Coworker.ai lanza OM2, una capa de memoria organizacional que promete reducir el consumo de tokens de IA empresarial en un 9x.

      TL;DRCoworker.ai está lanzando OM2, una capa de memoria organizacional unificada que ingiere datos de más de 50 plataformas empresariales y los destila en hechos precomputados y conscientes de permisos. En lugar de reconstruir el contexto desde cero para cada consulta de IA, OM2 reutiliza la inteligencia estructurada a través de sesiones, reclamando una reducción de 9x en el gasto de tokens y tiempos de respuesta un 64% más rápidos. Combinado con un enrutamiento de modelo optimizado, los ahorros totales en costos pueden alcanzar 51x. Cada vez que un agente de IA empresarial típico se activa para responder a una pregunta interna, despierta con una amnesia severa. Para hacer que la IA sea útil, las empresas se ven obligadas a entrar en un ciclo costoso y repetitivo: raspando miles de documentos, hilos de Slack y entradas de CRM, y alimentándolos en la ventana de aviso para contexto. Es un enfoque de fuerza bruta para la recuperación de datos que se estima consume más del 50% de los presupuestos de tokens de IA empresarial. Para resolver esto, Coworker AI está lanzando hoy OM2, una capa de memoria organizacional unificada diseñada para agilizar masivamente cómo la IA accede a los datos corporativos. En lugar de reconstruir el contexto de la empresa desde cero para cada sesión, OM2 ingiere continuamente datos de más de 50 plataformas empresariales y los destila en un gráfico neural vivo y consciente de permisos. Precomputando el Cerebro Corporativo para Reducir el Gasto de Tokens en 9x La IA empresarial tradicional se basa en la recuperación a nivel de documento, extrayendo enormes bloques de texto cada vez que un empleado hace una pregunta. OM2 de Coworker.ai adopta un enfoque más quirúrgico. A medida que nueva información fluye a través de la empresa, ya sea un trato cerrado en Salesforce, un cambio de producto en Slack, o una decisión estratégica en una transcripción de reunión, OM2 la extrae en hechos discretos y precomputados. Estos hechos mapean exactamente quién estuvo involucrado, qué se decidió y qué cuentas están impactadas. Debido a que esta inteligencia estructurada se calcula una vez y se reutiliza en las consultas, la IA no tiene que volver a derivar el contexto en cada aviso. Según la empresa, este cambio estructural por sí solo impulsa una reducción de 9x en el gasto de tokens y acelera los tiempos de respuesta en un 64%, mientras entrega respuestas que los usuarios prefieren en calidad el 84.5% del tiempo. Rompiendo el Bloqueo de Proveedores y Reduciendo Costos Coworker también está atacando el uso del modelo 'talla única' que infla las facturas empresariales. Al incorporar el motor de Enrutamiento Optimizado de la empresa, OM2 clasifica dinámicamente las tareas. Dirige la recuperación de datos simples a modelos más baratos y rápidos, mientras reserva el razonamiento de alta carga para modelos avanzados. Combinado con la capa de contexto precomputada, Coworker afirma que los ahorros en costos pueden alcanzar un asombroso 51x. Crucialmente, esta arquitectura otorga a las empresas verdadera soberanía de datos. En lugar de encerrar su conocimiento institucional dentro del ecosistema cerrado de un solo proveedor, OM2 actúa como una capa de inteligencia agnóstica. A través de su Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) o aplicaciones nativas, se conecta directamente a las herramientas que los equipos ya están utilizando: Claude, ChatGPT, Gemini, Perplexity, o agentes internos personalizados. “Los costos de tokens están explotando, y la mayoría de las IA aún no entienden cómo ser efectivas dentro de una empresa real”, dijo Alex Calder, cofundador y CEO de Coworker.ai. “OM2 está aprendiendo y entendiendo continuamente tu negocio, mientras sigue aplicando estrictos permisos en cada nodo. Así es como llegamos a ser 9x más baratos antes de que el enrutamiento entre en la ecuación. Y a diferencia de gran parte de la industria de la IA, no estamos incentivados a hacer que gastes más tokens. Estamos incentivados a ayudarte a usar menos.” Seguridad e Impacto en el Mundo Real En el espacio empresarial, la inteligencia solo es tan valiosa como sus restricciones de seguridad; un ingeniero junior que consulta a un agente no debería tropezar con las discusiones de fusiones y adquisiciones del CEO. OM2 aborda esto incorporando políticas de acceso directamente en cada hecho y conexión dentro del gráfico. Ejecutándose en una infraestructura aislada y de un solo inquilino que cumple con los estándares SOC 2, GDPR y CASA Nivel 2, la plataforma asegura que los usuarios y agentes solo extraigan los nodos que están explícitamente autorizados a ver. Los primeros adoptantes ya están utilizando la plataforma para unir silos de datos. En RapidSOS, el equipo de Operaciones de Ingresos anteriormente pasaba horas cruzando manualmente registros de Salesforce con registros de comunicación dispersos para verificar datos. “Ahora la respuesta ya está ahí, actualizada y correcta, en el momento en que preguntamos”, señaló Anna Waring, Directora de Operaciones de Ingresos y Sistemas de RapidSOS. Respaldado por notables inversores de Silicon Valley, incluidos Ramtin Naimi y el ex SVP de Google Jeff Huber, Coworker.ai está apostando por un cambio pragmático en el panorama de la IA. Mientras los constructores de modelos fundamentales compiten por construir ventanas de contexto cada vez más grandes, Coworker está demostrando que el verdadero desbloqueo empresarial no es necesariamente un cerebro más grande, es una mejor memoria.