Model de AI bazat pe productivitate: Cum redefinește Securonix AI guvernat pentru rezultate SOC

Această săptămână, Securonix a introdus Sam, Analistul SOC AI, și Agentic Mesh în colaborare cu Amazon Web Services. Titlul nu este o altă funcționalitate AI. Este o trecere la un Model AI Bazat pe Productivitate.

Ați văzut vreodată echipa SOC înecându-se în alerte în timp ce consiliul de administrație solicită „un ROI clar al AI"?

Imaginați-vă asta.
Este ora 8:45 dimineața. CISO se alătură unei pre-ședințe a consiliului. Alertele de peste noapte au depășit 40.000. Doi analiști au sunat să anunțe că sunt bolnavi. Un regulator a solicitat dovezi ale guvernanței AI. Departamentul financiar dorește justificare pentru creșterea cheltuielilor SIEM.

Echipa folosește AI. Dar nu pot dovedi ce a livrat de fapt.

Aceasta este lacuna pe care Securonix o vizează cu cea mai recentă lansare în colaborare cu Amazon Web Services. Compania a introdus Sam, Analistul SOC AI, și Securonix Agentic Mesh—împreună cu un model AI bazat pe productivitate pentru operațiunile de securitate.

Pentru liderii CX și EX, aceasta nu este doar o știre de securitate cibernetică. Este un plan pentru AI guvernat la scară largă.

Ce Este un Model AI Bazat pe Productivitate—și de Ce Contează?

Un model AI bazat pe productivitate măsoară AI prin munca finalizată, nu prin utilizare sau datele consumate.

Majoritatea prețurilor AI enterprise urmăresc token-uri, stocare sau funcționalități. Acel model recompensează consumul. Rareori dovedește rezultate.

Securonix inversează această logică.
Sam este licențiat pe baza muncii echivalente analist verificate finalizate de AI. Productivitatea este urmărită transparent. Liderii pot cuantifica orele economisite și câștigul în randament.

Pentru liderii CX și EX, aceasta recadrează valoarea AI:

• De la adoptarea funcționalității → la rezultate măsurabile
• De la experimentare → la producție guvernată
• De la teatru de inovație → la ROI pregătit pentru consiliu

Această schimbare reflectă ceea cu ce se confruntă liderii CX în privința AI de parcurs și copiloți. Consiliul nu dorește statistici de utilizare a chatbot-ului. Dorește rate de deflectare, reducerea timpului de rezolvare și îmbunătățirea costului de serviciu.

Securitatea vorbește acum aceeași limbă.

Ce Este Sam, Analistul SOC AI?

Sam este un coechipier digital SOC guvernat, mereu activ, care automatizează munca de Nivelul 1 și Nivelul 2 în cadrul SIEM Unified Defense.

Sam efectuează:

• Triajul alertelor
• Îmbogățirea investigației
• Analiza corelației
• Pregătirea răspunsului
• Rezumate de raportare

Operează nativ în cadrul platformei Securonix. Analiștii rămân în control prin supraveghere human-in-the-loop.

Mulți copiloți AI asistă. Puțini operează ca sisteme structurate de lucru. Sam orchestrează agenți AI specializați pe parcursul etapelor de investigație. Prezintă rezumate în limbaj simplu pe care analiștii le pot valida sau escalada.

Rezultatul: AI augmentează judecata. Nu o înlocuiește.

De Ce se Luptă SOC-urile cu Guvernanța AI?

Deoarece majoritatea implementărilor AI se scalează mai rapid decât cadrele de control.

Liderii de securitate se confruntă cu trei tensiuni:

1. Volumul de alerte continuă să crească.
2. Penuriile de analiști persistă.
3. Regulatorii solicită explicabilitate.

Consiliile pun acum întrebări mai dificile:

• Este AI guvernat?
• Pot fi auditate acțiunile?
• Sunt aplicate politicile?
• Pot fi inversate deciziile?

AI nestructurat nu poate răspunde la acestea.

Aici intră Securonix Agentic Mesh.

Ce Este Agentic Mesh și Cum Este Diferit?

Agentic Mesh este un strat de orchestrare guvernat care coordonează agenți AI specializați în detectare, investigație, răspuns și raportare.

Spre deosebire de asistenții monolitici, Agentic Mesh funcționează ca un sistem de lucru.

Acesta:

• Menține contextul partajat între agenți
• Aplică bariere de politică enterprise
• Asigură că acțiunile sunt explicabile și auditabile
• Permite reversibilitate și validare umană

Construit folosind Amazon Bedrock AgentCore, rulează în siguranță în cadrul mediilor clienților. Aceasta oferă izolare și reziliență de nivel enterprise.

Copiloții răspund la întrebări.
Sistemele agentice finalizează fluxuri de lucru guvernate.

Acea distincție schimbă maturitatea AI enterprise.

Cum se Traduce Acest Lucru în Rezultate Pregătite pentru Consiliu?

Liderii de securitate operează din ce în ce mai mult sub supravegherea consiliului. AI trebuie să dovedească încredere, nu să o promită.

Conform lui Sameer Ratolikar, CISO la HDFC Bank:

Simon Hunt, Chief Product Officer la Securonix, încadrează provocarea clar:

Pentru conversațiile cu consiliul, AI bazat pe productivitate permite:

• Munca cuantificată echivalentă analist
• Narațiuni clare de evitare a costurilor
• Înregistrarea controlată a acțiunilor AI
• Explicabilitate pregătită pentru reglementare

Ce Este DPM Flex și de Ce Contează Economia Datelor?

DPM Flex rutează telemetria pe baza valorii analitice mai degrabă decât pe volumul brut pentru a controla costurile SIEM.

Productivitatea AI se prăbușește dacă costurile datelor cresc vertiginos.

Data Pipeline Manager cu Flex Consumption (DPM Flex) introduce economia datelor orientată spre rezultate. În loc să ingere totul, prioritizează telemetria de mare valoare.

Pentru paralele CX:

• Nu introduceți fiecare interacțiune în modelele AI premium.
• Rutați diferit fluxurile cu risc redus.
• Aliniați ingestia de date cu rezultatele măsurabile.

Guvernanța costurilor face parte din guvernanța AI.

Perspective Cheie pentru Liderii CX și EX

1. Măsurați AI prin munca finalizată.
Metricile de adopție înseamnă puțin fără metricile de rezultate.

2. Încorporați guvernanța în cadrul sistemului.
Conformitatea retroactivă este fragilă.

3. Protejați supravegherea umană.
AI se scalează cel mai bine când augmentează judecata.

4. Aliniați AI cu narațiunile financiare.
Consiliile aprobă rezultate, nu experimentare.

5. Controlați economia datelor devreme.
Scalarea AI fără disciplină a costurilor creează reacții negative.

Capcane Comune în Adoptarea AI Enterprise

• Lansarea de proiecte pilot AI fără KPI-uri de rezultate
• Tratarea guvernanței ca o fază ulterioară
• Măsurarea utilizării în loc de randament
• Ignorarea cerințelor de explicabilitate
• Scalarea ingestiei de date fără maparea ROI

Aceste capcane creează fragmentare. Erodează încrederea executivă.

Un Cadru Practic: Modelul PRODUCT pentru AI Guvernat

CXQuest propune Modelul PRODUCT pentru scalarea AI enterprise:

P – Productivity Units Defined (Unități de Productivitate Definite)
Definiți echivalente de muncă măsurabile.

R – Risk Guardrails Embedded (Bariere de Risc Încorporate)
Aplicați politica în cadrul fluxurilor de lucru.

O – Oversight Maintained (Supraveghere Menținută)
Păstrați oamenii în controlul escaladării.

D – Data Economics Managed (Economia Datelor Gestionată)
Aliniați ingestia cu valoarea analitică.

U – Use Case Boundaries Clear (Limitele Cazurilor de Utilizare Clare)
Începeți cu muncă definită, de mare volum.

C – Context Shared Across Agents (Context Partajat între Agenți)
Evitați asistenții AI izolați.

T – Transparent Reporting to Leadership (Raportare Transparentă către Conducere)
Traduceți rezultatele în limbaj financiar.

Securonix operaționalizează multe dintre aceste principii în cadrul operațiunilor de securitate. Echipele CX pot adapta aceeași structură.

Cum Impactează Aceasta Experiența Angajaților (EX)?

Epuizarea analiștilor reflectă oboseala centrelor de contact.

Munca repetitivă de triaj determină atriție.
Lipsa de vizibilitate asupra impactului reduce angajamentul.

Prin absorbirea zgomotului de Nivelul 1 și Nivelul 2, Sam permite analiștilor să se concentreze pe apeluri de judecată cu risc mai mare.

AI ar trebui să elimine corvada, nu autonomia.

Model AI Bazat pe Productivitate: De Ce Acest Anunț Semnalează o Schimbare Mai Largă a Pieței

Securitatea adesea pionierează cadre de guvernanță înainte ca CX să le adopte.

Mutarea către orchestrarea AI agentică sugerează că următoarea fază AI enterprise se va concentra pe:

• Autonomie guvernată
• AI la nivel de flux de lucru
• Prețuri bazate pe productivitate
• Design cu explicabilitate pe primul loc

Consiliile vor întreba din ce în ce mai mult:

Câtă muncă a finalizat AI?
A fost controlată?
O putem apăra?

Acest model răspunde direct la acele întrebări.

FAQ

Cum diferă AI bazat pe productivitate de prețurile tradiționale AI?

Leagă costul de munca verificată finalizată mai degrabă decât de utilizarea datelor sau funcționalități.

Ce înseamnă „agentic" în AI enterprise?

Se referă la sistemele AI care coordonează agenți specializați pentru a finaliza fluxuri de lucru structurate.

Cum funcționează supravegherea human-in-the-loop?

Analiștii revizuiesc, validează sau inversează acțiunile generate de AI înainte de execuție.

De ce le pasă consiliilor de guvernanța AI în SOC-uri?

Eșecurile de securitate comportă risc reglementar și financiar. Deciziile AI trebuie să fie explicabile.

Poate acest model să se aplice mediilor CX?

Da. Orice flux de lucru de mare volum, bazat pe reguli, poate adopta măsurarea AI bazată pe productivitate.

Concluzii Acționabile pentru Liderii CX și Securitate

1. Definiți un flux de lucru în care AI poate finaliza unități măsurabile de muncă.
2. Cuantificați timpul economisit de analist sau agent per unitate finalizată.
3. Încorporați bariere de politică înainte de scalarea accesului AI.
4. Implementați revizuirea umană pentru acțiuni cu risc ridicat.
5. Construiți tablouri de bord care traduc rezultatul AI în impact financiar.
6. Aliniați ingestia de date cu analitici orientate spre rezultate.
7. Prezentați ROI AI în limbaj de consiliu, nu metrici tehnice.
8. Auditați fluxurile de lucru AI trimestrial pentru integritatea guvernanței.

Sam, Analistul SOC AI, Agentic Mesh și DPM Flex sunt disponibile global pentru clienții Securonix.

Schimbarea mai profundă este clară.

AI trebuie să facă muncă reală.
Trebuie să fie guvernat prin design.
Și valoarea sa trebuie să reziste în sala consiliului.

Postarea Model AI Bazat pe Productivitate: Cum Redefinește Securonix AI Guvernat pentru Rezultatele SOC a apărut prima dată pe CX Quest.