a16z pronostica para 2026: Las tres grandes transformaciones de la IA en la era del stack de datos moderno

Durante el último año, la industria de la IA ha experimentado un punto de inflexión fundamental. Se ha producido un cambio de centrarse en mejorar el rendimiento de modelos individuales a una reconfiguración completa del sistema. En el informe “Big Ideas” que a16z publica cada diciembre, cuatro equipos de inversión analizan las principales tendencias para 2026. En el centro de todo ello está la evolución de la IA, que ya no es solo una herramienta, sino un entorno completamente integrado en las operaciones empresariales.

Innovación en infraestructura: la base para la era de los agentes de IA

La transformación de infraestructura en 2026 comenzará no desde fuera, sino desde dentro de las empresas.

Los sistemas tradicionales de backend empresarial estaban diseñados en un modelo 1:1, donde una acción del usuario recibe una respuesta del sistema. Sin embargo, con la aparición de los agentes de IA, la situación ha cambiado radicalmente. Desde una sola solicitud, se desencadenan miles de subtareas, consultas a bases de datos y llamadas a API en cadena. Esto se despliega de forma recursiva en milisegundos, pareciendo un ataque DDoS para los rate limiters tradicionales.

Como señala Jennifer Lee, organizar el “caos” de los datos no estructurados y multimodales es la oportunidad empresarial de esta generación. En un mundo donde el 80% del conocimiento empresarial reside en datos no estructurados, la frescura, estructura y fiabilidad de los datos se deterioran constantemente. Se vuelven propensos a fenómenos como las alucinaciones en sistemas RAG y errores costosos por parte de agentes inteligentes.

Por otro lado, en ciberseguridad, la escasez de talento es grave. Entre 2013 y 2021, la escasez global de profesionales pasó de menos de un millón a 3 millones. Sin embargo, si la IA automatiza tareas repetitivas y redundantes, puede romper este ciclo vicioso. Los equipos de seguridad podrán centrarse en tareas principales como rastrear atacantes y construir sistemas.

Fusión profunda de datos y IA: la llegada del stack de datos moderno 2.0

En el último año, el “stack de datos moderno” ha intensificado su tendencia de integración. Como se ve en la fusión de Fivetran y dbt o en la expansión de Databricks, toda la industria está cambiando de servicios modulares a plataformas integradas y empaquetadas.

No obstante, la verdadera realización de una arquitectura de datos nativa en IA aún está en sus primeras etapas. Las prioridades para 2026, como señala Jason Cui, son las siguientes:

Superar el almacenamiento estructurado tradicional y lograr un flujo continuo de datos hacia bases de datos vectoriales. Para que los agentes de IA puedan resolver el “problema de contexto”, es imprescindible acceder siempre a semánticas de datos correctas y definiciones comerciales. ¿Cómo evolucionarán las herramientas BI tradicionales y las hojas de cálculo mediante la inteligencia y automatización?

La integración del stack de datos moderno y la IA no es solo una evolución técnica, sino un cambio de paradigma en la obtención de insights a partir de datos. Los ingenieros ya no tendrán que mirar pantallas de Grafana, y los SRE de IA analizarán automáticamente la telemetría y reportarán resultados en Slack. Estos cambios acelerarán la toma de decisiones basada en datos en toda la empresa.

Autonomización del software empresarial: la evolución de la IA vertical

La verdadera transformación del software empresarial surge cuando el papel central de los sistemas de registro comienza a disminuir. La IA puede leer, escribir y deducir directamente de los datos operativos de la empresa, transformando sistemas como ITSM y CRM de bases de datos pasivas a motores de flujo de trabajo autónomos.

Las empresas verticales de IA en salud, legal y vivienda ya superan los 100 millones de dólares en ARR, y el sector financiero y contable también avanza en esa dirección. La evolución es clara:

Hasta 2025, el enfoque principal era la “adquisición de información”. Hebbia analizaba estados financieros, EliseAI diagnosticaba problemas de mantenimiento, etc.

En 2026, se desbloquea el “modo multijugador”. Considerando que en la industria múltiples stakeholders (compradores, vendedores, inquilinos, consultores, proveedores) colaboran con diferentes permisos y requisitos de cumplimiento, la IA multijugador será imprescindible. Un AI que analice contratos y que el CFO pueda modelar, y un AI de mantenimiento que reconozca las órdenes en campo. Gracias a esta coordinación automática, la calidad de las transacciones mejora y los costes de cambio se disparan. Esta red de colaboración será la “hendidura” que durante mucho tiempo ha faltado en las aplicaciones de IA.

Democratización de la creatividad: la llegada del mundo generativo

La revolución en la creatividad impulsada por IA es un cambio de consumo pasivo a creación activa.

Como señala Justin Moore, elementos como sonido, música, imágenes y vídeos generados ya existen, pero aún es difícil lograr un control a nivel de director. En 2026, los usuarios podrán introducir contenido de referencia en cualquier formato en los modelos, para crear nuevas obras en colaboración o editar escenas existentes. Herramientas como Kling O1 y Runway Aleph liderarán esta innovación, con avances tanto en modelos como en aplicaciones.

Por otro lado, los vídeos también pasarán de ser medios pasivos a entornos “inmersivos”. Como indica Yoko Lee, gracias a la tecnología de modelos de mundo de IA, se podrán generar mundos 3D completos a partir de texto, permitiendo a los usuarios explorar como en un juego. Esto será útil para entrenamiento de robots, desarrollo de juegos, prototipado de diseño y entrenamiento de futuras AGI.

Un aspecto adicional a destacar es que la optimización de contenido cambiará de centrarse en humanos a centrarse en “agentes inteligentes”. Hasta ahora, las empresas han optimizado para el comportamiento humano en Google, Amazon, visibilidad de artículos, etc. Pero en 2026, el diseño de aplicaciones priorizará la legibilidad para máquinas. Los equipos de ventas no necesitarán revisar pantallas de CRM, y los agentes inteligentes resumirán automáticamente patrones y conocimientos.

Personalización en salud y educación

2026 será “tu año”. Los productos ya no serán producidos en masa para un “consumidor promedio”, sino hechos a medida para “tú”.

En educación, los tutores de IA ofrecerán enseñanza adaptada al ritmo e intereses de cada alumno. Ya en colaboración con la Universidad Estatal de Arizona y OpenAI, se han lanzado cientos de proyectos de IA, y la Universidad Estatal de Nueva York ha incorporado alfabetización en IA en su currículo general.

En 2026, nacerá una verdadera universidad nativa en IA. Los cursos, mentorías, investigaciones y gestión del campus se ajustarán en tiempo real mediante retroalimentación. Los profesores serán “diseñadores de sistemas de aprendizaje” y los estudiantes serán evaluados con un “reconocimiento de IA” centrado en cómo usan la IA.

En salud, emergerá un nuevo grupo de usuarios, los “Healthy MAU” (personas sanas que actúan mensualmente sin estar enfermas). La medicina tradicional atendía a MAU con problemas, DAU con enfermedades y YAU sanos. Pero con el cambio hacia la prevención, la atención médica se expandirá rápidamente para atender a la mayor población que monitorea su salud periódicamente. La reducción de costes de atención médica mediante IA y la aparición de seguros preventivos convertirán a los “Healthy MAU” en el segmento más prometedor para las próximas empresas de salud tecnológica.

Conclusión: del sistema al entorno

El análisis de los cuatro equipos de inversión de a16z revela un patrón común. 2026 será un punto de inflexión en el que la IA evoluciona de herramienta a sistema y, finalmente, a entorno. La evolución del stack de datos moderno, la construcción de infraestructura basada en agentes, la automatización de aplicaciones verticales y la democratización del entorno creativo conformarán una nueva economía digital en la que humanos y agentes inteligentes coexisten.

La ventaja competitiva de las empresas dependerá no del rendimiento del modelo más reciente, sino de cuán eficientemente puedan construir y operar sistemas que integren datos y IA. La fusión del stack de datos moderno y la IA será clave para la industrialización futura.