Jinsi Fyxer ilivyounda msaidizi mkuu wa AI anayeaminika
Fyxer huunganisha miundo ya OpenAI na zaidi ya saa 500,000 za michakato ya wasaidizi wakuu pamoja na maoni halisi ya watumiaji ili kuandika majibu kwa sauti ya kila mtu.
90%
Watumiaji wanaoendelea kutumia huduma baada ya siku 90
53%
Rasimu zilizozalishwa na AI zilizokubaliwa bila kuhaririwa
Kwa wataalamu wengi, kazi inahusisha kufuatilia mazungumzo na ahadi katika vikasha, mikutano, ujumbe na programu mbalimbali. Bila muktadha thabiti, ahadi hizo zinaweza kusahaulika na kuathiri miradi na mahusiano.
Fyxer iliunda msaidizi mkuu wa AI anayefuatilia mfululizo wa kazi inapohama kutoka zana moja hadi nyingine. Inachanganya miundo ya hivi karibuni ya OpenAI na zaidi ya saa 500,000 za michakato ya kazi ya wasaidizi wakuu, huku ikigawanya kazi kati ya miundo mingi maalumu inayoboreshwa kupitia maoni halisi ya watumiaji.
Barua pepe ni mojawapo ya sehemu zinazoonyesha wazi zaidi jinsi inavyofanya kazi. Watu wawili wanaweza kupokea barua pepe ileile lakini wakahitaji majibu tofauti kabisa kulingana na uhusiano wao, yaliyotokea awali na lengo la kila mmoja. Hilo hufanya kazi inayoonekana kuwa rahisi iwe ngumu sana kwa AI.
“Kuna jambo linaloitwa kitendawili cha Moravec,” anaeleza Archie Hollingsworth, Mwanzilishi mwenza wa Fyxer. “Mambo ambayo binadamu huona kuwa rahisi ni magumu kwa kompyuta, na yale ambayo kompyuta huona kuwa rahisi ni magumu kwa binadamu.” Fyxer hushughulikia ugumu huo kwa kujifunza jinsi kila mtumiaji anavyofanya kazi, ili iweze kujibu kama msaidizi ambaye tayari anajua yaliyo muhimu.
Miundo ya OpenAI ya kiwango cha juu zaidi huendesha sehemu muhimu za matumizi, kuanzia kuelewa barua pepe na kutafuta muktadha unaofaa hadi kuandika rasimu. Fyxer ilichagua OpenAI kwa sababu miundo yake ilifanya vizuri zaidi katika vipimo vya ndani vya Fyxer, ilikuwa na uwezo thabiti wa marekebisho ya kuboresha kwa kazi zenye maamuzi ya kibinafsi kama toni na kusudi, na ilitoa usaidizi wa moja kwa moja wa kihandisi kupitia vikao vya kubuni kwenye ubao na ushirikiano wa kiufundi.
“Tulichagua OpenAI kwa sababu ina miundo bora zaidi, na imetupa ufikiaji wa moja kwa moja na ushirikiano wa karibu. Ninaweza kuuliza swali kwenye Slack na kupata jibu haraka, na tunapokabili tatizo, timu huja ofisini kwetu na kulitatua pamoja nasi. Wako tayari kutusaidia.”
Mbinu ya Fyxer inatoa mafunzo matatu kwa waanzilishi wanaounda bidhaa za AI zinazotegemea sana muktadha:
Fyxer iliunda mfumo wake kwa kutumia miundo maalumu 30–50, kila mmoja ukishughulikia sehemu mahususi ya mchakato wa barua pepe. Badala ya kuchukulia barua pepe kama kazi moja ya kuzalisha maandishi, Fyxer hugawanya tatizo hilo kuwa mfumo wa utabiri, kama vile kuamua iwapo ujumbe unahitaji jibu au kuandika majibu yanayolingana na toni na muktadha wa mtumiaji.
“Kugawanya tatizo kati ya miundo mingi midogo hufanya kazi vizuri zaidi kuliko kuomba muundo mmoja uandike barua pepe nzuri,” anaeleza Hollingsworth.
Barua pepe mpya inapowasili, muundo wa kuamua kuhusu jibu huainisha ujumbe: je, unahitaji jibu, hatua ya kuratibu ratiba, au ni taarifa tu ambayo mtumiaji anapaswa kuona?
Ikiwa jibu linahitajika, miundo mingine huchanganua kusudi la barua pepe na kutabiri matokeo yanayowezekana ya mawasiliano hayo. Miundo hii hubaini mielekeo kama vile iwapo mazungumzo yanaelekea kwenye kupanga mkutano, kutatua ombi au kuendeleza mfululizo mrefu wa uhusiano.
Kumbukumbu ni mojawapo ya sehemu muhimu zaidi za mfumo. Fyxer inahitaji kuamua maelezo yanayopaswa kuhifadhiwa katika mazungumzo mbalimbali na yale yanayopaswa kufutwa baada ya mawasiliano moja. Barua pepe mpya inapowasili, miundo ya urejeshaji huilinganisha na mawasiliano yaliyohifadhiwa na kuonyesha kumbukumbu zinazomhusu zaidi mtu huyo na mfululizo huo wa mazungumzo.
Miundo ya OpenAI huendesha hatua mbalimbali katika mfumo wa Fyxer. “Tunatumia miundo ya OpenAI kwa kila kitu, kuanzia kuchanganua barua pepe ili tuelewe inahusu nini hasa, hadi kuleta na kupanga upya muktadha tunaotaka kujumuisha, na hatimaye kuandika barua pepe yenyewe,” anasema Shantsila.
Kabla ya kuzindua bidhaa yake ya AI, Fyxer ilitumia miaka kadhaa kutoa huduma ya wasaidizi wakuu iliyoendeshwa na binadamu. Kadiri muda ulivyopita, timu ilikusanya seti ya data iliyotokana na zaidi ya saa 500,000 za michakato ya kazi ya wasaidizi wakuu iliyowekewa maelezo, ikionyesha jinsi wasaidizi halisi husimamia mawasiliano ya kikazi.
Mifano hiyo iliipa Fyxer data ya mafunzo iliyotokana na kazi yenyewe. Ilinasa maamuzi madogo yanayowezesha jibu zuri: wakati wa kujibu haraka, wakati wa kusubiri, mazungumzo gani ya awali ni muhimu, na jinsi ombi lilelile linavyoweza kuhitaji jibu tofauti kwa kila mtu.
Fyxer hutumia marekebisho ya kuboresha yanayosimamiwa na Low-Rank Adaptation (LoRA) katika mfumo wake mpana ili kuunda aina za muundo zinazolenga kazi mahususi huku ikidhibiti gharama za mafunzo. Mwanzoni mwa utengenezaji wa bidhaa hiyo, timu ilitumia jukwaa la OpenAI la marekebisho ya kuboresha kwa kazi zilizohitaji usahihi wa juu. Hivi karibuni, Fyxer ilishirikiana na timu ya OpenAI inayosimamia marekebisho ya kuboresha ili kupeleka toleo jipya la muundo katika mazingira ya uzalishaji.
“OpenAI imekuwa muhimu sana katika kutusaidia kuhamisha uelewa tulio nao kuhusu wateja wetu na kuujumuisha kwa mafanikio katika jinsi miundo inavyofanya kazi.”
Kabla ya muundo wowote kutumika, Fyxer huutathmini kwa seti za uthibitishaji zilizoundwa kulingana na kazi zake za barua pepe, zikiwemo kuandika rasimu, kuainisha na kuweka vipaumbele. Timu hupima usahihi pamoja na muda wa kujibu na gharama, kwa kuwa chaguo bora linaweza kutofautiana kulingana na kazi.
Baada ya kuanza kutumika, mfumo wa Fyxer huendelea kuboreka kupitia maoni halisi ya watumiaji. Mtu anapohariri rasimu kabla ya kuituma, tofauti kati ya barua pepe ya awali na ya mwisho huonyesha matokeo aliyopendelea.
Fyxer hugeuza ulinganisho huo kuwa data ya mafunzo kwa kutumia Direct Preference Optimization (DPO). Badala ya kuweka lebo kwa kila mfano mwenyewe, muundo hujifunza kutokana na jozi za matokeo: rasimu ya awali na toleo lililohaririwa na mtumiaji.
Kisha, kila badiliko katika uandishi wa rasimu hupitia jaribio la A/B. Fyxer hutoa toleo jipya tu linapoleta maboresho yenye umuhimu wa kitakwimu. Idadi kubwa ya watumiaji wake huwezesha timu kufikia kiwango hicho ndani ya siku moja wakati mwingine.
Leo, 53% ya rasimu za Fyxer zinazozalishwa na AI hukubaliwa bila kuhaririwa. Hii inamaanisha kuwa mfumo unatabiri kwa usahihi kusudi na toni katika sehemu kubwa ya mazungumzo halisi. Katika mwaka wa 2025 pekee, mapato ya kila mwaka yanayojirudia ya Fyxer yalikua kutoka dola milioni 1 hadi dola milioni 32.
Kwa Hollingsworth, kiwango cha watumiaji wanaosalia ndicho kiashiria muhimu zaidi. Wateja wengi wa Fyxer hawana ujuzi wa kina wa teknolojia, na kwa baadhi yao, Fyxer ndio mfumo wa kwanza wa AI wanaotumia kila siku.
“Kila mtu huzungumzia ARR, lakini nadhani kiwango cha watumiaji wanaosalia ndicho kipimo halisi cha mafanikio. Zaidi ya 90% ya watumiaji wetu bado wanalipia huduma baada ya siku 90 na wanaendelea kuitumia kila siku.”
Kwa siku zijazo, Fyxer inajenga uelewa wa kina zaidi wa mahusiano, mapendeleo na shughuli za kazi zinazoendelea. Msaidizi wake anaendelea kukua kutoka kuandika majibu hadi kuwa msaidizi mpana wa AI anayeweza kushughulikia sehemu kubwa zaidi ya mawasiliano na uratibu wa mtumiaji.
“Dira yetu ni kuwawezesha wateja wetu kutumia muda mwingi iwezekanavyo kufanya kazi wanayoipenda sana,” anasema Hollingsworth. “Tunataka wafikie hatua ambayo hawahitaji kamwe kufungua kompyuta zao na wanaweza kuamini Fyxer ishughulikie yote hayo.”
