La primera jefa de ventas de OpenAI, Aliisa Rosenthal, ha encontrado una nueva carrera: el capital riesgo. Se une a Acrew Capital como socia general, trabajando con la socia fundadora Lauren Kolodny y los otros socios de la firma, le dicen Rosenthal y Kolodny a TechCrunch.
Rosenthal dejó OpenAI hace unos ocho meses después de una carrera de tres años en el laboratorio de IA que llevó al mercado DALL·E, ChatGPT, ChatGPT Enterprise, Sora y otros productos. “Originalmente no estaba planeando unirme a un fondo de capital riesgo”, dijo a TechCrunch. “Estuve allí y me reuní con muchas empresas emergentes de inteligencia artificial”.
Pero después de hacer crecer el equipo de ventas corporativas de OpenAI de dos personas a cientos, vio el atractivo cuando Kolodny le presentó el capital de riesgo. En lugar de ayudar a una startup con su estrategia de comercialización, podría ayudar a una cartera de ellas.
Durante su tiempo en OpenAI, “aprendí mucho sobre el comportamiento de los compradores, cómo piensa la gente sobre esas compras y la brecha entre lo que la mayoría de las empresas creen que es posible y lo que realmente pueden ejecutar hoy”, dijo.
Por ejemplo, tiene información de primera mano sobre qué muro protector puede construir una startup de IA que no la haga vulnerable cuando creadores de modelos como OpenAI lanzan al mercado productos de la competencia.
¿OpenAI “simplemente construirá todo y sacará a todas las empresas del negocio? Ya saben, ya están haciendo mucho: están en el espacio del consumidor, están en el espacio empresarial, están construyendo un dispositivo. No creo que vayan a abordar todas las aplicaciones empresariales potenciales”, afirma.
Entonces, un foso es que las nuevas empresas de IA pueden ofrecer especialización.
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El contexto como foso
Además, cree que la clave para un buen foso de inicio será el “contexto”, o la información que la IA almacena en la memoria de su ventana de contexto mientras procesa las solicitudes.
“El contexto es dinámico. Es adaptable. Es escalable. Y creo que lo que estamos viendo se está moviendo más allá de una especie de RAG básico y hacia esta idea de un diagrama de contexto que es persistente”, dice, refiriéndose a la Generación Aumentada de Recuperación (RAG), el método de facto a partir de 2025 para minimizar las alucinaciones entrenando a los LLM en (y haciendo que el LLM cite) fuentes específicas confiables.
Sin embargo, todavía queda mucha tecnología por desarrollar para esta área, desde la memoria hasta el pensamiento más allá del reconocimiento de patrones.
“Espero que aquí haya una verdadera innovación. Creo que este año veremos nuevos enfoques: la idea de contexto y memoria”, afirma Rosenthal.
Pero aparte de las nuevas empresas que se involucran directamente con la ingeniería de contexto, Rosenthal cree que las aplicaciones empresariales que la integran tendrán una ventaja.
“En última instancia, creo que cuando hablamos de foso, quienquiera que posea y administre esa capa de contexto será un gran activo para los productos de IA”, afirma.
Ella ve otra oportunidad: startups que no se basen en los modelos más modernos de un gran laboratorio con sus altos precios.
“Creo que hay espacio en el mercado para modelos más baratos, más livianos y que ofrezcan innovación en los costos de inferencia”, afirma. Se trata de modelos que quizás no estén en los primeros puestos de las mejores listas de varios benchmarks, pero que “siguen siendo muy útiles” y más baratos.
“Donde realmente me interesa invertir es en el nivel de las aplicaciones. Estoy realmente interesada en qué aplicaciones duraderas se crearán sobre todos estos modelos diferentes, no sólo los modelos básicos”, afirma. Busca empresas emergentes con “casos de uso interesantes” o que utilicen IA para ayudar a los empleados de la empresa a trabajar de manera más eficiente.
Donde encontrará estas nuevas empresas, primero construirá su red entre los graduados de OpenAI. Dado que el equipo de IA cumple 10 años, la red de graduados ha crecido. Muchos ya han fundado nuevas empresas que han recaudado mucho dinero con valoraciones elevadas, desde el mayor competidor de OpenAI, Anthropic, hasta empresas en etapa inicial como Safe Superintelligence.
También existe un precedente cada vez mayor de ex personas de alto perfil de OpenAI que se convierten en inversores iniciales. Hace aproximadamente un año, Peter Deng, exjefe de productos de consumo de OpenAI, se unió a Felicis. Desde entonces, ya ha tenido suficiente y claramente disfrutó involucrarse en grandes acuerdos para nuevas empresas de moda como LMArena y Periodic Labs.
“De hecho, hablé con Peter por teléfono hace unos meses y él me ayudó a tomar la decisión”, dijo Rosenthal sobre su decisión de convertirse en inversionista.
Pero Rosenthal puede tener un arma secreta para cerrar tratos. También tiene amplios contactos con usuarios empresariales de IA, el tipo de compradores y probadores beta que estas primeras empresas de IA necesitan.
Las empresas aún no comprenden cuánto puede hacer la IA por ellas. “Existe una brecha realmente grande que estoy muy seguro de que se puede cerrar. Sigue habiendo un enorme terreno totalmente nuevo para aplicaciones y negocios”.
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