Coworker.ai запускает OM2, слой организационной памяти, обещающий 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 преобразует их в заранее вычисленные факты с учетом разрешений. 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 сильной амнезией.

      Чтобы сделать ИИ полезным, компании вынуждены входить в дорогостоящий, повторяющийся цикл: сбор тысяч документов, потоков Slack и записей CRM и принудительное введение их 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 сессии, OM2 постоянно поглощает данные из более чем 50 корпоративных платформ и преобразует их в живую, осведомленную о разрешениях нейронную графику.

      Предварительное вычисление Корпоративного Мозга для сокращения расходов на токены в 9 раз

      Традиционный корпоративный ИИ полагается на извлечение данных 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 встречи, OM2 извлекает ее в дискретные, заранее вычисленные факты.

      Эти факты точно отображают, кто был вовлечен, что было решено и какие аккаунты затронуты. Поскольку эта структурированная информация вычисляется один раз и повторно используется в запросах, ИИ не нужно заново 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 поставщика и сокращение затрат

      Coworker также атакует модель «один размер подходит всем», которая раздувает корпоративные счета. С помощью встроенного в компанию движка Оптимизированной Маршрутизации OM2 динамически распределяет задачи. Он направляет простое извлечение данных к более дешевым и быстрым моделям, оставляя сложные рассуждения для передовых моделей. В сочетании с предварительно вычисленным контекстным слоем Coworker утверждает, что экономия затрат может достигать поразительных 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 раз дешевле, прежде чем маршрутизация вообще 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 влияние

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

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

      Поддерживаемая известными инвесторами из Кремниевой долины, включая Рамтина Найми и бывшего старшего вице-президента Google Джеффа Хубера, Coworker.ai делает ставку на прагматичный сдвиг в ландшафте ИИ. Пока создатели базовых моделей спешат создать все более крупные контекстные окна, Coworker доказывает, что настоящий корпоративный прорыв не обязательно заключается в большем мозге, а в лучшей памяти.