Ich habe diese Woche mehrere Gründertrennungen im Vorfeld gesehen, sowohl von Teams, in denen Partner sich kürzlich getroffen und entschieden hatten, gemeinsam zu arbeiten. Sie haben alle empfohlenen Schritte unternommen, um sich gegenseitig zu prüfen - intensive Arbeitsproben, Persönlichkeitsbewertungen, eine Menge informeller Referenzen - aber trotzdem, als eine Phase realer Konflikte auftrat, begannen die losen Fäden sichtbar zu werden und die Fehlanpassung brodelte. Sie hatten die Integrität und Weitsicht, diese Vorzeichen zu erkennen und zu handeln. Was mich immer wieder daran erinnert, ist, dass selbst die beste "Gründerprüfung" selten die Textur einer echten gemeinsamen Geschichte nachbildet. Ehemalige Kollegen, die schwierige Dinge gemeinsam umgesetzt haben. Schulfreunde, die zusammen durchgemacht haben. Der Junge von gegenüber, mit dem du an Wochenenden codiert hast, bevor Gründeranteile für dich überhaupt ein Konzept waren. So eine Art von Geschichte wird zu einem Stoßdämpfer, wenn die Dinge schwierig werden. Es ist nicht so, dass neue Paarungen nicht funktionieren können - sie können - aber Gründer sollten zuerst nach Menschen suchen, mit denen sie bereits Erfahrungen haben. Gemeinsamer Kontext garantiert keine Übereinstimmung, erhöht aber massiv die Chancen, dass die Beziehung sich biegt, anstatt zu brechen.

Im Jahr 2026 erwarte ich, dass wir die Geburt der ersten AI-nativen Universität erleben werden. In den letzten Jahren haben Universitäten mit KI-gestützter Bewertung, Nachhilfe und Planung experimentiert. Aber was jetzt entsteht, ist tiefergehend, ein adaptives akademisches Organismus, das in Echtzeit lernt und sich optimiert. Stellen Sie sich eine Institution vor, in der Kurse, Beratung, Forschungszusammenarbeit und sogar Betriebsabläufe kontinuierlich basierend auf Daten-Feedback-Schleifen angepasst werden. Zeitpläne optimieren sich selbst. Leselisten entwickeln sich über Nacht weiter und schreiben sich selbst um, wenn neue Forschungen erscheinen. Lernpfade verschieben sich in Echtzeit, um dem Tempo und dem Kontext jedes einzelnen Schülers gerecht zu werden. Wir sehen bereits Vorläufer. Die campusweite Partnerschaft der ASU mit OpenAI hat Hunderte von KI-gesteuerten Projekten in Lehre und Verwaltung hervorgebracht. SUNY integriert jetzt KI-Kompetenz in seine allgemeinen Bildungsanforderungen. Dies sind die Bausteine für eine grundlegendere Implementierung. In der AI-nativen Universität werden Professoren zu Architekten des Lernens, die Daten kuratieren, Modelle abstimmen und den Studenten beibringen, wie man maschinelles Denken hinterfragt. Auch die Bewertung verändert sich. Erkennungstools und Plagiatsverbote weichen einer KI-bewussten Bewertung, die die Studenten danach bewertet, wie sie KI nutzen, nicht ob sie sie genutzt haben. Transparenz und taktische Anwendung ersetzen das Verbot. Und während jede Branche darum kämpft, Menschen zu finden, die KI-Systeme entwerfen, verwalten und mit ihnen zusammenarbeiten können, wird diese neue Universität zum Ausbildungsort, der Absolventen hervorbringt, die in der Orchestrierung versiert sind und helfen, eine sich schnell verändernde Arbeitskräfte zu unterstützen. Diese AI-native Universität wird zur Talentschmiede für eine neue Wirtschaft. Glauben Sie, dass im Jahr 2026 eine AI-native Universität entstehen wird? Hinterlassen Sie Ihre Gedanken in den Kommentaren.