Model AI Berbasis Produktivitas: Bagaimana Securonix Mendefinisikan Ulang AI yang Diatur untuk Hasil SOC

Minggu ini, Securonix memperkenalkan Sam, AI SOC Analyst, dan Agentic Mesh bekerja sama dengan Amazon Web Services. Berita utamanya bukanlah fitur AI lainnya. Ini adalah pergeseran ke Model AI Berbasis Produktivitas.

Pernahkah Anda melihat tim SOC Anda tenggelam dalam peringatan sementara dewan direksi menanyakan "ROI AI yang jelas"?

Bayangkan ini.
Pukul 8:45 pagi. CISO bergabung dalam pra-briefing dewan. Peringatan semalam mencapai 40.000. Dua analis izin sakit. Regulator meminta bukti tata kelola AI. Bagian Keuangan menginginkan justifikasi untuk peningkatan pengeluaran SIEM.

Tim menggunakan AI. Tetapi mereka tidak dapat membuktikan apa yang sebenarnya dihasilkannya.

Inilah kesenjangan yang menjadi target Securonix dengan peluncuran terbarunya bekerja sama dengan Amazon Web Services. Perusahaan memperkenalkan Sam, AI SOC Analyst, dan Securonix Agentic Mesh—bersama dengan model AI berbasis produktivitas untuk operasi keamanan.

Bagi pemimpin CX dan EX, ini bukan hanya berita keamanan siber. Ini adalah cetak biru untuk AI yang diatur dalam skala besar.

Apa Itu Model AI Berbasis Produktivitas—dan Mengapa Itu Penting?

Model AI berbasis produktivitas mengukur AI berdasarkan pekerjaan yang diselesaikan, bukan berdasarkan penggunaan atau data yang dikonsumsi.

Sebagian besar penetapan harga AI perusahaan melacak token, penyimpanan, atau fitur. Model tersebut memberi penghargaan pada konsumsi. Jarang membuktikan hasil.

Securonix membalikkan logika ini.
Sam dilisensikan berdasarkan pekerjaan setara analis terverifikasi yang diselesaikan oleh AI. Produktivitas dilacak secara transparan. Pemimpin dapat mengukur jam yang dihemat dan throughput yang diperoleh.

Bagi pemimpin CX dan EX, ini membingkai ulang nilai AI:

• Dari adopsi fitur → ke output yang terukur
• Dari eksperimen → ke produksi yang diatur
• Dari teater inovasi → ke ROI yang siap untuk dewan

Pergeseran ini mencerminkan apa yang dihadapi pemimpin CX dengan journey AI dan copilot. Dewan tidak menginginkan statistik penggunaan chatbot. Dewan menginginkan tingkat pengalihan, pengurangan waktu resolusi, dan peningkatan cost-to-serve.

Keamanan kini berbicara dalam bahasa yang sama.

Apa Itu Sam, AI SOC Analyst?

Sam adalah rekan tim SOC digital yang diatur dan selalu aktif yang mengotomatiskan pekerjaan Tier 1 dan Tier 2 di dalam Unified Defense SIEM.

Sam melakukan:

• Triase peringatan
• Pengayaan investigasi
• Analisis korelasi
• Persiapan respons
• Ringkasan pelaporan

Ini beroperasi secara native di dalam platform Securonix. Analis tetap memegang kendali melalui pengawasan human-in-the-loop.

Banyak copilot AI membantu. Sedikit yang beroperasi sebagai sistem kerja terstruktur. Sam mengorkestrasi agen AI khusus di seluruh langkah investigasi. Ini menyajikan ringkasan bahasa sederhana yang dapat divalidasi atau dieskalasi oleh analis.

Hasilnya: AI meningkatkan penilaian. Ini tidak menggantinya.

Mengapa SOC Berjuang dengan Tata Kelola AI?

Karena sebagian besar penerapan AI berkembang lebih cepat daripada kerangka kontrol.

Pemimpin keamanan menghadapi tiga ketegangan:

1. Volume peringatan terus meningkat.
2. Kekurangan analis terus berlanjut.
3. Regulator menuntut kemampuan untuk dijelaskan.

Dewan kini mengajukan pertanyaan yang lebih sulit:

• Apakah AI diatur?
• Bisakah tindakan diaudit?
• Apakah kebijakan ditegakkan?
• Bisakah keputusan dibalik?

AI yang tidak terstruktur tidak dapat menjawab ini.

Di situlah Securonix Agentic Mesh masuk.

Apa Itu Agentic Mesh dan Bagaimana Bedanya?

Agentic Mesh adalah lapisan orkestrasi yang diatur yang mengoordinasikan agen AI khusus di seluruh deteksi, investigasi, respons, dan pelaporan.

Tidak seperti asisten monolitik, Agentic Mesh berfungsi sebagai sistem kerja.

Ini:

• Mempertahankan konteks bersama di seluruh agen
• Menegakkan pagar pembatas kebijakan perusahaan
• Memastikan tindakan dapat dijelaskan dan diaudit
• Memungkinkan reversibilitas dan validasi manusia

Dibangun menggunakan Amazon Bedrock AgentCore, ini berjalan dengan aman di dalam lingkungan pelanggan. Itu menyediakan isolasi dan ketahanan tingkat perusahaan.

Copilot menjawab pertanyaan.
Sistem agentic menyelesaikan alur kerja yang diatur.

Perbedaan itu mengubah kematangan AI perusahaan.

Bagaimana Ini Diterjemahkan ke Hasil yang Siap untuk Dewan?

Pemimpin keamanan semakin beroperasi di bawah pengawasan dewan. AI harus membuktikan kepercayaan, bukan menjanjikannya.

Menurut Sameer Ratolikar, CISO di HDFC Bank:

Simon Hunt, Chief Product Officer di Securonix, membingkai tantangan dengan jelas:

Untuk percakapan dewan, AI berbasis produktivitas memungkinkan:

• Pekerjaan setara analis yang dikuantifikasi
• Narasi penghindaran biaya yang jelas
• Pencatatan tindakan AI yang terkontrol
• Kemampuan dijelaskan yang siap regulasi

Apa Itu DPM Flex dan Mengapa Ekonomi Data Penting?

DPM Flex merutekan telemetri berdasarkan nilai analitis daripada volume mentah untuk mengontrol biaya SIEM.

Produktivitas AI runtuh jika biaya data melonjak.

Data Pipeline Manager with Flex Consumption (DPM Flex) memperkenalkan ekonomi data yang didorong oleh hasil. Alih-alih menyerap semuanya, ini memprioritaskan telemetri bernilai tinggi.

Untuk paralel CX:

• Jangan masukkan setiap interaksi ke dalam model AI premium.
• Rutekan aliran berisiko rendah secara berbeda.
• Selaraskan penyerapan data dengan hasil yang terukur.

Tata kelola biaya adalah bagian dari tata kelola AI.

Wawasan Utama untuk Pemimpin CX dan EX

1. Ukur AI berdasarkan pekerjaan yang diselesaikan.
Metrik adopsi berarti sedikit tanpa metrik output.

2. Tanamkan tata kelola di dalam sistem.
Kepatuhan retroaktif rapuh.

3. Lindungi pengawasan manusia.
AI berkembang paling baik ketika meningkatkan penilaian.

4. Selaraskan AI dengan narasi keuangan.
Dewan menyetujui hasil, bukan eksperimen.

5. Kontrol ekonomi data sejak awal.
Menskalakan AI tanpa disiplin biaya menciptakan reaksi balik.

Kesalahan Umum dalam Adopsi AI Perusahaan

• Meluncurkan pilot AI tanpa KPI hasil
• Memperlakukan tata kelola sebagai fase selanjutnya
• Mengukur penggunaan alih-alih throughput
• Mengabaikan persyaratan kemampuan dijelaskan
• Menskalakan penyerapan data tanpa pemetaan ROI

Kesalahan ini menciptakan fragmentasi. Mereka mengikis kepercayaan eksekutif.

Kerangka Praktis: Model PRODUCT untuk AI yang Diatur

CXQuest mengusulkan Model PRODUCT untuk penskalaan AI perusahaan:

P – Productivity Units Defined
Tentukan setara pekerjaan yang terukur.

R – Risk Guardrails Embedded
Tegakkan kebijakan di dalam alur kerja.

O – Oversight Maintained
Pertahankan manusia dalam kendali eskalasi.

D – Data Economics Managed
Selaraskan penyerapan dengan nilai analitis.

U – Use Case Boundaries Clear
Mulai dengan pekerjaan volume tinggi yang ditentukan.

C – Context Shared Across Agents
Hindari asisten AI yang terisolasi.

T – Transparent Reporting to Leadership
Terjemahkan output ke dalam bahasa keuangan.

Securonix mengoperasionalkan banyak prinsip ini di dalam operasi keamanan. Tim CX dapat menyesuaikan struktur yang sama.

Bagaimana Ini Berdampak pada Employee Experience (EX)?

Kelelahan analis mencerminkan kelelahan pusat kontak.

Pekerjaan triase berulang mendorong atrisi.
Kurangnya visibilitas terhadap dampak mengurangi keterlibatan.

Dengan menyerap kebisingan Tier 1 dan Tier 2, Sam memungkinkan analis untuk fokus pada panggilan penilaian berisiko lebih tinggi.

AI harus menghilangkan pekerjaan membosankan, bukan otonomi.

Productivity-Based AI Model: Mengapa Pengumuman Ini Menandakan Pergeseran Pasar yang Lebih Luas

Keamanan sering memelopori kerangka tata kelola sebelum CX mengadopsinya.

Perpindahan menuju orkestrasi AI agentic menunjukkan fase AI perusahaan berikutnya akan fokus pada:

• Otonomi yang diatur
• AI tingkat alur kerja
• Penetapan harga berbasis produktivitas
• Desain yang mengutamakan kemampuan dijelaskan

Dewan akan semakin bertanya:

Berapa banyak pekerjaan yang diselesaikan AI?
Apakah itu terkontrol?
Bisakah kita membelanya?

Model ini menjawab pertanyaan tersebut secara langsung.

FAQ

Bagaimana AI berbasis produktivitas berbeda dari penetapan harga AI tradisional?

Ini mengikat biaya pada pekerjaan terverifikasi yang diselesaikan daripada penggunaan data atau fitur.

Apa arti "agentic" dalam AI perusahaan?

Ini mengacu pada sistem AI yang mengoordinasikan agen khusus untuk menyelesaikan alur kerja terstruktur.

Bagaimana pengawasan human-in-the-loop bekerja?

Analis meninjau, memvalidasi, atau membalikkan tindakan yang dihasilkan AI sebelum eksekusi.

Mengapa dewan peduli tentang tata kelola AI di SOC?

Kegagalan keamanan membawa risiko regulasi dan keuangan. Keputusan AI harus dapat dijelaskan.

Bisakah model ini diterapkan pada lingkungan CX?

Ya. Alur kerja volume tinggi yang digerakkan aturan apa pun dapat mengadopsi pengukuran AI berbasis produktivitas.

Poin Tindakan untuk Pemimpin CX dan Keamanan

1. Tentukan satu alur kerja di mana AI dapat menyelesaikan unit pekerjaan yang terukur.
2. Kuantifikasi waktu analis atau agen yang dihemat per unit yang diselesaikan.
3. Tanamkan pagar pembatas kebijakan sebelum menskalakan akses AI.
4. Terapkan tinjauan manusia untuk tindakan berisiko tinggi.
5. Bangun dasbor yang menerjemahkan output AI ke dalam dampak keuangan.
6. Selaraskan penyerapan data dengan analitik yang didorong hasil.
7. Sajikan ROI AI dalam bahasa dewan, bukan metrik teknis.
8. Audit alur kerja AI setiap kuartal untuk integritas tata kelola.

Sam, AI SOC Analyst, Agentic Mesh, dan DPM Flex tersedia secara global untuk pelanggan Securonix.

Pergeseran yang lebih dalam sudah jelas.

AI harus melakukan pekerjaan nyata.
Harus diatur berdasarkan desain.
Dan nilainya harus tahan di ruang dewan.

The post Productivity-Based AI Model: How Securonix Redefines Governed AI for SOC Outcomes appeared first on CX Quest.