W tym tygodniu widziałem wiele podziałów współzałożycieli na początku, zarówno w zespołach, gdzie partnerzy niedawno się spotkali i postanowili budować razem. Zrealizowali wszystkie zalecane kroki, aby się wzajemnie ocenić - głębokie próby pracy, oceny osobowości, mnóstwo referencji z drugiej ręki - ale mimo to, gdy pojawił się okres prawdziwego konfliktu, luźne wątki zaczęły się ujawniać, a niezgodność zaczęła narastać. Mieli integralność i przewidywanie, aby dostrzec te oznaki i podjąć działania. To, co ciągle mi przypomina, to fakt, że nawet najlepsze „weryfikacje założycieli” rzadko odtwarzają teksturę prawdziwej wspólnej historii. Byli koledzy, którzy zrealizowali trudne projekty. Koledzy ze szkoły, którzy spędzali noce na nauce razem. Dziecko z sąsiedztwa, z którym kodowałeś w weekendy, zanim pojęcie udziałów założycieli w ogóle istniało w twojej świadomości. Tego rodzaju historia staje się amortyzatorem, gdy sprawy stają się trudne. To nie tak, że nowe pary nie mogą działać - mogą - ale założyciele powinni najpierw zwrócić się do osób, z którymi już mają reputację. Wspólny kontekst nie gwarantuje zgodności, ale znacznie zwiększa szanse, że relacja się wygina, a nie łamie.

W 2026 roku spodziewam się, że zobaczymy narodziny pierwszego uniwersytetu natywnego dla AI. W ciągu ostatnich kilku lat uniwersytety eksperymentowały z ocenianiem, nauczaniem i planowaniem opartym na AI. Ale to, co się teraz wyłania, jest głębsze, to adaptacyjny organizm akademicki, który uczy się i optymalizuje w czasie rzeczywistym. Wyobraź sobie instytucję, w której kursy, doradztwo, współpraca badawcza, a nawet operacje budowlane ciągle dostosowują się na podstawie pętli sprzężenia zwrotnego z danych. Harmonogramy optymalizują się same. Listy lektur ewoluują co noc i przepisują się, gdy pojawiają się nowe badania. Ścieżki nauki zmieniają się w czasie rzeczywistym, aby dostosować się do tempa i kontekstu każdego studenta. Już widzimy wstępne oznaki. Partnerstwo ASU z OpenAI na całym kampusie przyniosło setki projektów napędzanych przez AI w nauczaniu i administracji. SUNY teraz wprowadza umiejętności związane z AI do swoich wymagań w zakresie edukacji ogólnej. To są fundamenty dla bardziej podstawowego wdrożenia. Na uniwersytecie natywnym dla AI, profesorowie stają się architektami nauki, kuratorami danych, dostosowującymi modele i uczącymi studentów, jak kwestionować rozumowanie maszyn. Ocena również się zmienia. Narzędzia detekcji i zakazy plagiatu ustępują miejsca ocenie świadomej AI, oceniając studentów na podstawie tego, jak używają AI, a nie czy go użyli. Przejrzystość i taktyczne zastosowanie zastępują zakaz. A gdy każda branża zmaga się z zatrudnieniem ludzi, którzy potrafią projektować, zarządzać i współpracować z systemami AI, ten nowy uniwersytet staje się miejscem szkolenia, produkując absolwentów biegłych w orkiestracji, którzy pomagają wzmocnić szybko zmieniającą się siłę roboczą. Ten uniwersytet natywny dla AI stanie się silnikiem talentów dla nowej gospodarki. Czy uważasz, że uniwersytet natywny dla AI powstanie w 2026 roku? Podziel się swoimi przemyśleniami w komentarzach.