Modello di IA Basato sulla Produttività: Come Securonix Ridefinisce l'IA Governata per i Risultati del SOC

Questa settimana, Securonix ha introdotto Sam, l'Agente IA SOC Analyst, e Agentic Mesh in collaborazione con Amazon Web Services. Il titolo non è un'altra funzionalità IA. È un passaggio a un Modello IA Basato sulla Produttività.

Hai mai visto il tuo team SOC sommerso dagli alert mentre il consiglio chiede "ROI IA chiaro"?

Immagina questo.
Sono le 08:45. Il CISO si unisce a un briefing preliminare del consiglio. Gli alert notturni hanno superato i 40.000. Due analyst si sono dichiarati malati. Un regolatore ha richiesto prove di governance dell'IA. La finanza vuole giustificazioni per l'aumento della spesa SIEM.

Il team utilizza l'IA. Ma non può dimostrare cosa ha effettivamente consegnato.

Questo è il divario che Securonix sta prendendo di mira con il suo ultimo lancio in collaborazione con Amazon Web Services. L'azienda ha introdotto Sam, l'Agente IA SOC Analyst, e Securonix Agentic Mesh, insieme a un modello IA basato sulla produttività per le operazioni di sicurezza.

Per i leader CX ed EX, questa non è solo una notizia di cybersecurity. È un modello per l'IA governata su larga scala.

Cos'è un Modello IA Basato sulla Produttività e Perché è Importante?

Un modello IA basato sulla produttività misura l'IA in base al lavoro completato, non in base all'utilizzo o ai dati consumati.

La maggior parte dei prezzi dell'IA aziendale tiene traccia di token, archiviazione o funzionalità. Quel modello premia il consumo. Raramente dimostra i risultati.

Securonix ribalta questa logica.
Sam è concesso in licenza sulla base del lavoro equivalente ad un analyst verificato completato dall'IA. La produttività è tracciata in modo trasparente. I leader possono quantificare le ore risparmiate e il throughput ottenuto.

Per i leader CX ed EX, questo ridefinisce il valore dell'IA:

• Da adozione di funzionalità → a output misurabile
• Da sperimentazione → a produzione governata
• Da teatro dell'innovazione → a ROI pronto per il consiglio

Questo cambiamento rispecchia ciò che i leader CX affrontano con l'IA di journey e i copiloti. Il consiglio non vuole statistiche sull'utilizzo dei chatbot. Vuole tassi di deflection, riduzione dei tempi di risoluzione e miglioramento del costo per servire.

La sicurezza ora parla lo stesso linguaggio.

Cos'è Sam, l'Agente IA SOC Analyst?

Sam è un compagno di squadra SOC digitale governato e sempre attivo che automatizza il lavoro di Tier 1 e Tier 2 all'interno del SIEM Unified Defense.

Sam esegue:

• Triage degli alert
• Arricchimento delle indagini
• Analisi di correlazione
• Preparazione della risposta
• Riepiloghi dei report

Opera nativamente all'interno della piattaforma di Securonix. Gli analyst rimangono in controllo attraverso la supervisione human-in-the-loop.

Molti copiloti IA assistono. Pochi operano come sistemi strutturati di lavoro. Sam orchestra agenti IA specializzati attraverso le fasi di indagine. Presenta riepiloghi in linguaggio semplice che gli analyst possono convalidare o escalare.

Il risultato: l'IA potenzia il giudizio. Non lo sostituisce.

Perché i SOC Stanno Lottando con la Governance dell'IA?

Perché la maggior parte delle implementazioni IA scala più velocemente dei framework di controllo.

I leader della sicurezza affrontano tre tensioni:

1. Il volume degli alert continua ad aumentare.
2. La carenza di analyst persiste.
3. I regolatori richiedono spiegabilità.

I consigli ora pongono domande più difficili:

• L'IA è governata?
• Le azioni possono essere verificate?
• Le politiche sono applicate?
• Le decisioni possono essere invertite?

L'IA non strutturata non può rispondere a queste domande.

È qui che entra in gioco Securonix Agentic Mesh.

Cos'è Agentic Mesh e Come è Diverso?

Agentic Mesh è un livello di orchestrazione governato che coordina agenti IA specializzati attraverso rilevamento, indagine, risposta e reporting.

A differenza degli assistenti monolitici, Agentic Mesh funziona come un sistema di lavoro.

Esso:

• Mantiene il contesto condiviso tra gli agenti
• Applica i guardrail delle politiche aziendali
• Garantisce che le azioni siano spiegabili e verificabili
• Consente la reversibilità e la convalida umana

Costruito utilizzando Amazon Bedrock AgentCore, funziona in modo sicuro all'interno degli ambienti dei clienti. Ciò fornisce isolamento e resilienza di livello aziendale.

I copiloti rispondono alle domande.
I sistemi agentici completano flussi di lavoro governati.

Questa distinzione cambia la maturità dell'IA aziendale.

Come si Traduce Questo in Risultati Pronti per il Consiglio?

I leader della sicurezza operano sempre più sotto il controllo del consiglio. L'IA deve dimostrare la fiducia, non prometterla.

Secondo Sameer Ratolikar, CISO di HDFC Bank:

Simon Hunt, Chief Product Officer di Securonix, inquadra chiaramente la sfida:

Per le conversazioni del consiglio, l'IA basata sulla produttività consente:

• Lavoro equivalente ad un analyst quantificato
• Narrazioni chiare di evitamento dei costi
• Registrazione controllata delle azioni IA
• Spiegabilità pronta per la regolamentazione

Cos'è DPM Flex e Perché l'Economia dei Dati è Importante?

DPM Flex instrada la telemetria in base al valore analitico piuttosto che al volume grezzo per controllare i costi SIEM.

La produttività dell'IA crolla se i costi dei dati aumentano a spirale.

Data Pipeline Manager con Flex Consumption (DPM Flex) introduce un'economia dei dati orientata ai risultati. Invece di ingerire tutto, dà priorità alla telemetria di alto valore.

Per paralleli CX:

• Non alimentare ogni interazione in modelli IA premium.
• Instradare i flussi a basso rischio in modo diverso.
• Allineare l'ingestione dei dati con risultati misurabili.

La governance dei costi fa parte della governance dell'IA.

Approfondimenti Chiave per i Leader CX ed EX

1. Misurare l'IA in base al lavoro completato.
Le metriche di adozione significano poco senza metriche di output.

2. Incorporare la governance all'interno del sistema.
La conformità retroattiva è fragile.

3. Proteggere la supervisione umana.
L'IA scala meglio quando potenzia il giudizio.

4. Allineare l'IA con le narrazioni finanziarie.
I consigli approvano i risultati, non la sperimentazione.

5. Controllare l'economia dei dati in anticipo.
Scalare l'IA senza disciplina dei costi crea contraccolpi.

Insidie Comuni nell'Adozione dell'IA Aziendale

• Lanciare progetti pilota IA senza KPI di risultato
• Trattare la governance come una fase successiva
• Misurare l'utilizzo invece del throughput
• Ignorare i requisiti di spiegabilità
• Scalare l'ingestione dei dati senza mappatura ROI

Queste insidie creano frammentazione. Erodono la fiducia dei dirigenti.

Un Framework Pratico: Il Modello PRODUCT per l'IA Governata

CXQuest propone il Modello PRODUCT per la scalabilità dell'IA aziendale:

P – Productivity Units Defined
Definire equivalenti di lavoro misurabili.

R – Risk Guardrails Embedded
Applicare le politiche all'interno dei flussi di lavoro.

O – Oversight Maintained
Mantenere gli esseri umani in controllo dell'escalation.

D – Data Economics Managed
Allineare l'ingestione con il valore analitico.

U – Use Case Boundaries Clear
Iniziare con lavoro definito ad alto volume.

C – Context Shared Across Agents
Evitare assistenti IA isolati.

T – Transparent Reporting to Leadership
Tradurre l'output in linguaggio finanziario.

Securonix rende operativi molti di questi principi all'interno delle operazioni di sicurezza. I team CX possono adattare la stessa struttura.

Come Impatta Questo sull'Employee Experience (EX)?

Il burnout degli analyst rispecchia l'affaticamento dei contact center.

Il lavoro di triage ripetitivo genera logoramento.
La mancanza di visibilità sull'impatto riduce il coinvolgimento.

Assorbendo il rumore di Tier 1 e Tier 2, Sam consente agli analyst di concentrarsi su chiamate di giudizio a rischio più elevato.

L'IA dovrebbe rimuovere la fatica, non l'autonomia.

Modello IA Basato sulla Produttività: Perché Questo Annuncio Segnala un Cambiamento di Mercato più Ampio

La sicurezza spesso è pioniera dei framework di governance prima che CX li adotti.

Il passaggio verso l'orchestrazione IA agentica suggerisce che la prossima fase dell'IA aziendale si concentrerà su:

• Autonomia governata
• IA a livello di flusso di lavoro
• Prezzi basati sulla produttività
• Design con spiegabilità al primo posto

I consigli chiederanno sempre più:

Quanto lavoro ha completato l'IA?
È stato controllato?
Possiamo difenderlo?

Questo modello risponde direttamente a queste domande.

FAQ

In Che Modo l'IA Basata sulla Produttività è Diversa dai Prezzi IA Tradizionali?

Lega il costo al lavoro verificato completato piuttosto che all'utilizzo dei dati o alle funzionalità.

Cosa Significa "agentico" nell'IA Aziendale?

Si riferisce a sistemi IA che coordinano agenti specializzati per completare flussi di lavoro strutturati.

Come Funziona la Supervisione Human-in-the-Loop?

Gli analyst esaminano, convalidano o invertono le azioni generate dall'IA prima dell'esecuzione.

Perché ai Consigli Importa la Governance dell'IA nei SOC?

I fallimenti di sicurezza comportano rischi normativi e finanziari. Le decisioni IA devono essere spiegabili.

Questo Modello può Applicarsi agli Ambienti CX?

Sì. Qualsiasi flusso di lavoro ad alto volume, basato su regole, può adottare la misurazione dell'IA basata sulla produttività.

Conclusioni Praticabili per i Leader CX e della Sicurezza

1. Definire un flusso di lavoro in cui l'IA può completare unità di lavoro misurabili.
2. Quantificare il tempo di analyst o agente risparmiato per unità completata.
3. Incorporare guardrail delle politiche prima di scalare l'accesso all'IA.
4. Implementare la revisione umana per azioni ad alto rischio.
5. Costruire dashboard che traducono l'output dell'IA in impatto finanziario.
6. Allineare l'ingestione dei dati con l'analisi orientata ai risultati.
7. Presentare ROI IA nel linguaggio del consiglio, non con metriche tecniche.
8. Verificare i flussi di lavoro IA trimestralmente per l'integrità della governance.

Sam, l'Agente IA SOC Analyst, Agentic Mesh e DPM Flex sono disponibili a livello globale per i clienti Securonix.

Il cambiamento più profondo è chiaro.

L'IA deve fare un lavoro reale.
Deve essere governata per design.
E il suo valore deve reggere nella sala del consiglio.

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