Kako je Fyxer izradio AI izvršnog asistenta kojem se vjeruje
Fyxer spaja OpenAI modele s više od 500.000 sati tijekova rada izvršnih asistenata i povratnim informacijama korisnika kako bi sastavljao odgovore u stilu svake osobe.
90 %
Zadržavanje korisnika nakon 90 dana
53 %
Skica koje je izradio AI prihvaćeno je bez izmjena
Za mnoge stručnjake posao podrazumijeva praćenje razgovora i obveza u dolaznoj pošti, na sastancima, u porukama i aplikacijama. Bez potpuno pouzdanog konteksta te se obveze mogu previdjeti, što šteti projektima i odnosima.
Fyxer je izradio AI izvršnog asistenta koji ne gubi nit dok se posao odvija u različitim alatima. Kombinira najnovije OpenAI modele s više od 500.000 sati tijekova rada izvršnih asistenata, dijeleći posao među desecima specijaliziranih modela koji se poboljšavaju na temelju stvarnih povratnih informacija korisnika.
Njegov se rad posebno jasno vidi na primjeru e-pošte. Dvije osobe mogu primiti istu poruku e-pošte, ali trebati posve različite odgovore ovisno o njihovu odnosu, prethodnim događajima i cilju koji svaka od njih želi postići. Zato je taj naizgled jednostavan zadatak neočekivano težak za AI.
„Postoji nešto što se zove Moravecov paradoks“, objašnjava suosnivač Fyxera Archie Hollingsworth. „Ono što je ljudima lako teško je računalima, a ono što je računalima lako teško je ljudima.“ Fyxer svladava tu složenost učenjem načina rada svakog korisnika kako bi mogao odgovarati poput asistenta koji već zna što je važno.
Najnapredniji OpenAI modeli pokreću ključne dijelove iskustva, od razumijevanja poruke e-pošte i pronalaženja odgovarajućeg konteksta do izrade skice. Fyxer je odabrao OpenAI jer su njegovi modeli postigli najbolje rezultate na Fyxerovim internim testovima, pružili napredne mogućnosti preciznog podešavanja za subjektivne zadatke poput tona i namjere te ponudili praktičnu inženjersku podršku kroz zajedničko osmišljavanje rješenja i tehničku suradnju.
„Odabrali smo OpenAI jer ima najbolje modele, a omogućio nam je i izravan pristup te blisku suradnju. Mogu postaviti pitanje na Slacku i brzo dobiti odgovor, a kad naiđemo na problem, njihov tim dolazi u naš ured i rješava ga zajedno s nama. Uvijek su tu.“
Fyxerov pristup donosi tri pouke osnivačima koji izrađuju AI proizvode koji se uvelike oslanjaju na kontekst:
Fyxer je svoj sustav izgradio na 30–50 specijaliziranih modela, od kojih je svaki zadužen za uzak dio tijeka rada e-pošte. Umjesto da e-poštu obrađuje kao jedan zadatak generiranja teksta, Fyxer problem raščlanjuje na sustav predviđanja, primjerice odlučivanje zahtijeva li poruka odgovor ili sastavljanje odgovora koji odgovaraju korisnikovu tonu i kontekstu.
„Raščlanjivanje problema na mnogo manjih modela mnogo je učinkovitije od traženja da jedan model napiše dobru poruku e-pošte“, objašnjava Hollingsworth.
Kada stigne nova poruka e-pošte, model za odlučivanje o odgovoru klasificira je: zahtijeva li odgovor, radnju povezanu sa zakazivanjem ili je riječ samo o informaciji koju bi korisnik trebao vidjeti?
Ako je odgovor potreban, dodatni modeli analiziraju namjeru poruke e-pošte i predviđaju vjerojatan ishod interakcije. Ti modeli prepoznaju obrasce, primjerice vodi li razgovor prema zakazivanju sastanka, rješavanju zahtjeva ili nastavku dugotrajnijeg odnosa.
Memorija je jedan od najvažnijih dijelova sustava. Fyxer mora odlučiti koje pojedinosti treba sačuvati kroz više razgovora, a koje trebaju nestati nakon jedne razmjene. Kada stigne nova poruka e-pošte, modeli za dohvaćanje uspoređuju je s pohranjenim interakcijama i izdvajaju sjećanja najvažnija za tu osobu i nit razgovora.
OpenAI modeli pokreću različite korake u Fyxerovu sustavu. „OpenAI modele upotrebljavamo za sve, od obrade poruke e-pošte kako bismo razumjeli o čemu je zapravo riječ, preko dohvaćanja i ponovnog rangiranja konteksta koji želimo uključiti, pa sve do samog generiranja poruke“, kaže Shantsila.
Prije pokretanja svojeg AI proizvoda Fyxer je godinama pružao uslugu izvršnog asistenta koju su obavljali ljudi. Tijekom vremena tim je prikupio skup podataka koji obuhvaća više od 500.000 sati označenih tijekova rada izvršnih asistenata i pokazuje kako stvarni asistenti upravljaju poslovnom komunikacijom.
Ti su primjeri Fyxeru pružili podatke za treniranje proizašle iz samog posla. Obuhvatili su sitne procjene koje stoje iza dobrog odgovora: kada odgovoriti brzo, kada pričekati, koji je prethodni razgovor važan i zašto isti zahtjev može iziskivati različit odgovor ovisno o osobi.
Fyxer u svojem širem sustavu primjenjuje precizno podešavanje uz nadzor i prilagodbu niskog ranga (LoRA) kako bi izradio inačice modela za određene zadatke, uz nadzor troškova treniranja. U ranoj fazi razvoja proizvoda tim se za zadatke koji su zahtijevali visoku točnost služio OpenAI platformom za precizno podešavanje. Nedavno je Fyxer surađivao s OpenAI timom za upravljano precizno podešavanje kako bi novu kontrolnu točku uveo u produkciju.
„OpenAI nam je bio ključan u prenošenju znanja koje imamo o svojim korisnicima i njegovu uspješnom ugrađivanju u način rada modela.“
Prije uvođenja bilo kojeg modela Fyxer ga procjenjuje na validacijskim skupovima prilagođenima vlastitim zadacima e-pošte, uključujući sastavljanje, klasifikaciju i određivanje prioriteta. Tim uz točnost razmatra vrijeme odziva i trošak jer najbolji odabir može ovisiti o zadatku.
Nakon uvođenja Fyxerov se sustav nastavlja poboljšavati na temelju stvarnih povratnih informacija korisnika. Kada netko uredi skicu prije slanja, razlika između izvorne i konačne poruke e-pošte pokazuje kojem je rezultatu dao prednost.
Fyxer te usporedbe pretvara u podatke za treniranje metodom izravne optimizacije preferencija (DPO). Umjesto ručnog označavanja svakog primjera model uči iz parova rezultata: izvorne skice i inačice koju je uredio korisnik.
Svaka promjena u sastavljanju zatim prolazi A/B testiranje. Fyxer uvodi novu inačicu samo kada ona donese statistički značajno poboljšanje. Zbog velikog broja korisnika tim katkad može dosegnuti taj prag u jednom danu.
Danas se 53 % Fyxerovih skica izrađenih umjetnom inteligencijom prihvaća bez izmjena. To znači da sustav u velikom broju stvarnih razgovora ispravno predviđa namjeru i ton. Samo je tijekom 2025. Fyxer povećao godišnji ponavljajući prihod s milijun na 32 milijuna USD.
Hollingsworth smatra da je zadržavanje korisnika još snažniji pokazatelj. Mnogi Fyxerovi korisnici nemaju napredno tehničko znanje, a nekima je Fyxer prvi AI sustav kojim se svakodnevno služe.
„Svi govore o godišnjem ponavljajućem prihodu, ali mislim da je zadržavanje korisnika pravi pokazatelj uspjeha. Više od 90 % naših korisnika još uvijek plaća uslugu nakon 90 dana i svakodnevno je upotrebljava.“
Fyxer ubuduće želi još bolje razumjeti odnose, preferencije i aktualne tijekove rada. Njegov asistent nadilazi sastavljanje odgovora i nastavlja se razvijati u sveobuhvatnijeg AI asistenta koji može preuzeti veći dio korisnikovih komunikacijskih i koordinacijskih zadataka.
„Želimo omogućiti korisnicima da što više rade ono što istinski vole“, kaže Hollingsworth. „Želimo im omogućiti da više nikada ne moraju otvoriti računalo i da upravljanje svime time mogu povjeriti Fyxeru.“
