O ex-líder de vendas da OpenAI junta-se à empresa de capital de risco Acrew: a OpenAI ensinou-lhe onde as startups podem construir um ‘fosso’

A primeira líder de vendas da OpenAI, Aliisa Rosenthal, encontrou uma nova carreira: capital de risco. Ela está se juntando Capital de Acre como sócio geral, trabalhando ao lado da sócia fundadora Lauren Kolodny e dos outros sócios da empresa, Rosenthal e Kolodny, disseram ao TechCrunch.

Rosenthal deixou a OpenAI há cerca de oito meses, após um sprint de três anos no laboratório de IA que viu o lançamento do DALL·E, ChatGPT, ChatGPT Enterprise, Sora e outros produtos. “Inicialmente, eu não pretendia ingressar em um fundo de capital de risco”, disse ela ao TechCrunch. “Eu estava lá me encontrando com muitas startups de IA.”

Mas depois de aumentar a equipe de vendas corporativas da OpenAI de duas para centenas, ela percebeu o apelo quando Kolodny a apresentou sobre capital de risco. Em vez de ajudar uma startup com sua estratégia de entrada no mercado, ela poderia ajudar um portfólio delas.

Durante seu tempo na OpenAI, “aprendi muito sobre comportamento, tanto por parte dos compradores, como as pessoas pensam sobre essas compras, quanto a lacuna entre o que a maioria das organizações pensa ser possível e o que elas podem realmente implantar hoje”, disse ela.

Por exemplo, ela tem uma visão em primeira mão sobre que tipo de fosso uma startup de IA pode construir que não a deixará vulnerável quando fabricantes de modelos como a OpenAI lançarem produtos concorrentes.

Será que a OpenAI “simplesmente construirá tudo e colocará todas as empresas fora do mercado? Você sabe, eles já estão fazendo muito: estão no consumidor, estão na empresa, estão construindo um dispositivo. Não acho que eles irão atrás de todas as aplicações empresariais em potencial”, diz ela.

Portanto, um fosso é que as startups empresariais de IA ofereçam especialização.

Contexto como fosso

Além disso, ela acredita que a chave para um bom fosso inicial será o “contexto” – ou as informações que a IA armazena em sua memória de janela de contexto enquanto trabalha nas solicitações.

“O contexto é dinâmico. É adaptável. É escalável. E acho que o que estamos vendo é ir além do RAG básico em direção a essa ideia de um gráfico de contexto, que é persistente”, diz ela, referindo-se à Geração Aumentada de Recuperação (RAG), o método de fato a partir de 2025 para minimizar alucinações treinando LLMs em fontes específicas e confiáveis ​​(e fazendo com que o LLM as cite).

Ainda há muita tecnologia que precisa ser desenvolvida para essa área, desde a memória até o raciocínio além do reconhecimento de padrões.

“Espero inovação real aqui. Acho que este ano veremos novas abordagens — a ideia de contexto e memória”, diz Rosenthal.

Mas, além das startups que trabalham diretamente na engenharia de contexto, Rosenthal acredita que os aplicativos empresariais que a integram terão a vantagem.

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

Ela vê outra oportunidade: startups que não construam com base nos modelos de última geração de um grande laboratório, com seus preços altos.

“Acho que há espaço no mercado para modelos mais baratos, mais leves e que inovem nos custos de inferência”, diz ela. São modelos que talvez não estejam no topo das tabelas de classificação de vários benchmarks mas “ainda são muito úteis” e mais acessíveis.

“Estou realmente entusiasmada em investir é na camada de aplicação. Estou realmente interessada em quais serão as aplicações duráveis ​​construídas em todos esses modelos diferentes, e não apenas nos modelos fundamentais”, diz ela. Ela está procurando startups com “casos de uso interessantes” ou que usem IA para ajudar os funcionários das empresas a trabalhar com mais eficiência.

Quanto a onde ela encontrará essas startups, para começar, ela trabalhará em sua rede entre ex-alunos da OpenAI. Agora que a equipe de IA completou 10 anos, a rede de ex-alunos cresceu. Muitos já fundaram startups que levantaram muito dinheiro com altas avaliações, desde o maior concorrente da OpenAI, a Anthropic, até empresas em estágio inicial, como a Safe Superintelligence.

Há também um precedente crescente para ex-ex-OpenAI de alto nível se tornarem investidores em estágio inicial. Há cerca de um ano, Peter Deng, ex-chefe de produtos de consumo da OpenAI, juntou-se à Felicis. Ele está arrasando desde então e claramente se divertindo, entrando em grandes negócios para startups importantes como LMArena e Periodic Labs.

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

Mas Rosenthal pode ter uma arma secreta para fechar negócios. Ela também tem contatos profundos entre usuários corporativos de IA – o tipo de compradores e testadores beta que essas startups de IA precisam.

As empresas ainda não entendem o quanto a IA pode fazer por elas. “Há uma lacuna muito grande que, estou muito otimista, pode ser preenchida. Isso deixa um enorme campo verde para aplicações e empresas.”