Kako je Fyxer napravio AI izvršnog asistenta kojem se vjeruje
Fyxer spaja OpenAI modele s više od 500.000 sati rada izvršnih asistenata i povratnim informacijama korisnika kako bi sastavljao odgovore u stilu svake osobe.
90%
Zadržavanje korisnika nakon 90 dana
53%
AI nacrta prihvaćenih bez izmjena
Za mnoge stručnjake posao podrazumijeva praćenje razgovora i obaveza u pretincima ulazne pošte, na sastancima, u porukama i aplikacijama. Bez pouzdanog konteksta te se obaveze lako previde, što šteti projektima i odnosima.
Fyxer je napravio AI izvršnog asistenta koji prati tok posla dok se on odvija u različitim alatima. Kombinuje najnovije OpenAI modele s više od 500.000 sati radnih procesa izvršnih asistenata, raspoređujući posao na desetine specijaliziranih modela koji se poboljšavaju na osnovu stvarnih povratnih informacija korisnika.
E-pošta je jedno od mjesta gdje se njegov rad najjasnije vidi. Dvije osobe mogu primiti istu poruku e-pošte, a trebati potpuno različite odgovore, zavisno od njihovog odnosa, prethodnih događaja i cilja koji svaka od njih želi postići. Zbog toga je ovaj naizgled jednostavan zadatak neočekivano težak za AI.
„Postoji nešto što se zove Moravecov paradoks“, objašnjava suosnivač Fyxera Archie Hollingsworth. „Ono što je ljudima lako računarima je teško, a ono što je računarima lako ljudima je teško.“ Fyxer savladava tu složenost učeći kako svaki korisnik radi, pa može odgovarati poput asistenta koji već zna šta je važno.
Granični OpenAI modeli pokreću ključne dijelove iskustva, od razumijevanja e-poruke i pronalaženja odgovarajućeg konteksta do izrade nacrta. Fyxer je odabrao OpenAI jer su njegovi modeli ostvarili najbolje rezultate na Fyxerovim internim testovima, nudili napredne mogućnosti finog podešavanja za subjektivne zadatke poput tona i namjere te pružali neposrednu inženjersku podršku kroz zajedničke sesije razrade ideja i tehničku saradnju.
„Odabrali smo OpenAI jer ima najbolje modele, a omogućio nam je i stvaran pristup te blisku saradnju. Mogu postaviti pitanje na Slacku i brzo dobiti odgovor, a kada naiđemo na problem, tim dolazi u naš ured i rješava ga zajedno s nama. Uvijek su tu.“
Fyxerov pristup nudi tri lekcije osnivačima koji razvijaju AI proizvode izrazito zavisne od konteksta:
Fyxer je svoj sistem izgradio na 30–50 specijaliziranih modela, od kojih je svaki odgovoran za usko određeni dio obrade e-pošte. Umjesto da e-poštu posmatra kao jedinstven zadatak generiranja teksta, Fyxer problem dijeli na sistem predviđanja, kao što su odluka zahtijeva li poruka odgovor ili sastavljanje odgovora prilagođenih tonu i kontekstu korisnika.
„Podjela problema na mnogo manjih modela daje znatno bolje rezultate nego kada od jednog modela tražimo da napiše dobru e-poruku“, objašnjava Hollingsworth.
Kada stigne nova e-poruka, model za odlučivanje o odgovoru klasificira je: zahtijeva li odgovor, zakazivanje ili je to samo informacija koju korisnik treba vidjeti?
Ako je odgovor potreban, dodatni modeli analiziraju namjeru poruke i predviđaju vjerovatan ishod interakcije. Ti modeli prepoznaju obrasce poput toga vodi li razgovor prema zakazivanju sastanka, rješavanju zahtjeva ili nastavku dugoročnijeg odnosa.
Memorija je jedan od najvažnijih dijelova sistema. Fyxer mora odlučiti koje detalje treba sačuvati kroz više razgovora, a koje treba ukloniti nakon samo jedne razmjene. Kada stigne nova e-poruka, modeli za pronalaženje podataka uspoređuju je sa sačuvanim interakcijama i izdvajaju sjećanja najvažnija za tu osobu i temu razgovora.
OpenAI modeli pokreću različite korake u Fyxerovom sistemu. „OpenAI modele koristimo za sve, od obrade e-poruke kako bismo razumjeli o čemu se zaista radi, preko preuzimanja i ponovnog rangiranja konteksta koji želimo uključiti, pa sve do samog generiranja e-poruke“, kaže Shantsila.
Prije pokretanja svog AI proizvoda, Fyxer je godinama pružao usluge izvršnih asistenata koje su obavljali ljudi. Tim je s vremenom prikupio skup podataka zasnovan na više od 500.000 sati označenih radnih procesa izvršnih asistenata, koji bilježe kako pravi asistenti upravljaju poslovnom komunikacijom.
Ti primjeri pružili su Fyxeru podatke za obuku proizašle iz samog posla. Obuhvatili su sitne procjene koje stoje iza dobrog odgovora: kada odgovoriti brzo, kada sačekati, koji je raniji razgovor važan i kako isti zahtjev može tražiti drugačiji odgovor zavisno od osobe.
Fyxer u svom širem sistemu koristi fino podešavanje pod nadzorom i adaptaciju niskog ranga (LoRA) kako bi izradio varijante modela za specifične zadatke uz kontrolu troškova obuke. U ranoj fazi razvoja proizvoda tim je koristio platformu kompanije OpenAI za fino podešavanje zadataka koji su zahtijevali visoku preciznost. U novije vrijeme Fyxer je sarađivao s OpenAI timom za upravljano fino podešavanje kako bi novi kontrolni model pustio u produkciju.
„OpenAI nam je bio presudan u prenošenju znanja koje imamo o svojim korisnicima i njegovom uspješnom ugrađivanju u način rada modela.“
Prije uvođenja bilo kojeg modela, Fyxer ga procjenjuje na validacijskim skupovima prilagođenim vlastitim zadacima e-pošte, uključujući sastavljanje nacrta, klasifikaciju i određivanje prioriteta. Tim uz preciznost razmatra i vrijeme odziva te troškove jer najbolji izbor može zavisiti od zadatka.
Nakon uvođenja, Fyxerov sistem nastavlja se poboljšavati zahvaljujući stvarnim povratnim informacijama korisnika. Kada neko uredi nacrt prije slanja, razlika između izvorne i konačne poruke pokazuje koji je rezultat korisnik preferirao.
Fyxer te usporedbe pretvara u podatke za obuku koristeći direktnu optimizaciju preferencija (DPO). Umjesto ručnog označavanja svakog primjera, model uči iz parova rezultata: izvornog nacrta i verzije koju je uredio korisnik.
Svaka izmjena u sastavljanju nacrta zatim prolazi A/B test. Fyxer uvodi novu verziju samo kada ona donese statistički značajno poboljšanje. Zahvaljujući broju korisnika, tim ponekad može dostići taj prag za samo jedan dan.
Danas se 53% Fyxerovih nacrta koje je generirao AI prihvata bez izmjena. To znači da sistem ispravno predviđa namjeru i ton u velikom broju stvarnih razgovora. Samo tokom 2025. godine Fyxer je povećao godišnji ponavljajući prihod s milion na 32 miliona dolara.
Za Hollingswortha je zadržavanje korisnika snažniji pokazatelj. Mnogi Fyxerovi korisnici nemaju napredno tehničko znanje, a nekima je Fyxer prvi AI sistem koji svakodnevno koriste.
„Svi govore o ARR-u, ali mislim da je zadržavanje korisnika pravi pokazatelj uspjeha. Više od 90% naših korisnika i nakon 90 dana i dalje plaća uslugu i koristi je svakodnevno.“
Gledajući unaprijed, Fyxer razvija dublje razumijevanje odnosa, preferencija i aktuelnih poslovnih tema. Njihov asistent nastavlja se razvijati od alata za sastavljanje odgovora prema sveobuhvatnijem AI asistentu koji može preuzeti veći dio korisnikovih komunikacijskih i koordinacijskih obaveza.
„Naša je vizija omogućiti korisnicima da što više vremena posvete poslu koji zaista vole“, kaže Hollingsworth. „Želimo doći do tačke u kojoj nikada ne moraju otvoriti računar i mogu vjerovati Fyxeru da će se pobrinuti za sve.“
