199 empresas participaram do Demo Day da YC W26. Após a participação, ao analisar os dados, torna-se evidente o estado atual das startups de IA.

Primeiramente, a proporção de empresas relacionadas com IA é impressionante. 60% das empresas participantes são nativas de IA, 26% são compatíveis com IA, e apenas 14% não utilizam IA. Ou seja, a IA deixou de ser uma categoria e tornou-se uma infraestrutura. No entanto, há uma orientação importante aqui. Não basta simplesmente "usar IA"; é necessário olhar sob a perspectiva de "como realizar algo que modelos tradicionais não conseguiam".

Ao analisar a divisão dos modelos de negócio, 87% são B2B, enquanto apenas 7% são B2C. Essa forte inclinação indica que as tecnologias atuais de IA estão otimizadas para substituir tarefas de trabalhadores do conhecimento. O mais interessante é que a maioria das empresas busca uma substituição completa de funções, não apenas um copiloto. Elas estão avançando na direção de substituição total do trabalho humano por agentes de IA, não apenas co-pilotos.

Os dados sobre receita também são interessantes. A mediana estimada de ARR é de aproximadamente 50.000 a 100.000 dólares, com uma taxa de crescimento mensal de 30 a 50%. No entanto, apenas 5% das empresas têm receita recorrente anual superior a 1 milhão de dólares, e cerca de 50% ainda não geram receita. Ou seja, muitas ainda estão na fase inicial.

Qual é o fator comum entre as empresas que mais rapidamente monetizam? É que os fundadores vendem para seus empregadores anteriores. A Proximity atingiu uma receita recorrente anual de 700 mil dólares em menos de três semanas. A Corvera alcançou 33 mil dólares de receita mensal recorrente em quatro semanas. Isso porque eles já tinham uma rede de clientes, sem precisar procurar por eles.

Isso também equivale a uma reformulação do canal de distribuição. Entre as 15 principais empresas de crescimento rápido no B2B, 60% adquiriram seus primeiros clientes através de redes de fundadores ou da YC. Empresas que lutam para abrir mercado quase sempre criam o produto primeiro e depois pensam em como vendê-lo. As empresas bem-sucedidas começam pelo contrário: "Quem podemos alcançar e o que eles precisam urgentemente".

A proporção de hardware também merece atenção. 18% das empresas participantes incluem hardware, um aumento significativo em relação às turmas anteriores. Robôs, drones, wearables, tecnologia espacial — produtos físicos — mostram sinais de recuperação.

A composição dos fundadores também é característica. 46% são equipes de dois pessoas. O mais comum não é uma combinação de "hacker + vendedor", mas dois cofundadores com conhecimentos técnicos diferentes. E os mais bem-sucedidos são aqueles com experiência profunda na indústria. Um dentista que cria planos cirúrgicos com IA, um responsável por manutenção de aeronaves que desenvolve ferramentas de automação de documentos. Não são setores de alto perfil, como festas de cocktail, mas setores mais discretos e profundos.

A capacidade de construir uma roda de dados também é um ponto de decisão importante. O LegalOS treinou com 12.000 casos de pedidos de visto, atingindo uma taxa de aprovação de 100%. A diferença entre empresas que usam o feedback dos clientes para melhorar o produto e aquelas que apenas oferecem uma ferramenta está aqui.

Há também lacunas notáveis. Não há nenhuma empresa relacionada à educação. Nenhuma voltada para consumidores em redes sociais. Quase nenhuma para o setor governamental. Paradoxalmente, os setores com menos financiamento podem ter o maior potencial de retorno futuro.

Por fim, os padrões de fracasso também estão claros. Infraestruturas de agentes não diferenciadas são perigosas. 8 a 10 empresas estão criando funções semelhantes de monitoramento, teste e compressão, mas os provedores de modelos básicos já as incorporam nativamente. Serviços nativos de IA que não possuem dados próprios também têm baixa defesa. Mesmo um workflow genérico será substituído por implementações nativas do GPT-5 em poucos meses.

As cinco características comuns às empresas que mais crescem são: vendem resultados, não ferramentas; os fundadores já têm relacionamento com clientes; cobram desde o primeiro dia; seus clientes estão em situação de urgência; e o MVP é extremamente simples.

O que os dados dessas 199 empresas mostram é que, na era da IA, o mais importante não é a inovação tecnológica, mas compreender profundamente o problema, possuir uma rede de clientes e acumular dados. Está chegando uma era em que apenas "ser um empacotador de IA" não será suficiente para sobreviver.