En AI som minns er organisation.
Varje bedömning, agent, policy, initiativ, beslut och experiment i er Fronterio-miljö lär plattformen något. Över natten blir det som hände till varaktig kunskap om er organisation — preferenser, mönster, risker, momentum — och till rekommendationer som landar med er kontext inbyggd.
Faktatyper motorn spårar per organisation: från risksignaler till deklarerade ambitioner
Ytor där rekommendationerna visas: konsult, startsidan, digest, Möjligheter
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, anropad 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 + 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 Möjligheter (full lista). En källa till sanning, fyra vyer, alltid i prioritetsordning.
Varför minne, inte bara analyser
Utan Memory Engine
- En generisk AI-assistent 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
- Ask Fronterio citerar uppfattade fakta efter fact_type med konfidens-markörer, förankrade i er organisations egna data — och slutar upprepa 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, Möjligheter) läser från en uppsättning rekommendationer, sorterad efter prioritet och automatiskt borttagen när den inte längre är relevant
- Kohortinsikter över kunder 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, kompetensgap, blockeringar, momentum, kohortinsikter: strukturerad kunskap om hur er organisation faktiskt arbetar.
Regelbaserad + AI-konsolidering
Deterministiska detektorer för varje organisation, plus 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 rangordningen under Möjligheter: 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.
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 Möjligheter de första rekommendationerna. Digesten innehåller högprioriterade punkter varje måndag.
AI-körningen startar
När signalmängd eller konsult-härledda fakta motiverar det lägger vår AI-modell till de subtila fakta, preferenser, ambitioner, beslutssammanhang detektorer inte kan se.
Illustrativa data
“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
Ingår i Fronterio Transform
Godkända organisationer använder det utan abonnemangsavgift under lanseringen.
Det här ingårGe er AI ett minne.
Begär åtkomst och se vad motorn lär sig om er organisation under den första veckan.