今週、複数の共同創業者部門が見られました。どちらもパートナー同士が最近集まり、共に構築することを決めたチームのものです。彼らはお互いを検証するために推奨されたすべての手順を行った――深い仕事の試験、性格評価、多数の裏ルートの紹介――を行ったが、それでも本格的な対立が起こると、緩い糸が露わになり、不一致がじわじわとくすぶった。彼らはその先駆者を見抜き、行動を起こす誠実さと先見の明を持っていました。 このことが私に何度も思い出させてくれるのは、最高の「創業者審査」でさえ、実際の共有された歴史の質感を再現することは稀だということです。困難なものを送った元同僚たち。徹夜で一緒に過ごす同級生たち。創業者資本という概念がまだ存在しなかった頃、週末に一緒にコードを書いた向かいの子。 そういった歴史は、困難な状況のときに衝撃を吸収するものになります。新しいペアリングがうまくいかないわけではありません。うまくいくのですが、創業者はまずすでに担当者がいる人たちに目を向けるべきです。共有された文脈は必ずしも一致を保証しませんが、関係が壊れるのではなく曲がる可能性を大幅に高めます。

2026年には、初のAIネイティブ大学の誕生を期待しています。 ここ数年、大学はAIを活用した採点、チュータリング、スケジューリングに手を出してきました。しかし今、より深いものが現れています。リアルタイムで学習し最適化する適応型学術生物です。 コース、アドバイジング、研究協力、さらには建築運営までがデータフィードバックループに基づいて継続的に適応する機関を想像してみてください。スケジュールは自動的に最適化されます。読書リストは毎晩進化し、新しい研究が出るたびに書き換えられていきます。学習の道筋は、各生徒のペースや状況に合わせてリアルタイムで変化します。 すでに前兆が見え始めています。ASUのOpenAIとのキャンパス全体のパートナーシップにより、教育と管理にわたり数百のAI主導プロジェクトが生まれました。SUNYは現在、AIリテラシーを一般教育の要件に組み込んでいます。これらはより基礎的な展開の基礎となる要素です。 AIネイティブの大学では、教授が学習の設計者となり、データのキュレーションやモデルのチューニング、そして機械推論の検証方法を学生に教えます 評価も変化します。検出ツールや盗用禁止は、AI認識型評価に取って代わられ、学生はAIの使い方で評価され、使用したかどうかではなく評価されます。透明性と巧みな適用が禁止に代わる。 そして、あらゆる業界がAIシステムの設計、運営、協働ができる人材の採用に苦労する中、この新しい大学は訓練の場となり、急速に変化する労働力を補完するオーケストレーションに精通した卒業生を輩出しています。 このAIネイティブの大学は、新しい経済の人材原動力となるでしょう。 2026年にAIネイティブの大学が誕生すると思いますか? コメントであなたの考えを教えてください。