На этой неделе я видел несколько разделений соучредителей, как от команд, где партнеры недавно встретились и решили строить вместе. Они выполнили все рекомендуемые шаги для проверки друг друга - глубокие испытания, оценка личности, множество обратных ссылок - но все же, когда возник период реального конфликта, начали проявляться слабые места, и несоответствие стало очевидным. У них была целостность и предвидение, чтобы увидеть эти предвестники и предпринять действия. Что это мне постоянно напоминает, так это то, что даже лучший "отбор основателей" редко воспроизводит текстуру реальной совместной истории. Бывшие коллеги, которые справлялись с трудными задачами. Одноклассники, которые вместе не спали всю ночь. Ребенок с соседней улицы, с которым вы кодили по выходным, прежде чем концепция доли основателя вообще существовала для вас. Такая история становится амортизатором, когда дела идут плохо. Дело не в том, что новые пары не могут работать - могут - но основатели должны сначала искать людей, с которыми у них уже есть репутация. Общий контекст не гарантирует согласованности, но значительно увеличивает шансы на то, что отношения будут гибкими, а не разорвутся.

В 2026 году я ожидаю, что мы увидим рождение первого университета, основанного на ИИ. За последние несколько лет университеты экспериментировали с оценкой, репетиторством и расписанием, основанными на ИИ. Но то, что сейчас появляется, глубже — это адаптивный академический организм, который учится и оптимизирует себя в реальном времени. Представьте себе учреждение, где курсы, консультации, исследовательское сотрудничество и даже операции зданий постоянно адаптируются на основе обратной связи с данными. Расписания оптимизируют себя. Списки для чтения эволюционируют каждую ночь и переписываются по мере появления новых исследований. Пути обучения меняются в реальном времени, чтобы соответствовать темпу и контексту каждого студента. Мы уже видим предшественников. Партнёрство ASU с OpenAI на уровне кампуса дало сотни проектов, основанных на ИИ, в области преподавания и администрирования. SUNY теперь включает грамотность в области ИИ в свои требования к общему образованию. Это строительные блоки для более основополагаемого развертывания. В университете, основанном на ИИ, профессора становятся архитекторами обучения, кураторствующими данными, настраивающими модели и обучающими студентов тому, как исследовать машинное рассуждение. Оценка тоже меняется. Инструменты обнаружения и запреты на плагиат уступают место оценке с учетом ИИ, оценивая студентов по тому, как они используют ИИ, а не по тому, использовали ли они его. Прозрачность и тактичное применение заменяют запрет. И поскольку каждая отрасль испытывает трудности с наймом людей, которые могут проектировать, управлять и сотрудничать с системами ИИ, этот новый университет становится учебной базой, производя выпускников, свободно владеющих оркестрацией, которые помогают дополнить быстро меняющуюся рабочую силу. Этот университет, основанный на ИИ, станет движущей силой талантов для новой экономики. Как вы думаете, возникнет ли университет, основанный на ИИ, в 2026 году? Оставьте свои мысли в комментариях.