Přeskoč na hlavní obsah
OpenAI

14. září 2026

Startup

Jak Fyxer vytvořil AI asistenta, kterému lidé důvěřují

Fyxer spojuje modely OpenAI s více než 500 000 hodinami pracovních postupů osobních asistentů a zpětnou vazbou uživatelů, aby navrhoval odpovědi osobitým stylem každého člověka.

Velikost společnosti: Startup
Oblast: Evropa a Spojené království
Obor: Technologie
Produkty: ROZHRANÍ API

90 %

uživatelů udrženo po 90 dnech

53 %

z návrhů vytvořených AI je přijato beze změn

Načítání…

Práce mnoha odborníků obnáší sledování konverzací a závazků napříč e-mailovými schránkami, schůzkami, zprávami a aplikacemi. Bez naprosto spolehlivého kontextu mohou tyto závazky snadno zapadnout, což poškozuje projekty i vztahy.

Fyxer vytvořil osobního AI asistenta, který neztrácí souvislosti ani při přesunu práce mezi různými nástroji. Spojuje nejnovější modely OpenAI s více než 500 000 hodinami pracovních postupů osobních asistentů. Práci rozděluje mezi desítky specializovaných modelů, které se zlepšují díky zpětné vazbě skutečných uživatelů.

Jeho fungování je obzvlášť dobře vidět u e-mailů. Dva lidé mohou dostat stejný e-mail, ale potřebovat zcela odlišné odpovědi podle vzájemného vztahu, předchozích událostí a toho, čeho chce každý z nich dosáhnout. Pro AI je proto tento zdánlivě jednoduchý úkol překvapivě obtížný.

„Existuje jev zvaný Moravcův paradox,“ vysvětluje spoluzakladatel Fyxeru Archie Hollingsworth. „Co lidé považují za snadné, je pro počítače obtížné, a co je snadné pro počítače, je obtížné pro lidi.“ Fyxer tuto složitost zvládá tím, že se učí, jak jednotliví uživatelé pracují. Dokáže tak reagovat jako asistent, který už ví, na čem záleží.

Průkopnické modely OpenAI zajišťují klíčové části celého prostředí, od pochopení e-mailu a vyhledání správného kontextu až po vytvoření návrhu. Fyxer si vybral OpenAI, protože její modely dosáhly nejlepších výsledků v interních srovnávacích testech Fyxeru, nabízely pokročilé možnosti vylaďování pro subjektivní úlohy, jako je tón a záměr, a také praktickou technickou podporu v podobě společných návrhových setkání a technické spolupráce.

„Zvolili jsme OpenAI, protože má nejlepší modely, a navíc nám poskytuje skutečný přístup a úzkou spolupráci. Stačí položit otázku ve Slacku a rychle dostanu odpověď. Když narazíme na problém, tým přijede k nám do kanceláře a řeší ho společně s námi. Můžeme se na ně spolehnout.“
—Archie Hollingsworth, spoluzakladatel společnosti Fyxer

Přístup Fyxeru přináší zakladatelům vysoce kontextových produktů s AI tři ponaučení:

1. Rozdělte zpracování e-mailů na menší úlohy

Fyxer svůj systém postavil na 30 až 50 specializovaných modelech, z nichž každý zodpovídá za úzce vymezenou část práce s e-maily. Fyxer nechápe e-mail jako jednu úlohu generování textu, ale rozděluje problém do soustavy predikcí – jako například zda zpráva vyžaduje odpověď, nebo návrh odpovědi odpovídající tónu a kontextu uživatele.

„Rozdělit problém mezi mnoho menších modelů funguje mnohem lépe než požádat jediný model, aby napsal dobrý e-mail,“ vysvětluje Hollingsworth.

Když dorazí nový e-mail, model pro rozhodování o odpovědi zprávu klasifikuje: vyžaduje odpověď, naplánování termínu, nebo jde jen o informaci, kterou by měl uživatel vidět?

Pokud je potřeba odpověď, další modely analyzují záměr e-mailu a předvídají pravděpodobný výsledek interakce. Tyto modely rozpoznávají například to, zda konverzace směřuje k naplánování schůzky, vyřešení požadavku, nebo pokračování dlouhodobějšího vztahu.

Paměť je jednou z nejdůležitějších součástí systému. Fyxer musí rozhodovat, které informace se mají uchovat napříč konverzacemi a které mají po jediné výměně zmizet. Když dorazí nový e-mail, vyhledávací modely ho porovnají s uloženými interakcemi a vyberou vzpomínky, které jsou pro danou osobu a vlákno nejdůležitější.

Modely OpenAI zajišťují jednotlivé kroky napříč systémem Fyxeru. „Modely OpenAI používáme ke všemu: od zpracování e-mailu, abychom pochopili, čeho se skutečně týká, přes načtení a nové seřazení kontextu, který chceme zahrnout, až po samotné vytvoření e-mailu,“ říká Shantsila.

2. Trénujte systém na tom, jak skutečně pracují skvělí asistenti

Než Fyxer uvedl svůj produkt s AI, několik let provozoval službu osobních asistentů zajišťovanou lidmi. Tým postupně shromáždil datovou sadu z více než 500 000 hodin anotovaných pracovních postupů osobních asistentů, která zachycuje, jak skuteční asistenti vedou pracovní komunikaci.

Díky těmto příkladům získal Fyxer trénovací data přímo z reálné práce. Zachycovala drobná rozhodnutí, na nichž stojí dobrá odpověď: kdy odpovědět rychle, kdy počkat, která předchozí konverzace je důležitá a proč může stejný požadavek vyžadovat u různých lidí odlišnou odpověď.

Fyxer v rámci svého širšího systému využívá vylaďování pod dohledem a nízkořádovou adaptaci (Low-Rank Adaptation, LoRA), aby vytvářel varianty modelů pro konkrétní úlohy a zároveň udržel náklady na trénování pod kontrolou. V rané fázi vývoje produktu tým používal platformu OpenAI pro vylaďování u úloh vyžadujících vysokou přesnost. V poslední době Fyxer spolupracoval s týmem OpenAI pro spravované vylaďování na nasazení nového kontrolního bodu do produkce.

„OpenAI pro nás sehrála zásadní roli: pomohla nám převést znalosti o našich zákaznících do fungování modelů a úspěšně je do nich začlenit.“
—Joey Dwonczyk, produktový inženýr AI/ML, Fyxer

Před nasazením každého modelu ho Fyxer vyhodnocuje na validačních sadách sestavených podle vlastních e-mailových úloh, včetně navrhování textu, klasifikace a určování priorit. Tým posuzuje přesnost společně s dobou odezvy a náklady, protože nejlepší volba se může u jednotlivých úloh lišit.

3. Využijte zpětnou vazbu uživatelů k vytvoření samoučícího cyklu

Po nasazení se systém Fyxeru dál zlepšuje díky skutečné zpětné vazbě uživatelů. Když někdo před odesláním upraví návrh, rozdíl mezi původním a konečným e-mailem ukáže, jakému výstupu dal přednost.

Fyxer tyto dvojice převádí na trénovací data pomocí přímé optimalizace preferencí (Direct Preference Optimization, DPO). Namísto ručního označování každého příkladu se model učí z dvojic výstupů: původního návrhu a verze upravené uživatelem.

Každá změna ve vytváření návrhů následně projde A/B testem. Fyxer novou verzi nasadí pouze tehdy, když přinese statisticky významné zlepšení. Díky množství uživatelů může tým této hranice někdy dosáhnout během jediného dne.

V současnosti uživatelé Fyxeru přijímají 53 % návrhů vytvořených AI beze změn. To znamená, že systém u velké části skutečných konverzací správně předvídá záměr a tón. Jen v roce 2025 zvýšil Fyxer své roční opakované výnosy z 1 milionu na 32 milionů dolarů.

Pro Hollingswortha je však přesvědčivějším ukazatelem udržení zákazníků. Mnoho zákazníků Fyxeru nemá hlubší technické znalosti a pro některé je Fyxer prvním systémem AI, který používají každý den.

„Všichni mluví o ročních opakovaných výnosech, ale podle mě je skutečným měřítkem úspěchu udržení zákazníků. Přes 90 % uživatelů nám stále platí po 90 dnech a nadále používá naši službu každý den.“
—Archie Hollingsworth, spoluzakladatel společnosti Fyxer

Od návrhů k proaktivnímu asistentovi

Do budoucna chce Fyxer ještě lépe chápat vztahy, preference a průběžně řešené pracovní záležitosti. Jeho asistent se postupně posouvá od navrhování odpovědí k všestrannějšímu AI asistentovi, který dokáže převzít větší část komunikace a koordinace uživatele.

„Naší vizí je umožnit zákazníkům, aby se co nejvíce věnovali práci, kterou opravdu milují,“ říká Hollingsworth. „Chceme dosáhnout stavu, kdy už nikdy nebudou muset otevírat počítač a budou moci důvěřovat Fyxeru, že se o vše postará.“