उत्पादकता-आधारित AI मॉडल: Securonix कैसे SOC परिणामों के लिए शासित AI को पुनर्परिभाषित करता है

इस सप्ताह, Securonix ने Amazon Web Services के सहयोग से Sam, the AI SOC Analyst, और Agentic Mesh को पेश किया। मुख्य बात कोई और AI फीचर नहीं है। यह Productivity-Based AI Model की ओर एक बदलाव है।

क्या आपने कभी अपनी SOC टीम को अलर्ट में डूबते हुए देखा है जबकि बोर्ड "स्पष्ट AI ROI" मांग रहा हो?

इसकी कल्पना करें।
सुबह 8:45 बजे हैं। CISO एक बोर्ड प्री-ब्रीफ में शामिल होता है। रातोंरात अलर्ट 40,000 को पार कर गए। दो विश्लेषकों ने बीमारी की छुट्टी ली। एक नियामक ने AI गवर्नेंस के साक्ष्य का अनुरोध किया। वित्त विभाग बढ़ते SIEM खर्च के लिए औचित्य चाहता है।

टीम AI का उपयोग करती है। लेकिन वे यह साबित नहीं कर सकते कि इसने वास्तव में क्या दिया।

यह वह अंतर है जिसे Securonix Amazon Web Services के सहयोग से अपने नवीनतम लॉन्च के साथ लक्षित कर रहा है। कंपनी ने Sam, the AI SOC Analyst, और Securonix Agentic Mesh को पेश किया—सुरक्षा संचालन के लिए एक productivity-based AI model के साथ।

CX और EX लीडर्स के लिए, यह सिर्फ साइबर सुरक्षा समाचार नहीं है। यह बड़े पैमाने पर शासित AI के लिए एक खाका है।

Productivity-Based AI Model क्या है—और यह क्यों महत्वपूर्ण है?

एक productivity-based AI model AI को पूर्ण किए गए कार्य से मापता है, न कि उपयोग या उपभोग किए गए डेटा से।

अधिकांश एंटरप्राइज AI मूल्य निर्धारण टोकन, स्टोरेज या फीचर्स को ट्रैक करता है। वह मॉडल उपभोग को पुरस्कृत करता है। यह शायद ही कभी परिणाम साबित करता है।

Securonix इस तर्क को पलट देता है।
Sam को AI द्वारा पूर्ण किए गए सत्यापित विश्लेषक-समतुल्य कार्य के आधार पर लाइसेंस दिया जाता है। उत्पादकता को पारदर्शी रूप से ट्रैक किया जाता है। लीडर्स बचाए गए घंटों और प्राप्त थ्रूपुट को मापा जा सकते हैं।

CX और EX लीडर्स के लिए, यह AI मूल्य को फिर से परिभाषित करता है:

• फीचर अपनाने से → मापने योग्य आउटपुट तक
• प्रयोग से → शासित उत्पादन तक
• इनोवेशन थिएटर से → बोर्ड-रेडी ROI तक

यह बदलाव उस स्थिति को दर्शाता है जिसका CX लीडर्स जर्नी AI और copilots के साथ सामना करते हैं। बोर्ड चैटबॉट उपयोग के आंकड़े नहीं चाहता। यह डिफ्लेक्शन दर, रिज़ॉल्यूशन समय में कमी और cost-to-serve सुधार चाहता है।

सुरक्षा अब वही भाषा बोल रही है।

Sam, the AI SOC Analyst क्या है?

Sam एक शासित, हमेशा चालू डिजिटल SOC टीम सदस्य है जो Unified Defense SIEM के अंदर Tier 1 और Tier 2 कार्य को स्वचालित करता है।

Sam निम्नलिखित करता है:

• अलर्ट ट्राइएज
• जांच समृद्धि
• सहसंबंध विश्लेषण
• प्रतिक्रिया तैयारी
• रिपोर्टिंग सारांश

यह Securonix के प्लेटफ़ॉर्म के अंदर मूल रूप से संचालित होता है। विश्लेषक human-in-the-loop निरीक्षण के माध्यम से नियंत्रण में रहते हैं।

कई AI copilots सहायता करते हैं। कुछ ही संरचित कार्य प्रणालियों के रूप में संचालित होते हैं। Sam जांच चरणों में विशेष AI एजेंटों को समन्वित करता है। यह सादी भाषा में सारांश प्रस्तुत करता है जिसे विश्लेषक मान्य या एस्केलेट कर सकते हैं।

परिणाम: AI निर्णय को बढ़ाता है। यह इसे प्रतिस्थापित नहीं करता।

SOCs AI Governance के साथ क्यों संघर्ष कर रहे हैं?

क्योंकि अधिकांश AI तैनाती नियंत्रण ढांचे से तेज़ी से बढ़ती है।

सुरक्षा लीडर्स तीन तनावों का सामना करते हैं:

1. अलर्ट वॉल्यूम बढ़ता रहता है।
2. विश्लेषक की कमी बनी रहती है।
3. नियामक व्याख्यात्मकता की मांग करते हैं।

बोर्ड अब कठिन सवाल पूछते हैं:

• क्या AI शासित है?
• क्या कार्रवाइयों का ऑडिट किया जा सकता है?
• क्या नीतियां लागू की जाती हैं?
• क्या निर्णयों को उलटा जा सकता है?

असंरचित AI इनका उत्तर नहीं दे सकता।

यहीं Securonix Agentic Mesh प्रवेश करता है।

Agentic Mesh क्या है और यह कैसे अलग है?

Agentic Mesh एक शासित ऑर्केस्ट्रेशन लेयर है जो डिटेक्शन, जांच, प्रतिक्रिया और रिपोर्टिंग में विशेष AI एजेंटों को समन्वित करती है।

मोनोलिथिक सहायकों के विपरीत, Agentic Mesh एक कार्य प्रणाली के रूप में कार्य करता है।

यह:

• एजेंटों में साझा संदर्भ बनाए रखता है
• एंटरप्राइज नीति गार्डरेल लागू करता है
• सुनिश्चित करता है कि कार्रवाइयां व्याख्यात्मक और लेखा परीक्षण योग्य हैं
• प्रतिवर्तनीयता और मानव सत्यापन की अनुमति देता है

Amazon Bedrock AgentCore का उपयोग करके निर्मित, यह ग्राहक वातावरण के भीतर सुरक्षित रूप से चलता है। यह एंटरप्राइज-ग्रेड अलगाव और लचीलापन प्रदान करता है।

Copilots सवालों के जवाब देते हैं।
Agentic सिस्टम शासित वर्कफ़्लो पूर्ण करते हैं।

यह अंतर एंटरप्राइज AI परिपक्वता को बदल देता है।

यह बोर्ड-रेडी परिणामों में कैसे अनुवाद होता है?

सुरक्षा लीडर्स तेजी से बोर्ड की जांच के तहत काम करते हैं। AI को विश्वास साबित करना होगा, इसका वादा नहीं करना होगा।

HDFC Bank के CISO, Sameer Ratolikar के अनुसार:

Securonix के Chief Product Officer, Simon Hunt, चुनौती को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करते हैं:

बोर्ड वार्तालाप के लिए, productivity-based AI सक्षम बनाता है:

• मापा गया विश्लेषक-समतुल्य कार्य
• स्पष्ट लागत से बचाव की कथाएं
• नियंत्रित AI कार्रवाई लॉगिंग
• नियामक-तैयार व्याख्यात्मकता

DPM Flex क्या है और डेटा अर्थशास्त्र क्यों महत्वपूर्ण है?

DPM Flex SIEM लागतों को नियंत्रित करने के लिए कच्ची मात्रा के बजाय विश्लेषणात्मक मूल्य के आधार पर टेलीमेट्री को रूट करता है।

यदि डेटा लागत बढ़ती है तो AI उत्पादकता गिर जाती है।

Flex Consumption के साथ Data Pipeline Manager (DPM Flex) परिणाम-संचालित डेटा अर्थशास्त्र पेश करता है। सब कुछ इंजेस्ट करने के बजाय, यह उच्च-मूल्य टेलीमेट्री को प्राथमिकता देता है।

CX समानताओं के लिए:

• प्रत्येक इंटरैक्शन को प्रीमियम AI मॉडल में फीड न करें।
• कम जोखिम वाले प्रवाहों को अलग तरीके से रूट करें।
• डेटा इंजेस्शन को मापने योग्य परिणामों के साथ संरेखित करें।

लागत शासन AI शासन का हिस्सा है।

CX और EX लीडर्स के लिए मुख्य अंतर्दृष्टि

1. पूर्ण किए गए कार्य से AI को मापें।
आउटपुट मेट्रिक्स के बिना अपनाने के मेट्रिक्स का बहुत कम मतलब है।

2. सिस्टम के अंदर शासन एम्बेड करें।
पूर्वव्यापी अनुपालन नाजुक है।

3. मानव निरीक्षण की रक्षा करें।
AI सबसे अच्छा तब बढ़ता है जब यह निर्णय को बढ़ाता है।

4. AI को वित्तीय कथाओं के साथ संरेखित करें।
बोर्ड परिणाम स्वीकृत करते हैं, प्रयोग नहीं।

5. डेटा अर्थशास्त्र को जल्दी नियंत्रित करें।
लागत अनुशासन के बिना AI को बढ़ाना प्रतिक्रिया पैदा करता है।

एंटरप्राइज AI अपनाने में सामान्य समस्याएं

• परिणाम KPIs के बिना AI पायलट लॉन्च करना
• शासन को बाद के चरण के रूप में मानना
• थ्रूपुट के बजाय उपयोग को मापना
• व्याख्यात्मकता आवश्यकताओं को अनदेखा करना
• ROI मैपिंग के बिना डेटा इंजेस्शन को बढ़ाना

ये समस्याएं विखंडन पैदा करती हैं। वे कार्यकारी विश्वास को कम करती हैं।

एक व्यावहारिक ढांचा: शासित AI के लिए PRODUCT मॉडल

CXQuest एंटरप्राइज AI स्केलिंग के लिए PRODUCT Model का प्रस्ताव करता है:

P – Productivity Units Defined
मापने योग्य कार्य समकक्षों को परिभाषित करें।

R – Risk Guardrails Embedded
वर्कफ़्लो के अंदर नीति लागू करें।

O – Oversight Maintained
एस्केलेशन के नियंत्रण में मनुष्यों को रखें।

D – Data Economics Managed
इंजेस्शन को विश्लेषणात्मक मूल्य के साथ संरेखित करें।

U – Use Case Boundaries Clear
परिभाषित, उच्च-वॉल्यूम कार्य के साथ शुरू करें।

C – Context Shared Across Agents
साइलो किए गए AI सहायकों से बचें।

T – Transparent Reporting to Leadership
आउटपुट को वित्तीय भाषा में अनुवाद करें।

Securonix सुरक्षा संचालन के अंदर इन सिद्धांतों में से कई को संचालित करता है। CX टीमें वही संरचना अपना सकती हैं।

यह कर्मचारी अनुभव (EX) को कैसे प्रभावित करता है?

विश्लेषक बर्नआउट कॉन्टैक्ट सेंटर थकान को दर्शाता है।

दोहराव वाला ट्राइएज कार्य एट्रिशन को बढ़ाता है।
प्रभाव में दृश्यता की कमी सहभागिता को कम करती है।

Tier 1 और Tier 2 शोर को अवशोषित करके, Sam विश्लेषकों को उच्च-जोखिम निर्णय कॉल पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

AI को मेहनत को हटाना चाहिए, स्वायत्तता को नहीं।

Productivity-Based AI Model: यह घोषणा व्यापक बाजार बदलाव का संकेत क्यों देती है

सुरक्षा अक्सर CX द्वारा उन्हें अपनाने से पहले शासन ढांचे का अग्रणी होती है।

एजेंटिक AI ऑर्केस्ट्रेशन की ओर बढ़ना सुझाव देता है कि अगला एंटरप्राइज AI चरण इस पर केंद्रित होगा:

• शासित स्वायत्तता
• वर्कफ़्लो-स्तर AI
• उत्पादकता-आधारित मूल्य निर्धारण
• व्याख्यात्मकता-प्रथम डिज़ाइन

बोर्ड तेजी से पूछेंगे:

AI ने कितना काम पूरा किया?
क्या इसे नियंत्रित किया गया था?
क्या हम इसका बचाव कर सकते हैं?

यह मॉडल उन सवालों का सीधे जवाब देता है।

FAQ

productivity-based AI पारंपरिक AI मूल्य निर्धारण से कैसे अलग है?

यह डेटा उपयोग या फीचर्स के बजाय सत्यापित पूर्ण किए गए कार्य से लागत को जोड़ता है।

एंटरप्राइज AI में "agentic" का क्या मतलब है?

यह AI सिस्टम को संदर्भित करता है जो संरचित वर्कफ़्लो को पूर्ण करने के लिए विशेष एजेंटों को समन्वित करते हैं।

human-in-the-loop निरीक्षण कैसे काम करता है?

विश्लेषक निष्पादन से पहले AI-जनित कार्रवाइयों की समीक्षा, मान्य या उलट देते हैं।

बोर्ड SOCs में AI शासन की परवाह क्यों करते हैं?

सुरक्षा विफलताएं नियामक और वित्तीय जोखिम उठाती हैं। AI निर्णय व्याख्यात्मक होने चाहिए।

क्या यह मॉडल CX वातावरण पर लागू हो सकता है?

हां। कोई भी उच्च-वॉल्यूम, नियम-संचालित वर्कफ़्लो productivity-based AI माप को अपना सकता है।

CX और सुरक्षा लीडर्स के लिए कार्रवाई योग्य टेकअवे

1. एक वर्कफ़्लो परिभाषित करें जहां AI कार्य की मापने योग्य इकाइयां पूर्ण कर सकता है।
2. प्रति पूर्ण इकाई बचाए गए विश्लेषक या एजेंट समय को मापें।
3. AI पहुंच को बढ़ाने से पहले नीति गार्डरेल एम्बेड करें।
4. उच्च-जोखिम वाली कार्रवाइयों के लिए मानव समीक्षा लागू करें।
5. AI आउटपुट को वित्तीय प्रभाव में अनुवाद करने वाले डैशबोर्ड बनाएं।
6. डेटा इंजेस्शन को परिणाम-संचालित विश्लेषण के साथ संरेखित करें।
7. AI ROI को बोर्ड भाषा में प्रस्तुत करें, तकनीकी मेट्रिक्स में नहीं।
8. शासन अखंडता के लिए तिमाही AI वर्कफ़्लो का ऑडिट करें।

Sam, the AI SOC Analyst, Agentic Mesh, और DPM Flex Securonix ग्राहकों के लिए विश्व स्तर पर उपलब्ध हैं।

गहरा बदलाव स्पष्ट है।

AI को वास्तविक काम करना होगा।
इसे डिज़ाइन द्वारा शासित होना चाहिए।
और इसका मूल्य बोर्डरूम में खड़ा होना चाहिए।

पोस्ट Productivity-Based AI Model: How Securonix Redefines Governed AI for SOC Outcomes पहली बार CX Quest पर दिखाई दी।