A16z 2026 AI Tres Grandes Predicciones: Auge de la IA de investigación, KYA reemplaza a KYC, crisis de impuestos invisibles en la red

Con la rápida evolución de las capacidades de los modelos de razonamiento en la segunda mitad de 2025, la competencia en IA para 2026 ya no se centra solo en ser más inteligente, sino en hacer más, ser confiable y ser correctamente valorada. Tres miembros del equipo de investigación e inversión en cripto de a16z han presentado recientemente, desde tres perspectivas —flujo de trabajo de investigación, infraestructura de agentes y modelos económicos de la red abierta—, sus predicciones sobre las tres principales tendencias en el desarrollo de IA para 2026.

El profesor de Harvard Scott Kominers predice que en 2026 la IA pasará de ser asistente a compañera de investigación, ofreciendo una visión creativa. Él indica que en noviembre de 2025 ya podía interactuar con modelos mediante instrucciones abstractas similares a las de un doctorando, y obtener respuestas novedosas.

El cofundador de Circle, Sean Neville, cree que una tendencia clave será que los agentes de IA puedan realizar transacciones como sujetos autónomos, con trazabilidad, autorización y verificación, bajo el concepto de KYA (Know your Agent).

Liz Harkavy, del equipo de inversión de a16z crypto, opina que la IA extrae contenido de la web y se expande sin contribuir con tráfico publicitario, lo que genera una alta desalineación entre la capa de contexto y la capa de ejecución en la web. Propone que, cuando un agente logra una tarea, la recompensa se distribuya a quienes aportan información, datos o contenido. También menciona que pagos nanométricos (nanopayments) soportados por blockchain y estándares de atribución más maduros podrían ser caminos tecnológicos viables.

Tendencia 1: La IA pasa de ser asistente a compañera de investigación, capaz de asumir tareas sustantivas

Scott Kominers, del equipo de investigación de a16z crypto y profesor en Harvard Business School, señala que a principios de 2025 aún era difícil que modelos de consumo comprendieran su flujo de trabajo de investigación, pero para noviembre de 2025 ya podía interactuar con instrucciones abstractas similares a las de un doctorando, y en ocasiones devolver respuestas novedosas y correctas.

Para 2026, aparecerá un nuevo estilo de investigación erudita

Kominers indica que el uso de IA en investigación se está volviendo más común, especialmente en disciplinas que requieren razonamiento, donde los modelos ya ayudan a explorar y resolver problemas automáticamente, incluso en problemas matemáticos considerados muy difíciles, como los de concursos tipo Putnam. Aún no está claro qué disciplinas se beneficiarán más y cómo.

Pero él anticipa que en 2026 surgirá un estilo de investigación polímata: los investigadores valorarán más las conjeturas que relacionan conceptos diferentes y podrán extrapolar rápidamente direcciones verificables a partir de respuestas aún en fase de hipótesis.

La evolución de la investigación en IA conlleva riesgos de alucinaciones, pero la tecnología de cifrado puede ofrecer ayuda

Reconoce que este método de investigación conlleva riesgos de inexactitud y alucinaciones, pero cuando los modelos sean suficientemente inteligentes, darles espacio para divergir en espacios abstractos podría, como la creatividad humana, generar avances inesperados. Propone que en 2026 los flujos de trabajo de IA para investigación serán más como agentes que envuelven a otros agentes: múltiples modelos que se evalúan, verifican y combinan sus conclusiones.

No obstante, advierte que para operar en gran escala con estos clústeres de agentes de razonamiento se necesita mayor interoperabilidad entre modelos y métodos para identificar y compensar razonablemente las contribuciones de cada uno. Él cree que la criptografía puede ser clave en estos desafíos.

Tendencia 2: De KYC a KYA, conoce a tu agente, enfrentando los cuellos de botella en la economía de agentes

El cofundador de Circle, creador de USDC y CEO de Catena Labs, Sean Neville, enfoca su atención en un cuello de botella clave en la economía de agentes: la transición de la inteligencia a la identidad.

Neville señala que en sectores como los servicios financieros, la cantidad de identidades no humanas ya supera ampliamente a los empleados humanos, alcanzando una proporción de 96 a 1, pero muchas de estas identidades siguen siendo fantasmas sin capacidad de abrir cuentas o asumir responsabilidades. Por ello, propone que el próximo elemento fundamental será KYA (Know Your Agent).

Según su definición, KYA busca resolver que, para que un agente represente a un sujeto en transacciones, debe contar con un certificado verificable, trazable y responsable. Al igual que las personas necesitan una calificación crediticia para acceder a préstamos, los agentes también requerirán certificados con firma criptográfica que vinculen a su principal, sus restricciones y responsabilidades. Antes de que exista KYA, los comercios y proveedores de servicios seguirán bloqueando el acceso de agentes en sus cortafuegos para evitar fraudes, abusos y responsabilidades ambiguas.

También afirma que la industria y regulación de KYC, desarrollada en décadas, podría tener solo unos meses para explorar y aplicar KYA.

Tendencia 3: Los agentes de IA imponen impuestos invisibles en la web, extrayendo valor del contenido y evadiendo beneficios

Liz Harkavy, del equipo de inversión de a16z crypto, se centra en cómo la economía de la web abierta está siendo remodelada por los agentes. Describe que el auge de los agentes de IA impone un “impuesto invisible” invisible tax: estos extraen contenido de sitios web sustentados en publicidad (denominada capa de contexto), ofrecen respuestas y operaciones más convenientes (capa de ejecución), pero en el proceso evaden sistemáticamente las fuentes de ingreso que sostienen la producción de contenido, como la exposición publicitaria, suscripciones y tráfico dirigido.

Harkavy opina que esto genera una alta desalineación entre la capa de contexto y la capa de ejecución: los creadores asumen los costos, los agentes y plataformas absorben el valor, y los métodos tradicionales de monetización se ven interrumpidos. Señala que los acuerdos de licencia de IA actuales suelen ser solo una fachada, y a menudo compensan a los creadores con una pequeña parte de la pérdida de tráfico, lo que a largo plazo puede ser insostenible.

Propone que, para evitar que la web abierta sea saqueada (y también para proteger la diversidad de contenidos en los que la IA depende), en 2026 será necesario desplegar soluciones tecnológicas y económicas a gran escala: nuevos modelos de patrocinio de contenido, sistemas de micro-atribución, u otros mecanismos de financiamiento innovadores. La clave será avanzar desde autorizaciones estáticas hacia compensaciones en tiempo real y por uso, permitiendo que el valor fluya automáticamente.

Asimismo, cuando un agente logra una tarea, la recompensa debe distribuirse a quienes aportan información, datos o contenido. Menciona que pagos nanométricos (nanopayments) soportados por blockchain y estándares de atribución más maduros podrían ser caminos tecnológicos viables.

Este artículo, “a16z 2026 Predicciones de IA: Auge de la IA investigadora, KYA en lugar de KYC, crisis del impuesto invisible en la web”, fue publicado originalmente en Chain News ABMedia.