Em 2026, IA e pilhas de dados modernas irão reconstruir a infraestrutura empresarial

O relatório anual “Big Ideas” da a16z está a atrair atenção novamente este ano. Várias equipas de investimento analisaram a indústria tecnológica em 2026 e registaram uma grande mudança. Ou seja, a IA deixará de ser uma ferramenta separada, mas sim toda a infraestrutura empresarial. Em particular, a evolução da pilha de dados moderna será o centro das atenções.

No último ano, as descobertas em IA mudaram significativamente de melhorar o desempenho dos modelos para capacidades reais ao nível do sistema. Começaram a ter as capacidades necessárias para uma operação prática, como compreender séries temporais de longo prazo, manter consistência, executar tarefas complexas e colaborar com múltiplos agentes. Juntamente com isto, o foco da inovação em todas as indústrias mudou de um ponto único de inovação para uma redefinição abrangente da infraestrutura, fluxos de trabalho e métodos de interação do utilizador.

Transformação da Infraestrutura Orientada por Agentes

Os sistemas de back-end das empresas enfrentam desafios significativos. A arquitetura atual foi concebida com um modelo um-para-um de “ação humana → resposta do sistema”. No entanto, quando agentes inteligentes começam a agir, a situação muda completamente.

Uma única “instrução” gera até 5.000 subtarefas, consultas à base de dados e chamadas internas de API numa cadeia. É como um “ataque” recursivo em milissegundos. Para limitadores de taxa e bases de dados convencionais, o padrão de comportamento é quase o mesmo dos ataques DDoS.

Para resolver este problema, todo o plano de controlo precisa de ser redesenhado. A infraestrutura agent-native começará a surgir rapidamente. Arranques a frio mais curtos, menor latência e um número muito maior de processos concorrentes são requisitos essenciais. Em última análise, só as plataformas que aguentam a enxurrada de chamadas de ferramentas vencerão a competição.

Fronteira da Evolução da Pilha de Dados Moderna

O processamento de dados multimodais não estruturados continua a ser o maior gargalo para as empresas. Inúmeras empresas estão sobrecarregadas com PDFs, capturas de ecrã, vídeos, logs, emails e “sludge de dados” semi-estruturados. Os modelos estão a tornar-se mais inteligentes, enquanto os dados de entrada são mais caóticos.

Esta é grande parte da razão pela qual os sistemas RAG alucinam e agentes inteligentes causam pequenos mas dispendiosos erros. Num mundo não estruturado, que representa 80% do conhecimento de uma empresa, a frescura, estrutura e fiabilidade dos dados estão em constante declínio.

Esta entropia dos dados é o que a torna um fator limitante real para as empresas modernas de IA. A pilha de dados moderna tornou-se claramente mais integrada no último ano. A transição dos serviços modulares para plataformas integradas, como a fusão Fivetran/dbt e a expansão da Databricks, é notável.

No entanto, a concretização de uma arquitetura de dados verdadeiramente nativa de IA ainda está numa fase inicial. Em 2026, espera-se que a pilha de dados moderna evolua rapidamente nas seguintes áreas:

Primeiro, é estabelecido um mecanismo para o influxo contínuo de dados de vetores em bases de dados vetoriais de alto desempenho. A integração profunda da infraestrutura de dados e IA irá acelerar, formando uma nova camada para além do armazenamento estruturado.

De seguida, o agente de IA entra na fase de resolução do “problema contextual”. O acesso contínuo à semântica de dados correta e às definições de negócio permite uma compreensão consistente em múltiplos sistemas.

Além disso, a inteligência e automação dos fluxos de trabalho de dados irão desafiar a evolução das ferramentas e folhas de cálculo tradicionais de BI (business intelligence). Já não é preciso olhar para o Grafana, e chegará o momento em que a IA analisará automaticamente a telemetria e fornecerá insights no Slack.

Autonomia de Software Empresarial

A verdadeira transformação do software empresarial resulta de mudanças estruturais fundamentais. O papel central do ITSM, CRM e outros sistemas de registo está finalmente a começar a declinar.

A IA faz a ponte entre “intenção” e “ação”. Com modelos capazes de ler, escrever e inferir diretamente sobre os dados operacionais de uma empresa, sistemas que antes eram bases de dados passivas transformam-se em motores autónomos de fluxo de trabalho.

Com o rápido avanço dos modelos de inferência e dos fluxos de trabalho dos agentes, estes sistemas conseguem agora não só satisfazer as exigências, mas também prever, coordenar e executar processos de ponta a ponta.

A interface tornar-se-á uma camada dinâmica de agentes inteligentes, e a camada tradicional de registos do sistema recuará para um “armazenamento persistente barato”. A vantagem estratégica será entregue ao jogador que controla o ambiente de execução inteligente.

Rumo à era da colaboração multi-pessoa com IA vertical

A IA vertical está a registar um crescimento explosivo nos setores da saúde, jurídico e residencial. Várias empresas já ultrapassaram os 100 milhões de dólares em ARR (receita anual recorrente), e os setores financeiro e contabilístico estão a seguir o mesmo caminho.

A primeira revolução foi a aquisição de informação, ou seja, pesquisar, extrair e resumir. Em 2025, foi introduzida a inferência, permitindo uma análise empresarial complexa. A Hebbia analisa demonstrações financeiras, a Basis coordena balanços de teste em múltiplos sistemas, e a EliseAI diagnostica problemas de manutenção e cria horários de fornecedores.

Desbloqueado em 2026 está o “Modo Multijogador”. O trabalho vertical na indústria é essencialmente uma colaboração entre múltiplas partes interessadas, incluindo compradores, vendedores, inquilinos, consultores e fornecedores, cada um com diferentes permissões, processos e requisitos de conformidade.

Atualmente, a IA de cada stakeholder opera de forma independente, resultando em pontos de delegação confusos. A IA multijogador permite a coordenação automática entre as partes interessadas, mantendo o contexto, sincronizando alterações, encaminhando automaticamente para especialistas em funcionalidades e marcando assimetrias para revisão humana.

Quando a qualidade das transações é melhorada pela cooperação de múltiplos agentes e várias pessoas, o custo da mudança aumenta drasticamente. Esta rede colaborativa será um “fosso” (vantagem competitiva) que as aplicações de IA há muito não têm.

Personalizando a Experiência do Utilizador

2026 será “o teu ano”. Estamos a caminhar para uma era em que os produtos deixam de ser produzidos em massa para o “consumidor médio”, mas sim personalizados para “si”.

No passado, as empresas otimizaram para comportamentos humanos previsíveis, como rankings no Google, as principais listagens de produtos da Amazon, resumos de notícias e aberturas apelativas. No entanto, em 2026, os agentes inteligentes irão capturar e interpretar conteúdos em vez dos humanos.

Os humanos podem não perceber os insights profundos enterrados na página 5, mas os agentes inteligentes não. O software muda em conformidade. A importância do design visual nas aplicações diminui e a legibilidade da máquina torna-se mais enfatizada.

No âmbito da educação, os instrutores de IA orientam o ritmo e os interesses de cada aluno. No lado da saúde, a IA poderá personalizar suplementos, planos de exercício e refeições. Nos media, o conteúdo é remixado em tempo real para se adequar às preferências dos utilizadores.

Os gigantes do século passado venceram ao encontrar o “utilizador médio”. Os gigantes do próximo século vencerão ao encontrar o “indivíduo”.

Novas Tendências na Saúde e nos Media

No setor da saúde, um novo grupo de utilizadores, os MAUs Saudáveis, que estão ativos todos os meses mas não estão doentes, passará a ser o centro das atenções.

A medicina convencional tem servido principalmente três tipos de pessoas: MAU pouco saudável (alta procura cíclica de custo), DAU doente (pacientes críticos de longa duração) e YAU saudável (raramente recebendo cuidados médicos). Um YAU saudável pode facilmente transformar-se em MAU/DAU patológico, e os cuidados preventivos podem ter atrasado esta mudança. No entanto, o atual sistema de saúde “focado no tratamento” dificilmente cobre testes e monitorização ativos.

Com o advento do Healthy MAU, esta estrutura mudou. Não estão doentes, estão dispostos a monitorizar a sua saúde regularmente, sendo potencialmente o maior grupo populacional. À medida que a IA reduz o custo de prestar cuidados, introduz produtos de seguro preventivo e os utilizadores estão dispostos a pagar por serviços por subscrição, a Healthy MAU torna-se o grupo de clientes mais promissor para a próxima geração de tecnologias de saúde, continuamente ativas, orientadas por dados e orientadas para a prevenção.

Por outro lado, no domínio dos media de vídeo, em 2026, o vídeo deixará de ser conteúdo passivo, mas começará a transformar-se num espaço onde os utilizadores podem “entrar”. Isto porque os modelos de vídeo finalmente conseguirão compreender o tempo, lembrar-se do que é apresentado e responder às ações do utilizador.

Estes sistemas podem manter caracteres, objetos e leis físicas durante muito tempo, permitindo que ações influenciem verdadeiramente e desenvolvam relações causais. O vídeo transforma-se de um simples meio num espaço onde várias coisas podem ser construídas.

Media Interativos e Educação Adaptativa

Quando as tecnologias de modelos de mundos (Marble, Genie 3, etc.) conseguirem gerar mundos 3D completos a partir de texto, surgirá uma nova forma de narrativa à medida que os criadores começarem a adotá-la. Existe também a possibilidade de criar ambientes como “versões universais do Minecraft”, onde os jogadores co-criam mundos vastos e em evolução.

As fronteiras entre jogador e criador estão esbatidas, criando uma realidade dinâmica partilhada. Com a coexistência de diferentes géneros e a revitalização da economia digital, os criadores podem obter rendimento através da criação de ativos, guias do jogador e desenvolvimento de ferramentas interativas.

O mundo gerado servirá também como campo de treino para agentes de IA, robôs e futuras AGIs. O modelo do mundo não só cria novos géneros de jogos, mas também novos meios criativos e fronteiras económicas.

No plano educativo, estão prestes a emergir verdadeiras universidades nativas de IA. Embora a IA já seja utilizada para notas, explicações e agendamento nas universidades tradicionais, está a emergir uma transformação mais profunda. É uma “organização académica adaptativa”.

Imagine uma universidade onde cursos, mentoria, colaborações de investigação e operações no campus são todos coordenados em tempo real e otimizados com base no feedback. Na AI Native University, os professores tornam-se “designers de sistemas de aprendizagem”, e o método de avaliação também mudará para avaliações de “reconhecimento de IA”. Em vez de perguntar aos alunos se usaram IA, o foco será em como a usaram.

Compreender as Mudanças Estruturais em 2026 de Forma Integrada

O eixo comum destas tendências é claro. A IA passou da fase de ferramentas e está a evoluir para um sistema que redefine a infraestrutura, os fluxos de trabalho e as interações com os utilizadores de uma empresa como um todo.

A evolução da pilha de dados moderna está no cerne desta transformação global. Sem garantir a qualidade, estrutura e acessibilidade dos dados, os agentes inteligentes não funcionarão. Ao mesmo tempo, sem fluxos de trabalho orientados por agentes, o valor da pilha de dados moderna não será maximizado.

Os KPIs de avaliação de desempenho também irão mudar. Nos últimos 15 anos, o “tempo de ecrã” tem sido o padrão de excelência para medir o valor do produto. Mas quando chegar a era dos preços baseados no desempenho, o tempo de ecrã será eliminado por completo. Métricas de ROI mais sofisticadas, como satisfação dos médicos, produtividade dos programadores e satisfação dos utilizadores, serão cruciais.

As empresas que conseguem contar a história mais clara do ROI continuarão a ganhar. E grande parte desse ROI virá da integração da infraestrutura de dados e dos agentes de IA.