L’ex chief delle vendite di OpenAI si unisce alla società di enterprise capital Acrew: OpenAI le ha insegnato dove le startup possono costruire un “fossato”

La prima responsabile delle vendite di OpenAI, Aliisa Rosenthal, ha trovato una nuova carriera: il enterprise capital. Si sta unendo Capitale acre come socio accomandatario, lavorando insieme al socio fondatore Lauren Kolodny e agli altri associate dell’azienda, Rosenthal e Kolodny raccontano a TechCrunch.

Rosenthal ha lasciato OpenAI circa otto mesi fa dopo uno dash di tre anni presso il laboratorio di intelligenza artificiale che ha visto il lancio di DALL·E, ChatGPT, ChatGPT Enterprise, Sora e altri prodotti. “Inizialmente non stavo cercando di aderire a un fondo di enterprise capital”, ha detto a TechCrunch. “Ero là fuori a incontrare molte startup di intelligenza artificiale.”

Ma dopo aver ampliato il workforce di vendita aziendale di OpenAI da due a centinaia di persone, ha visto l’attrattiva quando Kolodny le ha proposto il capitale di rischio. Invece di aiutare una startup con la sua strategia di go-to-market, potrebbe aiutarne un portafoglio.

Durante la sua permanenza presso OpenAI, “ho imparato molto sul comportamento, sia dal lato degli acquirenti, su come le persone pensano a questi acquisti, sia sul divario tra ciò che la maggior parte delle organizzazioni ritiene possibile e ciò che possono effettivamente implementare oggi”, ha affermato.

Advert esempio, ha una visione diretta del tipo di fossato che una startup di intelligenza artificiale può costruire per non lasciarla vulnerabile quando creatori di modelli come OpenAI lanciano prodotti concorrenti.

OpenAI “costruirà tutto e metterà fuori mercato ogni azienda? Sapete, stanno già facendo molto: sono nel settore client, sono nel settore enterprise, stanno costruendo un dispositivo. Non credo che perseguiranno ogni potenziale applicazione aziendale”, afferma.

Quindi un fossato è che le startup di intelligenza artificiale aziendale offrano specializzazione.

Contesto come fossato

Inoltre, ritiene che la chiave per un buon fossato di avvio sarà il “contesto”, ovvero le informazioni che l’intelligenza artificiale memorizza nella memoria della finestra di contesto mentre funziona sulle richieste.

“Il contesto è dinamico. È adattabile. È scalabile. E penso che quello che stiamo vedendo sta andando oltre una sorta di RAG di base verso questa thought di un grafico di contesto, che è persistente”, cube riferendosi al Retrieval-Augmented Era (RAG), il metodo de facto dal 2025 per ridurre al minimo le allucinazioni addestrando LLM su fonti affidabili e specifiche (e facendole citare dal LLM).

C’è ancora molta tecnologia da sviluppare in quest’space, dalla memoria al ragionamento oltre il riconoscimento di schemi.

“Mi aspetto una vera innovazione qui. Penso che quest’anno vedremo nuovi approcci: l’thought di contesto e memoria”, afferma Rosenthal.

Ma al di là delle startup che lavorano direttamente sull’ingegneria del contesto, Rosenthal ritiene che le app aziendali che la integrano avranno un vantaggio.

“In definitiva, quando parliamo di fossato, penso che chi possiede e gestisce questo livello di contesto diventerà un grande vantaggio per i prodotti di intelligenza artificiale”, afferma.

Un’altra opportunità che vede: le startup che non si basano sui modelli all’avanguardia di un grande laboratorio, con i loro prezzi elevati.

“Penso che ci sia spazio sul mercato per modelli più economici, più leggeri e innovativi in ​​termini di costi di inferenza”, afferma. Si tratta di modelli che non sono, forse, in cima alle classifiche dei vari benchmark ma “sono comunque molto utili” e più convenienti.

“Sono davvero entusiasta di investire è a livello di applicazione. Sono davvero interessata a quali saranno le applicazioni durevoli basate su tutti questi diversi modelli, non solo sui modelli fondamentali”, afferma. Sta cercando startup con “casi d’uso interessanti” o che utilizzino l’intelligenza artificiale per aiutare i dipendenti aziendali a lavorare in modo più efficiente.

Per quanto riguarda dove troverà queste startup, per cominciare lavorerà con la sua rete tra gli ex alunni di OpenAI. Ora che il gruppo AI ha 10 anni, la rete degli ex alunni è cresciuta. Molti hanno già fondato startup che hanno raccolto grandi cifre con valutazioni elevate, dal più grande concorrente di OpenAI, Anthropic, a vivaci aziende in fase iniziale come Secure Superintelligence.

C’è anche un crescente precedente di ex-OpenAI di alto livello che diventano investitori nella fase iniziale. Circa un anno fa, Peter Deng, ex capo dei prodotti di consumo di OpenAI, si è unito a Felicis. Da allora ha continuato a sfondare, e chiaramente si è divertito, ottenendo grandi affari per startup interessanti come LMArena e Periodic Labs.

“In realtà ho avuto una telefonata con Peter qualche mese fa e lui mi ha aiutato a prendere la decisione”, ha detto Rosenthal della sua scelta di diventare un investitore.

Ma Rosenthal potrebbe avere un’arma segreta per ottenere accordi. Ha anche profondi contatti tra gli utenti aziendali dell’intelligenza artificiale: il tipo di acquirenti e beta tester di cui hanno bisogno queste prime startup di intelligenza artificiale.

Le imprese ancora non capiscono quanto l’intelligenza artificiale può fare per loro. “C’è un divario davvero ampio che, sono molto ottimista, può essere colmato. Lascia un enorme campo verde per le applicazioni e le aziende.”