Questa settimana ho visto diverse divisioni tra cofondatori, sia da parte di team in cui i partner si erano recentemente incontrati e avevano deciso di costruire insieme. Hanno seguito tutti i passaggi raccomandati per valutarsi a vicenda - prove di lavoro approfondite, valutazioni della personalità, una serie di riferimenti riservati - ma comunque, quando è emerso un periodo di vero conflitto, i fili sciolti hanno iniziato a mostrarsi e la disallineamento è emerso. Avevano l'integrità e la lungimiranza di vedere quei segnali precursori e di agire. Quello che continua a ricordarmi è che anche il miglior "vetting dei fondatori" raramente ricrea la consistenza di una vera storia condivisa. Ex colleghi che hanno realizzato cose difficili. Compagni di scuola che hanno fatto nottate insieme. Il ragazzo di fronte a casa con cui programmavi nei fine settimana prima che l'equità dei fondatori esistesse anche solo come concetto per te. Quel tipo di storia diventa un ammortizzatore quando le cose si fanno difficili. Non è che nuove coppie non possano funzionare - possono - ma i fondatori dovrebbero prima guardare a persone con cui hanno già una reputazione. Un contesto condiviso non garantisce allineamento, ma aumenta enormemente le probabilità che la relazione si pieghi invece di rompersi.

Nel 2026, mi aspetto che vedremo la nascita della prima università nativa AI. Negli ultimi anni, le università hanno sperimentato con la valutazione, il tutoraggio e la programmazione abilitati dall'AI. Ma ciò che sta emergendo ora è più profondo, un organismo accademico adattivo che apprende e si ottimizza in tempo reale. Immagina un'istituzione in cui corsi, consulenze, collaborazioni di ricerca e persino operazioni edilizie si adattano continuamente in base ai feedback dei dati. Gli orari si ottimizzano da soli. Le liste di lettura evolvono ogni notte e si riscrivono man mano che appare nuova ricerca. I percorsi di apprendimento si spostano in tempo reale per soddisfare il ritmo e il contesto di ciascuno studente. Stiamo già vedendo dei precursori. La partnership dell'ASU con OpenAI ha prodotto centinaia di progetti guidati dall'AI in ambito didattico e amministrativo. SUNY ora integra la competenza in AI nei suoi requisiti di istruzione generale. Questi sono i mattoni per un'implementazione più fondamentale. Nell'università nativa AI, i professori diventano architetti dell'apprendimento, curando i dati, sintonizzando i modelli e insegnando agli studenti come interrogare il ragionamento delle macchine. Anche la valutazione cambia. Gli strumenti di rilevamento e i divieti di plagio lasciano spazio a una valutazione consapevole dell'AI, valutando gli studenti su come utilizzano l'AI, non se l'hanno usata. La trasparenza e l'applicazione tattica sostituiscono il divieto. E mentre ogni settore fatica a trovare persone in grado di progettare, governare e collaborare con i sistemi AI, questa nuova università diventa il campo di addestramento, producendo laureati fluenti nell'orchestrazione che aiutano ad aumentare una forza lavoro in rapido cambiamento. Questa università nativa AI diventerà il motore di talenti per una nuova economia. Pensi che un'università nativa AI sorgerà nel 2026? Lascia i tuoi pensieri nei commenti.