Aliisa Rosenthal: de OpenAI al VC en Acrew Capital

Aliisa Rosenthal pasa de OpenAI al capital de riesgo en Acrew Capital

Aliisa Rosenthal, la primera líder de ventas de OpenAI, ha iniciado una nueva etapa profesional en el capital de riesgo. Se unió a Acrew Capital como socia general, trabajando junto a la socia fundadora Lauren Kolodny y el resto del equipo de la firma, según contó Rosenthal a TechCrunch.

Transición de OpenAI a venture capital

Rosenthal dejó OpenAI hace unos ocho meses, tras tres años en el laboratorio de IA que vieron el lanzamiento de productos clave como DALL·E, ChatGPT, ChatGPT Enterprise y Sora. Aunque inicialmente no buscaba unirse a un fondo de VC, su exposición a numerosas startups de IA la llevó a considerar la inversión como una forma de escalar su impacto.

"En lugar de ayudar a una sola startup con su estrategia de entrada al mercado, podría ayudar a una cartera de ellas."

En OpenAI hizo crecer el equipo de ventas empresariales de dos a doscientos empleados, experiencia que le dio perspectiva sobre el comportamiento de compradores empresariales y la brecha entre lo que las organizaciones creen posible y lo que realmente pueden desplegar hoy.

El foso competitivo en startups de IA

Rosenthal cree que las startups de IA deben construir un foso —ventajas defensivas— para no quedar desintermediadas cuando grandes laboratorios como OpenAI lancen productos competitivos.

• Especialización: ofrecer soluciones verticales o de nicho que grandes modelos generalistas no cubran.
• Contexto persistente: gestionar y poseer la capa de contexto que alimenta las aplicaciones de IA.
• Modelos de bajo costo: innovar en modelos más ligeros y económicos para reducir los costos de inferencia.

Sobre la preocupación de que grandes proveedores "construyan todo", Rosenthal comenta que, aunque ya cubren consumo y empresa e incluso están creando dispositivos, no perseguirán cada posible aplicación empresarial. Ahí es donde la especialización ofrece un foso real.

Contexto y memoria como ventaja competitiva

Para Rosenthal, la clave del foso está en el "contexto": la información que una IA mantiene en su ventana de trabajo al procesar solicitudes. Ella describe el contexto como dinámico, adaptable y escalable, y ve la evolución desde enfoques basados en RAG (Retrieval-Augmented Generation) hacia grafos de contexto persistentes.

Aunque aún existe trabajo por hacer en memoria y razonamiento más allá del reconocimiento de patrones, Rosenthal espera innovaciones significativas en este campo que beneficien tanto a infraestructuras de IA como a aplicaciones empresariales que integren dicha capa de contexto.

"Quien posea y gestione esta capa de contexto se convertirá en una gran ventaja para los productos de IA."

Oportunidades en modelos más económicos y en la capa de aplicación

Además de la infraestructura de contexto, Rosenthal identifica espacio para modelos más baratos y ligeros que no lideren todos los benchmarks, pero sean prácticos y asequibles para empresas que buscan reducir costos de inferencia.

Su interés principal está en la capa de aplicación: aplicaciones duraderas que combinen distintos modelos y faciliten que los empleados trabajen con mayor eficacia. Busca startups con casos de uso concretos y que utilicen la IA para aumentar la productividad empresarial.

Red de exalumnos y acceso a clientes empresariales

Para encontrar oportunidades de inversión, Rosenthal explotará su red entre exalumnos de OpenAI. Con la empresa cumpliendo una década, la comunidad de ex empleados ha generado numerosas startups financiadas, desde competidores grandes como Anthropic hasta emergentes de rápido crecimiento.

También existe un precedente de exlíderes de OpenAI que pasaron a roles inversores semilla, como Peter Deng, quien se incorporó a Felicis y ha participado en rondas destacadas. Rosenthal reconoce la utilidad de estas conexiones: "Tuve una llamada con Peter hace unos meses, y me ayudó a tomar la decisión."

Además, su red incluye clientes empresariales de IA —los compradores y evaluadores beta que las startups tempranas necesitan— lo cual podría darle ventaja al ayudar a las compañías a validar y escalar sus soluciones.

Perspectiva final

Rosenthal considera que muchas empresas todavía subestiman lo que la IA puede hacer por ellas. Esa brecha representa un amplio terreno para aplicaciones nuevas y empresas que ofrezcan soluciones prácticas, contextuales y coste-eficientes.

En resumen, su enfoque de inversión combina experiencia comercial, conocimiento profundo del comprador empresarial, y una apuesta por la especialización, el contexto persistente y modelos más económicos en la construcción de fosos sostenibles para startups de IA.