Как Fyxer создала ИИ-помощника, которому доверяют
Fyxer сочетает модели OpenAI с данными более чем за 500 000 часов работы помощников руководителей и отзывами пользователей, чтобы составлять ответы в стиле каждого человека.
90%
Удержание пользователей через 90 дней
53%
ИИ-черновиков принято без изменений
Для многих специалистов работа означает необходимость отслеживать разговоры и обязательства в почте, на встречах, в сообщениях и приложениях. Без надёжного контекста эти обязательства могут остаться без внимания, что вредит проектам и отношениям.
Fyxer создала ИИ-помощника руководителя, который не теряет нить рабочего процесса при переходе между инструментами. Он объединяет новейшие модели OpenAI с данными более чем за 500 000 часов работы помощников руководителей, распределяя задачи между десятками специализированных моделей, которые совершенствуются благодаря отзывам реальных пользователей.
Особенно наглядно его работа проявляется в электронной почте. Два человека могут получить одинаковое письмо, но им потребуются совершенно разные ответы — в зависимости от отношений, предшествующих событий и целей каждого из них. Поэтому кажущаяся простой задача оказывается для ИИ неожиданно сложной.
«Существует так называемый парадокс Моравека, — объясняет сооснователь Fyxer Арчи Холлингсворт. — То, что легко даётся людям, сложно для компьютеров, а то, что легко для компьютеров, сложно для людей». Fyxer справляется с этой сложностью, изучая стиль работы каждого пользователя, чтобы отвечать как помощник, который уже знает, что важно.
Передовые модели OpenAI обеспечивают ключевые этапы работы: от понимания письма и поиска нужного контекста до создания черновика. Fyxer выбрала OpenAI, потому что её модели показали лучшие результаты во внутренних тестах Fyxer, обеспечивали эффективную тонкую настройку для субъективных задач, таких как определение тона и намерения, а инженеры оказывали практическую поддержку на совместных проектных сессиях и в ходе технического сотрудничества.
«Мы выбрали OpenAI, потому что у неё лучшие модели, а ещё она обеспечила нам прямой доступ и тесное сотрудничество. Я могу задать вопрос в Slack и быстро получить ответ, а когда мы сталкиваемся с проблемой, команда приезжает к нам в офис и решает её вместе с нами. На них всегда можно рассчитывать».
Подход Fyxer позволяет выделить три принципа для основателей компаний, создающих ИИ-продукты с глубоким пониманием контекста:
Fyxer построила свою систему на базе 30–50 специализированных моделей, каждая из которых отвечает за отдельную узкую часть процесса работы с электронной почтой. Вместо того чтобы рассматривать электронную почту как единую задачу генерации текста, Fyxer разбивает её на систему прогнозов: например, определяет, требует ли сообщение ответа, или составляет ответы с учётом тона и контекста пользователя.
«Разбиение задачи между множеством небольших моделей работает гораздо лучше, чем просьба к одной модели написать хорошее письмо», — объясняет Холлингсворт.
Когда приходит новое письмо, модель принятия решения об ответе классифицирует сообщение: нужно ли на него ответить, запланировать какое-либо действие или просто показать информацию пользователю?
Если ответ необходим, дополнительные модели анализируют цель письма и прогнозируют вероятный результат взаимодействия. Эти модели выявляют такие сценарии, как переход переписки к назначению встречи, выполнению запроса или продолжению более длительного взаимодействия.
Память — одна из важнейших частей системы. Fyxer должна решать, какие сведения следует сохранять между беседами, а какие — удалять после одного обмена сообщениями. Когда приходит новое письмо, модели поиска сопоставляют его с сохранёнными взаимодействиями и извлекают воспоминания, наиболее значимые для этого человека и данной переписки.
Модели OpenAI обеспечивают различные этапы работы системы Fyxer. «Мы используем модели OpenAI на всех этапах: от анализа письма, позволяющего понять, о чём оно на самом деле, до извлечения и повторного ранжирования нужного контекста и непосредственно создания письма», — говорит Шанцила.
До запуска своего ИИ-продукта Fyxer несколько лет предоставляла услуги персональных помощников-людей для руководителей. Со временем команда собрала набор данных на основе более чем 500 000 часов размеченных рабочих процессов руководителей, отражающий то, как настоящие помощники ведут деловую коммуникацию.
Благодаря этим примерам Fyxer получила обучающие данные непосредственно из реальной работы. Они отражали нюансы, от которых зависит хороший ответ: когда нужно ответить быстро, когда стоит подождать, какая из предыдущих бесед важна и почему один и тот же запрос требует разных ответов для разных людей.
Во всей своей системе Fyxer применяет контролируемую тонкую настройку и низкоранговую адаптацию (LoRA), чтобы создавать специализированные варианты моделей и контролировать затраты на обучение. На ранних этапах разработки продукта команда использовала платформу тонкой настройки OpenAI для задач, требующих высокой точности. Позднее Fyxer вместе с командой управляемой тонкой настройки OpenAI внедрила в рабочую среду новую контрольную точку модели.
«OpenAI сыграла для нас ключевую роль, помогая перенести накопленные знания о клиентах и успешно применить их в работе моделей».
Перед развёртыванием любой модели Fyxer оценивает её на проверочных наборах, составленных с учётом собственных задач по работе с электронной почтой, включая подготовку черновиков, классификацию и расстановку приоритетов. Команда оценивает не только точность, но также время ответа и стоимость, поскольку оптимальный выбор зависит от задачи.
После развёртывания система Fyxer продолжает совершенствоваться благодаря отзывам реальных пользователей. Когда пользователь редактирует черновик перед отправкой, различия между исходным и итоговым письмом показывают, какой результат он предпочёл.
Fyxer преобразует эти сравнения в обучающие данные с помощью прямой оптимизации предпочтений (DPO). Вместо ручной разметки каждого примера модель учится на парах результатов: исходном черновике и версии, отредактированной пользователем.
Затем каждое изменение в механизме подготовки черновиков проходит A/B-тестирование. Fyxer выпускает новую версию только при наличии статистически значимого улучшения. Благодаря числу пользователей команда иногда достигает этого порога всего за день.
Сегодня 53% созданных Fyxer ИИ-черновиков принимаются без изменений. Это означает, что система правильно определяет намерение и тон в значительной доле реальных переписок. Только за 2025 год годовой регулярный доход Fyxer вырос с 1 до 32 миллионов долларов.
Для Холлингсворта более убедительным показателем служит удержание пользователей. Многие клиенты Fyxer не обладают глубокими техническими знаниями, а для некоторых Fyxer становится первой ИИ-системой, которой они пользуются каждый день.
«Все говорят о годовом регулярном доходе, но я считаю, что настоящий показатель успеха — это удержание. Спустя 90 дней более 90% наших пользователей по-прежнему платят за сервис и пользуются им каждый день».
В перспективе Fyxer стремится глубже понимать взаимоотношения, предпочтения и текущие рабочие процессы. Помощник продолжает развиваться: теперь он не только составляет ответы, но и берёт на себя всё больше задач пользователя, связанных с коммуникацией и координацией.
«Наша цель — дать клиентам возможность как можно больше заниматься работой, которую они искренне любят», — говорит Холлингсворт. «Мы хотим прийти к тому, чтобы им вообще не приходилось открывать компьютер и они могли доверить всё это Fyxer».
