Eine KI, die sich Ihre Organisation merkt.
Jedes Assessment, jeder Agent, jede Policy, jede Initiative, 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, Startseite, Digest, Ihr Plan
K-Anonymitätsschwelle für jede kundenübergreifende Erkenntnis: Identität verlässt nie Ihren Tenant
So funktioniert die Memory Engine
Jede Aktion Ihres Teams auf Fronterio schreibt ein validiertes, unveränderliches Signal — keine rohen Nutzer-IDs, kein Freitext, nur ein begrenztes Feld-Set. Jede Nacht liest die Plattform die neuen Signale Ihrer Organisation 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, Initiativen-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 (Startseite, Digest, Ihr Plan) liest aus einem Satz Empfehlungen, nach Priorität sortiert und automatisch entfernt, sobald sie nicht mehr relevant sind
- 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+ ergänzt einen nächtlichen KI-Durchlauf mit strikt validiertem Output.
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, Aufmerksamkeitsliste auf der Startseite, wöchentlicher Digest und der eine Transformationsplan: dieselbe Quelle, unterschiedliche Prioritäten.
Privatsphäre by Design
Gesalzenes Hashing pro Organisation, eine strikt validierte Emissionsgrenze und Kohortenaggregation nur in Buckets mit einem k≥15-Anonymitätsboden.
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.
Nutzen Sie Ihre eigene KI (Fronterio Atlas)
Verankern Sie Copilot, Claude, Cursor und Ihre eigenen Agenten auf Ihrem governten Fronterio-Kontext über einen sicheren MCP-Endpunkt, die Fakten, Prioritäten und Posture Ihrer Organisation, ohne dass jemals PII die Plattform verlässt. Ab Pro.
So landet es in Ihrem Tenant
Signale beginnen zu fließen
Ab Tag eins sendet jede Bewertung, Agentengenehmigung, Richtlinienveröffentlichung, Guide-Abschluss, Entscheidung und jedes Experiment ein validiertes Signal.
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 zeigen die Startseite und Ihr Transformationsplan die ersten Empfehlungen. Der Digest enthält jeden Montag die Punkte mit hoher Priorität.
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.
“Den meisten KI-Werkzeugen muss die Organisation jedes Mal neu erklärt werden. Die Memory Engine merkt sie sich stattdessen. Sie trägt Gelerntes weiter und weist auf Abweichungen hin, die noch niemand bemerkt hat.”
So funktioniert Memory Engine
Verfügbar in Pro, Business und Enterprise
Regel-Pass und Consultant-Injektion sind in jedem Plan enthalten. Pro+ schaltet die nächtliche KI-Konsolidierung und Empfehlungen auf der Startseite frei. Business+ ergänzt prädiktive Kohorten-Insights. Enterprise ergänzt kundenübergreifende Risikosignal-Prognosen und Brain-API-Zugang.
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.