هذا الأسبوع، قدمت Securonix سام، وكيل الذكاء الاصطناعي لمركز العمليات الأمنية، وشبكة Agentic Mesh بالتعاون مع خدمات أمازون ويب. العنوان ليس ميزة ذكاء اصطناعي أخرى. إنه تحول نحو نموذج ذكاء اصطناعي قائم على الإنتاجية.
هل شاهدت يومًا فريق مركز العمليات الأمنية الخاص بك يغرق في التنبيهات بينما يطلب مجلس الإدارة "عائد استثمار واضح للذكاء الاصطناعي"؟
تصور هذا.
الساعة 8:45 صباحًا. ينضم كبير مسؤولي أمن المعلومات إلى إحاطة مجلس الإدارة. تجاوزت التنبيهات الليلية 40,000. اتصل اثنان من المحللين بالمرض. طلب أحد المنظمين أدلة على حوكمة الذكاء الاصطناعي. تريد المالية تبريرًا لارتفاع إنفاق SIEM.
يستخدم الفريق الذكاء الاصطناعي. لكن لا يمكنهم إثبات ما قدمه فعليًا.
هذه هي الفجوة التي تستهدفها Securonix من خلال إطلاقها الأخير بالتعاون مع خدمات أمازون ويب. قدمت الشركة سام، وكيل الذكاء الاصطناعي لمركز العمليات الأمنية، وشبكة Securonix Agentic Mesh - إلى جانب نموذج ذكاء اصطناعي قائم على الإنتاجية لعمليات حماية.
بالنسبة لقادة CX وEX، هذه ليست مجرد أخبار أمن سيبراني. إنها مخطط للذكاء الاصطناعي المحكوم على نطاق واسع.
يقيس نموذج الذكاء الاصطناعي القائم على الإنتاجية الذكاء الاصطناعي بالعمل المنجز، وليس بالاستخدام أو البيانات المستهلكة.
تتبع معظم تسعير الذكاء الاصطناعي للمؤسسات الرموز المميزة أو التخزين أو الميزات. يكافئ هذا النموذج الاستهلاك. نادرًا ما يثبت النتائج.
تقلب Securonix هذا المنطق.
يتم ترخيص سام بناءً على العمل المعادل للمحلل الذي أكمله الذكاء الاصطناعي والذي تم التحقق منه. يتم تتبع الإنتاجية بشفافية. يمكن للقادة قياس الساعات الموفرة والإنتاجية المكتسبة.
بالنسبة لقادة CX وEX، يعيد هذا صياغة قيمة الذكاء الاصطناعي:
يعكس هذا التحول ما يواجهه قادة CX مع رحلة الذكاء الاصطناعي والمساعدين. لا يريد مجلس الإدارة إحصائيات استخدام روبوت الدردشة. يريد معدلات الانحراف، وتقليل وقت الحل، وتحسين تكلفة الخدمة.
حماية يتحدث الآن بنفس اللغة.
سام هو زميل رقمي محكوم في مركز العمليات الأمنية يعمل دائمًا ويؤتمت عمل المستوى 1 والمستوى 2 داخل SIEM للدفاع الموحد.
يؤدي سام:
يعمل بشكل أصلي داخل منصة Securonix. يظل المحللين في السيطرة من خلال الإشراف البشري في الحلقة.
يساعد العديد من مساعدي الذكاء الاصطناعي. القليل يعمل كأنظمة منظمة للعمل. ينسق سام وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين عبر خطوات التحقيق. يقدم ملخصات بلغة واضحة يمكن للمحللين التحقق منها أو تصعيدها.
النتيجة: يعزز الذكاء الاصطناعي الحكم. لا يحل محله.
لأن معظم عمليات نشر الذكاء الاصطناعي تتوسع بشكل أسرع من أطر السيطرة على المخاطر.
يواجه قادة حماية ثلاثة توترات:
يطرح مجالس الإدارة الآن أسئلة أصعب:
لا يمكن للذكاء الاصطناعي غير المنظم الإجابة على هذه الأسئلة.
هنا يأتي دور شبكة Securonix Agentic Mesh.
شبكة Agentic Mesh هي طبقة تنسيق محكومة تنسق وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين عبر الكشف والتحقيق والاستجابة والإبلاغ.
على عكس المساعدين الأحاديين، تعمل شبكة Agentic Mesh كنظام عمل.
إنها:
تم بناؤه باستخدام Amazon Bedrock AgentCore، ويعمل بأمان داخل بيئات العملاء. يوفر ذلك عزلًا ومرونة على مستوى المؤسسة.
يجيب المساعدون على الأسئلة.
تكمل الأنظمة الوكيلة سير العمل المحكوم.
هذا التمييز يغير نضج الذكاء الاصطناعي للمؤسسة.
يعمل قادة حماية بشكل متزايد تحت رقابة مجلس الإدارة. يجب على الذكاء الاصطناعي إثبات الثقة، وليس الوعد بها.
وفقًا لـ Sameer Ratolikar، كبير مسؤولي أمن المعلومات في بنك HDFC:
يصيغ Simon Hunt، المدير التقني للمنتجات في Securonix، التحدي بوضوح:
بالنسبة لمحادثات مجلس الإدارة، يمكّن الذكاء الاصطناعي القائم على الإنتاجية:
يوجه DPM Flex القياس عن بعد بناءً على القيمة التحليلية بدلاً من الحجم الخام للسيطرة على تكاليف SIEM.
تنهار إنتاجية الذكاء الاصطناعي إذا ارتفعت تكاليف البيانات بشكل حلزوني.
يقدم مدير خط أنابيب البيانات مع استهلاك مرن (DPM Flex) اقتصاديات بيانات موجهة نحو النتائج. بدلاً من استيعاب كل شيء، يعطي الأولوية للقياس عن بعد عالي القيمة.
بالنسبة لأوجه التشابه مع CX:
حوكمة التكلفة هي جزء من حوكمة الذكاء الاصطناعي.
1. قياس الذكاء الاصطناعي بالعمل المنجز.
تعني مقاييس الاعتماد القليل دون مقاييس الإخراج.
2. تضمين الحوكمة داخل النظام.
الامتثال بأثر رجعي هش.
3. حماية الإشراف البشري.
يتوسع الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل عندما يعزز الحكم.
4. محاذاة الذكاء الاصطناعي مع الروايات المالية.
توافق مجالس الإدارة على النتائج، وليس التجريب.
5. السيطرة على اقتصاد البيانات مبكرًا.
توسيع الذكاء الاصطناعي دون انضباط التكلفة يخلق رد فعل عنيفًا.
تخلق هذه الأخطاء تجزئة. تؤدي إلى تآكل ثقة التنفيذيين.
يقترح CXQuest نموذج PRODUCT لتوسيع الذكاء الاصطناعي للمؤسسات:
P - وحدات الإنتاجية المحددة
حدد مكافئات العمل القابلة للقياس.
R - حواجز حماية المخاطر المضمنة
فرض السياسة داخل سير العمل.
O - الإشراف المحافظ عليه
احتفظ بالبشر في السيطرة على التصعيد.
D - إدارة اقتصاد البيانات
محاذاة الاستيعاب مع القيمة التحليلية.
U - حدود حالة الاستخدام واضحة
ابدأ بعمل محدد وعالي الحجم.
C - السياق المشترك عبر الوكلاء
تجنب مساعدي الذكاء الاصطناعي المنعزلين.
T - تقارير شفافة للقيادة
ترجمة الناتج إلى لغة مالية.
تشغل Securonix العديد من هذه المبادئ داخل عمليات حماية. يمكن لفرق CX تكييف نفس الهيكل.
يعكس إرهاق المحلل تعب مركز الاتصال.
يدفع عمل الفرز المتكرر إلى الاستنزاف.
يقلل نقص الرؤية في التأثير من المشاركة.
من خلال امتصاص ضوضاء المستوى 1 والمستوى 2، يسمح سام للمحللين بالتركيز على مكالمات الحكم الأعلى مخاطرة.
يجب أن يزيل الذكاء الاصطناعي العمل الشاق، وليس الاستقلالية.
غالبًا ما تكون حماية رائدة في أطر الحوكمة قبل أن يعتمدها CX.
تشير الحركة نحو تنسيق الذكاء الاصطناعي الوكيل إلى أن المرحلة التالية للذكاء الاصطناعي للمؤسسات ستركز على:
ستطرح مجالس الإدارة بشكل متزايد:
كم من العمل أكمله الذكاء الاصطناعي؟
هل تم التحكم فيه؟
هل يمكننا الدفاع عنه؟
يجيب هذا النموذج على هذه الأسئلة مباشرة.
يربط التكلفة بالعمل المنجز الذي تم التحقق منه بدلاً من استخدام البيانات أو الميزات.
يشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تنسق الوكلاء المتخصصين لإكمال سير عمل منظم.
يراجع المحللون أو يتحققون أو يعكسون الإجراءات التي ولدها الذكاء الاصطناعي قبل التنفيذ.
تحمل إخفاقات حماية مخاطر تنظيمية ومالية. يجب أن تكون قرارات الذكاء الاصطناعي قابلة للتفسير.
نعم. يمكن لأي سير عمل عالي الحجم يحركه القواعد اعتماد قياس الذكاء الاصطناعي القائم على الإنتاجية.
سام، وكيل الذكاء الاصطناعي لمركز العمليات الأمنية، وشبكة Agentic Mesh، وDPM Flex متاحة عالميًا لعملاء Securonix.
التحول الأعمق واضح.
يجب أن يقوم الذكاء الاصطناعي بعمل حقيقي.
يجب أن يتم حكمه بالتصميم.
ويجب أن تصمد قيمته في غرفة مجلس الإدارة.
ظهر المنشور نموذج الذكاء الاصطناعي القائم على الإنتاجية: كيف تعيد Securonix تعريف الذكاء الاصطناعي المحكوم لنتائج مركز العمليات الأمنية لأول مرة على CX Quest.


