Eine KI, die sich Ihre Organisation merkt.
Jedes Assessment, jeder Agent, jede Policy, jeder Use Case, jede Entscheidung und jedes Experiment in Ihrem Fronterio-Tenant fließt in ein nächtliches Konsolidierungs-Gehirn. Es destilliert dauerhaft erkannte Fakten — Vorlieben, Muster, Risiken, Ambitionen — und empfiehlt nächste Schritte, leise, jeden Tag.
Faktentypen, die die Engine pro Organisation verfolgt — von Risikosignalen bis erklärten Ambitionen
Oberflächen, auf denen die Empfehlungen erscheinen: Consultant, Dashboard, Digest, Mission Control
K-Anonymitätsschwelle für jede kundenübergreifende Erkenntnis — Identität verlässt nie Ihren Tenant
So funktioniert die Memory Engine
Jede Aktion, die Ihr Team in Fronterio durchführt, schreibt ein unveränderliches, Zod-validiertes Signal auf einen Append-Only-Bus — keine rohen Benutzer-IDs, kein Freitext, eine begrenzte Payload-Whitelist. Ein nächtlicher Cron um 05:00 UTC liest alle Signale seit dem letzten Lauf für jede Ihrer Organisationen und führt sie durch eine zweistufige Konsolidierung.
Stufe eins ist deterministisch: fünf regelbasierte Detektoren scannen nach Mustern, die ein Tabellenblatt erfassen könnte — Policy-Veröffentlichungs-Streaks, Rückgang der Assessment-Werte, Agent-Deploy-Kadenz, Use-Case-Veröffentlichungsfrequenz, Guide-Abschluss-Rhythmus. Diese erzeugen Kandidatfakten mit Beweisspuren, die an spezifische Signalreihen geknüpft sind. Stufe zwei ist ein Frontier-KI-Modell, gated auf Pro+ und nur wenn neue Signale oder ein Consultant-abgeleitetes Faktum den Aufruf rechtfertigen. Das Modell betrachtet Ihren Bucket-Kontext + frühere Fakten + neueste Signale und liefert bis zu zwölf zusätzliche Kandidaten — subtile Vorlieben, erklärte Ambitionen, Entscheidungskontexte, die regelbasierte Detektoren nicht sehen können.
Kandidaten werden in einem dauerhaften Speicher mit Supersede-Semantik gesammelt: gleiches Faktum mit höherer Konfidenz verstärkt, anderer Wert ersetzt. Ein kanonisches Vokabular von 55 Schlüsseln verhindert Drift; alles außerhalb des Vokabulars landet in einer Admin-Review-Queue, anstatt Ihren Speicher zu kontaminieren. Fakten tragen Konfidenzbänder, Beweis-Signal-IDs und ein Verfallsdatum pro Faktentyp — Blocker verfallen nach 14 Tagen, Einschränkungen nach einem Jahr.
Empfehlungen werden aus Speicher + aktuellem Zustand + (Business+) kundenübergreifenden Mustern berechnet. Eine einzelne Empfehlung kann auf vier Oberflächen erscheinen — dem Consultant-Prompt (Top fünf), der Dashboard-Home-Karte (Top drei), der wöchentlichen Digest-E-Mail (nur hohe Priorität) und dem Mission-Control-Dashboard (vollständige Liste). Eine Quelle der Wahrheit, vier Ansichten, immer in Prioritätsreihenfolge.
Warum Speicher, nicht nur Analytics
Ohne Memory Engine
- Ihr KI-Consultant beginnt jede Konversation bei Null — er kennt Ihren Score, aber nicht Ihre Vorlieben, Geschichte oder Entscheidungen
- Mustererkennung passiert im Kopf einer Person — Churn-Risiken, wandernde Initiativen und Kapazitätslücken sitzen im Gedächtnis, bis ein Meeting sie hervorholt
- Jedes Dashboard-Widget beantwortet 'was ist passiert', aber nichts beantwortet 'was sollten Sie jetzt tun, verankert in dem, was Sie getan haben'
- Peer-Benchmarks sind veraltete PDFs; 'was Organisationen wie unsere typischerweise tun' lebt in den LinkedIn-DMs eines Beraters
Mit Memory Engine
- Der Consultant zitiert erkannte Fakten nach fact_type mit Konfidenzmarkierungen — keine Halluzination, keine Wiederholung derselben Frage in jeder Konversation
- Risikosignale tauchen am Morgen auf, an dem sie sich qualifizieren, mit Beweisen, die zurück auf die spezifischen Agent-Ereignisse oder Score-Rückgänge verlinken, die sie ausgelöst haben
- Jede Oberfläche — Dashboard, Digest, Mission Control — liest aus einem Set von Empfehlungen, geordnet nach Priorität, automatisch verworfen, wenn nicht mehr relevant
- Kohorten-Erkenntnisse über Kunden hinweg (Business+) sind bucket-only mit k≥15-Anonymität — nützliche Muster, null Identitätsleck
Was mit der Memory Engine kommt
Erkannte Fakten pro Organisation
Vorlieben, Muster, Beziehungen, Einschränkungen, Verpflichtungen, Risikosignale, Ambitionen, Kapazitätslücken, Blocker, Momentum, Kohorten-Erkenntnisse — zwölf kanonische Faktentypen.
Regelbasierte + KI-Konsolidierung
Deterministische Detektoren für jede Organisation; Pro+ fügt nächtlichen Sonnet-Lauf mit Signalschwellen-Gating und Zod-validiertem Output hinzu.
Vorlagengetriebene Empfehlungen
Deklarative Vorlagen mappen Faktentypen auf Empfehlungen mit planbasierten Prioritätsanhebungen, CTA-Links und automatischer Verwerfung, wenn das zugrundeliegende Faktum verschwindet.
Vier Anzeigeoberflächen
Consultant-Prompt-Injektion, Dashboard-Karte, wöchentliche Digest-Sektion, Mission-Control-Dashboard — gleiche Quelle, unterschiedliche Prioritäten.
Privatsphäre by Design
Org-gesalzene Hashing, Zod-gated Emit-Grenze, begrenzte Meta-Whitelist, bucket-only Kohorten-Aggregation mit k≥15-Untergrenze auf Datenbankebene erzwungen.
Opt-out wird auf jeder Schicht respektiert
Der cohort_contribution_enabled-Flip schließt eine Organisation sowohl von Kohorten-Schreibvorgängen als auch -Lesevorgängen aus — keine Daten verlassen Ihren Tenant ohne explizite Zustimmung.
So landet es in Ihrem Tenant
Signale beginnen zu fließen
Ab Tag eins sendet jedes Assessment, jede Agent-Freigabe, Policy-Veröffentlichung, Guide-Abschluss, Entscheidung und Experiment ein Zod-validiertes Signal an den Bus.
Erster Konsolidierungslauf
Tag zwei um 05:00 UTC: der Regellauf findet seine ersten Muster, seedet die ersten organization_memory-Zeilen. Der Consultant beginnt, sie zu zitieren.
Empfehlungen tauchen auf
Innerhalb einer Woche zeigt die Dashboard-Home-Karte und Mission Control Ihre ersten Empfehlungen. Der Digest enthält jeden Montag hochpriorisierte Elemente.
Der KI-Lauf startet (Pro+)
Wenn Signalvolumen oder consultant-abgeleitete Fakten es rechtfertigen, fügt unser KI-Modell die subtilen Fakten hinzu — Vorlieben, Ambitionen, Entscheidungskontexte, die Detektoren nicht sehen können.
“Wir hörten auf, der KI jeden Montag unsere Organisation zu erklären. Sie wusste es einfach. Drei Wochen später flaggte sie eine Governance-Abweichung, die wir selbst nicht bemerkt hatten.”
Verfügbar in Pro, Business und Enterprise
Regellauf + Consultant-Injektion sind in jedem Plan enthalten. Pro+ schaltet nächtliche KI-Konsolidierung und Dashboard-Karten-Empfehlungen frei. Business+ erhält Mission Control und prädiktive Kohorten-Erkenntnisse. Enterprise fügt Vorhersagen für kundenübergreifende Risikosignale und Brain-API-Zugang hinzu.
Geben Sie Ihrer KI ein Gedächtnis.
Buchen Sie einen Walkthrough und sehen Sie, was die Engine in ihrer ersten Woche über Ihre Organisation lernen würde.