Model AI oparty na produktywności: Jak Securonix redefiniuje zarządzane AI dla wyników SOC

W tym tygodniu Securonix przedstawił Sam, analityka AI SOC, oraz Agentic Mesh we współpracy z Amazon Web Services. Nagłówek to nie kolejna funkcja AI. To przejście na model AI oparty na produktywności.

Czy kiedykolwiek obserwowałeś, jak Twój zespół SOC tonie w alertach, podczas gdy zarząd pyta o „jasny ROI AI"?

Wyobraź sobie to.
Jest 8:45 rano. CISO dołącza do wstępnego briefingu zarządu. W nocy przekroczono 40 000 alertów. Dwóch analityków zgłosiło chorobę. Regulator zażądał dowodów zarządzania AI. Dział finansowy chce uzasadnienia rosnących wydatków na SIEM.

Zespół korzysta z AI. Ale nie może udowodnić, co faktycznie dostarczył.

To jest luka, którą Securonix celuje swoim najnowszym wprowadzeniem we współpracy z Amazon Web Services. Firma przedstawiła Sam, analityka AI SOC, oraz Securonix Agentic Mesh – wraz z modelem AI opartym na produktywności dla operacji bezpieczeństwa.

Dla liderów CX i EX to nie tylko wiadomość o cyberbezpieczeństwie. To plan dla zarządzanego AI na dużą skalę.

Czym jest model AI oparty na produktywności i dlaczego ma znaczenie?

Model AI oparty na produktywności mierzy AI według wykonanej pracy, a nie według użycia lub zużytych danych.

Większość korporacyjnych cen AI śledzi tokeny, przechowywanie lub funkcje. Ten model nagradza konsumpcję. Rzadko udowadnia wyniki.

Securonix odwraca tę logikę.
Sam jest licencjonowany na podstawie zweryfikowanej pracy równoważnej analitykowi wykonanej przez AI. Produktywność jest śledzona przejrzyście. Liderzy mogą kwantyfikować zaoszczędzone godziny i uzyskany przepust.

Dla liderów CX i EX to przekształca wartość AI:

• Od adopcji funkcji → do mierzalnego wyniku
• Od eksperymentowania → do zarządzanej produkcji
• Od teatru innowacji → do ROI gotowego dla zarządu

Ta zmiana odzwierciedla to, z czym mierzą się liderzy CX z AI podróży i copilotami. Zarząd nie chce statystyk użycia chatbota. Chce wskaźników odchylenia, skrócenia czasu rozwiązywania i poprawy kosztów obsługi.

Bezpieczeństwo teraz mówi tym samym językiem.

Czym jest Sam, analityk AI SOC?

Sam to zarządzany, zawsze aktywny cyfrowy członek zespołu SOC, który automatyzuje pracę Tier 1 i Tier 2 wewnątrz Unified Defense SIEM.

Sam wykonuje:

• Segregację alertów
• Wzbogacanie śledztwa
• Analizę korelacji
• Przygotowanie odpowiedzi
• Podsumowania raportów

Działa natywnie wewnątrz platformy Securonix. Analitycy pozostają w kontroli poprzez nadzór człowieka w pętli.

Wiele copilotów AI pomaga. Niewiele działa jako ustrukturyzowane systemy pracy. Sam orkiestruje wyspecjalizowanych agentów AI w krokach śledztwa. Prezentuje podsumowania w prostym języku, które analitycy mogą zweryfikować lub eskalować.

Rezultat: AI wzmacnia osąd. Nie zastępuje go.

Dlaczego SOC borykają się z zarządzaniem AI?

Ponieważ większość wdrożeń AI skaluje się szybciej niż ramy kontroli.

Liderzy bezpieczeństwa stoją w obliczu trzech napięć:

1. Wolumen alertów stale rośnie.
2. Niedobory analityków utrzymują się.
3. Regulatorzy wymagają wyjaśnialności.

Zarządy zadają teraz trudniejsze pytania:

• Czy AI jest zarządzane?
• Czy działania można audytować?
• Czy polityki są egzekwowane?
• Czy decyzje można cofnąć?

Nieustrukturyzowane AI nie może na nie odpowiedzieć.

Tutaj wchodzi Securonix Agentic Mesh.

Czym jest Agentic Mesh i czym się różni?

Agentic Mesh to zarządzana warstwa orkiestracji koordynująca wyspecjalizowanych agentów AI w zakresie wykrywania, śledztwa, reagowania i raportowania.

W przeciwieństwie do monolitycznych asystentów, Agentic Mesh funkcjonuje jako system pracy.

On:

• Utrzymuje wspólny kontekst między agentami
• Egzekwuje zabezpieczenia polityki korporacyjnej
• Zapewnia, że działania są wyjaśnialne i audytowalne
• Pozwala na odwracalność i walidację przez człowieka

Zbudowany przy użyciu Amazon Bedrock AgentCore, działa bezpiecznie w środowiskach klientów. To zapewnia izolację i odporność na poziomie korporacyjnym.

Copiloty odpowiadają na pytania.
Systemy agentowe wykonują zarządzane przepływy pracy.

To rozróżnienie zmienia dojrzałość korporacyjnego AI.

Jak to przekłada się na wyniki gotowe dla zarządu?

Liderzy bezpieczeństwa coraz częściej działają pod kontrolą zarządu. AI musi udowodnić zaufanie, a nie je obiecywać.

Według Sameera Ratolikara, CISO w HDFC Bank:

Simon Hunt, Chief Product Officer w Securonix, jasno określa wyzwanie:

Dla rozmów z zarządem, AI oparty na produktywności umożliwia:

• Skwantyfikowaną pracę równoważną analitykowi
• Jasne narracje unikania kosztów
• Kontrolowane logowanie działań AI
• Wyjaśnialność gotową na wymogi regulacyjne

Czym jest DPM Flex i dlaczego ekonomia danych ma znaczenie?

DPM Flex kieruje telemetrię na podstawie wartości analitycznej, a nie surowego wolumenu, aby kontrolować koszty SIEM.

Produktywność AI załamuje się, jeśli koszty danych rosną spiralnie.

Data Pipeline Manager z Flex Consumption (DPM Flex) wprowadza ekonomię danych opartą na wynikach. Zamiast pozyskiwać wszystko, priorytetyzuje telemetrię o wysokiej wartości.

Dla analogii CX:

• Nie zasilaj każdej interakcji do modeli premium AI.
• Kieruj przepływy o niskim ryzyku inaczej.
• Dopasuj pozyskiwanie danych do mierzalnych wyników.

Zarządzanie kosztami jest częścią zarządzania AI.

Kluczowe spostrzeżenia dla liderów CX i EX

1. Mierz AI według wykonanej pracy.
Metryki adopcji znaczą niewiele bez metryk wyniku.

2. Osadź zarządzanie wewnątrz systemu.
Retroaktywna zgodność jest krucha.

3. Chroń nadzór ludzki.
AI skaluje się najlepiej, gdy wzmacnia osąd.

4. Dopasuj AI do narracji finansowych.
Zarządy zatwierdzają wyniki, nie eksperymentowanie.

5. Kontroluj ekonomię danych wcześnie.
Skalowanie AI bez dyscypliny kosztów tworzy sprzeciw.

Typowe pułapki w adopcji korporacyjnego AI

• Uruchamianie pilotów AI bez KPI wyniku
• Traktowanie zarządzania jako późniejszej fazy
• Mierzenie użycia zamiast przepustu
• Ignorowanie wymogów wyjaśnialności
• Skalowanie pozyskiwania danych bez mapowania ROI

Te pułapki tworzą fragmentację. Podważają zaufanie kadry kierowniczej.

Praktyczne ramy: model PRODUCT dla zarządzanego AI

CXQuest proponuje model PRODUCT dla skalowania korporacyjnego AI:

P – Zdefiniowane jednostki produktywności
Zdefiniuj mierzalne ekwiwalenty pracy.

R – Osadzone zabezpieczenia ryzyka
Egzekwuj politykę wewnątrz przepływów pracy.

O – Utrzymany nadzór
Utrzymuj ludzi w kontroli eskalacji.

D – Zarządzana ekonomia danych
Dopasuj pozyskiwanie do wartości analitycznej.

U – Jasne granice przypadków użycia
Zacznij od zdefiniowanej pracy o dużym wolumenie.

C – Kontekst współdzielony między agentami
Unikaj odizolowanych asystentów AI.

T – Przejrzyste raportowanie dla kierownictwa
Przetłumacz wynik na język finansowy.

Securonix operacjonalizuje wiele z tych zasad wewnątrz operacji bezpieczeństwa. Zespoły CX mogą zaadaptować tę samą strukturę.

Jak to wpływa na doświadczenie pracowników (EX)?

Wypalenie analityków odzwierciedla zmęczenie call center.

Powtarzalna praca segregacji napędza rotację.
Brak widoczności wpływu zmniejsza zaangażowanie.

Absorbując szum Tier 1 i Tier 2, Sam pozwala analitykom skupić się na bardziej ryzykownych decyzjach osądu.

AI powinno usuwać harówkę, nie autonomię.

Model AI oparty na produktywności: dlaczego to ogłoszenie sygnalizuje szerszą zmianę rynkową

Bezpieczeństwo często pionieruje ramy zarządzania, zanim CX je przyjmie.

Ruch w kierunku agentowej orkiestracji AI sugeruje, że następna faza korporacyjnego AI skupi się na:

• Zarządzanej autonomii
• AI na poziomie przepływu pracy
• Cenach opartych na produktywności
• Projekcie wyjaśnialności na pierwszym miejscu

Zarządy coraz częściej będą pytać:

Ile pracy wykonał AI?
Czy był kontrolowany?
Czy możemy go bronić?

Ten model odpowiada bezpośrednio na te pytania.

FAQ

Czym różni się AI oparty na produktywności od tradycyjnych cen AI?

Wiąże koszt z zweryfikowaną wykonaną pracą, a nie z użyciem danych lub funkcjami.

Co oznacza „agentowe" w korporacyjnym AI?

Odnosi się do systemów AI, które koordynują wyspecjalizowanych agentów do wykonywania ustrukturyzowanych przepływów pracy.

Jak działa nadzór człowieka w pętli?

Analitycy przeglądają, walidują lub cofają działania wygenerowane przez AI przed wykonaniem.

Dlaczego zarządy dbają o zarządzanie AI w SOC?

Awarie bezpieczeństwa niosą ryzyko regulacyjne i finansowe. Decyzje AI muszą być wyjaśnialne.

Czy ten model może mieć zastosowanie w środowiskach CX?

Tak. Każdy przepływ pracy o dużym wolumenie, oparty na zasadach, może przyjąć pomiar AI oparty na produktywności.

Wnioski do działania dla liderów CX i bezpieczeństwa

1. Zdefiniuj jeden przepływ pracy, w którym AI może wykonać mierzalne jednostki pracy.
2. Kwantyfikuj zaoszczędzony czas analityka lub agenta na wykonaną jednostkę.
3. Osadź zabezpieczenia polityki przed skalowaniem dostępu AI.
4. Wdrożyć ludzki przegląd dla działań wysokiego ryzyka.
5. Zbuduj pulpity nawigacyjne tłumaczące wynik AI na wpływ finansowy.
6. Dopasuj pozyskiwanie danych do analityki opartej na wynikach.
7. Prezentuj ROI AI w języku zarządu, a nie metrykach technicznych.
8. Audytuj przepływy pracy AI kwartalnie pod kątem integralności zarządzania.

Sam, analityk AI SOC, Agentic Mesh i DPM Flex są dostępne globalnie dla klientów Securonix.

Głębsza zmiana jest jasna.

AI musi wykonywać prawdziwą pracę.
Musi być zarządzane przez projekt.
A jego wartość musi się obronić w sali zarządu.

Post Model AI oparty na produktywności: jak Securonix na nowo definiuje zarządzane AI dla wyników SOC pojawił się najpierw na CX Quest.