En AI som husker organisasjonen din.
Hver vurdering, agent, policy, initiativ, beslutning og eksperiment i deres Fronterio-tenant mates inn i en nattlig konsolideringshjerne. Den destillerer varige oppfattede fakta: preferanser, mønstre, risikoer, ambisjoner: og anbefaler neste trekk, stille, hver dag.
Faktatyper motoren sporer per organisasjon: fra risikosignaler til erklærte ambisjoner
Flater anbefalingene vises på: konsulent, hjemmesiden, digest, planen deres
K-anonymitetsgrense for hver innsikt på tvers av kunder, identitet forlater aldri din tenant
Slik fungerer Memory Engine
Hver handling teamet ditt gjør på Fronterio, skriver et validert, uforanderlig signal — ingen rå bruker-ID-er, ingen fritekst, kun et avgrenset sett felter. Hver natt leser plattformen de nye signalene for organisasjonen deres og kjører dem gjennom en totrinns konsolidering.
Trinn én er deterministisk: fem regelbaserte detektorer skanner etter mønstre et regneark kunne fange, policy-publiseringsstriper, fall i vurderingsscore, agent-deploy-kadens, initiativ-utgivelsesfrekvens, guide-fullføringsrytme. Disse produserer kandidatfakta med bevisspor knyttet til spesifikke signalrader. Trinn to er en frontier AI-modell, gated til Pro+ og kun når nye signaler eller et konsulent-utledet faktum rettferdiggjør kallet. Modellen ser på bucket-konteksten deres + tidligere fakta + nyeste signaler og returnerer opptil tolv ekstra kandidater, subtile preferanser, erklærte ambisjoner, beslutningskontekster regelbaserte detektorer ikke kan se.
Kandidater samles i et varig minne med supersede-semantikk: samme faktum med høyere tillit forsterker, annen verdi erstatter. Et kanonisk vokabular på 55 nøkler forhindrer drift; alt utenfor vokabularet havner i en admin-vurderingskø i stedet for å forurense minnet deres. Fakta bærer tillitsbånd, bevis-signal-ID-er og en utløpsdato per faktatype, blokkerere utløper på 14 dager, begrensninger på ett år.
Anbefalinger beregnes fra minne + nåværende tilstand + (Business+) mønstre på tvers av kunder. En enkelt anbefaling kan tas opp på fire overflater, konsulentens prompt (topp fem), dashboard-hjemmekortet (topp tre), den ukentlige digest-e-posten (kun høy prioritet) og jeres plan-dashbordet (full liste). Én kilde til sannhet, fire visninger, alltid i prioritetsrekkefølge.
Hvorfor minne, ikke bare analyser
Uten Memory Engine
- AI-konsulenten starter hver samtale fra null: den kjenner scoren deres, men ikke preferansene, historien eller beslutningene
- Mønstergjenkjenning skjer inne i noens hode: churn-risikoer, vandrende initiativer og kapasitetshull sitter i minnet til et møte tar dem frem
- Hver dashboard-widget svarer på 'hva skjedde', men ingenting svarer på 'hva bør dere gjøre nå, forankret i hva dere har gjort'
- Peer-benchmarks er utdaterte PDF-er; 'hva organisasjoner som vår vanligvis gjør' bor i en konsulents LinkedIn-DM-er
Med Memory Engine
- Konsulenten siterer oppfattede fakta etter fact_type med tillit-markører, ingen hallusinasjon, ingen gjentakelse av samme spørsmål hver samtale
- Risikosignaler dukker opp om morgenen de kvalifiserer seg, med bevis som lenker tilbake til de spesifikke agent-hendelsene eller score-fallene som utløste dem
- Hver flate (hjemmesiden, digest, planen deres) leser fra ett sett anbefalinger, sortert etter prioritet og automatisk fjernet når de ikke lenger er relevante
- Kohortinnsikter på tvers av kunder (Business+) er bucket-only med k≥15 anonymitet, nyttige mønstre, null identitetslekkasje
Hva følger med Memory Engine
Oppfattede fakta per organisasjon
Preferanser, mønstre, relasjoner, begrensninger, forpliktelser, risikosignaler, ambisjoner, kapasitetshull, blokkerere, momentum, kohortinnsikter, tolv kanoniske faktatyper.
Regelbasert + AI-konsolidering
Deterministiske detektorer for hver organisasjon; Pro+ legger til en nattlig AI-gjennomgang med strengt validert output.
Maldreven anbefalinger
Deklarative maler mapper faktatyper til anbefalinger med planbaserte prioritetsforhøyelser, CTA-lenker og automatisk avvisning når det underliggende faktumet forsvinner.
Fire visningsoverflater
Konsulent-prompt, oppmerksomhetslisten på hjemmesiden, ukentlig digest og den ene transformasjonsplanen: samme kilde, ulik prioritet.
Personvern by design
Saltet hashing per organisasjon, en strengt validert utsendelsesgrense og kohortaggregering kun i buckets med et k≥15-anonymitetsgulv.
Opt-out respekteres på hvert lag
cohort_contribution_enabled-flippen ekskluderer en organisasjon fra både kohort-skrivinger og -lesninger, ingen data forlater tenanten deres uten eksplisitt samtykke.
Bruk deres egen AI (Fronterio Atlas)
Forankre Copilot, Claude, Cursor og deres egne agenter på deres styrte Fronterio-kontekst via et sikkert MCP-endepunkt, organisasjonens fakta, prioriteringer og posture, uten at noen PII noen gang forlater plattformen. Pro og oppover.
Slik lander det i tenanten deres
Signaler begynner å strømme
Fra dag én sender hver vurdering, agentgodkjenning, policypublisering, guidegjennomføring, beslutning og hvert eksperiment et validert signal.
Første konsolideringskjøring
Dag to kl. 05:00 UTC: regelkjøringen finner sine første mønstre, seeder de første organization_memory-radene. Konsulenten begynner å sitere dem.
Anbefalinger dukker opp
I løpet av en uke viser hjemmesiden og transformasjonsplanen deres de første anbefalingene. Digesten inneholder høyprioriterte punkter hver mandag.
AI-kjøringen starter (Pro+)
Når signalmengde eller konsulent-utledede fakta rettferdiggjør det, legger AI-modellen vår til de subtile fakta, preferanser, ambisjoner, beslutningskontekster detektorer ikke kan se.
“De fleste AI-verktøy må orienteres om organisasjonen hver gang. Memory Engine husker i stedet. Den tar med seg det den har lært, og den varsler om avvik ingen har oppdaget ennå.”
Slik fungerer Memory Engine
Tilgjengelig på Pro, Business og Enterprise
Regel-pass + konsulentinjeksjon følger med alle planer. Pro+ låser opp den nattlige AI-konsolideringen og anbefalinger på hjemmesiden. Business+ legger til prediktive kohortinnsikter. Enterprise legger til risikosignalprediksjoner på tvers av kunder og Brain API-tilgang.
Gi AI-en deres et minne.
Bestill en gjennomgang og se hva motoren ville lære om organisasjonen i sin første uke.