Fyxer принимает без правок 53% черновиков писем, созданных ИИ
Стартап Fyxer сообщил, что 53% сгенерированных его ИИ-помощником черновиков писем пользователи принимают без изменений, а более 90% клиентов остаются с сервисом через 90 дней. Компания сочетает модели OpenAI с набором данных, накопленным за более чем 500 тыс. часов работы персональных ассистентов, и распределяет почтовые задачи между 30–50 специализированными моделями.
Почта как набор отдельных решений
Fyxer не рассматривает обработку письма как одну задачу генерации текста. После получения сообщения модель сначала определяет, нужен ли ответ, действие по организации встречи или письмо достаточно просто показать пользователю. Далее другие модели анализируют намерение отправителя и вероятный результат общения.
Система учитывает, развивается ли переписка к назначению встречи, закрытию запроса или продолжению длительного делового контакта. Отдельное место занимает память: модели сопоставляют новое письмо с сохранёнными взаимодействиями и выбирают сведения, наиболее важные для конкретного человека и цепочки сообщений.
Модели OpenAI используются для разбора содержания письма, поиска и повторного ранжирования контекста, а также для создания текста ответа. По словам сооснователя Fyxer Арчи Холлингсворта, разбиение процесса на множество небольших моделей работает лучше, чем попытка поручить одной модели написать хорошее письмо.
Данные ассистентов и обучение на правках
До запуска ИИ-продукта Fyxer несколько лет предоставляла услуги персональных ассистентов силами людей. За это время компания собрала размеченные рабочие процессы, в которых отражены практические решения: когда отвечать сразу, когда подождать, какую предыдущую переписку учитывать и как меняется ответ для разных пользователей.
Для создания специализированных вариантов моделей Fyxer применяет supervised fine-tuning и Low-Rank Adaptation, или LoRA. Перед выпуском модели проверяют на собственных валидационных наборах для подготовки писем, классификации и приоритизации. Команда одновременно оценивает точность, скорость ответа и стоимость, поскольку оптимальный выбор зависит от конкретной операции.
Предпочтения вместо ручной разметки
После отправки в продукт система учится на действиях пользователей. Если человек редактирует черновик перед отправкой, различие между исходным и итоговым текстом становится сигналом о предпочтительном варианте. Fyxer преобразует такие пары в данные для Direct Preference Optimization, не размечая вручную каждый пример.
Каждое изменение в механизме подготовки писем проходит A/B-тест и попадает в продукт только после статистически значимого улучшения. Благодаря объёму пользователей компания иногда достигает такого порога за один день.
В 2025 году годовая регулярная выручка Fyxer выросла с $1 млн до $32 млн. Компания развивает продукт от подготовки ответов к помощнику, который лучше понимает отношения, предпочтения и текущие рабочие процессы. Для бизнеса этот пример показывает, что практическая ценность ИИ в коммуникациях зависит от разделения задач, релевантной памяти и регулярной проверки изменений на реальном пользовательском поведении.