Ex-líder de vendas da OpenAI junta-se à empresa de capital de risco Acrew: OpenAI ensinou-lhe onde as startups podem construir seu “fosso”

Aliisa Rosenthal, a primeira líder de vendas da OpenAI, encontrou uma nova carreira em capital de risco. ela está participando Acru Capital Como sócios gerais, Rosenthal e Kolodny disseram ao TechCrunch que trabalham em colaboração com a sócia fundadora Lauren Kolodny e outros sócios da empresa.

Rosenthal deixou a OpenAI há cerca de oito meses, após um sprint de três anos no AI Lab, onde lançou produtos como DALL·E, ChatGPT, ChatGPT Enterprise e Sora. “Inicialmente, eu não tinha intenção de ingressar em um fundo de capital de risco”, disse ela ao TechCrunch. “Eu estava me encontrando com muitas startups de IA.”

Mas depois de aumentar a equipe de vendas corporativas da OpenAI de duas para várias centenas de pessoas, ela percebeu o apelo quando recebeu uma oferta de capital de risco de Kolodny. Em vez de ajudar uma startup com sua estratégia de entrada no mercado, ela poderá ajudar com um portfólio dessas empresas.

Durante seu tempo na OpenAI, ela disse: “Aprendi muito sobre o comportamento do lado do comprador, como as pessoas pensam sobre essas compras e a lacuna entre o que a maioria das organizações pensa ser possível e o que elas podem realmente implementar hoje”.

Por exemplo, ela tem uma visão em primeira mão sobre que tipo de fossos as startups de IA podem construir para que não fiquem vulneráveis ​​quando fabricantes de modelos como a OpenAI lançam produtos concorrentes.

A OpenAI “simplesmente vai construir tudo e tirar todas as empresas do mercado? Você sabe, eles já estão fazendo muitas coisas: construindo consumidores, empresas, dispositivos.

Portanto, há um fosso para as startups empresariais de IA oferecerem seus conhecimentos.

Contexto como um fosso

Além disso, ela acredita que a chave para um bom fosso inicial é o “contexto”, ou as informações que a IA armazena na memória da janela de contexto enquanto atua em uma solicitação.

“O contexto é dinâmico. É adaptável, escalável e acho que o que estamos vendo é ir além de algo como um RAG básico em direção à ideia de um gráfico de contexto persistente”, diz ela. Geração de extensão de pesquisa (RAG) A forma de facto, a partir de 2025, de minimizar as alucinações, treinando LLMs com fontes específicas e confiáveis ​​(e fazendo-os citá-las).

Porém, ainda existem muitas tecnologias que precisam ser desenvolvidas nesta área, desde a memória até o raciocínio além do reconhecimento de padrões.

“Espero inovação real aqui. Acho que veremos uma nova abordagem este ano: a ideia de contexto e memória”, diz Rosenthal.

Mas, além das startups que trabalham diretamente na engenharia de contexto, Rosenthal acredita que há benefícios para aplicativos empresariais que incorporam engenharia de contexto.

“Em última análise, quando falamos sobre fossos, acho que quem possui e gerencia essa camada de contexto é uma enorme vantagem para os produtos de IA”, diz ela.

Outra oportunidade que ela vê são as startups que não estão construindo modelos de ponta em grandes laboratórios a preços elevados.

“Acho que há espaço no mercado para modelos mais baratos, mais leves e que revolucionaram os custos de inferência”, diz ela. Esses modelos provavelmente não estarão no topo das tabelas de classificação de vários benchmarks, mas “ainda são muito úteis” e mais acessíveis.

“Estou realmente entusiasmada em investir na camada de aplicação. Estou realmente interessada em como serão as aplicações duráveis ​​construídas em todos esses modelos diferentes, não apenas no modelo básico”, diz ela. Ela está procurando startups com “casos de uso interessantes” ou que usem IA para ajudar as empresas a trabalhar com mais eficiência.

Quanto a onde encontrará essas startups, ela planeja começar construindo uma rede entre ex-alunos da OpenAI. Agora, dez anos após a fundação da organização AI, sua rede de ex-alunos está crescendo. Da Anthropic, maior concorrente da OpenAI, Superinteligência segura.

Há também casos crescentes de ex-funcionários de alto nível da OpenAI que se tornaram investidores em estágio inicial. Há cerca de um ano, Peter Deng, ex-chefe de produtos de consumo da OpenAI, juntou-se à Felicis. Desde então, ele está arrasando e claramente se divertindo, fechando grandes negócios com startups de alto nível, como: LM e laboratório regular.

“Na verdade, liguei para Peter há alguns meses e ele me ajudou a tomar a decisão”, disse Rosenthal sobre sua escolha de se tornar um investidor.

Mas Rosenthal pode ter uma arma secreta para ganhar um contrato. Ela também tem conexões profundas com usuários corporativos de IA, o tipo de compradores e testadores beta que as primeiras startups de IA precisam.

As empresas ainda não percebem o quanto a IA pode fazer por elas. “Há uma enorme lacuna e estou muito otimista de que podemos colmatá-la. Ainda resta um enorme campo verde para aplicações e empresas.”