Am văzut mai multe divizii de cofondatori la început săptămâna aceasta, ambele provenind de la echipe în care partenerii s-au întâlnit recent și au ales să construiască împreună. Au făcut toți pașii recomandați pentru a se verifica reciproc – încercări de muncă profunde, evaluări de personalitate, o mulțime de referințe pe canale ascunse – dar totuși, când apărea o perioadă de conflict real, firele slăbite începeau să apară și alinierea mocnească. Au avut integritatea și previziunea să vadă acei precursori și să acționeze. Ceea ce îmi amintește mereu este că chiar și cea mai bună "verificare a fondatorilor" rareori recreează textura unei istorii reale comune. Foști colegi care au livrat lucruri dificile. Colegi de școală care petreceau nopți albe împreună. Copilul de peste drum cu care programai în weekenduri înainte ca fondatorul să existe pentru tine ca concept. Un astfel de istoric devine un amortizor când lucrurile devin dificile. Nu că noile perechi nu pot funcționa – pot – dar fondatorii ar trebui mai întâi să se uite la persoanele cu care deja au reprezentanți. Contextul comun nu garantează alinierea, dar crește enorm șansele ca relația să se îndoaie în loc să se rupă.

În 2026, mă aștept să vedem nașterea primei universități native AI. În ultimii ani, universitățile s-au jucat cu notare, meditații și programări bazate pe AI. Dar ceea ce apare acum este mai profund, un organism academic adaptiv care învață și se optimizează în timp real. Imaginează-ți o instituție unde cursurile, consilierea, colaborarea în cercetare și chiar operațiunile de construcție se adaptează continuu pe baza buclelor de feedback a datelor. Programele se optimizează singure. Listele de lectură evoluează în fiecare noapte și se rescriu pe măsură ce apar noi cercetări. Căile de învățare se schimbă în timp real pentru a se potrivi ritmului și contextului fiecărui elev. Deja vedem precursori. Parteneriatul la nivelul întregului campus al ASU cu OpenAI a produs sute de proiecte bazate pe AI în domeniul predării și administrației. SUNY integrează acum alfabetizarea IA în cerințele sale de educație generală. Acestea sunt elementele de bază pentru o implementare mai fundamentală. În universitatea nativă AI, profesorii devin arhitecți ai învățării, curatorii datelor, ajustării modelelor și învățării studenților cum să interogheze raționamentul automat Evaluarea se schimbă și ea. Instrumentele de detecție și interdicțiile de plagiat lasă loc evaluării conștiente de AI, care notează elevii după modul în care îl folosesc, nu dacă l-au folosit. Transparența și aplicarea tacticoasă înlocuiesc prohibiția. Și pe măsură ce fiecare industrie se luptă să angajeze oameni care pot proiecta, guverna și colabora cu sisteme AI, această nouă universitate devine terenul de pregătire, formând absolvenți fluentați în orchestrare care ajută la completarea unei forțe de muncă în continuă schimbare. Această universitate nativă AI va deveni motorul talentelor pentru o nouă economie. Crezi că o universitate nativă AI va apărea în 2026? Lăsați-vă gândurile în comentarii.