Productiviteitsgebaseerd AI-model: Hoe Securonix Governed AI herdefineert voor SOC-resultaten

Deze week introduceerde Securonix Sam, de AI SOC Analist, en Agentic Mesh in samenwerking met Amazon Web Services. Het hoofdnieuws is niet weer een AI-functie. Het is een verschuiving naar een Productiviteitsgebaseerd AI-Model.

Heb je ooit gezien hoe je SOC-team verdrinkt in waarschuwingen terwijl het bestuur vraagt om "duidelijke AI ROI"?

Stel je dit voor.
Het is 8:45 uur. De CISO neemt deel aan een pre-briefing van het bestuur. Het aantal waarschuwingen van de afgelopen nacht overschreed 40.000. Twee analisten meldden zich ziek. Een toezichthouder vroeg om bewijs van AI-governance. Financiën wil rechtvaardiging voor de stijgende SIEM-uitgaven.

Het team gebruikt AI. Maar ze kunnen niet bewijzen wat het daadwerkelijk heeft opgeleverd.

Dit is de kloof waar Securonix op mikt met zijn nieuwste lancering in samenwerking met Amazon Web Services. Het bedrijf introduceerde Sam, de AI SOC Analist, en de Securonix Agentic Mesh—samen met een productiviteitsgebaseerd AI-model voor beveiligingsoperaties.

Voor CX- en EX-leiders is dit niet alleen cybersecurity nieuws. Het is een blauwdruk voor beheerde AI op schaal.

Wat is een Productiviteitsgebaseerd AI-Model—en waarom is het belangrijk?

Een productiviteitsgebaseerd AI-model meet AI op basis van voltooid werk, niet op basis van gebruik of geconsumeerde data.

De meeste enterprise AI-prijzen volgen tokens, opslag of functies. Dat model beloont consumptie. Het bewijst zelden resultaten.

Securonix keert deze logica om.
Sam wordt gelicentieerd op basis van geverifieerd analist-equivalent werk voltooid door AI. Productiviteit wordt transparant gevolgd. Leiders kunnen bespaarde uren en verkregen doorvoer kwantificeren.

Voor CX- en EX-leiders herformuleert dit de AI-waarde:

• Van functieadoptie → naar meetbare output
• Van experimenteren → naar beheerde productie
• Van innovatietheater → naar bestuursklare ROI

Deze verschuiving weerspiegelt wat CX-leiders meemaken met journey AI en copilots. Het bestuur wil geen chatbot-gebruiksstatistieken. Het wil afwentelingspercentages, vermindering van oplostijd en verbetering van kosten per dienst.

Beveiliging spreekt nu dezelfde taal.

Wat is Sam, de AI SOC Analist?

Sam is een beheerde, altijd-aan digitale SOC-teamgenoot die Tier 1 en Tier 2 werk automatiseert binnen de Unified Defense SIEM.

Sam voert uit:

• Waarschuwingstriage
• Onderzoeksverrijking
• Correlatieanalyse
• Responsvoorbereiding
• Rapportagesamenvattingen

Het werkt native binnen het platform van Securonix. Analisten blijven in controle via human-in-the-loop toezicht.

Veel AI-copilots helpen. Weinigen werken als gestructureerde werksystemen. Sam orkestreert gespecialiseerde AI-agents over onderzoeksstappen. Het presenteert samenvattingen in gewone taal die analisten kunnen valideren of escaleren.

Het resultaat: AI versterkt oordeelsvermogen. Het vervangt het niet.

Waarom hebben SOC's moeite met AI-Governance?

Omdat de meeste AI-implementaties sneller schalen dan controleraamwerken.

Beveiligingsleiders worden geconfronteerd met drie spanningen:

1. Het waarschuwingsvolume blijft stijgen.
2. Analisttekorten blijven bestaan.
3. Toezichthouders eisen verklaarbaarheid.

Besturen stellen nu moeilijkere vragen:

• Is AI beheerd?
• Kunnen acties worden geauditeerd?
• Worden beleidsregels gehandhaafd?
• Kunnen beslissingen worden teruggedraaid?

Ongestructureerde AI kan deze niet beantwoorden.

Daar komt de Securonix Agentic Mesh om de hoek kijken.

Wat is Agentic Mesh en hoe verschilt het?

Agentic Mesh is een beheerde orkestratielaag die gespecialiseerde AI-agents coördineert over detectie, onderzoek, respons en rapportage.

In tegenstelling tot monolithische assistenten, functioneert Agentic Mesh als een werksysteem.

Het:

• Onderhoudt gedeelde context tussen agents
• Handhaaft enterprise policy guardrails
• Zorgt ervoor dat acties verklaarbaar en auditeerbaar zijn
• Maakt omkeerbaarheid en menselijke validatie mogelijk

Gebouwd met Amazon Bedrock AgentCore, draait het veilig binnen klantomgevingen. Dat biedt isolatie en veerkracht van enterprise-niveau.

Copilots beantwoorden vragen.
Agentic systemen voltooien beheerde workflows.

Dat onderscheid verandert de enterprise AI-volwassenheid.

Hoe vertaalt zich dit naar bestuursklare resultaten?

Beveiligingsleiders werken steeds meer onder toezicht van het bestuur. AI moet vertrouwen bewijzen, niet beloven.

Volgens Sameer Ratolikar, CISO bij HDFC Bank:

Simon Hunt, Chief Product Officer bij Securonix, verwoordt de uitdaging duidelijk:

Voor bestuursgesprekken maakt productiviteitsgebaseerde AI mogelijk:

• Gekwantificeerd analist-equivalent werk
• Duidelijke kostenvermijdingsverhalen
• Gecontroleerde AI-actielogging
• Regelgevingsklare verklaarbaarheid

Wat is DPM Flex en waarom is dataeconomie belangrijk?

DPM Flex routeert telemetrie op basis van analytische waarde in plaats van ruw volume om SIEM-kosten te beheersen.

AI-productiviteit stort in als datakosten spiraliseren.

Data Pipeline Manager met Flex Consumption (DPM Flex) introduceert resultaatgerichte dataeconomie. In plaats van alles te verwerken, geeft het prioriteit aan hoogwaardige telemetrie.

Voor CX-parallellen:

• Voer niet elke interactie in premium AI-modellen.
• Routeer lage-risicostromen anders.
• Lijn data-inname uit met meetbare resultaten.

Kostenbeheersing is onderdeel van AI-governance.

Belangrijke inzichten voor CX- en EX-leiders

1. Meet AI op voltooid werk.
Adoptiemetingen betekenen weinig zonder outputmetingen.

2. Bouw governance in het systeem in.
Retroactieve compliance is kwetsbaar.

3. Bescherm menselijk toezicht.
AI schaalt het beste wanneer het oordeelsvermogen versterkt.

4. Lijn AI uit met financiële verhalen.
Besturen keuren resultaten goed, geen experimenten.

5. Beheers dataeconomie vroeg.
AI schalen zonder kostendiscipline creëert tegenreactie.

Veelvoorkomende valkuilen bij Enterprise AI-adoptie

• AI-pilots lanceren zonder resultaat-KPI's
• Governance behandelen als een latere fase
• Gebruik meten in plaats van doorvoer
• Verklaarbaardheidsvereisten negeren
• Data-inname schalen zonder ROI-mapping

Deze valkuilen creëren fragmentatie. Ze eroderen het vertrouwen van executives.

Een praktisch raamwerk: Het PRODUCT-model voor beheerde AI

CXQuest stelt het PRODUCT-model voor voor enterprise AI-schaling:

P – Productivity Units Defined
Definieer meetbare werkequivalenten.

R – Risk Guardrails Embedded
Handhaaf beleid binnen workflows.

O – Oversight Maintained
Houd mensen in controle van escalatie.

D – Data Economics Managed
Lijn inname uit met analytische waarde.

U – Use Case Boundaries Clear
Begin met gedefinieerd, hoogvolume werk.

C – Context Shared Across Agents
Vermijd geïsoleerde AI-assistenten.

T – Transparent Reporting to Leadership
Vertaal output naar financiële taal.

Securonix operationaliseert veel van deze principes binnen beveiligingsoperaties. CX-teams kunnen dezelfde structuur aanpassen.

Hoe beïnvloedt dit Employee Experience (EX)?

Analist burn-out weerspiegelt contactcenter-vermoeidheid.

Repetitief triagewerk drijft verloop.
Gebrek aan zichtbaarheid in impact vermindert betrokkenheid.

Door Tier 1 en Tier 2 ruis te absorberen, stelt Sam analisten in staat zich te richten op hogere-risico beoordelingsgesprekken.

AI moet slaafse arbeid verwijderen, niet autonomie.

Productiviteitsgebaseerd AI-Model: Waarom deze aankondiging een bredere marktverschuiving signaleert

Beveiliging is vaak pionier van governance-raamwerken voordat CX ze overneemt.

De beweging naar agentic AI-orkestratie suggereert dat de volgende enterprise AI-fase zich zal richten op:

• Beheerde autonomie
• Workflow-niveau AI
• Productiviteitsgebaseerde prijsstelling
• Verklaarbaarheid-eerst ontwerp

Besturen zullen steeds meer vragen:

Hoeveel werk heeft AI voltooid?
Was het gecontroleerd?
Kunnen we het verdedigen?

Dit model beantwoordt die vragen direct.

Veelgestelde vragen

Hoe verschilt productiviteitsgebaseerde AI van traditionele AI-prijsstelling?

Het koppelt kosten aan geverifieerd voltooid werk in plaats van datagebruik of functies.

Wat betekent "agentic" in enterprise AI?

Het verwijst naar AI-systemen die gespecialiseerde agents coördineren om gestructureerde workflows te voltooien.

Hoe werkt human-in-the-loop toezicht?

Analisten beoordelen, valideren of keren AI-gegenereerde acties terug vóór uitvoering.

Waarom geeft het bestuur om AI-governance in SOC's?

Beveiligingsfouten brengen regelgevings- en financieel risico met zich mee. AI-beslissingen moeten verklaarbaar zijn.

Kan dit model toepassen op CX-omgevingen?

Ja. Elke hoogvolume, regelgestuurde workflow kan productiviteitsgebaseerde AI-meting toepassen.

Uitvoerbare conclusies voor CX- en beveiligingsleiders

1. Definieer één workflow waar AI meetbare werkeenheden kan voltooien.
2. Kwantificeer bespaarde analist- of agenttijd per voltooide eenheid.
3. Bouw beleidsrichtlijnen in voordat AI-toegang wordt geschaald.
4. Implementeer menselijke beoordeling voor acties met een hoog risico.
5. Bouw dashboards die AI-output vertalen naar financiële impact.
6. Lijn data-inname uit met resultaatgerichte analytics.
7. Presenteer AI ROI in bestuurstaal, geen technische metingen.
8. Audit AI-workflows driemaandelijks voor governance-integriteit.

Sam, de AI SOC Analist, Agentic Mesh en DPM Flex zijn wereldwijd beschikbaar voor Securonix-klanten.

De diepere verschuiving is duidelijk.

AI moet echt werk doen.
Het moet bij ontwerp beheerd worden.
En de waarde ervan moet standhouden in de bestuurskamer.

The post Productiviteitsgebaseerd AI-Model: Hoe Securonix Beheerde AI voor SOC-resultaten herdefiniëert verscheen eerst op CX Quest.