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Ayer compartimos la primera parte de nuestra serie Grandes Ideas, que cubre infraestructura, crecimiento, bio+salud y los desafíos que los miembros de nuestro equipo Speedrun creen que enfrentarán las startups en 2026.
Hoy continuamos la segunda parte de la serie con contribuciones de American Dynamism (un grupo de inversión a16z creado específicamente en 2021) y el equipo de Aplicaciones.
Dinámica americana
David Ulevitch: Construyendo una base industrial nativa de IA
Estados Unidos está reconstruyendo aquellos componentes de la economía que realmente dan fuerza al país.La energía, la manufactura, la logística y la infraestructura vuelven a estar en el centro de atención, y el cambio más importante es el surgimiento de una base industrial verdaderamente centrada en el software y con la inteligencia artificial como base nativa.Estas empresas comienzan con simulación, diseño automatizado y operaciones impulsadas por IA. No están modernizando el pasado sino construyendo el futuro.
Esto está abriendo enormes oportunidades en áreas como los sistemas energéticos avanzados, la fabricación de robots pesados, la minería de próxima generación y los procesos biológicos y enzimáticos que producen los precursores químicos de los que dependen diversas industrias.La IA puede diseñar reactores más limpios, optimizar la minería, diseñar mejores enzimas y coordinar grupos de máquinas autónomas con conocimientos que están más allá del alcance de los operadores tradicionales.
Los mismos cambios están remodelando el mundo fuera de la fábrica.Sensores autónomos, drones y modelos modernos de inteligencia artificial ahora permiten el monitoreo continuo de puertos, ferrocarriles, líneas eléctricas, oleoductos, bases militares, centros de datos y otros sistemas críticos que alguna vez fueron demasiado grandes para gestionarlos por completo.
El mundo real requiere nuevo software.Los fundadores que desarrollen este software darán forma a la prosperidad de Estados Unidos durante el próximo siglo.
Erin Price-Wright: El resurgimiento de la fábrica estadounidense
El primer gran siglo de Estados Unidos se construyó sobre la base de un gran poder industrial, pero, como todos sabemos, hemos perdido gran parte de él, en parte debido a la deslocalización y en parte a la deliberada falta de constructividad de la sociedad.Sin embargo, la maquinaria oxidada está volviendo a girar y asistimos a un renacimiento de la fábrica estadounidense con el software y la inteligencia artificial en su núcleo.
Creo que para 2026 veremos empresas adoptando una mentalidad fabril para abordar desafíos en áreas como la energía, la minería, la construcción y la manufactura.Esto significa combinar inteligencia artificial y tecnología de automatización con trabajadores calificados para hacer que procesos complejos y personalizados se ejecuten con tanta eficiencia como una línea de ensamblaje. Incluye específicamente:
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Navegue por procesos regulatorios y de permisos complejos de forma rápida e iterativa
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Acelere los ciclos de diseño y el diseño para la capacidad de fabricación desde el principio.
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Gestionar mejor la coordinación de proyectos a gran escala
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Implementar sistemas autónomos para acelerar tareas difíciles o peligrosas para los humanos
Al aplicar la tecnología desarrollada por Henry Ford hace un siglo, planificar la escala y la repetibilidad desde el principio e incorporar los últimos avances en inteligencia artificial, pronto seremos capaces de producir reactores nucleares en masa, construir viviendas para satisfacer las necesidades de la nación, construir centros de datos a una velocidad vertiginosa y entrar en una nueva era dorada de fortaleza industrial.Como dice Elon Musk: «La fábrica es el producto».
Zabie Elmgren: La próxima ola de observabilidad será física, no digital
Durante la última década, la observabilidad del software ha transformado la forma en que monitoreamos los sistemas digitales, haciendo que las bases de código y los servidores sean transparentes a través de registros, métricas y seguimientos. La misma transformación está a punto de barrer el mundo físico.
A medida que las ciudades de Estados Unidos implementan más de mil millones de cámaras y sensores conectados, la observabilidad física (visibilidad en tiempo real del funcionamiento de las ciudades, las redes eléctricas y otras infraestructuras) se está volviendo urgente y factible.Este nuevo nivel de percepción también impulsará la próxima frontera en robótica y autonomía, donde las máquinas dependen de un marco común que hace que el mundo físico sea tan observable como el código.
Por supuesto, este cambio también conlleva riesgos reales: las herramientas que pueden detectar incendios forestales o prevenir accidentes en el lugar de trabajo también podrían desencadenar pesadillas distópicas.Los ganadores de la próxima ola serán aquellas empresas que se ganen la confianza del público y construyan sistemas interoperables que preserven la privacidad y que respalden de forma nativa la inteligencia artificial, aumentando así la transparencia en la sociedad sin comprometer las libertades sociales.Quien construya este marco confiable podrá definir hacia dónde irá la observabilidad en la próxima década.
Ryan McEntush: la arquitectura industrial electrónica cambiará el mundo
La próxima revolución industrial no ocurrirá sólo en las fábricas, sino dentro de las máquinas que las impulsan.
El software ha revolucionado la forma en que pensamos, diseñamos y nos comunicamos. Hoy, está cambiando la forma en que nos movemos, construimos y producimos.Los avances en electrificación, materiales e inteligencia artificial están convergiendo para permitir que el software controle verdaderamente el mundo físico.Las máquinas están empezando a ser capaces de sentir, aprender y actuar de forma autónoma.
Este es el auge de la industria electrónica: las tecnologías integradas que impulsan los vehículos eléctricos, los drones, los centros de datos y la fabricación moderna.Conecta los átomos que impulsan el mundo con los bits que lo controlan: desde minerales refinados hasta convertirlos en componentes, energía almacenada en baterías, electricidad controlada por electrónica, movimiento logrado a través de motores de precisión, todo orquestado por software.Es la base invisible detrás de cada avance en la automatización física; determina si el software simplemente llama a un taxi o realmente toma el volante.
Sin embargo, se está perdiendo la capacidad de construir esta pila, desde el refinado de materiales críticos hasta la fabricación de chips avanzados.Si Estados Unidos quiere liderar la próxima era industrial, debe construir el hardware que la respalde.Los países que dominen la pila industrial de la electrónica definirán el futuro de la tecnología industrial y militar.
El software se come el mundo.Ahora hará avanzar al mundo.
Oliver Hsu: los laboratorios autónomos aceleran los descubrimientos científicos
Con el avance de las capacidades del modelo en multimodalidad y la mejora continua de las capacidades de operación de los robots, el equipo acelerará el descubrimiento científico autónomo.Estas tecnologías paralelas darán lugar a laboratorios autónomos que podrán lograr un circuito cerrado de descubrimientos científicos, desde la formulación de hipótesis hasta el diseño y ejecución experimental, pasando por la inferencia, el análisis de resultados y la iteración de direcciones de investigación futuras.Los equipos que construirán estos laboratorios serán de naturaleza interdisciplinaria e integrarán experiencia en inteligencia artificial, robótica, física y ciencias de la vida, fabricación, operaciones y otros campos para lograr experimentación y descubrimiento continuo entre dominios a través de laboratorios desatendidos.
Will Bitsky: El viaje de los datos para industrias clave
En 2025, el espíritu de la época de la inteligencia artificial estará definido por las limitaciones de los recursos informáticos y la construcción de centros de datos.Y para 2026, estará definido por las limitaciones de los recursos de datos y la próxima frontera en el recorrido de los datos: nuestras industrias clave.
Nuestras industrias críticas siguen siendo tesoros ocultos de datos latentes y no estructurados.Cada despacho de camión, cada lectura de medidor, cada trabajo de mantenimiento, cada ejecución de producción, cada ensamblaje y cada ejecución de prueba es el material para la capacitación del modelo.Sin embargo, ni la recopilación de datos, ni la anotación ni la capacitación de modelos son términos comúnmente utilizados en la industria.
La demanda de este tipo de datos es infinita.Empresas como Scale, Mercor y Artificial Intelligence Research Labs están trabajando incansablemente para recopilar datos de procesos (no sólo “qué” se hace, sino “cómo” se hace). Pagan cantidades exorbitantes por cada pieza de “datos de fábricas explotadoras”.
Las empresas industriales con infraestructura física y mano de obra existentes tienen una ventaja comparativa en la recopilación de datos y comenzarán a explotar esta ventaja.Sus operaciones generan grandes cantidades de datos que pueden capturarse a un costo marginal casi nulo y usarse para entrenar sus propios modelos o otorgarse licencias a terceros.
También deberíamos esperar que surjan nuevas empresas para ayudar. Las empresas emergentes proporcionarán la pila de orquestación: herramientas de software para recopilación, etiquetado y autorización;kits de desarrollo de software y hardware de sensores (SDK); entornos de aprendizaje por refuerzo (RL) y canales de capacitación; y, en última instancia, sus propias máquinas inteligentes.
Equipo de aplicaciones (Apps)
David Haber: La inteligencia artificial mejora los modelos de negocio
Las mejores startups de IA no se limitan a automatizar tareas; están amplificando los beneficios económicos para sus clientes.Por ejemplo, en una ley basada en la participación compartida, un bufete de abogados recibe ingresos sólo si gana una demanda.Empresas como Eve aprovechan los datos de resultados patentados para predecir las tasas de éxito de los casos, ayudando a los bufetes de abogados a elegir casos más apropiados, atender a más clientes y mejorar las tasas de éxito.
La inteligencia artificial por sí sola puede mejorar los modelos de negocio. No sólo reduce los costos sino que también genera más ingresos.Para 2026, veremos que esta lógica se expande en todas las industrias a medida que los sistemas de inteligencia artificial se alineen más profundamente con los incentivos de los clientes y creen beneficios compuestos que el software tradicional no puede igualar.
Anish Acharya: ChatGPT se convertirá en una tienda de aplicaciones de inteligencia artificial
El ciclo de los productos de consumo requiere tres elementos para tener éxito: nuevas tecnologías, nuevos comportamientos de los consumidores y nuevos canales de distribución.
Hasta hace poco, la ola de IA cumplía los dos primeros criterios pero carecía de nuevos canales de distribución nativos.La mayoría de los productos prosperan en redes existentes como X o el boca a boca.
Sin embargo, con el lanzamiento del SDK de OpenAI Apps, el soporte de Apple para mini programas y el lanzamiento de capacidades de chat grupal de ChatGPT, los desarrolladores consumidores ahora pueden aprovechar directamente la base de 900 millones de usuarios de ChatGPT y crecer con nuevas redes de mini programas como Wabi.Como eslabón final en el ciclo de vida de los productos de consumo, se espera que este nuevo canal de distribución dé inicio a una fiebre del oro de la tecnología de consumo que ocurre una vez cada década en 2026. Ignórelo bajo su propio riesgo.
Olivia Moore: Los agentes de voz están empezando a imponerse
En los últimos 18 meses, la idea de que agentes con inteligencia artificial manejen interacciones de la vida real para empresas ha pasado de la ciencia ficción a la realidad.Miles de empresas, desde pymes hasta grandes empresas, utilizan IA de voz para programar citas, realizar reservas, realizar encuestas, recopilar información de los clientes y más.Estos agentes no sólo ahorran costos a las empresas y generan ingresos adicionales, sino que también liberan a los empleados para realizar trabajos más valiosos y más interesantes.
Pero debido a que el campo aún está en su infancia, muchas empresas todavía se encuentran en la fase de «voz como punto de entrada», ofreciendo sólo uno o unos pocos tipos de llamadas como solución única.Me encantaría ver que los asistentes de voz se expandan para manejar flujos de trabajo completos (posiblemente multimodales) e incluso administrar el ciclo completo de relación con el cliente.
Lo más probable es que esto signifique que los agentes se integrarán más profundamente en los sistemas empresariales y se les dará la libertad de manejar tipos de interacciones más complejas.A medida que los modelos subyacentes continúan mejorando (los agentes ahora pueden invocar herramientas y operar en sistemas dispares), todas las empresas deberían implementar productos de inteligencia artificial dirigidos por voz y utilizarlos para optimizar aspectos clave de su negocio.
Marc Andrusko: Llegan aplicaciones proactivas sin avisos
En 2026, los usuarios convencionales dirán adiós a los cuadros de aviso. La próxima generación de aplicaciones de IA no mostrará ningún aviso: observarán lo que usted hace y le brindarán de manera proactiva sugerencias de acciones para su referencia.Su entorno de desarrollo integrado (IDE) le sugerirá refactorizaciones incluso antes de que haga una pregunta.Su sistema de gestión de relaciones con el cliente (CRM) genera automáticamente un correo electrónico de seguimiento después de finalizar la llamada.Sus herramientas de diseño generarán soluciones mientras trabaja.La interfaz de chat es sólo una herramienta auxiliar.Hoy en día, la IA se convertirá en un andamiaje invisible en todo flujo de trabajo, activado por la intención del usuario en lugar de por orden.
Angela Strange: La inteligencia artificial eventualmente mejorará la infraestructura bancaria y de seguros
Muchos bancos y compañías de seguros han integrado capacidades de IA, como la importación de documentos y agentes de voz de IA, en sus sistemas heredados, pero la IA sólo puede transformar verdaderamente la industria de servicios financieros reconstruyendo la infraestructura que la respalda.
Para 2026, el riesgo de no modernizar y aprovechar plenamente la IA superará el riesgo de fracaso, momento en el que veremos a grandes instituciones financieras abandonar contratos con proveedores heredados en favor de implementar alternativas más nuevas y más nativas de IA.Estas empresas se están liberando de las ataduras de clasificaciones pasadas y se están convirtiendo en plataformas que centralizan, normalizan y enriquecen los datos subyacentes de sistemas heredados y fuentes externas.
¿Cuál fue el resultado?
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Los flujos de trabajo se simplificarán y paralelizarán significativamente.No más cambios entre diferentes sistemas y pantallas.Piénselo: puede ver y procesar cientos de tareas pendientes en su sistema de originación de hipotecas (LOS) a la vez y en paralelo, y los agentes completan incluso las partes más tediosas.
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Las clasificaciones que conocemos se combinarán para formar clasificaciones más amplias.Por ejemplo, los datos de KYC del cliente, apertura de cuentas y monitoreo de transacciones ahora se pueden unificar en una única plataforma de riesgo.
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Los ganadores en estas nuevas categorías serán diez veces más numerosos que los titulares: las categorías son más amplias y el mercado del software está devorando la fuerza laboral.
El futuro de los servicios financieros no consiste en aplicar inteligencia artificial a sistemas antiguos, sino en construir un nuevo sistema operativo basado en inteligencia artificial.
Joe Schmidt: Estrategias con visión de futuro para llevar la IA al 99% de las empresas
La inteligencia artificial es el avance tecnológico más apasionante de nuestras vidas.Hasta ahora, sin embargo, la mayor parte de los ingresos de las nuevas empresas se han destinado al 1% de las empresas de Silicon Valley, ya sean empresas que en realidad tienen su sede en el Área de la Bahía o forman parte de su vasta red.Es comprensible: los emprendedores quieren vender a empresas que conocen bien y a las que tienen fácil acceso, ya sea en persona en sus oficinas o a través de conexiones con capitalistas de riesgo en sus juntas directivas.
Para 2026, esto cambiará por completo.Las empresas se darán cuenta de que la gran mayoría de las oportunidades de IA existen fuera de Silicon Valley, y veremos nuevas empresas que aprovechan estrategias con visión de futuro para descubrir más oportunidades ocultas dentro de los grandes sectores verticales tradicionales.Existen enormes oportunidades para la IA en las industrias tradicionales de consultoría y servicios, como los integradores de sistemas y las empresas de implementación, así como en industrias de movimiento más lento, como la manufactura.
Seema Amble: La IA crea nuevos niveles de coordinación y nuevos roles en las empresas Fortune 500
Para 2026, las empresas se alejarán aún más de las herramientas de IA aisladas hacia sistemas de múltiples agentes que deben operar como equipos digitales coordinados.A medida que los agentes comienzan a gestionar flujos de trabajo complejos e interdependientes (como planificación, análisis y ejecución conjuntos), las empresas deben repensar cómo se estructura el trabajo y cómo fluye el contexto entre los sistemas.Ya estamos viendo este cambio en empresas como AskLio y HappyRobot, que implementan agentes en procesos completos en lugar de tareas individuales.
Este cambio se sentirá con mayor intensidad en las empresas Fortune 500: controlan las mayores reservas de datos aislados, conocimiento institucional y complejidad operativa, gran parte de los cuales residen en las mentes de sus empleados.Transformar esta información en una base compartida para trabajadores autónomos desbloqueará una toma de decisiones más rápida, tiempos de ciclo más cortos y procesos de un extremo a otro que ya no dependen de una microgestión manual constante.
Este cambio también obligará a los líderes a reimaginar las funciones y el software.Surgirán nuevas funciones, como diseñadores de flujos de trabajo de IA, supervisores de agencias y líderes de gobernanza responsables de coordinar y revisar a los trabajadores digitales colaborativos.Además de los sistemas de registro existentes, las empresas necesitan sistemas de orquestación: nuevas capas para gestionar interacciones entre múltiples agentes, determinar el contexto y garantizar la confiabilidad de los flujos de trabajo autónomos.Los humanos se centrarán en manejar los problemas extremos y las situaciones más complejas. El auge de los sistemas multiagente es más que un simple paso más en el camino de la automatización;representa una reinvención de cómo operan las empresas, cómo toman decisiones y, en última instancia, cómo crean valor.
Bryan Kim: La IA del consumidor pasa de «ayudarme» a «comprenderme»
2026 marca el año en el que la funcionalidad de los principales productos de IA de consumo pasará de mejorar la productividad a mejorar las conexiones humanas.La inteligencia artificial ya no se trata solo de ayudarte a realizar tu trabajo, sino de brindarte una comprensión más clara de ti mismo y ayudarte a construir relaciones más sólidas.
Para ser claros: esto no será fácil. Se han lanzado muchos productos de IA social, pero finalmente fracasaron.Sin embargo, gracias a las ventanas de contexto multimodal y a la caída de los costos de inferencia, los productos de IA ahora pueden aprender de todos los aspectos de su vida, no solo de lo que le dice al chatbot.Imagine el álbum de fotos de su teléfono que muestra momentos emocionales reales, mensajes individuales y chats grupales que cambian según con quién está chateando, y que sus hábitos diarios cambian bajo estrés.
Una vez que estos productos estén realmente disponibles, pasarán a formar parte de nuestra vida diaria.En términos generales, los productos «conóceme» tienen mejores mecanismos de retención de usuarios que los productos «ayúdame».Los productos «Ayúdame» generan dinero gracias a la alta disposición de los usuarios a pagar por tareas específicas y se esfuerzan por mejorar la retención de usuarios.Los productos «Sígueme» generan dinero a través de interacciones diarias continuas: los usuarios están menos dispuestos a pagar, pero tienen tasas de retención de usuarios más altas.
Las personas intercambian constantemente datos por valor: la pregunta es si lo que obtienen a cambio vale la pena.Y la respuesta pronto será revelada.
Kimberly Tan: Los nuevos modelos primitivos permiten empresas sin precedentes
Para 2026, seremos testigos del surgimiento de empresas que simplemente no podrían existir antes de avances revolucionarios en el razonamiento, la multimodalidad y las aplicaciones informáticas. Hasta la fecha, muchas industrias (como la legal o la de servicio al cliente) han aprovechado técnicas de razonamiento mejoradas para mejorar los productos existentes.Pero recién ahora estamos empezando a ver empresas cuya funcionalidad principal de producto depende fundamentalmente de estos nuevos modelos primitivos.
Los avances en el razonamiento pueden conducir a nuevas capacidades para evaluar reclamos financieros complejos o actuar sobre los resultados de investigaciones académicas o analistas intensivas (por ejemplo, resolver disputas de facturación).Los modelos multimodales permiten extraer datos de vídeo subyacentes del mundo físico (por ejemplo, cámaras en un sitio de fabricación).La llegada de las computadoras ha hecho posible automatizar grandes industrias cuyo valor históricamente había estado limitado por software de escritorio, API deficientes y flujos de trabajo fragmentados.
James da Costa: las nuevas empresas de IA logran escala vendiendo a otras nuevas empresas de IA
Estamos en medio de una ola sin precedentes de creación de empresas, impulsada en gran medida por el actual ciclo de productos de IA. Pero a diferencia de ciclos de productos anteriores, los operadores tradicionales no se quedan al margen;también están adoptando activamente la IA.Entonces, ¿cómo ganan las startups?
Una de las formas más efectivas y subestimadas para que las nuevas empresas superen a las tradicionales en los canales de distribución es atenderlas desde sus inicios: empresas totalmente nuevas que recién están comenzando (es decir, negocios completamente nuevos).Si puede atraer todas las empresas nuevas y crecer con ellas, a medida que crezcan sus clientes, usted también se convertirá en una gran empresa.Empresas como Stripe, Deel, Mercury, Ramp y otras han seguido esta estrategia.De hecho, muchos de los clientes de Stripe ni siquiera existían cuando se fundó Stripe.
En 2026, veremos empresas emergentes que comenzaron desde cero alcanzar escala en muchas áreas del software empresarial..Sólo necesitan crear mejores productos y hacer todo lo posible para desarrollar nuevos clientes que aún no estén atados a los proveedores existentes.
