La semana pasada le conté sobre los lanzamientos modelo recientes de la compañía de IA China Deepseek y por qué son un logro tan técnico. El equipo de Deepseek parece haber obtenido un gran kilometraje al enseñar a su modelo a descubrir rápidamente qué respuesta habría dado con mucho tiempo para pensar, un paso clave en los avances anteriores de aprendizaje automático que permite mejoras rápidas y baratas.
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La startup de IA china Deepseek está venciendo a compañías como OpenAi en los usuarios
Esta semana quiero saltar a una pregunta relacionada: ¿Por qué estamos hablando de Deepseek? Se ha llamado el momento Ai Sputnik de Estados Unidos. Está en la parte superior de la App Store de iPhone, desplazando el chatgpt de OpenAI. Los CEO de las principales compañías de IA están publicando defensivamente en X al respecto. Las personas que generalmente ignoran la IA me dicen, oye, ¿has visto a Deepseek?
Me he hecho, y no me malinterpreten, es un buen modelo. Pero también lo son los modelos más avanzados de OpenAI O1 y O3, y el LLM actual de mejor rendimiento en la tabla de clasificación de Chatbot Arena es en realidad Gemini de Google (Deepseek R1 es cuarto).
Todo lo cual plantea una pregunta: ¿Qué hace que algunos desarrollos de IA se rompan al público en general, mientras que otros, igualmente impresionantes, solo son notados por los expertos?
Varios meses antes del lanzamiento de ChatGPT a fines de 2022, OpenAI lanzó el modelo, GPT 3.5, que luego sería el chatgpt subyacente. Cualquiera podría acceder a GPT 3.5 de forma gratuita yendo a Openi’s Sandbox, un sitio web para experimentar con sus últimos LLM.
GPT 3.5 fue un gran paso adelante para los modelos de idiomas grandes; Exploré lo que podía hacer y me impresionó. También lo fueron muchas otras personas que siguieron de cerca los avances de IA. Y, sin embargo, prácticamente nadie más se enteró o lo discutió.
Cuando Operai lanzó ChatGPT, llegó a 100 millones de usuarios en solo dos meses, un récord. ChatGPT fue exactamente el mismo modelo que el GPT 3.5 cuyo lanzamiento se había vuelto en gran medida sin notificar. La diferencia era que, en lugar de una “caja de arena” con frases y configuraciones técnicas (como, ¿qué “temperatura” quieres que sea la IA?), Era un chatbot de ida y vuelta, con una interfaz familiar para cualquiera que Alguna vez había escrito texto en un cuadro en una computadora.
No fue la tecnología la que impulsó la rápida adopción de ChatGPT: fue el formato en el que se presentó. Y creo que ese es el mismo fenómeno que impulsa nuestro fervor actual de Deepseek.
Deepseek R1 no es la mejor IA que existe. Como modelo en gran parte abierto, a diferencia de los de OpenAi o Anthrope, es un gran problema para la comunidad de código abierto, y es un gran problema en términos de sus implicaciones geopolíticas como evidencia clara de que China es más que mantenerse al día con el desarrollo de la IA. Pero nada de eso es una explicación para que Deepseek esté en la parte superior de la App Store, o para el entusiasmo que la gente parece tener por ello.
Sospecho que lo que impulsó su adopción generalizada es la forma en que hace un razonamiento visible para llegar a su respuesta. Es el primero en tener una cadena de pensamiento visible empaquetada en una amigable interfaz de usuario de chatbot. A la gente le encanta ver a Deepseek pensar en voz alta. Hablan sobre cómo presenciarlo “pensar” les ayuda a confiar más y aprender a provocarlo mejor. (Irónicamente, también hace que la censura impulsada por el gobierno chino del modelo sea más visible, no lo preguntes sobre Taiwán, pero creo que eso es algo bueno, en comparación con hacer una censura ideológica similar más sutilmente).
Operai, por el contrario, tomó la decisión al liberar O1 (que hace un pensamiento y un razonamiento similar antes de producir una respuesta) para no hacer que el “proceso de pensamiento” sea público y visible. Probablemente, esto sea por varias razones: es un secreto comercial, por uno, y el modelo es mucho más probable para “deslizarse” y romper las reglas de seguridad a mitad de carrera que hacerlo en su respuesta final. (De hecho, ha habido muchos videos de Deepseek R1 que dicen cosas críticas de China antes de que se dé cuenta del problema y las retroceso).
Pero creo que el proceso de pensamiento hace algo similar para los usuarios típicos a lo que hizo la interfaz de chat. Hace que la IA sea más inmediata, más accesible, más interactiva y menos confusa. No es una gran diferencia en el producto subyacente, pero es una gran diferencia en lo inclinadas que son las personas para usar el producto.
“Ver el razonamiento (incluso lo serio que es sobre lo que sabe y lo que podría no saber) aumenta la confianza del usuario por mucho”, escribió el presidente de Y Combinator, Garry Tan.
AI ha mejorado desde la última vez que se registró
Respondamos rápidamente a algunos de los conceptos erróneos más destacados de DeepSeek: no, no significa que todo el dinero que las compañías estadounidenses están poniendo se hayan desperdiciado. Deepseek demostró (si tomamos sus reclamos de proceso al pie de la letra) que puede hacer más de lo que la gente pensó con menos recursos, pero aún puede hacer más que eso con más recursos.
Deepseek podría ser un desafío existencial para Meta, que estaba tratando de forjar el nicho de modelos de código abierto barato, y podría amenazar el modelo de negocio a corto plazo de OpenAI. Pero el modelo de negocio a largo plazo de la IA siempre ha estado automatizando todo el trabajo realizado en una computadora, y Deepseek no es una razón para pensar que será más difícil o menos comercialmente valioso.
Otra cosa que está impulsando el frenesí de Deepseek es sencillo: la mayoría de las personas no son usuarios de IA y no han sido testigos de los dos años de avances desde que se lanzó ChatGPT por primera vez. Pero durante esos dos años, la IA ha mejorado dramáticamente a lo largo de casi todas las métricas medibles, especialmente para los modelos fronterizos que pueden ser demasiado caros para el usuario promedio.
Entonces, si estás registrando por primera vez porque escuchaste que había una nueva AI de la que la gente está hablando, y el último modelo que usaste fue la versión gratuita de Chatgpt, sí, Deepseek R1 te dejará boquiabierto. Y aunque es un modelo muy bueno, una gran parte de la historia es simplemente que todos los modelos han mejorado mucho mucho en los últimos dos años.
Escribí a principios de año que, ya sea que te guste o no prestar atención a la IA, se mueve muy rápido y está listo para cambiar mucho nuestro mundo, e ignorar que no cambiará ese hecho.
Es por eso que es bueno cada vez que cualquier nueva aplicación viral de IA convence a las personas para que echen otro vistazo a la tecnología. Para decidir qué enfoque de política queremos llevar a la IA, no podemos razonar a partir de las impresiones de sus fortalezas y limitaciones que están desactualizadas dos años, no con una tecnología que se mueve esto rápidamente. En la medida en que Deepseek ha inspirado a los responsables políticos a detenerse y darse cuenta de cómo el mundo de 2025 es diferente del mundo de 2023, eso es una gran noticia.
Sin embargo, en la medida en que Deepseek inspira un pánico generalizado sobre China, creo que son menos buenas noticias. El Partido Comunista Chino es una entidad autoritaria que molesta sistemáticamente tanto a sus propios ciudadanos como al resto del mundo; No quiero que gane más poder geopolítico, ya sea de IA o de crueles guerras de conquista en Taiwán o de los Estados Unidos que abdican todas nuestras alianzas globales. Pero la carrera de IA no es como la carrera de armas nucleares, porque nunca hubo riesgo de que las armas nucleares decidieran tomar el asunto en sus propias manos.
La IA, los expertos advierten con bastante enfatismo, literalmente podría tomar el control del mundo de la humanidad si hacemos un mal trabajo al diseñar miles de millones de agentes de IA súper inteligentes y súper potentes que actúan de forma independiente en el mundo. (¿Seríamos tan descuidados? Sí, absolutamente, ¡estamos trabajando duro en ello!)
Mucha gente, nerviosa por esta situación, se ha llevado al humor mórbido. “Llámame nacionalista o lo que sea”, dice una publicación popular X. “Pero espero que la IA que me convierta en un clip de papel sea hecho de fabricación estadounidense”. Pero nos pongamos serios aquí. China no quiere destruir el mundo. Hay indicios de que imitan la mayoría de las medidas de seguridad recomendadas por las instituciones estadounidenses y tomadas por los laboratorios estadounidenses. Esas medidas son totalmente inadecuadas en este momento, pero si adoptamos medidas adecuadas, creo que también podrían copiarlas, y deberíamos trabajar para que eso suceda.
Estamos en una competencia geopolítica real con apuestas reales y enormes, pero no podemos permitirnos perder de vista dónde hay un terreno común, y no crear una nueva entidad geopolítica poderosa que con gusto se apodere del control de nosotros y el PCCh es un lugar donde hay terreno común.
Una versión de esta historia apareció originalmente en el futuro boletín perfecto. ¡Regístrese aquí!
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Una ilustración del logotipos de aplicaciones de Chatgpt, Naver, Daum, Kakao, Papago, A. y WRTN [KOREA JOONGANG DAILY]
Antes de la llegada de CHATGPT, eran foros o blogs impulsados por el usuario administrados por portales nacionales Naver o Daum, donde los coreanos buscaban información sobre una amplia gama de temas, desde el trivial, como el mejor restaurante de un vecindario, hasta lo significativo, incluidos los hechos sobre las relaciones inter-koreanas.
El traductor en línea de los coreanos solía ser Papago, un servicio de traducción automática desarrollado por Naver, antes del surgimiento del chatbot de OpenAi.
El dominio de los servicios de Internet de cosecha propia le valió al país un apodo, “Galápagos”, en comparación con otros mercados dominados por Google, pero más usuarios ahora se están volviendo hacia servicios relativamente nuevos como ChatGPT para sus consultas, debido a la reputación de chatbots por proporcionar respuestas más precisas que las búsquedas tradicionales basadas en palabras clave a menudo.
Como resultado, los usuarios activos mensuales de ChatGPT (MAU) han aumentado unos 6,180 por ciento a 3.14 millones entre mayo de 2023 y enero de 2025, mientras que Naver y Kakao, al tiempo que dominan en la búsqueda y el chat, están perdiendo el tiempo de pantalla, lo que los lleva a conducir hacia adelante con sus negocios de AI para bloquear a los usuarios.
Esta edición de Explicador explora la cultura en línea cambiante de Corea y su impacto en la industria tecnológica.
P. ¿Qué tan dominantes son Naver y Kakao en Corea?
A. Las dos plataformas coreanas se destacan en un mercado de búsqueda del cual Google posee un 89 por ciento, según datos de la plataforma de análisis web Statcounter. Combinados, Naver y Kakao convirtieron una participación comparable en el mercado de Corea en 2015.
Ese dominio sobre la búsqueda se ha retirado en 2024, pero las dos compañías aún ven una buena cantidad de uso en sus diversos servicios. Los usuarios activos mensuales (MAU) de las aplicaciones de Naver para Android e iOS numeraron 43.92 millones en enero de 2025, lo que significa que una gran mayoría de la población de 51.75 millones de Corea todavía usa la aplicación.
Aunque Naver y Kakao mantienen bases de usuarios significativas, el tiempo de pantalla promedio mensual para Naver ha caído en comparación con el pasado, según el Índice Mobile del Tracker de Market. El promedio de Naver promedió 472.62 minutos, una disminución del 11.14 por ciento a partir de noviembre de 2022, cuando ChatGPT tomó por asalto la escena de IA.
Kakao ha intentado diversificarse más allá de Kakaotalk, haciendo varios esfuerzos para convertir el servicio de mensajería líder de Corea en una plataforma de redes sociales más amplias. Esos aún no han valido la pena: Kakaotalk tuvo 45.69 millones de usuarios en enero de 2025, pero su tiempo de pantalla promedio se redujo 9.42 por ciento a 675.98 minutos, por enero de 2025 y noviembre de 2022.
Por otro lado, el MAUS de ChatGPT y WRTN, una plataforma de IA-Tailored de Corea que incorpora varios modelos, incluido el chatGPT4, aumentó 6,180 por ciento y 45,600 por ciento entre 2023 y 2025. El tiempo de pantalla promedio también aumentó el 703.9 por ciento y el 1,478 por ciento, respectivamente, durante el mismo período hasta alcanzar 63.75 y 297.67 minutos por usuario.
¿Por qué las empresas coreanas no están produciendo IA generativa?
Bueno, lo han hecho, pero su entrada fue bastante tarde, y las capacidades de sus modelos no están a la altura de los competidores más exitosos del mundo.
Sin embargo, Naver y Kakao están posicionando 2025 como el año de su transformación de IA, prometiendo lanzar nuevos servicios impulsados por la IA para bloquear a los usuarios.
Lo que inicialmente distinguió a estas dos compañías fue su capacidad de proporcionar un archivo en línea adaptado específicamente al idioma coreano, un desafío que inicialmente estancó la búsqueda en Google, que luchó para procesar los datos coreanos de manera efectiva.
Con los datos de los usuarios que han acumulado, ampliaron sus ofertas para incluir servicios de construcción de la comunidad y diversificados en áreas como publicidad, comercio electrónico, entretenimiento, fintech y movilidad.
Los chatbots de IA ahora se destacan en la redacción de correos electrónicos, informes y ensayos, practicando conversaciones, generando ideas, planificar contenido e incluso proporcionar sugerencias de codificación.
Mientras tanto, las empresas están integrando modelos similares a ChatGPT en el servicio al cliente para automatizar consultas básicas y agilizar la recuperación y el análisis de datos.
Sin embargo, Naver y Kakao ahora enfrentan un paisaje más complejo, debido no solo al surgimiento de R1 de Deepseek, O3 O3 y DeepResearch, sino también a medida que el mercado de motores de búsqueda evoluciona rápidamente hacia uno impulsado por IA.
Las dos compañías están adoptando enfoques opuestos. Naver está expandiendo la tecnología externa, desarrollando y de marketing patentado, mientras que Kakao está integrando modelos externos en los servicios existentes.
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Naver ahora enfrenta el desafío de expandir sus capacidades de búsqueda más allá de su propio conjunto de datos, lo que requiere modelos de inferencia de alta calidad que puedan razonar, resumir y proporcionar respuestas conscientes de contexto en lugar de simplemente recuperar contenido indexado.
Por el contrario, Kakao está doblando la IA en interacciones de los clientes, transacciones financieras y recomendaciones en sus servicios. Deepseek y Openai son, por lo tanto, socios más factibles para Kakao. En lugar de centrarse en la investigación, que es financieramente exigente debido a las altas demandas monetarias y computacionales de la capacitación de los modelos de IA, puede centrarse en la implementación.
La asociación de Kakao con OpenAI formaliza este enfoque, ya que el gigante coreano integra la API de la organización estadounidense en sus servicios.
![El CEO de Kakao, Chung Shin-A, a la izquierda, y el fundador de Operai, Sam Altman, pose para una foto en el evento de prensa de Kakao para anunciar la asociación de la compañía coreana con OpenAi celebrada en el centro de Seúl el 4 de febrero. [NEWS1]](https://inteligenciaartificial.news/wp-content/uploads/2025/03/1740953847_589_Como-ChatGPT-esta-abriendo-el-enclave-digital-Galapagos-de-Corea.jpg)
El CEO de Kakao, Chung Shin-A, a la izquierda, y el fundador de Operai, Sam Altman, pose para una foto en el evento de prensa de Kakao para anunciar la asociación de la compañía coreana con OpenAi celebrada en el centro de Seúl el 4 de febrero. [NEWS1]
Sin embargo, incluso las grandes empresas tecnológicas aún no han establecido una estrategia de monetización clara para la IA.
Naver y Kakao están presionando para integrar la búsqueda y recomendaciones de IA en el comercio electrónico como un controlador de ingresos, ya que sigue siendo la forma más viable de beneficiarse de las aplicaciones de IA, al menos por ahora.
¿Qué cambios vienen?
Naver, el sitio de portal más grande de Corea, hizo el anuncio sorpresa del regreso de su fundador, Lee Hae-Jin, como director interno a través de la divulgación electrónica a principios de este mes. La reincorporación de Lee, que se finalizará por votación en la reunión de accionistas en marzo, es significativo en el sentido de que el empresario ha permanecido en gran medida ausente de las operaciones nacionales durante siete años desde que renunció como presidente de la junta en 2017.
Su regreso indica la determinación del emprendedor solitario de impulsar el negocio de IA del sitio del portal.
![El fundador de Naver, Lee Hae-Jin, de extrema izquierda, y el CEO Choi Soo-yeon, a la derecha, posan con el CEO de Nvidia, Jensen Huang, en la sede de Nvidia en California el 25 de junio de 2024. [NAVER]](https://inteligenciaartificial.news/wp-content/uploads/2025/03/1740953847_96_Como-ChatGPT-esta-abriendo-el-enclave-digital-Galapagos-de-Corea.jpg)
El fundador de Naver, Lee Hae-Jin, de extrema izquierda, y el CEO Choi Soo-yeon, a la derecha, posan con el CEO de Nvidia, Jensen Huang, en la sede de Nvidia en California el 25 de junio de 2024. [NAVER]
Se espera que Naver publique múltiples servicios impulsados por la IA este año. En la primera mitad de 2025, Naver lanzará una función informativa de IA, similar a las descripciones de IA de Google, que proporciona resúmenes generados por IA en la parte superior de los resultados de búsqueda. La plataforma de comercio electrónico de Naver, la tienda Naver Plus, implementará AI para hacer recomendaciones de productos a medida en una aplicación independiente.
Una plataforma publicitaria impulsada por IA para proveedores de comercio electrónico, en la que AI calcula los costos publicitarios de un producto, la base de consumo objetivo y las palabras clave para ofrecer anuncios personalizados a los usuarios, también se implementará.
Kakao, el operador del servicio de mensajería dominante de la nación, destacó su hoja de ruta AI al anunciar su asociación con OpenAI.
Kakao planea lanzar un chatbot, Kanana, aprovechando los servicios de API de OpenAi, como una versión beta cerrada en la primera mitad de este año. Kanana actualmente está experimentando pruebas internas.
Kakao ve la ventaja competitiva de Kanana en su potencial de uso en chats grupales, a diferencia de otros servicios similares que se centran en las conversaciones individuales, lo que la hace particularmente valiosa para fines empresariales.
Kakao y OpenAi planean codificar conjuntamente un agente que hará recomendaciones y ayudará a los usuarios a través de servicios como Kakaotalk, Kakao Map y Kakao T.
Similar al movimiento de Naver para integrar la IA en el comercio electrónico, Kakao está configurado para lanzar una función, AI Mate, que ofrecerá recomendaciones con el contexto de compras y navegación al seleccionar productos o destinos.
![Una captura de pantalla del servicio de traducción de Naver, papago [SCREEN CAPTURE]](https://inteligenciaartificial.news/wp-content/uploads/2025/03/1740953847_963_Como-ChatGPT-esta-abriendo-el-enclave-digital-Galapagos-de-Corea.jpg)
Una captura de pantalla del servicio de traducción de Naver, papago [SCREEN CAPTURE]
¿Qué pasa con las aplicaciones específicas de la traducción, como el papa de Naver? ¿Todavía tendrán demanda cuando la IA generativa parece hacer un mejor trabajo?
Es probable que aún habrá demanda de IA específica para el propósito en el espacio de empresa a empresa (B2B). Tomemos, por ejemplo, el éxito de la compañía alemana Deepl.
El éxito de Deepl es inusual porque cuando llegó a la escena, el mercado de traducción ya había sido dominado por el traductor de Google y, en Corea, el papago de Naver. Sin embargo, la compañía logró crear una participación de mercado significativa al final del juego.
Uno de los aspectos más innovadores del enfoque de DeepL fue su capacidad para ajustar el tono y la formalidad en las traducciones.
Más del 82 por ciento de las empresas de servicios de idiomas utilizan los servicios de DeepL, según la encuesta de la Asociación de Empresas de Lenguas publicada en octubre de 2024.
Las industrias como la ley, la fabricación y la medicina requieren traducciones altamente especializadas y precisas, lo que significa que los motores de traducción de IA deben estar capacitados con conjuntos de datos específicos del dominio.
Muchos consumidores se quejan de la mala calidad de traducción de los servicios de empresa a consumidor como Papago, pero tales quejas son casi inevitables, ya que tales modelos amplios no están específicamente capacitados para las tareas que se les ha pedido que realicen. Sin embargo, los traductores B2B a menudo se adaptan a las necesidades específicas de la industria.
La traducción automatizada aún no ha alcanzado el nivel necesario para reemplazar completamente los traductores humanos, particularmente en los campos donde la precisión, el tono y los matices contextuales son críticos. Sin embargo, a medida que crece más especializado, es probable que crezca la demanda empresarial.
Con las búsquedas basadas en palabras clave que se caen de moda, ¿cómo evolucionarán las búsquedas de IA?
Las personas que anteriormente hicieron un uso intenso de Google pueden confiar en la IA generativa no solo en las búsquedas web, sino también en procesos de toma de decisiones – De una manera mucho más personal.
Por ejemplo, si un usuario pregunta: “Necesito reservar un vuelo a Jeju mañana, pero tengo una reunión matutina. ¿Puedes reservar un vuelo que funcione? Pueden esperar un LLM no solo para Google esa frase, sino también para verificar los horarios de vuelo con horarios de metro y autobús para optimizar su tiempo de transporte al aeropuerto, así como en última instancia reservar el vuelo y el transporte al aeropuerto. Un agente futuro podría incluso Ordene los resultados basados en preferencias pasadas, como las aerolíneas preferidas de los usuarios o las opciones de asientos.
Pero para que esto suceda, una LLM necesitaría acceso a los datos personales de los usuarios, similar a la forma en que Apple permite diferentes aplicaciones, como calendario, mapas, SIRI, para compartir información de los usuarios, evolucionando, en última instancia, de un simple retriever a un asistente de IA personalizado pero altamente invasivo.
El Prof. Billy Choi del Laboratorio de Investigación de IA de IA inspirado en Human de la Universidad de Corea y el Prof. Choo Jae-Gul en la Escuela de Graduados de Inteligencia Artificial en Kaist contribuyeron a este informe.
Por Lee Jae-Lim [[email protected]]
- OpenAI has been elevating research and technical talent to leadership roles after recent departures.
- The company has also brought on some new faces to fill the vacancies in its executive suite.
- Here are some of the key people to watch going forward.
Last year, OpenAI found itself navigating a storm of departures. Recently, the company has been busy elevating its research and technical talent to leadership positions while strategically bringing in new hires to patch up the holes in its executive suite.
This shuffle in leadership couldn’t come at a more critical time, as the company faces intensified competition from heavyweights like Microsoft, Google, Anthropic, and Elon Musk’s xAI. Staying ahead means securing top-flight talent is essential. After all, “OpenAI is nothing without its people,” or so employees declared on social media after the failed Sam Altman ouster.
Meanwhile, the company is juggling a cascade of legal challenges, from copyright lawsuits to antitrust scrutiny, all while navigating the shifting sands of regulatory guidance under President Donald Trump. On top of that, OpenAI is trying to restructure as a for-profit business, raise tens of billions of dollars, and build new computer data centers in the US to develop its tech.
It’s a high-wire act that hinges on the expertise and execution of its new and newly promoted leaders. Below are some of the key power players who are helping to shape OpenAI’s future.
Leadership
Photo By Stephen McCarthy/Sportsfile via Getty Images
Sarah Friar, chief financial officer
Friar joined last year as the company’s first financial chief and a seasoned addition to the new guard. Formerly Square’s CFO, Friar knows how to turn a founder’s vision into a story that investors want to be a part of. She took two companies public: Square and Nextdoor, the hyperlocal social network she led through explosive growth during pandemic lockdowns.
At OpenAI, Friar leads a finance team responsible for securing the funds required to build better models and the data centers to power them. In her first few months on the job, she helped the company get $6.5 billion in one of the biggest private pools of capital in startup history.
She inherited a business with a colossal consumer-facing business and high-profile partnerships with Microsoft and Apple. At the same time, OpenAI is burning through billions of dollars as it seeks to outpace increasingly stiff competition from Google, Meta, and others. Friar is expected to bring much-needed financial acumen to OpenAI as the company moves to turn its research into mass-market products and a profitable business.
Jason Kwon, chief strategy officer
In his role as chief strategy officer, Kwon helps set the agenda for a slew of non-research initiatives, including the company’s increasingly active outreach to policymakers and the various legal challenges swirling around it. His background as the company’s former general counsel gives him a strong foundation in navigating complex legal and regulatory landscapes.
Kwon works closely with Anna Makanju, the VP of global impact, and Chris Lehane, the VP of global affairs, as they seek to build and strengthen OpenAI’s relationships in the public sector.
Kwon was previously general counsel at the famed startup accelerator Y Combinator and assistant general counsel at Khosla Ventures, an early investor in OpenAI.
Che Chang, general counsel
Being at the forefront of artificial intelligence development puts OpenAI in a position to navigate and shape a largely uncharted legal territory. In his role as general counsel, Chang leads a team of attorneys who address the legal challenges associated with the creation and deployment of large language models. The company faces dozens of lawsuits concerning the datasets used to train its models and other privacy complaints, as well as multiple government investigations.
OpenAI’s top lawyer joined the company after serving as senior corporate counsel at Amazon, where he advised executives on developing and selling machine learning products and established Amazon’s positions on artificial intelligence policy and legislation. In 2021, Chang took over for his former boss, Jason Kwon, who has since become chief strategy officer.
Kevin Weil, chief product officer
Photo by Horacio Villalobos/Corbis via Getty Images
If Sam Altman is OpenAI’s starry-eyed visionary, Weil is its executor. He leads a product team that turns blue-sky research into products and services the company can sell.
Weil joined last year as a steady-handed product guru known for playing key roles at large social networks. He was a longtime Twitter insider who created products that made the social media company money during a revolving door of chief executives. At Instagram, he helped kneecap Snapchat’s growth with competitive product releases such as Stories and live video.
Weil is expected to bring much-needed systems thinking to OpenAI as the company moves to turn its research into polished products for both consumer and enterprise use cases.
Nick Turley, ChatGPT’s head of product
In the three years since ChatGPT burst onto the scene, it has reached hundreds of millions of active users and generated billions in revenue for its maker. Turley, a product savant who leads the teams driving the chatbot’s development, is behind much of ChatGPT’s success.
Turley joined in 2022 after his tenure at Instacart, where he guided a team of product managers through the pandemic-driven surge in demand for grocery delivery services.
OpenAI’s chatbot czar is likely to play a crucial role as the company expands into the enterprise market and adds more powerful, compute-intensive features to its famed chatbot.
Srinivas Narayanan, vice president of engineering
Narayanan was a longtime Facebook insider who worked on important product releases such as Facebook Photos and tools to help developers build for its virtual reality headset, Oculus. Now, he leads the OpenAI teams responsible for building new products and scaling its systems. This includes ChatGPT, which is used by over 400 million people weekly; the developer platform, which has doubled usage over the past six months; and the infrastructure needed to support both.
Research
Jakub Pachocki, chief scientist
Ilya Sutkever’s departure as chief scientist last year prompted questions about the company’s ability to stay on top of the artificial intelligence arms race. That has thrust Pachocki into the spotlight. He took on the mantle of chief scientist after seven years as an OpenAI researcher.
Pachocki had already been working closely with Sutskever on some of OpenAI’s most ambitious projects, including an advanced reasoning model now known as o1. In a post announcing his promotion, Sam Altman called Pachocki “easily one of the greatest minds of our generation.”
Mark Chen, senior vice president of research
A flurry of executive departures also cast Chen into the highest levels of leadership. He was promoted last September following the exit of Bob McGrew, the company’s chief research officer. In a post announcing the change, Altman called out Chen’s “deep technical expertise” and commended the longtime employee as having developed as a manager in recent years.
Chen’s path to OpenAI is a bit atypical compared to some of his colleagues. After studying computer science and mathematics at MIT, he began his career as a quantitative trader on Wall Street before joining OpenAI in 2018. Chen previously led the company’s frontier research.
He has been integral to OpenAI’s efforts to expand into multimodal models, heading up the team that developed DALL-E and the team that incorporated visual perception into GPT-4. Chen was also an important liaison between employees and management during Sam 0Altman’s short-lived ouster, further cementing his importance within the company.
Liam Fedus, vice president of research, post-training
Fedus helps the company get new products out the door. He leads a post-training team responsible for taking the company’s state-of-the-art models and improving their performance and efficiency before it releases them to the masses. Fedus was the third person to lead the team in a six-month period following the departures of Barret Zoph and Bob McGrew last year.
Fedus was also one of seven OpenAI researchers who developed a group of advanced reasoning models known as Strawberry. These models, which can think through problems and complete tasks they haven’t encountered before, represented a significant leap at launch.
Josh Tobin, member of technical staff
Tobin, an early research scientist at OpenAI, left to found Gantry, a company that assists teams in determining when and how to retrain their artificial intelligence systems. He returned to OpenAI last September and now leads a team of researchers focused on developing agentic products. Its flashy new agent, Deep Research, creates in-depth reports on nearly any topic.
Tobin brings invaluable experience in building agents as the company aims to scale them across a wide range of use cases. In a February interview with Sequoia, Tobin explained that when the company takes a reasoning model, gives it access to the same tools humans use to do their jobs, and optimizes for the kinds of outcomes it wants the agent to be able to do, “there’s really nothing stopping that recipe from scaling to more and more complex tasks.”
Legal
Andrea Appella, associate general counsel for Europe, Middle East, Asia
Appella joined last year, bolstering the company’s legal firepower as it navigated a thicket of open investigations into data privacy concerns, including from watchdogs in Italy and Poland. Appella is a leading expert on competition and regulatory law, having previously served as head of global competition at Netflix and deputy general counsel at 21st Century Fox.
Regulatory scrutiny could still prove to be an existential threat to OpenAI as policymakers worldwide put guardrails on the nascent artificial intelligence industry. Nowhere have lawmakers been more aggressive than in Europe, which makes Appella’s role as the company’s top legal representative in Europe one of the more crucial positions in determining the company’s future.
Haidee Schwartz, associate general counsel for competition
OpenAI has spent the last year beefing up its legal team as it faces multiple antitrust probes. Schwartz, who joined in 2023, knows more about antitrust enforcement than almost anyone in Silicon Valley, having seen both sides of the issue during her storied legal career.
Between 2017 and 2019, she served as the acting deputy director of the Bureau of Competition at the Federal Trade Commission, one of the agencies currently investigating Microsoft’s agreements with OpenAI. Schwartz also advised clients on merger review and antitrust enforcement as a partner at law firm Akin Gump. She’ll likely play an important role in helping OpenAI navigate the shifting antitrust landscape in President Donald Trump’s second term.
Heather Whitney, copyright counsel
Whitney serves as lead data counsel at OpenAI, placing her at the forefront of various legal battles with publishers that have emerged in recent years. She joined the company last January, shortly after The New York Times filed a copyright lawsuit against OpenAI and its corporate backer, Microsoft. OpenAI motioned to dismiss the high-profile case last month.
Whitney’s handling of these legal cases, which raise new questions about intellectual property in relation to machine learning, will be crucial in deciding OpenAI’s future.
Previously, Whitney worked at the law firm Morrison Foerster, where she specialized in novel copyright issues related to artificial intelligence and was a member of the firm’s AI Steering Committee. Prior to her official hiring, she had already been collaborating with OpenAI as part of Morrison Foerster, which is among several law firms offering external counsel to the company.
Policy
Chan Park, head of US and Canada policy and partnerships
Before OpenAI had a stable of federal lobbyists, it had Park. In 2023, the company registered the former Microsoft lobbyist as its first in-house lobbyist, marking a strategic move to engage more actively with lawmakers wrestling with artificial intelligence regulation.
Since then, OpenAI has beefed up its lobbying efforts as it seeks to build relationships in government and influence the development of artificial intelligence policy. It’s enlisted white-shoe law firms and at least one former US senator to plead OpenAI’s case in Washington. The company also spent $1.76 million on government lobbying in 2024, a sevenfold increase from the year before, according to a recent disclosure reviewed by the MIT Technology Review.
Park has been helping to guide those efforts from within OpenAI as the company continues to sharpen its message around responsible development of artificial intelligence.
Anna Makanju, vice president of global impact
Referred to as OpenAI’s de facto foreign minister, Makanju is the mastermind behind Sam Altman’s global charm offensive. On multiple trips, he met with world leaders, including the Indian prime minister and South Korean president, to discuss the future of artificial intelligence.
The tour was part of a broader effort to make Altman the friendly face of a nascent industry and ensure that OpenAI will have a seat at the table when designing artificial intelligence regulations and policies. Makanju, a veteran of Starlink and Facebook who also served as a special policy advisor to former President Joe Biden, has been integral in that effort.
In addition to helping Altman introduce himself on the world stage, she has played an important role in expanding OpenAI’s commercial partnerships in the public sector.
Chris Lehane, vice president of global affairs
Thomson Reuters
Lehane joined OpenAI last year to help the company liaise with policymakers and navigate an uncharted political landscape around artificial intelligence. The veteran political operative and “spin master” played a similar role at Airbnb, where he served as head of global policy and public affairs from 2015 to 2022 and helped it address growing opposition from local authorities.
He previously served in the Clinton White House, where Newsweek referred to him as a “master of disaster” for his handling of the scandals and political crises that plagued the administration.
Lehane is poised to play a crucial role in ensuring that the United States stays at the forefront of the global race in artificial intelligence. When President Trump introduced Stargate, a joint venture between OpenAI, Oracle, and SoftBank aimed at building large domestic data centers, Lehane was on the scene. From Washington, he traveled to Texas to meet with local officials, engaging in discussions about how the state could meet the rapidly growing demand for energy.
Lane Dilg, head of infrastructure policy and partnerships
In her newly appointed role, Dilg works to grease the wheels for the construction of giant data centers needed to build artificial intelligence. She took on the position in January after two years as head of strategic initiatives for global affairs, working with government agencies, private industry, and nonprofit organizations to ensure that artificial intelligence benefits all of humanity.
In hiring Dilg, OpenAI gained an inside player in the public sector. Dilg is a former senior advisor to the undersecretary of infrastructure at the US Department of Energy and was interim city manager for Santa Monica, California, managing the city through the COVID-19 pandemic.
Dilg will undoubtedly play an important role in expanding and nurturing OpenAI’s relationships in Washington as it seeks to secure President Trump’s support for building its own data centers.
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Darius Rafieyan contributed to an earlier version of this story.
