En AI som minns er organisation.
Varje bedömning, agent, policy, initiativ, beslut och experiment i er Fronterio-tenant matas in i en nattlig konsolideringshjärna. Den destillerar bestående uppfattade fakta: preferenser, mönster, risker, ambitioner: och rekommenderar nästa drag, tyst, varje dag.
Faktatyper motorn spårar per organisation: från risksignaler till deklarerade ambitioner
Ytor där rekommendationerna visas: konsult, startsidan, digest, er plan
K-anonymitetsgolv för varje insikt över kunder: identitet lämnar aldrig er tenant
Så fungerar Memory Engine
Varje handling ditt team gör på Fronterio skriver en validerad, oföränderlig signal — inga råa användar-ID:n, ingen fritext, bara en avgränsad uppsättning fält. Varje natt läser plattformen de nya signalerna för er organisation och kör dem genom en tvåstegs-konsolidering.
Steg ett är deterministiskt: fem regelbaserade detektorer söker efter mönster ett kalkylblad kunde fånga, policy-publiceringsserier, sjunkande bedömningspoäng, agent-deploy-kadens, initiativ-utgivningsfrekvens, guide-färdigställningsrytm. Dessa producerar kandidatfakta med bevisspår kopplade till specifika signalrader. Steg två är en frontier AI-modell, gateadd till Pro+ och endast när nya signaler eller ett konsult-härlett faktum motiverar samtalet. Modellen ser på er bucket-kontext + tidigare fakta + senaste signaler och returnerar upp till tolv ytterligare kandidater, subtila preferenser, deklarerade ambitioner, beslutssammanhang regelbaserade detektorer inte kan se.
Kandidater samlas i ett varaktigt minne med supersede-semantik: samma faktum med högre konfidens förstärker, annat värde ersätter. Ett kanoniskt vokabulär på 55 nycklar förhindrar drift; allt utanför vokabuläret hamnar i en admin-granskningskö istället för att förorena ert minne. Fakta bär konfidensband, bevis-signal-ID:n och en utgångsdatum per faktatyp: blockerare löper ut på 14 dagar, begränsningar på ett år.
Rekommendationer beräknas från minne + nuvarande tillstånd + (Business+) mönster över kunder. En enskild rekommendation kan tas upp på fyra ytor, konsultens prompt (topp fem), dashboardens hemkort (topp tre), den veckovisa digest-e-posten (endast hög prioritet) och jeres planen (full lista). En källa till sanning, fyra vyer, alltid i prioritetsordning.
Varför minne, inte bara analyser
Utan Memory Engine
- Er AI-konsult börjar varje samtal från noll, den vet er poäng men inte era preferenser, historik eller beslut
- Mönsterigenkänning sker inuti någons huvud: churn-risker, vandrande initiativ och kapacitetsluckor sitter i minnet tills ett möte tar fram dem
- Varje dashboard-widget svarar på 'vad hände', men inget svarar på 'vad bör ni göra nu, förankrat i vad ni har gjort'
- Peer-benchmarks är föråldrade PDF:er; 'vad organisationer som vår vanligtvis gör' lever i en konsults LinkedIn-DM:er
Med Memory Engine
- Konsulten citerar uppfattade fakta efter fact_type med konfidens-markörer, ingen hallucination, ingen upprepning av samma fråga varje samtal
- Risksignaler dyker upp på morgonen de kvalificerar sig, med bevis som länkar tillbaka till de specifika agent-händelser eller poängfall som utlöste dem
- Varje yta (startsidan, digest, er plan) läser från en uppsättning rekommendationer, sorterad efter prioritet och automatiskt borttagen när den inte längre är relevant
- Kohortinsikter över kunder (Business+) är bucket-only med k≥15 anonymitet, användbara mönster, noll identitetsläckage
Vad ingår i Memory Engine
Uppfattade fakta per organisation
Preferenser, mönster, relationer, begränsningar, åtaganden, risksignaler, ambitioner, kapacitetsluckor, blockerare, momentum, kohortinsikter, tolv kanoniska faktatyper.
Regelbaserad + AI-konsolidering
Deterministiska detektorer för varje organisation; Pro+ lägger till en nattlig AI-genomgång med strikt validerad output.
Mall-driven rekommendationer
Deklarativa mallar mappar faktatyper till rekommendationer med planbaserade prioritetshöjningar, CTA-länkar och automatisk avvisning när det underliggande faktumet försvinner.
Fyra vyytor
Konsult-prompt, uppmärksamhetslistan på startsidan, veckans digest och den enda transformationsplanen: samma källa, olika prioritet.
Integritet by design
Saltad hashning per organisation, en strikt validerad utsändningsgräns och kohortaggregering enbart i buckets med ett k≥15-anonymitetsgolv.
Opt-out respekteras på varje lager
cohort_contribution_enabled-flippen utesluter en organisation från både kohort-skrivningar och -läsningar, ingen data lämnar er tenant utan uttryckligt samtycke.
Använd er egen AI (Fronterio Atlas)
Förankra Copilot, Claude, Cursor och era egna agenter på er styrda Fronterio-kontext via en säker MCP-endpoint, er organisations fakta, prioriteringar och posture, utan att någon PII någonsin lämnar plattformen. Pro och uppåt.
Så landar det i er tenant
Signaler börjar flöda
Från dag ett skickar varje bedömning, agentgodkännande, policypublicering, guidegenomförande, beslut och experiment en validerad signal.
Första konsolideringskörningen
Dag två kl. 05:00 UTC: regelkörningen hittar sina första mönster, seedar de första organization_memory-raderna. Konsulten börjar citera dem.
Rekommendationer dyker upp
Inom en vecka visar startsidan och er transformationsplan de första rekommendationerna. Digesten innehåller högprioriterade punkter varje måndag.
AI-körningen startar (Pro+)
När signalmängd eller konsult-härledda fakta motiverar det lägger vår AI-modell till de subtila fakta, preferenser, ambitioner, beslutssammanhang detektorer inte kan se.
“De flesta AI-verktyg måste briefas om organisationen varje gång. Memory Engine minns i stället. Den bär vidare det den lärt sig, och den flaggar avvikelser som ingen ännu har sett.”
Så fungerar Memory Engine
Tillgänglig på Pro, Business och Enterprise
Regelpass + konsultinjektion ingår i alla planer. Pro+ låser upp den nattliga AI-konsolideringen och rekommendationer på startsidan. Business+ lägger till prediktiva kohortinsikter. Enterprise lägger till riskssignalprognoser över kunder och Brain API-åtkomst.
Ge er AI ett minne.
Boka en genomgång och se vad motorn skulle lära sig om er organisation under sin första vecka.