Oxide AI es una startup que investiga y desarrolla marcos tecnológicos avanzados de IA a gran escala que combinan modelos de IA computacional y generativa (gen AI). Se centra en el sector financiero y su primer producto lanzado es Oxogen, un producto B2C que pretende redefinir el panorama de la inversión con un servicio disruptivo para los inversores modernos.

La visión de la empresa es ir más allá de las limitaciones de los analizadores de valores tradicionales y ofrecer a los inversores una forma eficaz de mantenerse informados y descubrir nuevas oportunidades financieras. Resuelve con solidez las complejidades de analizar miles de empresas, yendo más allá de las simples muestras de datos de mercado, una tarea que supera con creces las capacidades humanas. Los modelos de IA de Oxogen utilizan datos cuantitativos (como el precio y el volumen) y cualitativos (como patentes, artículos de investigación, noticias y redes sociales) para ofrecer información de gran valor sin sobrecargarla. Lo que hace que Oxogen sea único es su capacidad para integrar completamente el razonamiento basado en información numérica y la IA generativa, ofreciendo explicaciones y transparencia para respaldar la información que muestra.

En próximas versiones, Oxogen permitirá a los usuarios diseñar sus propias misiones de investigación automatizadas, proporcionando una investigación de inversiones personalizada y asistida por IA. Oxide AI también planea ofrecer tecnología dirigida al espacio de aplicaciones empresariales B2B con un soporte más amplio para la investigación profunda y automatizada de inteligencia artificial en mercados financieros enteros.

En el desarrollo de prueba de valor (POV) de su producto, Oxide AI trabajó con IBM Client Engineering para poner a prueba IBM watsonx.ai. El estudio de IBM para IA generativa y machine learning. La visión de Oxide AI era sustituir el uso de grandes modelos lingüísticos propios (como OpenAI y ChatGPT) y de infraestructuras en la nube dispares. Sus objetivos eran mejorar la estabilidad operativa, aumentar el control sobre sus modelos de IA generativa y participar activamente en un creciente ecosistema de modelos transparentes y más especializados en tareas. La plataforma watsonx.ai está diseñada para reunir todos los componentes básicos necesarios en un servicio coherente, lo que permite a los equipos pasar de una idea a un sistema implementado sólido con una fricción mínima.

El proyecto piloto demostró resultados muy prometedores:

• En menos de un mes utilizando watsonx.ai, Oxide AI alcanzó un umbral de aceptabilidad cualitativa del 95 % para el contenido que generó.
• La solución logró tiempos de respuesta secuenciales promedio un 37 % más rápidos que OpenAI GPT-4, al mismo tiempo que mantuvo niveles de calidad comparables.
• Oxide AI disminuyó su huella de carbono con una implementación de modelos de IA más sencilla que redujo la necesidad de ajustes.

"En una fase dinámica de cocreación, nuestro equipo ha integrado con éxito la IA generativa en nuestra solución Oxogen existente que actualmente se ejecuta en ChatGPT de OpenAI. En IBM watsonx.ai estamos utilizando el modelo de código abierto Llama 2 y es un paso importante para nosotros, ya que buscábamos una alternativa abierta que pudiera ofrecer una calidad similar y con potencial para ser utilizada en entornos de producción de nivel empresarial. Ahora estamos trabajando para incorporar completamente la tecnología de IA generativa de watsonx.ai. a la cadena de producción de Oxogen. Confiamos en que esta estrecha integración, junto con las adaptaciones personalizadas en línea con nuestros requisitos de proceso de datos, producirá un aumento sustancial del rendimiento. El siguiente paso de la colaboración entre IBM y Oxide AI implica modelos de lenguaje especializados que aprovechen los activos de datos financieros multianuales únicos de Oxide que generarán más valor y ventaja competitiva que los LLM generalizados".
—Lars Hard, Director general/Director de Inteligencia Artificial, Oxide AI

"IBM watsonx.ai cuenta con un flujo de trabajo intuitivo y seguro que permite el acceso inmediato a los principales modelos de código abierto, que eran los principales candidatos que debíamos probar y evaluar. La plataforma ha sido utilizada eficazmente tanto por los científicos de datos para realizar pruebas y experimentos más exhaustivos a través del SDK de Python, como por el equipo de contenidos, que pudo completar con rapidez la ingeniería y las configuraciones de prompts para evaluar la calidad de los resultados utilizando watsonx.ai."
—Kateryna Wikstrom, jefa de producto, Oxide AI

"El equipo de IBM Client Engineering ha desempeñado un papel fundamental a la hora de guiarnos por el vasto panorama de los modelos de código abierto, proporcionándonos orientación y ayudándonos a identificar los enfoques más eficientes. También han facilitado la evaluación comparativa de los modelos para garantizar que seleccionamos el modelo más adecuado, tanto en calidad de salida como en potencial de escalabilidad".
—Kateryna Wikstrom, Jefa de producto, Oxide AI