A Oxide AI é uma startup que pesquisa e desenvolve estruturas avançadas de tecnologia de IA em grande escala, combinando modelos computacionais e de IA generativa (IA gen). Seu foco é o setor financeiro, e seu primeiro lançamento de produto é o Oxogen, um produto B2C com o objetivo de redefinir o cenário de investimentos com um serviço disruptivo para investidores modernos.

A visão da empresa é ir além das limitações dos rastreadores de ações tradicionais e oferecer aos investidores uma maneira eficiente de se manter informado e descobrir novas oportunidades financeiras. Ele resolve de forma robusta as complexidades da análise de milhares de empresas, indo além de simples amostras de dados de mercado – uma tarefa que excede em muito as capacidades humanas. Os modelos de IA do Oxogen usam dados quantitativos (como preço e volume) e evidências qualitativas (como patentes, artigos de pesquisa, feeds de notícias e mídias sociais) para trazer insights de alto valor sem sobrecarga de informações. O que torna o Oxogen único é sua capacidade de integrar totalmente o raciocínio com base em informações numéricas e IA generativa, fornecendo explicações e transparência para respaldar as informações que ela apresenta.

Nas próximas versões, o Oxogen permitirá que os usuários criem suas próprias missões de pesquisa automatizadas, fornecendo pesquisas de investimento personalizadas apoiadas por IA. A Oxide AI também planeja trazer tecnologia voltada para o espaço de aplicações corporativas B2B com um suporte mais amplo para a pesquisa de IA profunda automatizada de mercados financeiros inteiros.

No desenvolvimento da prova de valor (POV) do seu produto, a Oxide AI trabalhou com o IBM Client Engineering para testar o IBM watsonx.ai, o estúdio da IBM para IA generativa e aprendizado de máquina. A visão da Oxide AI era substituir o uso de grandes modelos de linguagem proprietários (como OpenAI e ChatGPT) e infraestruturas de nuvem díspares. Seus objetivos eram melhorar a estabilidade operacional, aumentar o controle sobre seus modelos de IA generativa e participar ativamente de um ecossistema crescente de modelos transparentes e mais especializados em tarefas. A plataforma watsonx.ai foi projetada para reunir todos os componentes necessários em um serviço coerente, permitindo que as equipes passem de uma ideia para um sistema de implementação robusto com o mínimo de atrito.

O piloto demonstrou resultados bastante promissores:

• Em menos de um mês de uso do watsonx.ai, a Oxide AI atingiu um limite de aceitabilidade qualitativa de 95% para o conteúdo gerado.
• A solução alcançou tempos de resposta sequencial médios 37% mais rápidos do que o OpenAI GPT-4 ao mesmo tempo que manteve níveis de qualidade comparáveis.
• A Oxide AI diminuiu sua pegada de carbono com uma implementação mais simples do modelo de IA, que reduziu a necessidade de ajustes.

"Em uma fase de cocriação dinâmica, nossa equipe integrou com sucesso a IA generativa do watsonx.ai na nossa solução Oxogen existente atualmente em execução no ChatGPT da OpenAI. No IBM watsonx.ai, estamos utilizando o modelo de código aberto Llama 2 e este é um passo significativo para nós, já que estávamos procurando uma alternativa aberta que pudesse oferecer uma qualidade semelhante e com potencial para ser usada em um ambiente de produção de nível empresarial. Agora estamos trabalhando para incorporar totalmente a IA generativa do watsonx.ai no pipeline de produção do Oxogen. Estamos confiantes de que essa integração rigorosa, juntamente com adaptações personalizadas de acordo com nossos requisitos de processamento de dados, gerará um aumento substancial no desempenho. A próxima etapa da colaboração entre a IBM e a Oxide AI envolve modelos de linguagem especializados que aproveitam os ativos de dados financeiros exclusivos de vários anos da Oxide que gerarão mais valor e vantagem competitiva do que os LLMs generalizados."
—Lars Hard, CEO/CAIO, Oxide AI

"O IBM watsonx.ai tem um fluxo de trabalho intuitivo e seguro que permite o acesso imediato aos principais modelos de código aberto, que foram os principais candidatos para testarmos e avaliarmos. A plataforma foi efetivamente utilizada tanto por cientistas de dados para testes e experimentos mais extensos via SDK do Python, quanto pela equipe de conteúdo, que foi capaz de concluir rapidamente a engenharia de prompts e as configurações para avaliar a qualidade do output usando o watsonx.ai."
—Kateryna Wikstrom, Chefe de Produto, Oxide AI

"A equipe de engenharia de clientes da IBM tem sido muito importante para nos orientar no vasto cenário de modelos de código aberto, fornecendo orientação e nos ajudando a identificar as abordagens mais eficientes. Eles também facilitaram o benchmarking de modelos para garantir que selecionássemos o modelo mais adequado, tanto na qualidade do output quanto no potencial de escalabilidade."
—Kateryna Wikstrom, chefe de produto da Oxide AI