque DDoS que a un tráfico normal. La próxima generación de plataformas debe reconstruirse bajo la suposición de que las tormentas computacionales son el estado predeterminado, no una anomalía.

Los sectores de infraestructura creativa y de datos experimentarán cambios igualmente dramáticos. Herramientas creativas como Kling O1 y Runway Aleph ya han demostrado éxitos iniciales, pero la creación multimodal verdadera sigue siendo en gran medida no realizada. Justine Moore, experta de a16z en herramientas creativas, enfatiza que 2026 será el año de la ruptura cuando la IA realmente permita flujos de trabajo multimodales sin fisuras—permitiendo a los creadores alimentar contenido de referencia en modelos y generar o editar escenas complejas y coherentes sin las intervenciones manuales dolorosas y que consumen mucho tiempo que se requieren hoy en día. De manera similar, la pila de datos nativa de IA continúa evolucionando hacia una integración profunda entre flujo de datos, bases de datos vectoriales y sistemas basados en agentes, permitiendo que múltiples agentes de IA mantengan una comprensión coherente y un contexto empresarial en plataformas dispares.

Finalmente, el video está experimentando una transformación fundamental, pasando de ser contenido pasivo a un espacio interactivo. Los modelos de IA comienzan a entender la continuidad temporal, recordar la información presentada y respetar las leyes físicas en secuencias extendidas. Este cambio abre posibilidades completamente nuevas: los diseñadores pueden prototipar entornos 3D coherentes y persistentes; los robots pueden entrenarse en mundos simulados realistas; y las mecánicas de juego pueden evolucionar en función de la entrada del usuario—todo dentro de entornos que mantienen la causalidad y la coherencia interna.

Transformación empresarial: Los agentes de IA redefinen los flujos de trabajo

En el ámbito del software de crecimiento y empresarial, 2026 marca un punto de inflexión decisivo. La columna vertebral del software empresarial de las últimas dos décadas—el “sistema de registro” (CRM, ITSM, sistemas ERP)—comienza a ceder importancia estratégica a una nueva capa: plataformas de orquestación de agentes inteligentes.

La IA está cerrando rápidamente la brecha entre la intención humana y la ejecución. Estos sistemas ahora pueden leer, escribir e inferir datos operativos directamente, transformando bases de datos pasivas en motores de flujo de trabajo autónomos capaces de predecir escenarios, coordinar entre equipos y ejecutar procesos de extremo a extremo sin intervención humana. La interfaz de usuario se transforma en una capa dinámica de agentes inteligentes, mientras que la capa tradicional de registro se reduce a un almacenamiento persistente de commodities.

El software vertical de IA—soluciones especializadas para salud, servicios legales, bienes raíces y finanzas—está experimentando un crecimiento explosivo, con empresas líderes superando $100 millones en ingresos recurrentes anuales. La ola inicial se centró en la extracción de información y el razonamiento: identificar, resumir y analizar datos críticos. La siguiente fase, que llegará en 2026, introduce el “modo de colaboración multijugador”.

Los flujos de trabajo de la industria son inherentemente esfuerzos de múltiples partes: compradores y vendedores, inquilinos y arrendadores, consultores y proveedores—cada uno con permisos, requisitos de proceso y obligaciones de cumplimiento distintas. Las soluciones de IA actuales operan en aislamiento, creando silos de información e ineficiencias en la transferencia. Los sistemas de IA multijugador coordinarán automáticamente entre las partes, mantendrán un contexto coherente, sincronizarán cambios entre sistemas, derivarán problemas a expertos funcionales y señalarán asimetrías que requieran revisión humana. Esta inteligencia colaborativa genera costos de cambio elevados y representa la “fosa” que las aplicaciones de IA empresarial han carecido durante mucho tiempo.

Un cambio complementario concierne a los objetivos de optimización para contenido y software. Durante décadas, las aplicaciones se diseñaron para comportamientos humanos predecibles: Google optimiza las tasas de clics, Amazon destaca productos en la primera página, los artículos de noticias enfatizan los párrafos iniciales. Los humanos pueden pasar por alto conocimientos profundos enterrados en la quinta página, pero los agentes inteligentes no.

A medida que los agentes de IA manejan cada vez más la recuperación e interpretación, la jerarquía del diseño visual pierde relevancia. Los ingenieros ya no observan paneles de Grafana; los sistemas de fiabilidad del sitio impulsados por IA analizan automáticamente telemetría y entregan insights directamente a Slack. Los equipos de ventas dejan de revisar manualmente las entradas de CRM; los agentes inteligentes extraen patrones y generan resúmenes. La nueva imperativa de optimización se convierte en legibilidad por máquina en lugar de estética humana—una inversión fundamental que remodelará la creación de contenido y el diseño de herramientas de software.

Quizá lo más provocador sea que la métrica de “tiempo en pantalla”—el estándar de oro para medir el valor del producto en los últimos 15 años—está siendo eliminada por completo. Sistemas de IA como Deep Research de ChatGPT, la automatización de documentación clínica de Abridge y el desarrollo completo de aplicaciones de Cursor permiten a los usuarios extraer un valor enorme con un compromiso mínimo en pantalla. Las empresas que demuestren un retorno de inversión claro a través de la satisfacción del médico, las ganancias en productividad de los desarrolladores o el bienestar de los analistas surgirán como ganadoras en una era de precios basada en resultados.

Revolución en salud: Por qué los ‘MAUs saludables’ están redefiniendo la atención preventiva

La atención médica está experimentando simultáneamente una reorganización conceptual en torno a un segmento de usuarios emergente: los “MAUs saludables”—individuos sanos que monitorean activamente su estado de salud mensualmente.

La medicina tradicional ha servido principalmente a tres poblaciones: personas enfermas que requieren intervención aguda, pacientes críticamente enfermos en atención continua y personas sanas que rara vez interactúan con el sistema de salud hasta que aparece la enfermedad. La oportunidad de la atención preventiva—intervenir antes de que se desarrolle una enfermedad aguda—ha permanecido en gran medida inexplorada debido a que los sistemas de salud están optimizados para el tratamiento, no para la prevención.

Los MAUs saludables representan la mayor población sin explotar: individuos dispuestos a pagar por monitoreo de salud por suscripción y intervenciones proactivas. A medida que la IA reduce el costo de la prestación de servicios de salud y emergen productos de seguros preventivos para respaldar el monitoreo continuo, esta población se convertirá en el principal motor de la tecnología de salud de próxima generación. Son conscientes de los datos, orientados a la prevención, continuamente comprometidos y colectivamente representan un segmento de mercado que supera con creces a la base tradicional de pacientes de atención aguda.

Mundos interactivos y economías personales: El futuro de la creación digital

El cuarto dominio involucra lo que a16z llama el “Speedrun” o proyecciones del equipo de mundos interactivos—reimaginando fundamentalmente cómo los humanos interactúan con entornos digitales y consumen contenido.

Los modelos de mundos de IA ahora son capaces de generar mundos 3D completos y explorables directamente a partir de descripciones de texto. Tecnologías como Marble y Genie 3 permiten a los usuarios navegar estos entornos sintéticos como si jugaran un juego interactivo. A medida que los creadores adoptan estas herramientas, surgirán métodos completamente nuevos de narración. Imagina un “Minecraft genérico” donde los jugadores construyen colaborativamente vastos universos en evolución, donde la frontera entre creador y participante se disuelve por completo.

Estos mundos generados se convertirán en campos de entrenamiento para agentes autónomos y robots, ofreciendo entornos sin riesgo donde los sistemas de IA pueden aprender mediante interacción. Las economías digitales dentro de estos mundos prosperarán, permitiendo a los creadores ganar ingresos diseñando activos, guiando experiencias de jugadores y construyendo herramientas interactivas.

Complementando los modelos de mundos, surge “My Year”—productos hiperpersonalizados adaptados a preferencias individuales en lugar de promedios de mercado masivo. En educación, los sistemas de tutoría con IA se ajustan al ritmo e intereses de cada estudiante. En salud, la IA prescribe regímenes de suplementos, planes de ejercicio y protocolos dietéticos personalizados. En consumo de medios, el contenido se remezcla en tiempo real para alinearse con los gustos personales. Las gigantes tecnológicas del próximo siglo ganarán no identificando al “usuario promedio”, sino sobresaliendo en crear experiencias para individuos únicos.

Finalmente, en 2026 emergerá la primera universidad verdaderamente nativa en IA—una institución diseñada desde sus cimientos en torno a la inteligencia adaptable. A diferencia de las universidades tradicionales que añaden herramientas de IA a estructuras existentes, esta institución de próxima generación integra la IA en su diseño fundamental: los cursos se autooptimizan en función de la retroalimentación, las listas de lectura se actualizan dinámicamente con nuevas investigaciones, los mentores emparejan a los estudiantes con asesores cuya experiencia se alinea con intereses en evolución, y el camino de cada alumno se transforma en tiempo real. Están surgiendo precedentes—la colaboración de la Universidad Estatal de Arizona con OpenAI ha dado lugar a cientos de experimentos educativos impulsados por IA, y la Universidad Estatal de Nueva York está integrando alfabetización en IA en los requisitos de educación general. En estas instituciones nativas en IA, los profesores pasan de ser simples entregadores de contenido a ser arquitectos de sistemas de aprendizaje, curando datos, ajustando modelos y enseñando a los estudiantes a examinar críticamente el razonamiento de las máquinas. La evaluación evoluciona más allá de si los estudiantes usaron IA, hacia cómo la emplearon estratégicamente—una habilidad cada vez más urgente en todas las industrias que buscan talento capaz de colaborar eficazmente con sistemas inteligentes.

Convergencia: IA como ecosistema

El hilo común que une estos cuatro dominios es el reconocimiento de que 2026 representa un momento de umbral. La IA no solo se vuelve más poderosa dentro de los sistemas existentes; más bien, se convierte en el sustrato sobre el cual se construyen esos sistemas. Ya sea en optimización de infraestructura, flujos de trabajo empresariales, atención sanitaria o entretenimiento y educación, la pregunta fundamental que las organizaciones deben responder no es si adoptar la IA, sino cómo reinventar sus operaciones centrales en torno a las capacidades únicas de la IA—velocidad, reconocimiento de patrones, integración entre dominios y iteración incansable.

Las ideas de los equipos de a16z sugieren que las organizaciones que permanezcan atadas a suposiciones heredadas sobre estructura, flujo de trabajo e interfaces humano-computadora se encontrarán rápidamente superadas por competidores que adopten estas transformaciones arquitectónicas. 2026 promete ser el año en que esa reordenación se acelere de manera decisiva.