Vi várias divisões de cofundadores esta semana, tanto de equipas onde os parceiros se encontraram recentemente e decidiram construir juntos. Eles seguiram todos os passos recomendados para se avaliarem mutuamente - testes de trabalho profundo, avaliações de personalidade, uma série de referências em off - mas ainda assim, quando surgiu um período de verdadeiro conflito, as arestas soltas começaram a aparecer e o desalinhamento fervia. Eles tiveram a integridade e a perspicácia para ver esses precursores e agir. O que isso me lembra é que mesmo a melhor "avaliação de fundadores" raramente recria a textura de uma verdadeira história compartilhada. Antigos colegas que realizaram tarefas difíceis. Colegas de escola que passaram noites em claro juntos. O garoto da rua que costumava programar com você nos fins de semana antes que a equidade de fundadores existisse como um conceito para você. Esse tipo de história torna-se um amortecedor quando as coisas ficam difíceis. Não é que novas parcerias não possam funcionar - elas podem - mas os fundadores devem primeiro olhar para pessoas com quem já têm reputação. O contexto compartilhado não garante alinhamento, mas aumenta imensamente as chances de que o relacionamento se dobre em vez de quebrar.

Em 2026, espero que vejamos o nascimento da primeira universidade nativa de IA. Nos últimos anos, as universidades têm experimentado a classificação, tutoria e agendamento habilitados por IA. Mas o que está emergindo agora é mais profundo, um organismo acadêmico adaptativo que aprende e se otimiza em tempo real. Imagine uma instituição onde cursos, aconselhamento, colaboração em pesquisa e até operações de edifícios se adaptam continuamente com base em ciclos de feedback de dados. Os horários se otimizam sozinhos. As listas de leitura evoluem todas as noites e se reescrevem à medida que novas pesquisas aparecem. Os caminhos de aprendizagem mudam em tempo real para atender ao ritmo e contexto de cada aluno. Já estamos vendo precursores. A parceria da ASU com a OpenAI em todo o campus produziu centenas de projetos impulsionados por IA em ensino e administração. A SUNY agora incorpora a literacia em IA em seus requisitos de educação geral. Estes são os blocos de construção para uma implementação mais fundamental. Na universidade nativa de IA, os professores se tornam arquitetos da aprendizagem, curando dados, ajustando modelos e ensinando os alunos a interrogar o raciocínio das máquinas. A avaliação também muda. Ferramentas de detecção e proibições de plágio dão lugar à avaliação consciente de IA, classificando os alunos com base em como usam a IA, e não se a usaram. A transparência e a aplicação cuidadosa substituem a proibição. E à medida que cada setor luta para contratar pessoas que possam projetar, governar e colaborar com sistemas de IA, esta nova universidade se torna o campo de treinamento, produzindo graduados fluentes em orquestração que ajudam a aumentar uma força de trabalho em rápida mudança. Esta universidade nativa de IA se tornará o motor de talentos para uma nova economia. Você acha que uma universidade nativa de IA surgirá em 2026? Deixe seus pensamentos nos comentários.