En AI der husker din organisation.
Hver vurdering, agent, politik, initiativ, beslutning og eksperiment i jeres Fronterio-tenant fødes ind i en natlig konsolideringshjerne. Den destillerer varige erkendte fakta: præferencer, mønstre, risici, ambitioner: og anbefaler næste træk, stille, hver dag.
Faktatyper motoren sporer per organisation: fra risikosignaler til erklærede ambitioner
Flader anbefalingerne vises på: konsulent, forsiden, digest, jeres plan
K-anonymitetsgrænse for hver indsigt på tværs af kunder, identitet forlader aldrig din tenant
Sådan fungerer Memory Engine
Hver handling, dit team foretager på Fronterio, skriver et valideret, uforanderligt signal — ingen rå bruger-ID'er, ingen fritekst, kun et afgrænset sæt felter. Hver nat læser platformen de nye signaler for jeres organisation og kører dem gennem en totrins-konsolidering.
Trin ét er deterministisk: fem regelbaserede detektorer scanner for mønstre et regneark kunne fange, politik-publiceringsstriber, fald i vurderingsscore, agent-deploy-kadence, initiativ-udgivelsesfrekvens, guide-fuldførelsesrytme. Disse producerer kandidat-fakta med evidensspor knyttet til specifikke signalrækker. Trin to er en frontier AI-model, gated til Pro+ og kun når nye signaler eller et konsulent-udledt faktum retfærdiggør kaldet. Modellen ser på jeres bucket-kontekst + tidligere fakta + seneste signaler og returnerer op til tolv ekstra kandidater, subtile præferencer, erklærede ambitioner, beslutningskontekster regelbaserede detektorer ikke kan se.
Kandidater samles i en varig hukommelse med supersede-semantik: samme faktum med højere tillid forstærker, anden værdi erstatter. Et kanonisk ordforråd på 55 nøgler forhindrer afvigelse; alt uden for ordforrådet lander i en admin-review-kø i stedet for at forurene jeres hukommelse. Fakta bærer tillidsbånd, evidens-signal-ID'er og en udløbsdato per faktatype, blokkere udløber på 14 dage, begrænsninger på et år.
Anbefalinger beregnes fra hukommelse + nuværende tilstand + (Business+) mønstre på tværs af kunder. En enkelt anbefaling kan optages på fire overflader, konsulentens prompt (top fem), dashboard-hjemmekortet (top tre), den ugentlige digest-e-mail (kun høj prioritet) og jeres planet (fuld liste). Én kilde til sandhed, fire visninger, altid i prioritetsrækkefølge.
Hvorfor hukommelse, ikke bare analyser
Uden Memory Engine
- Jeres AI-konsulent starter hver samtale forfra: den kender jeres score, men ikke jeres præferencer, historie eller beslutninger
- Mønstergenkendelse sker inde i nogens hoved: churn-risici, gående initiativer og kapacitetshuller sidder i hukommelsen indtil et møde bringer dem frem
- Hver dashboard-widget svarer på 'hvad skete der', men intet svarer på 'hvad bør I gøre nu, forankret i hvad I har gjort'
- Peer-benchmarks er forældede PDF'er; 'hvad organisationer som os typisk gør' lever i en konsulents LinkedIn-DM'er
Med Memory Engine
- Konsulenten citerer erkendte fakta efter fact_type med tillids-markører, ingen hallucination, ingen gentagelse af samme spørgsmål hver samtale
- Risikosignaler dukker op om morgenen de kvalificerer sig, med evidens der linker tilbage til de specifikke agent-hændelser eller score-fald der udløste dem
- Hver flade (forsiden, digest, jeres plan) læser fra ét sæt anbefalinger, sorteret efter prioritet og automatisk fjernet, når de ikke længere er relevante
- Kohort-indsigter på tværs af kunder (Business+) er bucket-only med k≥15 anonymitet, nyttige mønstre, nul identitetslæk
Hvad følger med Memory Engine
Erkendte fakta per organisation
Præferencer, mønstre, relationer, begrænsninger, forpligtelser, risikosignaler, ambitioner, kapacitetshuller, blokkere, momentum, kohort-indsigter, tolv kanoniske faktatyper.
Regelbaseret + AI-konsolidering
Deterministiske detektorer for hver organisation; Pro+ tilføjer et natligt AI-gennemløb med strengt valideret output.
Skabelondrevne anbefalinger
Deklarative skabeloner mapper faktatyper til anbefalinger med plan-baserede prioritetsforøgelser, CTA-links og automatisk afvisning når det underliggende faktum forsvinder.
Fire visningsoverflader
Konsulent-prompt, opmærksomhedsstakken på forsiden, ugentlig digest og den ene transformationsplan: samme kilde, forskellige prioriteter.
Privatliv ved design
Saltet hashing pr. organisation, en strengt valideret udsendelsesgrænse og kohorteaggregering kun i buckets med et k≥15-anonymitetsgulv.
Opt-out respekteres på hvert lag
cohort_contribution_enabled-flip ekskluderer en organisation fra både kohort-skrivninger og -læsninger, ingen data forlader jeres tenant uden eksplicit samtykke.
Brug jeres egen AI (Fronterio Atlas)
Forankr Copilot, Claude, Cursor og jeres egne agenter på jeres governerede Fronterio-kontekst via et sikkert MCP-endpoint, jeres organisations fakta, prioriteter og posture, uden at nogen PII nogensinde forlader platformen. Pro og opefter.
Sådan lander det i jeres tenant
Signaler begynder at strømme
Fra dag ét udsender hver vurdering, agentgodkendelse, politikudgivelse, guidegennemførelse, beslutning og hvert eksperiment et valideret signal.
Første konsolideringskørsel
Dag to kl. 05:00 UTC: regel-kørslen finder sine første mønstre, seeder de første organization_memory-rækker. Konsulenten begynder at citere dem.
Anbefalinger dukker op
Inden for en uge viser forsiden og jeres transformationsplan de første anbefalinger. Digesten indeholder højprioritets-punkter hver mandag.
AI-kørslen starter (Pro+)
Når signalmængde eller konsulent-udledte fakta retfærdiggør det, tilføjer vores AI-model de subtile fakta, præferencer, ambitioner, beslutningskontekster detektorer ikke kan se.


“De fleste AI-værktøjer skal briefes om organisationen forfra hver gang. Memory Engine husker i stedet. Den bærer det, den har lært, videre, og den gør opmærksom på afvigelser, ingen endnu har set.”
Sådan fungerer Memory Engine
Tilgængelig på Pro, Business og Enterprise
Regel-pass + konsulent-injektion følger med alle planer. Pro+ låser op for den natlige AI-konsolidering og anbefalinger på forsiden. Business+ tilføjer forudsigende kohorteindsigter. Enterprise tilføjer risikosignal-forudsigelser på tværs af kunder og Brain API-adgang.
Giv jeres AI en hukommelse.
Book en gennemgang og se hvad motoren ville lære om jeres organisation i sin første uge.