Coworker.ai lancia OM2, uno strato di memoria organizzativa che promette di ridurre il consumo di token AI aziendali di 9 volte.

      TL;DRCoworker.ai lancia OM2, uno strato di memoria organizzativa unificata che acquisisce dati da oltre 50 piattaforme aziendali e li distilla in fatti precomputati e consapevoli dei permessi. Invece di ricostruire il contesto da zero per ogni query AI, OM2 riutilizza l'intelligenza strutturata attraverso le sessioni, dichiarando una riduzione di 9 volte nella spesa di token e tempi di risposta più veloci del 64%. Combinato con un routing del modello ottimizzato, i risparmi totali sui costi possono raggiungere 51 volte.

      Ogni volta che un tipico agente AI aziendale si attiva per rispondere a una domanda interna, si sveglia con una grave amnesia.

      Per rendere l'AI utile, le aziende sono costrette a un ciclo costoso e ripetitivo: raccogliere migliaia di documenti, thread Slack e voci CRM, e forzare l'inserimento di essi nella finestra di prompt per il contesto.

      È un approccio di recupero dati di forza bruta che si stima consumi oltre il 50% dei budget di token per l'AI aziendale.

      Per risolvere questo, Coworker AI lancia oggi OM2, uno strato di memoria organizzativa unificata progettato per semplificare enormemente come l'AI accede ai dati aziendali.

      Invece di ricostruire il contesto aziendale da zero per ogni singola sessione, OM2 acquisisce continuamente dati da oltre 50 piattaforme aziendali e li distilla in un grafo neurale vivente e consapevole dei permessi.

      Precomputare il Cervello Aziendale per Ridurre la Spesa di Token di 9 volte

      L'AI aziendale tradizionale si basa sul recupero a livello di documento, estraendo enormi blocchi di testo ogni volta che un dipendente pone una domanda. OM2 di Coworker.ai adotta un approccio più chirurgico. Man mano che nuove informazioni fluiscono all'interno dell'azienda, che si tratti di un affare chiuso in Salesforce, di un cambiamento di prodotto in Slack o di una decisione strategica in un verbale di riunione, OM2 le estrae in fatti discreti e precomputati.

      Questi fatti mappano esattamente chi è stato coinvolto, cosa è stato deciso e quali account sono interessati. Poiché questa intelligenza strutturata viene calcolata una volta e riutilizzata attraverso le query, l'AI non deve rielaborare il contesto per ogni prompt.

      Secondo l'azienda, questo cambiamento strutturale da solo guida una riduzione di 9 volte nella spesa di token e accelera i tempi di risposta del 64%, mentre fornisce risposte che gli utenti preferiscono per qualità l'84,5% delle volte.

      Interrompere il Lock-In dei Fornitori e Ridurre i Costi

      Coworker sta anche attaccando l'uso del modello "one-size-fits-all" che gonfia le bollette aziendali. Aggiungendo il motore di Routing Ottimizzato dell'azienda, OM2 triage dinamicamente i compiti. Instrada il recupero di dati semplici verso modelli più economici e veloci, mentre riserva il ragionamento pesante per i modelli di frontiera. Combinato con lo strato di contesto precomputato, Coworker afferma che i risparmi sui costi possono raggiungere un incredibile 51 volte.

      Fondamentalmente, questa architettura concede alle aziende una vera sovranità sui dati. Invece di bloccare la loro conoscenza istituzionale all'interno dell'ecosistema chiuso di un singolo fornitore, OM2 funge da strato di intelligenza agnostico. Attraverso il suo Protocollo di Contesto del Modello (MCP) o app native, si collega direttamente agli strumenti che i team stanno già utilizzando: Claude, ChatGPT, Gemini, Perplexity o agenti interni costruiti su misura.

      "I costi dei token stanno esplodendo e la maggior parte dell'AI non capisce ancora come essere efficace all'interno di una vera azienda," ha dichiarato Alex Calder, Co-Fondatore e CEO di Coworker.ai. "OM2 sta continuamente imparando e comprendendo il tuo business, mentre applica comunque rigide autorizzazioni a ogni nodo. È così che arriviamo a costi 9 volte inferiori prima che il routing entri in gioco. E a differenza di molte aziende del settore AI, non siamo incentivati a farti bruciare più token. Siamo incentivati ad aiutarti a usarne meno."

      Sicurezza e Impatto nel Mondo Reale

      Nel settore aziendale, l'intelligenza è valida solo quanto le sue restrizioni di sicurezza; un ingegnere junior che interroga un agente non dovrebbe imbattersi nelle discussioni di M&A del CEO.

      OM2 affronta questo problema integrando le politiche di accesso direttamente in ogni fatto e connessione all'interno del grafo. Funzionando su un'infrastruttura isolata e a singolo inquilino che soddisfa gli standard SOC 2, GDPR e CASA Tier 2, la piattaforma garantisce che utenti e agenti estraggano solo i nodi che sono esplicitamente autorizzati a vedere.

      I primi adottanti stanno già utilizzando la piattaforma per colmare i silos di dati. Presso RapidSOS, il team delle Operazioni di Ricavo in precedenza trascorreva ore a confrontare manualmente i record di Salesforce con log di comunicazione sparsi per verificare i dati. "Ora la risposta è già lì, attuale e corretta, nel momento in cui chiediamo," ha osservato Anna Waring, Direttrice delle Operazioni di Ricavo e Sistemi di RapidSOS.

      Sostenuta da noti investitori della Silicon Valley, tra cui Ramtin Naimi e l'ex SVP di Google Jeff Huber, Coworker.ai sta scommettendo su un cambiamento pragmatico nel panorama dell'AI. Mentre i costruttori di modelli fondamentali corrono per costruire finestre di contesto sempre più grandi, Coworker sta dimostrando che il vero sblocco aziendale non è necessariamente un cervello più grande, ma una memoria migliore.