Coworker AI

Was ist Coworker AI?

Coworker AI ist eine Enterprise-Plattform, die als kontextuelle Schicht für Unternehmens-KI fungiert. Sie erstellt genehmigungsbewusste Kontextgraphen aus verschiedenen Datenquellen und Anwendungen, um KI-Agenten zuverlässiger und kosteneffizienter zu machen. Der Zugriff erfolgt über native Apps oder Integrationen in MCP-fähige Clients wie Claude Code und Cursor.

Was sind die Merkmale von Coworker AI?

• Organizational Memory 2 (OM2)

  Ein sich kontinuierlich lernender Kontextgraph, der eine benutzerdefinierte Ontologie über strukturierte und unstrukturierte Datenquellen hinweg anwendet.
• Model Routing

  Automatische Auswahl des passenden Modells (offen oder geschlossen) basierend auf Kosten, Latenz und Qualität, ohne Migrationsaufwand.
• MCP-Integration

  Bringt Organisationskontext und Tools direkt in bestehende KI-Clients wie Claude, ChatGPT, Perplexity oder Cursor.
• Native Agenten-Apps

  Vorinstallierte Workflows für Vertrieb, Support und Meetings, die Aktionen wie das Erstellen von Follow-ups oder Zusammenfassungen ausführen.
• Sandboxed Code Execution

  Ermöglicht die Ausführung von Python-Skripten zur Datenanalyse innerhalb einer isolierten Umgebung, ohne dass Daten den Tenant verlassen.
• Permission-Aware Connectors

  Über 50 Integrationen (u.a. Salesforce, Slack, Jira), die Schreib- und Leserechte sowie vorhandene Zugriffssteuerungen respektieren.

Was sind die Anwendungsfälle von Coworker AI?

• Vertriebs-Pipeline-Hygiene

  Automatisierte Erkennung stagnierender Opportunities in Salesforce, Abruf letzter Call-Transcripts via Gong und Posting von Handlungsempfehlungen in Slack.
• Meeting-Nachbereitung

  Verarbeitung von Zoom-Aufnahmen nach Discovery-Calls, Aktualisierung des CRM-Stands und Entwurf personalisierter Follow-up-E-Mails mit relevanten Dokumenten.
• Cross-System-Support-Analyse

  Verknüpfung von Kundendaten aus Salesforce, Kommunikationsverläufen in Slack und Ticket-Historie in Zendesk zur schnellen Problemlösung.

Wie benutzt man Coworker AI?

1. Kontextabfrage im Client

   Nutzung von Coworker MCP innerhalb von Claude Code oder Cursor, um Daten aus verbundenen Quellen wie Slack oder Jira abzurufen.
2. Agenten-Trigger konfigurieren

   Definition von Auslösern in der Plattform, z.B. "Opportunity Stage = 'Negation' for 14+ days" in Salesforce.
3. Aktionen verketten

   Zuweisung von Folgeaktionen wie dem Abruf von Transkripten in Gong oder dem Posten von Ergebnissen in Slack-Kanälen.
4. Code-Analyse starten

   Ausführung von Python-Skripten über coworker.query zur Aggregation von Umsatzdaten oder anderen Kennzahlen.