Coworker.ai запускает OM2, слой организационной памяти, который обещает сократить расход токенов корпоративного ИИ в 9 раз.

      TL;DRCoworker.ai запускает OM2, унифицированный слой организационной памяти, который поглощает данные из более чем 50 корпоративных платформ и перерабатывает их в предвычисленные, осведомленные о разрешениях факты. Вместо того чтобы восстанавливать контекст с нуля для каждого запроса ИИ, OM2 повторно использует структурированную информацию между сессиями, утверждая, что расход токенов сокращается в 9 раз, а время ответа ускоряется на 64%. В сочетании с оптимизированной маршрутизацией моделей общая экономия затрат может достигать 51 раз.

      Каждый раз, когда типичный корпоративный ИИ-агент запускается для ответа на внутренний вопрос, он просыпается с серьезной амнезией.

      Чтобы сделать ИИ полезным, компании вынуждены входить в дорогостоящий, повторяющийся цикл: сбор тысяч документов, потоков Slack и записей CRM и принудительное их введение в окно запроса для контекста.

      Это грубый подход к извлечению данных, который, как предполагается, потребляет более 50% бюджетов токенов корпоративного ИИ.

      Чтобы решить эту проблему, Coworker AI сегодня запускает OM2, унифицированный слой организационной памяти, предназначенный для значительного упрощения доступа ИИ к корпоративным данным.

      Вместо того чтобы восстанавливать контекст компании с нуля для каждой отдельной сессии, OM2 постоянно поглощает данные из более чем 50 корпоративных платформ и перерабатывает их в живую, осведомленную о разрешениях нейронную графику.

      Предвычисление Корпоративного Мозга для сокращения расходов на токены в 9 раз

      Традиционный корпоративный ИИ полагается на извлечение на уровне документов, извлекая огромные объемы текста каждый раз, когда сотрудник задает вопрос. OM2 от Coworker.ai использует более хирургический подход. Когда новая информация поступает в компанию, будь то закрытая сделка в Salesforce, изменение продукта в Slack или стратегическое решение в стенограмме совещания, OM2 извлекает ее в дискретные, предвычисленные факты.

      Эти факты точно отображают, кто был вовлечен, что было решено и какие счета затронуты. Поскольку эта структурированная информация вычисляется один раз и повторно используется в запросах, ИИ не нужно повторно выводить контекст для каждого запроса.

      По словам компании, только этот структурный сдвиг приводит к сокращению расходов на токены в 9 раз и ускоряет время ответа на 64%, при этом предоставляя ответы, которые пользователи предпочитают по качеству 84,5% времени.

      Разрыв зависимости от поставщиков и сокращение затрат

      Coworker также борется с использованием модели «один размер подходит всем», которая раздувает корпоративные счета. С помощью оптимизированного маршрутизатора компании OM2 динамически распределяет задачи. Он направляет простое извлечение данных к более дешевым и быстрым моделям, оставляя тяжелые рассуждения для передовых моделей. В сочетании с предвычисленным слоем контекста Coworker утверждает, что экономия затрат может достигать ошеломляющих 51 раз.

      Критически важно, что эта архитектура предоставляет компаниям истинный суверенитет данных. Вместо того чтобы запирать свои институциональные знания внутри закрытой экосистемы одного поставщика, OM2 действует как агностический слой интеллекта. Через свой Протокол Контекста Моделей (MCP) или родные приложения он напрямую подключается к инструментам, которые команды уже используют: Claude, ChatGPT, Gemini, Perplexity или специально разработанные внутренние агенты.

      «Расходы на токены взлетают, и большинство ИИ все еще не понимает, как быть эффективным внутри реальной компании», — сказал Алекс Кальдер, соучредитель и генеральный директор Coworker.ai. «OM2 постоянно учится и понимает ваш бизнес, при этом строго соблюдая разрешения на каждом узле. Вот как мы достигаем 9-кратного снижения затрат еще до того, как маршрутизация вступает в картину. И в отличие от многих в индустрии ИИ, мы не заинтересованы в том, чтобы вы тратили больше токенов. Мы заинтересованы в том, чтобы помочь вам использовать меньше».

      Безопасность и реальное воздействие

      В корпоративной сфере интеллект ценен только в рамках своих ограничений безопасности; младший инженер, запрашивающий агента, не должен наталкиваться на обсуждения слияний и поглощений CEO.

      OM2 решает эту проблему, внедряя политики доступа непосредственно в каждый факт и связь внутри графа. Работая на изолированной, одноарендной инфраструктуре, соответствующей стандартам SOC 2, GDPR и CASA Tier 2, платформа гарантирует, что пользователи и агенты извлекают только те узлы, которые они явно уполномочены видеть.

      Ранние пользователи уже используют платформу для преодоления информационных силосов. В RapidSOS команда по операциям с доходами ранее тратила часы на ручное сопоставление записей Salesforce с разбросанными журналами коммуникаций для проверки данных. «Теперь ответ уже есть, актуален и правильный в момент, когда мы спрашиваем», — отметила Анна Уэринг, директор по операциям с доходами и системам RapidSOS.

      При поддержке известных инвесторов из Силиконовой долины, включая Рамтина Найми и бывшего старшего вице-президента Google Джеффа Хубера, Coworker.ai ставит на прагматичный сдвиг в ландшафте ИИ. В то время как создатели базовых моделей спешат создать все более крупные контекстные окна, Coworker доказывает, что истинное открытие для предприятий не обязательно заключается в большем мозге, а в лучшей памяти.