Fyxer ರೂಪಿಸಿದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಸಹಾಯಕ

ಅನೇಕ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ, ಕೆಲಸವೆಂದರೆ ಒಳಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು, ಸಭೆಗಳು, ಸಂದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಆ್ಯಪ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಹಾಗೂ ಬದ್ಧತೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಗಾ ಇಡುವುದು. ದೃಢವಾದ ಸಂದರ್ಭ ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಆ ಬದ್ಧತೆಗಳು ಗಮನದಿಂದ ತಪ್ಪಿ, ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ಹಾನಿಯಾಗಬಹುದು.

ವಿವಿಧ ಸಾಧನಗಳ ನಡುವೆ ಕೆಲಸ ಸಾಗುವಾಗಲೂ ಅದರ ಸರಣಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ AI ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಸಹಾಯಕನನ್ನು Fyxer ರೂಪಿಸಿದೆ. ಇದು ಇತ್ತೀಚಿನ OpenAI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು 500,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಗಂಟೆಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಸಹಾಯಕರ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಸುಧಾರಿಸುವ ಹತ್ತಾರು ವಿಶೇಷ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹಂಚುತ್ತದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದಾದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಇಮೇಲ್ ಪ್ರಮುಖವಾದುದು. ಇಬ್ಬರು ಒಂದೇ ಇಮೇಲ್ ಪಡೆದರೂ, ಅವರ ಸಂಬಂಧ, ಹಿಂದೆ ನಡೆದ ಸಂಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಸಾಧಿಸಲು ಬಯಸುವುದು ಏನು ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಅವರಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಭಿನ್ನ ಉತ್ತರಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ ಮೇಲ್ನೋಟಕ್ಕೆ ಸರಳವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಈ ಕೆಲಸ AI ಗೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಗೂ ಮೀರಿದಷ್ಟು ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ.

“ಮೊರಾವೆಕ್ ವಿರೋಧಾಭಾಸ ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೊಂದಿದೆ,” ಎಂದು Fyxer ಸಹ-ಸಂಸ್ಥಾಪಕ ಆರ್ಚಿ ಹಾಲಿಂಗ್ಸ್‌ವರ್ತ್ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. “ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಸುಲಭವೆನಿಸುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಷ್ಟ; ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸುಲಭವೆನಿಸುವುದು ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಕಷ್ಟ.” ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ Fyxer ಈ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಯಾವುದು ಮುಖ್ಯವೆಂದು ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿರುವ ಸಹಾಯಕನಂತೆ ಅದು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಲ್ಲದು.

ಇಮೇಲ್ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕರಡು ರಚಿಸುವವರೆಗೆ, ಅನುಭವದ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ OpenAI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಬೆಂಬಲ ನೀಡುತ್ತವೆ. ತನ್ನ ಆಂತರಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿ OpenAI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದ್ದರಿಂದ Fyxer ಅದನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡಿತು. ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶದಂತಹ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಲವಾದ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನೂ, ವೈಟ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಅವಧಿಗಳು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಹಯೋಗದ ಮೂಲಕ ನೇರ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನೂ ಅದು ಒದಗಿಸಿತು.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭ ಮಾಹಿತಿ ಆಧರಿಸಿದ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ Fyxer ನ ವಿಧಾನವು ಮೂರು ಪಾಠಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

ಇಮೇಲ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಒಂದೊಂದು ಸೀಮಿತ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಹೊಣೆ ಹೊತ್ತ 30–50 ವಿಶೇಷ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ Fyxer ತನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿದೆ. ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಒಂದೇ ಪಠ್ಯ-ರಚನಾ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಬದಲು, ಸಂದೇಶಕ್ಕೆ ಉತ್ತರ ಬೇಕೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಹೊಂದುವ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಂತಹ ಊಹೆಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ Fyxer ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ.

“ಒಂದೇ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಉತ್ತಮ ಇಮೇಲ್ ಬರೆಯುವಂತೆ ಕೇಳುವುದಕ್ಕಿಂತ, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ,” ಎಂದು ಹಾಲಿಂಗ್ಸ್‌ವರ್ತ್ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಹೊಸ ಇಮೇಲ್ ಬಂದಾಗ, ಉತ್ತರದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮಾಡೆಲ್ ಸಂದೇಶವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ: ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತರ ಬೇಕೇ, ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕ್ರಮ ಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಇದು ಬಳಕೆದಾರರು ನೋಡಬೇಕಾದ ಮಾಹಿತಿ ಮಾತ್ರವೇ?

ಉತ್ತರ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಇಮೇಲ್‌ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಸಂವಹನದ ಸಂಭವನೀಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಭಾಷಣೆಯು ಸಭೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸುವತ್ತ, ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವತ್ತ ಅಥವಾ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಸಂಬಂಧದ ಸರಣಿಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುವತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂಬಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ.

ಮೆಮೊರಿ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಯಾವ ವಿವರಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಸಂವಹನದ ಬಳಿಕ ಯಾವುದನ್ನು ಅಳಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು Fyxer ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಇಮೇಲ್ ಬಂದಾಗ, ಮರುಪಡೆಯುವ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಸಂವಹನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ, ಆ ವ್ಯಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಸರಣಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನೆನಪುಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ.

Fyxer ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಿಗೆ OpenAI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ. “ಇಮೇಲ್ ನಿಜವಾಗಿ ಯಾವುದರ ಕುರಿತಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು, ನಾವು ಸೇರಿಸಲು ಬಯಸುವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಪಡೆದು ಮರುಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಇಮೇಲ್ ರಚಿಸುವವರೆಗೆ ಎಲ್ಲದಕ್ಕೂ OpenAI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ,” ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ ಶಾಂಟ್ಸಿಲಾ.

ತನ್ನ AI ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, Fyxer ಹಲವು ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ ಮಾನವ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಸಹಾಯಕರ ಸೇವೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿತ್ತು. ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ, ನೈಜ ಸಹಾಯಕರು ವೃತ್ತಿಪರ ಸಂವಹನವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ 500,000ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಗಂಟೆಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಂದ ತಂಡವು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ರೂಪಿಸಿತು.

ಆ ಉದಾಹರಣೆಗಳು Fyxer ಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಕೆಲಸದಿಂದಲೇ ಪಡೆದ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದವು. ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಯಾವಾಗ ಉತ್ತರಿಸಬೇಕು, ಯಾವಾಗ ಕಾಯಬೇಕು, ಹಿಂದಿನ ಯಾವ ಸಂಭಾಷಣೆ ಮುಖ್ಯ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ವಿನಂತಿಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಉತ್ತರ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗಬೇಕು ಎಂಬ ಉತ್ತಮ ಉತ್ತರದ ಹಿಂದಿರುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಅವು ದಾಖಲಿಸಿದ್ದವು.

ತರಬೇತಿ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಲೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾಡೆಲ್ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು Fyxer ತನ್ನ ವಿಶಾಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಸೂಪರ್‌ವೈಸ್ಡ್ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ (LoRA) ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪನ್ನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ತಂಡವು OpenAIಯ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿತು. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಹೊಸ ಪರಿಶೀಲನಾ ಹಂತವನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಬಳಕೆಗೆ ತರಲು Fyxer, OpenAI ಯ ನಿರ್ವಹಿತ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿತು.

ಯಾವುದೇ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು, ಕರಡು ರಚನೆ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸುವಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ತನ್ನದೇ ಇಮೇಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ರೂಪಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ Fyxer ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ತಂಡವು ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನೂ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರವೂ ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ Fyxer ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಯಾರಾದರೂ ಕರಡನ್ನು ತಿದ್ದಿದಾಗ, ಮೂಲ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಇಮೇಲ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಅವರು ಯಾವ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ಆರಿಸಿಕೊಂಡರು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ನೇರ ಆದ್ಯತೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (DPO) ಬಳಸಿ Fyxer ಆ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೈಯಾರೆ ಗುರುತು ಹಾಕುವ ಬದಲು, ಮಾಡೆಲ್ ಮೂಲ ಕರಡು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ತಿದ್ದಿದ ಆವೃತ್ತಿ ಎಂಬ ಎರಡು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.

ನಂತರ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕರಡು ರಚನಾ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನೂ ಎ/ಬಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸುಧಾರಣೆ ಕಂಡುಬಂದಾಗ ಮಾತ್ರ Fyxer ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅದರ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚಿರುವುದರಿಂದ, ತಂಡವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಒಂದೇ ದಿನದಲ್ಲಿ ಆ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಬಲ್ಲದು.

ಇಂದು, Fyxer ನ AI ರಚಿಸಿದ ಕರಡುಗಳಲ್ಲಿ ಶೇ. 53 ರಷ್ಟನ್ನು ಬರೆದಂತೆಯೇ ಅಂಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನೈಜ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತಿದೆ. 2025 ರ ಒಂದೇ ವರ್ಷದಲ್ಲಿ Fyxerನ ವಾರ್ಷಿಕ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಆದಾಯವು $1 ಮಿಲಿಯನ್‌ನಿಂದ $32 ಮಿಲಿಯನ್‌ಗೆ ಏರಿತು.

ಹಾಲಿಂಗ್ಸ್‌ವರ್ತ್ ಅವರ ಪ್ರಕಾರ, ಬಳಕೆದಾರರ ಉಳಿಕೆಯೇ ಹೆಚ್ಚು ಬಲವಾದ ಸೂಚಕವಾಗಿದೆ. Fyxer ನ ಅನೇಕ ಗ್ರಾಹಕರು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವರಿಗೆ, ಅವರು ಪ್ರತಿದಿನ ಬಳಸುವ ಮೊದಲ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೇ Fyxer ಆಗಿದೆ.

ಮುಂದಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಸಂಬಂಧಗಳು, ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಗುತ್ತಿರುವ ಕೆಲಸದ ಸರಣಿಗಳ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು Fyxer ರೂಪಿಸುತ್ತಿದೆ. ಉತ್ತರಗಳ ಕರಡು ರಚಿಸುವುದಕ್ಕಷ್ಟೇ ಸೀಮಿತವಾಗದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಸಮನ್ವಯದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ವಿಶಾಲ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕನಾಗಿ ಅದರ ಸಹಾಯಕ ವಿಕಸಿಸುತ್ತಲೇ ಇದೆ.

“ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ತಾವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪ್ರೀತಿಸುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಡುವಂತೆ ನೆರವಾಗುವುದೇ ನಮ್ಮ ಗುರಿ,” ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ ಹಾಲಿಂಗ್ಸ್‌ವರ್ತ್. “ಅವರು ಎಂದಿಗೂ ತಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತೆರೆಯಬೇಕಾಗದ ಮತ್ತು ಈ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರ್ವಹಿಸಲು Fyxer ಅನ್ನು ನಂಬಬಹುದಾದ ಹಂತಕ್ಕೆ ಅವರನ್ನು ಕರೆದೊಯ್ಯಲು ನಾವು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ.”