He visto varias divisiones de cofundadores esta semana, ambas de equipos donde los socios se habían conocido recientemente y decidieron construir juntos. Hicieron todos los pasos recomendados para evaluarse mutuamente: pruebas profundas, evaluaciones de personalidad, un montón de referencias por canales ocultos, pero aun así, cuando surgía un periodo de conflicto real, los hilos sueltos empezaron a aparecer y la desalineación hervía. Tuvieron la integridad y la previsión para ver a esos precursores y actuar. Lo que esto me recuerda constantemente es que incluso la mejor "selección de fundadores" rara vez recrea la textura de la historia compartida real. Antiguos compañeros que shippeaban cosas duras. Compañeros de colegio que pasaban noches en vela juntos. El chaval de enfrente con el que solías programar los fines de semana antes de que existiera para ti la capital de fondo. Ese tipo de historia se convierte en un amortiguador cuando las cosas se ponen difíciles. No es que las nuevas parejas no puedan funcionar —sí pueden—, pero los fundadores deberían primero fijarse en personas con las que ya tienen representantes. El contexto compartido no garantiza la alineación, pero aumenta enormemente las probabilidades de que la relación se doblegue en lugar de romperse.

En 2026, espero que veamos el nacimiento de la primera universidad nativa de IA. En los últimos años, las universidades han experimentado con la corrección, tutorías y programación habilitadas por IA. Pero lo que está emergiendo ahora es más profundo, un organismo académico adaptativo que aprende y se optimiza a sí mismo en tiempo real. Imagina una institución donde los cursos, la asesoría, la colaboración en investigación e incluso las operaciones de construcción se adaptan continuamente basándose en bucles de retroalimentación de datos. Los horarios se optimizan solos. Las listas de lectura evolucionan cada noche y se reescriben a medida que aparecen nuevas investigaciones. Las trayectorias de aprendizaje cambian en tiempo real para adaptarse al ritmo y contexto de cada estudiante. Ya estamos viendo precursores. La colaboración a nivel de campus de ASU con OpenAI produjo cientos de proyectos impulsados por IA en la enseñanza y la administración. SUNY ahora integra la alfabetización en IA en sus requisitos de educación general. Estos son los pilares para un despliegue más fundamental. En la universidad nativa de la IA, los profesores se convierten en arquitectos del aprendizaje, la curación de datos, la optimización de modelos y la enseñanza de los estudiantes a interrogar el razonamiento automático La evaluación también cambia. Las herramientas de detección y las prohibiciones de plagio dan paso a evaluaciones conscientes de la IA, calificando a los estudiantes según cómo la usan, no si la han utilizado. La transparencia y la aplicación diplomática sustituyen a la prohibición. Y mientras cada sector lucha por contratar a personas capaces de diseñar, gobernar y colaborar con sistemas de IA, esta nueva universidad se convierte en el campo de formación, formando graduados con fluidez en orquestación que ayudan a complementar una fuerza laboral en rápida evolución. Esta universidad nativa de IA se convertirá en el motor de talento para una nueva economía. ¿Crees que surgirá una universidad nativa de IA en 2026? Deja tus impresiones en los comentarios.