Modèle d'IA Basé sur la Productivité : Comment Securonix Redéfinit l'IA Gouvernée pour les Résultats SOC

Cette semaine, Securonix a présenté Sam, l'Analyste SOC piloté par l'IA, et Agentic Mesh en collaboration avec Amazon Web Services. Le titre n'est pas une autre fonctionnalité d'IA. Il s'agit d'un passage à un Modèle d'IA Basé sur la Productivité.

Avez-vous déjà vu votre équipe SOC submergée d'alertes pendant que le conseil d'administration demande un "ROI clair de l'IA" ?

Imaginez ceci.
Il est 8h45. Le RSSI rejoint un briefing préalable du conseil. Les alertes de nuit ont dépassé 40 000. Deux analystes se sont déclarés malades. Un régulateur a demandé des preuves de la gouvernance de l'IA. Le service financier veut une justification pour l'augmentation des dépenses SIEM.

L'équipe utilise l'IA. Mais elle ne peut pas prouver ce qu'elle a réellement fourni.

C'est l'écart que Securonix cible avec son dernier lancement en collaboration avec Amazon Web Services. L'entreprise a présenté Sam, l'Analyste SOC piloté par l'IA, et le Securonix Agentic Mesh—ainsi qu'un modèle d'IA basé sur la productivité pour les opérations de sécurité.

Pour les responsables CX et EX, ce n'est pas seulement une nouvelle de cybersécurité. C'est un plan directeur pour une IA gouvernée à grande échelle.

Qu'est-ce qu'un Modèle d'IA Basé sur la Productivité—et Pourquoi Est-ce Important ?

Un modèle d'IA basé sur la productivité mesure l'IA par le travail accompli, et non par l'utilisation ou les données consommées.

La plupart des tarifications d'IA d'entreprise suivent les jetons, le stockage ou les fonctionnalités. Ce modèle récompense la consommation. Il prouve rarement les résultats.

Securonix inverse cette logique.
Sam est licencié en fonction du travail équivalent-analyste vérifié effectué par l'IA. La productivité est suivie de manière transparente. Les responsables peuvent quantifier les heures économisées et le débit gagné.

Pour les responsables CX et EX, cela recadre la valeur de l'IA :

• De l'adoption de fonctionnalités → à une production mesurable
• De l'expérimentation → à une production gouvernée
• De la théâtralité de l'innovation → au ROI prêt pour le conseil

Ce changement reflète ce que les responsables CX rencontrent avec l'IA de parcours et les copilotes. Le conseil ne veut pas de statistiques d'utilisation de chatbot. Il veut des taux de déviation, une réduction du temps de résolution et une amélioration du coût de service.

La sécurité parle maintenant le même langage.

Qu'est-ce que Sam, l'Analyste SOC piloté par l'IA ?

Sam est un coéquipier SOC numérique gouverné, toujours actif, qui automatise le travail de niveau 1 et niveau 2 à l'intérieur du SIEM Unified Defense.

Sam effectue :

• Le triage des alertes
• L'enrichissement des enquêtes
• L'analyse de corrélation
• La préparation des réponses
• Les résumés de rapports

Il fonctionne nativement à l'intérieur de la plateforme Securonix. Les analystes restent en contrôle grâce à une supervision humaine dans la boucle.

Beaucoup de copilotes IA assistent. Peu fonctionnent comme des systèmes de travail structurés. Sam orchestre des Agents d'IA spécialisés à travers les étapes d'enquête. Il présente des résumés en langage clair que les analystes peuvent valider ou escalader.

Le résultat : l'IA augmente le jugement. Elle ne le remplace pas.

Pourquoi les SOC Ont-ils du Mal avec la Gouvernance de l'IA ?

Parce que la plupart des déploiements d'IA évoluent plus rapidement que les cadres de contrôle.

Les responsables de la sécurité font face à trois tensions :

1. Le volume d'alertes continue d'augmenter.
2. Les pénuries d'analystes persistent.
3. Les régulateurs exigent l'explicabilité.

Les conseils posent maintenant des questions plus difficiles :

• L'IA est-elle gouvernée ?
• Les actions peuvent-elles être auditées ?
• Les politiques sont-elles appliquées ?
• Les décisions peuvent-elles être inversées ?

L'IA non structurée ne peut pas répondre à ces questions.

C'est là qu'intervient le Securonix Agentic Mesh.

Qu'est-ce que l'Agentic Mesh et En Quoi Est-il Différent ?

Agentic Mesh est une couche d'orchestration gouvernée coordonnant des Agents d'IA spécialisés à travers la détection, l'enquête, la réponse et les rapports.

Contrairement aux assistants monolithiques, Agentic Mesh fonctionne comme un système de travail.

Il :

• Maintient un contexte partagé entre les agents
• Applique les garde-fous des politiques d'entreprise
• Garantit que les actions sont explicables et auditables
• Permet la réversibilité et la validation humaine

Construit à l'aide d'Amazon Bedrock AgentCore, il fonctionne en toute sécurité dans les environnements clients. Cela fournit une isolation et une résilience de niveau entreprise.

Les copilotes répondent aux questions.
Les systèmes agentiques accomplissent des flux de travail gouvernés.

Cette distinction change la maturité de l'IA d'entreprise.

Comment Cela se Traduit-il en Résultats Prêts pour le Conseil ?

Les responsables de la sécurité opèrent de plus en plus sous le contrôle du conseil. L'IA doit prouver la confiance, pas la promettre.

Selon Sameer Ratolikar, RSSI chez HDFC Bank :

Simon Hunt, Directeur de la technologie chez Securonix, formule clairement le défi :

Pour les conversations avec le conseil, l'IA basée sur la productivité permet :

• Un travail équivalent-analyste quantifié
• Des récits clairs d'évitement des coûts
• Un enregistrement contrôlé des actions de l'IA
• Une explicabilité prête pour la réglementation

Qu'est-ce que DPM Flex et Pourquoi l'Économie des Données Est-elle Importante ?

DPM Flex achemine la télémétrie en fonction de la valeur analytique plutôt que du volume brut pour contrôler les coûts SIEM.

La productivité de l'IA s'effondre si les coûts des données explosent.

Data Pipeline Manager avec Flex Consumption (DPM Flex) introduit une économie des données axée sur les résultats. Au lieu d'ingérer tout, il priorise la télémétrie à haute valeur.

Pour les parallèles CX :

• Ne pas alimenter chaque interaction dans des modèles d'IA premium.
• Acheminer les flux à faible risque différemment.
• Aligner l'ingestion de données avec des résultats mesurables.

La gouvernance des coûts fait partie de la gouvernance de l'IA.

Principales Perspectives pour les Responsables CX et EX

1. Mesurer l'IA par le travail accompli.
Les métriques d'adoption signifient peu sans métriques de production.

2. Intégrer la gouvernance dans le système.
La conformité rétroactive est fragile.

3. Protéger la supervision humaine.
L'IA évolue mieux lorsqu'elle augmente le jugement.

4. Aligner l'IA avec les récits financiers.
Les conseils approuvent les résultats, pas l'expérimentation.

5. Contrôler l'économie des données tôt.
Faire évoluer l'IA sans discipline des coûts crée un contrecoup.

Pièges Courants dans l'Adoption de l'IA d'Entreprise

• Lancer des pilotes d'IA sans KPI de résultats
• Traiter la gouvernance comme une phase ultérieure
• Mesurer l'utilisation au lieu du débit
• Ignorer les exigences d'explicabilité
• Faire évoluer l'ingestion de données sans cartographie du ROI

Ces pièges créent la fragmentation. Ils érodent la confiance des cadres.

Un Cadre Pratique : Le Modèle PRODUCT pour une IA Gouvernée

CXQuest propose le Modèle PRODUCT pour l'évolution de l'IA d'entreprise :

P – Unités de Productivité Définies
Définir des équivalents de travail mesurables.

R – Garde-fous de Risque Intégrés
Appliquer la politique dans les flux de travail.

O – Supervision Maintenue
Garder les humains en contrôle de l'escalade.

D – Économie des Données Gérée
Aligner l'ingestion avec la valeur analytique.

U – Limites des Cas d'Usage Claires
Commencer par un travail défini et à haut volume.

C – Contexte Partagé Entre les Agents
Éviter les assistants IA cloisonnés.

T – Rapports Transparents à la Direction
Traduire la production en langage financier.

Securonix opérationnalise bon nombre de ces principes dans les opérations de sécurité. Les équipes CX peuvent adapter la même structure.

Comment Cela Impacte-t-il l'Expérience Employé (EX) ?

L'épuisement des analystes reflète la fatigue des centres de contact.

Le travail de triage répétitif entraîne l'attrition.
Le manque de visibilité sur l'impact réduit l'engagement.

En absorbant le bruit de niveau 1 et niveau 2, Sam permet aux analystes de se concentrer sur des jugements à risque plus élevé.

L'IA devrait éliminer la corvée, pas l'autonomie.

Modèle d'IA Basé sur la Productivité : Pourquoi Cette Annonce Signale un Changement de Marché Plus Large

La sécurité est souvent pionnière dans les cadres de gouvernance avant que CX ne les adopte.

Le passage vers l'orchestration d'IA agentique suggère que la prochaine phase d'IA d'entreprise se concentrera sur :

• L'autonomie gouvernée
• L'IA au niveau du flux de travail
• La tarification basée sur la productivité
• La conception axée sur l'explicabilité

Les conseils demanderont de plus en plus :

Combien de travail l'IA a-t-elle accompli ?
Était-elle contrôlée ?
Pouvons-nous la défendre ?

Ce modèle répond directement à ces questions.

FAQ

En quoi l'IA basée sur la productivité est-elle différente de la tarification IA traditionnelle ?

Elle lie le coût au travail vérifié accompli plutôt qu'à l'utilisation des données ou aux fonctionnalités.

Que signifie "agentique" dans l'IA d'entreprise ?

Il fait référence aux systèmes d'IA qui coordonnent des agents spécialisés pour accomplir des flux de travail structurés.

Comment fonctionne la supervision humaine dans la boucle ?

Les analystes examinent, valident ou inversent les actions générées par l'IA avant l'exécution.

Pourquoi les conseils se soucient-ils de la gouvernance de l'IA dans les SOC ?

Les défaillances de sécurité comportent des risques réglementaires et financiers. Les décisions de l'IA doivent être explicables.

Ce modèle peut-il s'appliquer aux environnements CX ?

Oui. Tout flux de travail à haut volume et axé sur des règles peut adopter une mesure d'IA basée sur la productivité.

Points Actionnables pour les Responsables CX et Sécurité

1. Définir un flux de travail où l'IA peut accomplir des unités de travail mesurables.
2. Quantifier le temps d'analyste ou d'agent économisé par unité accomplie.
3. Intégrer des garde-fous de politique avant de faire évoluer l'accès à l'IA.
4. Mettre en œuvre un examen humain pour les actions à haut risque.
5. Construire des tableaux de bord traduisant la production de l'IA en impact financier.
6. Aligner l'ingestion de données avec des analyses axées sur les résultats.
7. Présenter le ROI de l'IA dans le langage du conseil, pas en métriques techniques.
8. Auditer les flux de travail de l'IA trimestriellement pour l'intégrité de la gouvernance.

Sam, l'Analyste SOC piloté par l'IA, Agentic Mesh et DPM Flex sont disponibles dans le monde entier pour les clients Securonix.

Le changement plus profond est clair.

L'IA doit faire un vrai travail.
Elle doit être gouvernée par conception.
Et sa valeur doit résister dans la salle du conseil.

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