• Desafios com Dados Não Estruturados: As empresas enfrentam obstáculos significativos com dados não estruturados e multimodais, o que frequentemente resulta em imprecisões nos sistemas de IA e obriga a depender de verificações manuais. Esses dados, provenientes de fontes como PDFs, vídeos, e-mails e logs, representam uma oportunidade imensa para startups desenvolverem ferramentas que limpem, organizem, validem e governem continuamente esses recursos. As principais aplicações incluem a análise de contratos, o processamento de reivindicações, a garantia de conformidade, o suporte ao atendimento ao cliente, a gestão de aquisições, a busca em documentos de engenharia, o capacitação de equipes de vendas, a construção de pipelines de análise e a otimização de fluxos de trabalho de agentes. Em última análise, plataformas que extraem estrutura de vários formatos, resolvem conflitos, corrigem pipelines de dados e mantêm as informações atualizadas transformarão a forma como as empresas operam.
• Problemas na Força de Trabalho em Cibersegurança: O campo da cibersegurança está lidando com uma escassez crescente de trabalhadores, pois o número de vagas não preenchidas aumentou drasticamente ao longo dos anos devido a tarefas repetitivas e tediosas, como a revisão de logs. Ferramentas de segurança tradicionais que sinalizam muitos problemas criam cargas de trabalho esmagadoras, perpetuando um ciclo de esgotamento e escassez de talentos. Até 2026, espera-se que ferramentas impulsionadas por IA automatizem cerca de metade desses empregos rotineiros, permitindo que especialistas se concentrem em trabalhos mais estratégicos, como caça a ameaças, construção de sistemas e correção de vulnerabilidades. Essa automação ajudará a identificar e eliminar tarefas desgastantes que atualmente desencorajam profissionais qualificados a permanecerem no campo.
• Infraestrutura Nativa para Agentes: À medida que os agentes de IA se tornam mais prevalentes, a infraestrutura tradicional lutará com suas demandas únicas, incluindo cargas de trabalho rápidas, recursivas e de alto volume que podem sobrecarregar sistemas projetados para operações mais lentas e no ritmo humano. Um único agente pode gerar milhares de subtarefas, o que setups legados poderiam interpretar erroneamente como ataques, necessitando de camadas de controle redesenhadas. Melhorias essenciais incluem o gerenciamento de surtos repentinos de atividade, a redução de atrasos na inicialização, a estabilização dos tempos de resposta e o manuseio de operações paralelas massivas. A coordenação eficaz para roteamento de tarefas, segurança de dados, gerenciamento de estados e aplicação de políticas será crucial para suportar esses comportamentos avançados de IA.
• Ferramentas Criativas Multimodais: As ferramentas de IA para criatividade estão evoluindo para lidar com múltiplos tipos de mídia, como vozes, música, imagens e vídeos, permitindo narrativas e produções de conteúdo contínuas. Os usuários atualmente enfrentam frustrações com controles limitados, como manter a consistência entre cenas ou ajustar ângulos com base em referências. Produtos emergentes sinalizam progresso em direção a interfaces mais intuitivas que atendam a todos, desde criadores casuais de memes até cineastas profissionais. Essa mudança posiciona a criação de conteúdo como uma força central da IA, indo além de clipes simples para experiências sofisticadas e integradas.
• Pilha de Dados Nativa para IA: O panorama de gerenciamento de dados está mudando com a integração da IA, onde pilhas tradicionais estão se consolidando, mas ainda em estágios iniciais de compatibilidade real com IA. Há empolgação em torno da transformação de fluxos de dados brutos em formatos acessíveis, como bancos de dados vetoriais, ao lado de informações estruturadas. Agentes de IA podem resolver lacunas de contexto em camadas semânticas, como conversas com dados usando termos específicos de negócios. À medida que os fluxos de trabalho se tornam mais automatizados e impulsionados por agentes, ferramentas como software de inteligência de negócios e planilhas se adaptarão, destacando a conexão profunda entre o manuseio de dados e as fundações da IA.
• Vídeo como Meio Interativo: O conteúdo de vídeo está prestes a se tornar um espaço interativo e habitável, onde modelos de IA compreendem o tempo, retêm memória, respondem a ações do usuário e garantem consistência. Essa evolução vai além da visualização passiva para a criação de ambientes dinâmicos com consequências reais, preenchendo a lacuna entre percepção e ação. As aplicações variam desde o treinamento de robôs em simulações, mundos de jogos em evolução, prototipagem de designs, até o ensino de agentes de IA. Ao contrário de clipes isolados, esses espaços vivos imitarão a física do mundo real, oferecendo experiências persistentes e envolventes.
• Disrupção no Software Empresarial: Sistemas empresariais tradicionais focados no registro de dados estão perdendo terreno à medida que a IA reduz a divisão entre a intenção do usuário e a execução real. A capacidade da IA de ler, escrever e raciocinar em conjuntos de dados transformará ferramentas de gerenciamento de serviços de TI e relações com clientes em motores autônomos. Avanços na tecnologia de raciocínio e agentes permitem antecipação proativa, coordenação e manuseio completo de processos. A interface do usuário mudará para camadas de agentes inteligentes, reduzindo a importância dos registros subjacentes, enquanto o controle se desloca para aqueles que supervisionam ambientes de execução.
• Colaboração em IA Vertical: A IA adaptada a indústrias específicas, como saúde e direito, avançará para suportar interações multiplayer entre partes interessadas com papéis e permissões variados. Fluxos de trabalho atuais frequentemente isolam tarefas, causando transferências ineficientes sem supervisão adequada. Agentes coordenadores podem rotear tarefas, preservar contexto, sincronizar mudanças, negociar termos e sinalizar problemas entre as partes. Essa abordagem colaborativa aumenta as taxas de sucesso e cria efeitos de rede fortes, servindo como uma vantagem competitiva.
• Interface Web para Agentes: O design de sites priorizará a legibilidade por máquinas sobre visuais focados em humanos, à medida que agentes de IA assumem tarefas como recuperação e interpretação de dados. Elementos como layouts de UI se tornam secundários quando agentes processam informações diretamente. Exemplos incluem engenheiros de IA analisando logs de sistemas para gerar relatórios ou agentes resumindo dados de clientes. Essa mudança redireciona a otimização de comportamentos humanos para eficiência de agentes, influenciando como ferramentas e software são construídos, semelhante a adaptações passadas para motores de busca ou e-commerce.
• Fim das Métricas de Tempo de Tela: Aplicações de IA se afastarão da medição de sucesso pelo tempo de tela do usuário, focando em resultados e valor entregue por meio de interações mínimas. Ferramentas que automatizam pesquisas, conversas, construção de apps ou criação de documentos demonstram como o valor pode ser capturado sem engajamento prolongado. Os incentivos se alinham melhor com resultados como satisfação aprimorada, produtividade e bem-estar. Demonstrações simples de retorno sobre o investimento ajudarão as empresas a superarem concorrentes mais lentos.
• Foco no Consumidor de Saúde: Na saúde, o ênfase crescerá no engajamento de consumidores saudáveis por meio de monitoramento regular e serviços preventivos, em vez de apenas tratar os doentes. Isso contrasta com cuidados de alto custo para os enfermos ou visitas infrequentes para os bem. O sistema tradicionalmente favorece o tratamento sobre a prevenção devido a estruturas de reembolso, mas oportunidades surgem para assinaturas habilitadas por IA oferecendo insights contínuos. Custos mais baixos de IA, novos modelos de seguros e a disposição dos consumidores em pagar do próprio bolso impulsionarão o gerenciamento proativo de saúde baseado em dados.
• Modelos de Mundo Impulsionados por IA: A IA aprimorará a narrativa por meio de mundos virtuais interativos e economias digitais, usando ferramentas que geram ambientes 3D a partir de descrições simples. Novos formatos como jogos generativos permitem co-criação e programação via linguagem natural, borrando as linhas entre jogadores e criadores. Isso leva a multiversos diversos abrangendo gêneros, com economias para negociação de ativos e ferramentas. Tais simulações também auxiliam no treinamento de agentes de IA, robôs e no avanço em direção a uma inteligência mais geral.
• Experiências de Produtos Personalizadas: Os produtos se adaptarão cada vez mais às necessidades individuais em vez de médias amplas, marcando uma mudança para ofertas altamente personalizadas. Exemplos incluem tutores de IA que se ajustam aos estilos de aprendizado dos alunos, planos de saúde personalizados ou conteúdo de mídia remixado. Abordagens passadas visavam massas, mas as futuras priorizarão perfis de usuários únicos em áreas como educação, bem-estar e entretenimento. Essa personalização redefine como as empresas desenvolvem e otimizam seus serviços.
• Universidades Nativas em IA: As primeiras universidades construídas em torno da IA surgirão, apresentando currículos adaptáveis e operações impulsionadas por sistemas inteligentes. Dados em tempo real ajustarão dinamicamente horários, atualizarão materiais e personalizarão caminhos de aprendizado para os alunos. Exemplos iniciais mostram parcerias integrando IA à educação e exigindo alfabetização na tecnologia. A faculdade se concentrará em curar dados e refinar modelos, com avaliações enfatizando o uso transparente de IA. O objetivo é preparar graduados habilidosos em orquestrar IA para demandas econômicas emergentes.
• Reconstrução Industrial Nativa em IA: As empresas devem se concentrar em reconstruir uma base industrial impulsionada por IA, priorizando energia, manufatura, logística e infraestrutura. Em vez de atualizar sistemas existentes, as companhias devem começar com simulações, designs automatizados e operações guiadas por IA. Há oportunidades em sistemas de energia avançados, robótica na produção, mineração de próxima geração e processos biológicos para químicos. A IA pode projetar reatores mais limpos, otimizar extrações, engenhar enzimas e coordenar máquinas autônomas. É essencial desenvolver novo software para gerenciar sistemas reais, como portos, ferrovias e linhas de energia, garantindo visibilidade completa.
• Renascimento da Fábrica Americana: O renascimento da fábrica nos EUA é impulsionado pelas perdas com offshoring e falhas sociais na construção, agora incorporando software e IA. As empresas aplicarão uma mentalidade de fábrica à energia, mineração, construção e manufatura para implantar IA modular e autonomia. O foco está em navegar regulamentações, acelerar ciclos de design, gerenciar projetos e usar autonomia para tarefas perigosas. Referenciando técnicas de Henry Ford para escala e repetibilidade, com camadas de IA, para produzir em massa itens como reatores nucleares e moradias. Como Elon Musk disse: “a fábrica é o produto”.
• Monitoramento do Mundo Físico: A observabilidade física revolucionará o monitoramento de cidades, redes elétricas e infraestrutura, semelhante ao impacto da observabilidade de software nos sistemas digitais. Mais de um bilhão de câmeras e sensores conectados permitirão compreensão em tempo real, essencial para robótica e autonomia. Há riscos de ferramentas que previnem acidentes ou permitem controle distópico, destacando a necessidade de sistemas nativos em IA que preservem a privacidade e sejam interoperáveis. Construir confiança pública nessa estrutura de observabilidade definirá a próxima década.
• Convergência Eletro-Industrial: A pilha eletro-industrial representa a fusão de eletrificação, materiais e IA para controle de software em máquinas físicas. Ela conecta átomos (minerais, energia, motores) a bits via software, alimentando veículos elétricos, drones, data centers e manufatura. Há um declínio na capacidade dos EUA em hardware, como refino e fabricação de chips, urgindo maestria para liderar em tecnologia industrial e militar. Como dito: “O software comeu o mundo. Agora ele o moverá”.
• Laboratórios Científicos Autônomos: Laboratórios autônomos acelerarão a descoberta científica fechando loops de hipótese para iteração usando modelos avançados e robótica. Equipes interdisciplinares unificarão IA, robótica, ciências físicas/vida e operações para experimentação contínua. Vislumbra-se laboratórios sem luzes permitindo descoberta em vários campos por meio de tecnologias paralelas em modalidades e manipulação.
• Oportunidades em Dados Industriais: Em 2026, o foco muda de computação para restrições de dados em indústrias críticas, onde dados não estruturados latentes de operações estão inexplorados. Empresas industriais têm vantagem em capturar dados a baixo custo para treinar modelos ou licenciar, com demanda de companhias como Scale e Mercor. Startups fornecerão ferramentas para coleta, anotação, consentimento, sensores, ambientes de RL e máquinas inteligentes.