Ex-Engenheiro da OpenAI Compartilha Percepções sobre Cultura da Empresa e Crescimento Rápido
Há três semanas, Calvin French-Owen, um engenheiro que contribuiu para um produto chave da OpenAI, deixou a empresa.
Ele recentemente compartilhou um post de blog cativante detalhando seu ano na OpenAI, incluindo o esforço intenso para desenvolver o Codex, um agente de codificação que rivaliza com ferramentas como Cursor e Claude Code da Anthropic.
French-Owen esclareceu que sua saída não foi devido a conflitos internos, mas decorreu de seu desejo de retornar à vida de startup. Ele anteriormente co-fundou a Segment, uma plataforma de dados de clientes adquirida pela Twilio em 2020 por US$ 3,2 bilhões.
Suas percepções sobre a cultura da OpenAI confirmam algumas expectativas, ao mesmo tempo que desafiam certas suposições sobre a organização.
Expansão rápida: A força de trabalho da OpenAI cresceu de 1.000 para 3.000 funcionários durante seu período na empresa, ele observou.
Esse crescimento reflete o status da empresa como o produto de consumo de crescimento mais rápido da história, com o ChatGPT ultrapassando 500 milhões de usuários ativos até março e continuando a crescer.
Desafios de escala: “O crescimento rápido perturba tudo: comunicação, estruturas de relatórios, desenvolvimento de produtos, gestão de equipes e processos de contratação,” observou French-Owen.
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Boston, MA | 15 de julho REGISTRE-SE AGORAApesar de seu tamanho, a OpenAI mantém um ambiente semelhante ao de uma startup, onde os funcionários podem agir sobre ideias com mínima burocracia. No entanto, isso leva a esforços redundantes, com French-Owen observando “pelo menos seis bibliotecas para tarefas como gerenciamento de filas ou loops de agentes.”
A experiência em codificação varia amplamente, de ex-engenheiros do Google construindo sistemas escaláveis a recém-doutores menos experientes em código de produção. Combinado com a flexibilidade do Python, isso resulta em um repositório de código central que é “um tanto caótico,” ele explicou.
Quebras frequentes e processos lentos são comuns, embora líderes de engenharia sênior estejam abordando ativamente esses problemas, ele acrescentou.
Energia de startup: A OpenAI opera como uma startup ágil, fortemente dependente do Slack e reminiscente da era inicial e acelerada do Facebook da Meta, com muitos ex-funcionários da Meta na equipe.
French-Owen relatou como sua equipe — composta por aproximadamente oito engenheiros, quatro pesquisadores, dois designers, dois funcionários de go-to-market e um gerente de produto — construiu e lançou o Codex em apenas sete semanas, trabalhando incansavelmente.
O lançamento foi notável. “Simplesmente ativar o Codex em uma barra lateral gerou uma adoção massiva de usuários, mostrando o imenso alcance do ChatGPT,” ele escreveu.
Cultura de sigilo: O intenso escrutínio público fomentou um ambiente secreto na OpenAI para evitar vazamentos. No entanto, a empresa monitora de perto o X, reagindo a posts virais, com French-Owen citando a brincadeira de um amigo: “Este lugar funciona com o burburinho das redes sociais.”
Esclarecendo equívocos: French-Owen sugeriu que o maior mal-entendido sobre a OpenAI é sua suposta falta de foco em segurança. Embora alguns ex-funcionários tenham criticado suas práticas de segurança, ele enfatizou esforços práticos de segurança voltados para questões como discurso de ódio, abuso, manipulação política, bio-armas, autolesão e injeção de prompts.
A OpenAI não descarta riscos de longo prazo, ele observou, com pesquisadores estudando impactos potenciais à medida que milhões usam seus modelos para tarefas críticas como aconselhamento médico e terapia.
Com governos e concorrentes observando de perto, e a OpenAI observando seus rivais em retorno, “as apostas parecem incrivelmente altas,” ele concluiu.
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Ele recentemente compartilhou um post de blog cativante detalhando seu ano na OpenAI, incluindo o esforço intenso para desenvolver o Codex, um agente de codificação que rivaliza com ferramentas como Cursor e Claude Code da Anthropic.
French-Owen esclareceu que sua saída não foi devido a conflitos internos, mas decorreu de seu desejo de retornar à vida de startup. Ele anteriormente co-fundou a Segment, uma plataforma de dados de clientes adquirida pela Twilio em 2020 por US$ 3,2 bilhões.
Suas percepções sobre a cultura da OpenAI confirmam algumas expectativas, ao mesmo tempo que desafiam certas suposições sobre a organização.
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Esse crescimento reflete o status da empresa como o produto de consumo de crescimento mais rápido da história, com o ChatGPT ultrapassando 500 milhões de usuários ativos até março e continuando a crescer.
Desafios de escala: “O crescimento rápido perturba tudo: comunicação, estruturas de relatórios, desenvolvimento de produtos, gestão de equipes e processos de contratação,” observou French-Owen.
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A experiência em codificação varia amplamente, de ex-engenheiros do Google construindo sistemas escaláveis a recém-doutores menos experientes em código de produção. Combinado com a flexibilidade do Python, isso resulta em um repositório de código central que é “um tanto caótico,” ele explicou.
Quebras frequentes e processos lentos são comuns, embora líderes de engenharia sênior estejam abordando ativamente esses problemas, ele acrescentou.
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French-Owen relatou como sua equipe — composta por aproximadamente oito engenheiros, quatro pesquisadores, dois designers, dois funcionários de go-to-market e um gerente de produto — construiu e lançou o Codex em apenas sete semanas, trabalhando incansavelmente.
O lançamento foi notável. “Simplesmente ativar o Codex em uma barra lateral gerou uma adoção massiva de usuários, mostrando o imenso alcance do ChatGPT,” ele escreveu.
Cultura de sigilo: O intenso escrutínio público fomentou um ambiente secreto na OpenAI para evitar vazamentos. No entanto, a empresa monitora de perto o X, reagindo a posts virais, com French-Owen citando a brincadeira de um amigo: “Este lugar funciona com o burburinho das redes sociais.”
Esclarecendo equívocos: French-Owen sugeriu que o maior mal-entendido sobre a OpenAI é sua suposta falta de foco em segurança. Embora alguns ex-funcionários tenham criticado suas práticas de segurança, ele enfatizou esforços práticos de segurança voltados para questões como discurso de ódio, abuso, manipulação política, bio-armas, autolesão e injeção de prompts.
A OpenAI não descarta riscos de longo prazo, ele observou, com pesquisadores estudando impactos potenciais à medida que milhões usam seus modelos para tarefas críticas como aconselhamento médico e terapia.
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