Produktivitätsbasiertes KI-Modell: Wie Securonix Governed AI für SOC-Ergebnisse neu definiert

Diese Woche stellte Securonix in Zusammenarbeit mit Amazon Web Services Sam, den AI SOC Analyst, und Agentic Mesh vor. Die Schlagzeile ist nicht eine weitere KI-Funktion. Es ist eine Verschiebung zu einem produktivitätsbasierten KI-Modell.

Haben Sie jemals beobachtet, wie Ihr SOC-Team in Warnmeldungen ertrinkt, während der Vorstand nach „klarem KI-ROI" fragt?

Stellen Sie sich das vor.
Es ist 8:45 Uhr. Der CISO nimmt an einem Vorstands-Pre-Briefing teil. Über Nacht überschritten die Warnmeldungen 40.000. Zwei Analysten meldeten sich krank. Eine Aufsichtsbehörde forderte Nachweise für KI-Governance. Die Finanzabteilung möchte eine Rechtfertigung für steigende SIEM-Ausgaben.

Das Team nutzt KI. Aber sie können nicht beweisen, was sie tatsächlich geleistet hat.

Dies ist die Lücke, die Securonix mit seiner neuesten Markteinführung in Zusammenarbeit mit Amazon Web Services anstrebt. Das Unternehmen stellte Sam, den AI SOC Analyst, und das Securonix Agentic Mesh vor – zusammen mit einem produktivitätsbasierten KI-Modell für Sicherheitsoperationen.

Für CX- und EX-Führungskräfte ist dies nicht nur eine Cybersicherheitsnachricht. Es ist eine Blaupause für verwaltete KI in großem Maßstab.

Was ist ein produktivitätsbasiertes KI-Modell – und warum ist es wichtig?

Ein produktivitätsbasiertes KI-Modell misst KI an abgeschlossener Arbeit, nicht an Nutzung oder verbrauchten Daten.

Die meisten Unternehmens-KI-Preise verfolgen Tokens, Speicher oder Funktionen. Dieses Modell belohnt Konsum. Es beweist selten Ergebnisse.

Securonix dreht diese Logik um.
Sam wird basierend auf verifizierter analytikergleichwerter Arbeit lizenziert, die von KI erledigt wurde. Die Produktivität wird transparent verfolgt. Führungskräfte können eingesparte Stunden und gewonnenen Durchsatz quantifizieren.

Für CX- und EX-Führungskräfte definiert dies den KI-Wert neu:

• Von Feature-Adoption → zu messbarem Output
• Von Experimentierung → zu gesteuerter Produktion
• Von Innovationstheater → zu vorstandsfertigem ROI

Diese Verschiebung spiegelt wider, womit CX-Führungskräfte bei Journey-KI und Copilots konfrontiert sind. Der Vorstand möchte keine Chatbot-Nutzungsstatistiken. Er möchte Ablenkungsraten, Reduzierung der Lösungszeit und Verbesserung der Bedienungskosten.

Sicherheit spricht jetzt dieselbe Sprache.

Was ist Sam, der AI SOC Analyst?

Sam ist ein gesteuerter, immer verfügbarer digitaler SOC-Teamkollege, der Tier-1- und Tier-2-Arbeit innerhalb des Unified Defense SIEM automatisiert.

Sam führt aus:

• Warnmeldungs-Triage
• Untersuchungsanreicherung
• Korrelationsanalyse
• Reaktionsvorbereitung
• Berichtszusammenfassungen

Es funktioniert nativ innerhalb der Plattform von Securonix. Analysten behalten die Kontrolle durch Human-in-the-Loop-Überwachung.

Viele KI-Copilots unterstützen. Wenige funktionieren als strukturierte Arbeitssysteme. Sam orchestriert spezialisierte KI-Agenten über Untersuchungsschritte hinweg. Es präsentiert einfache Zusammenfassungen, die Analysten validieren oder eskalieren können.

Das Ergebnis: KI erweitert Urteilsvermögen. Sie ersetzt es nicht.

Warum kämpfen SOCs mit KI-Governance?

Weil die meisten KI-Implementierungen schneller skalieren als Kontroll-Frameworks.

Sicherheitsführungskräfte stehen vor drei Spannungen:

1. Das Warnmeldungsvolumen steigt weiter.
2. Analytenmangel bleibt bestehen.
3. Regulierungsbehörden fordern Erklärbarkeit.

Vorstände stellen jetzt härtere Fragen:

• Wird KI gesteuert?
• Können Aktionen geprüft werden?
• Werden Richtlinien durchgesetzt?
• Können Entscheidungen rückgängig gemacht werden?

Unstrukturierte KI kann diese nicht beantworten.

Hier kommt das Securonix Agentic Mesh ins Spiel.

Was ist Agentic Mesh und wie unterscheidet es sich?

Agentic Mesh ist eine gesteuerte Orchestrierungsschicht, die spezialisierte KI-Agenten über Erkennung, Untersuchung, Reaktion und Berichterstattung hinweg koordiniert.

Im Gegensatz zu monolithischen Assistenten funktioniert Agentic Mesh als Arbeitssystem.

Es:

• Behält gemeinsamen Kontext über Agenten hinweg bei
• Setzt Unternehmensrichtlinien-Leitplanken durch
• Stellt sicher, dass Aktionen erklärbar und prüfbar sind
• Ermöglicht Umkehrbarkeit und menschliche Validierung

Gebaut mit Amazon Bedrock AgentCore, läuft es sicher innerhalb von Kundenumgebungen. Das bietet Isolation und Widerstandsfähigkeit auf Unternehmensniveau.

Copilots beantworten Fragen.
Agentische Systeme schließen gesteuerte Workflows ab.

Diese Unterscheidung verändert die Unternehmens-KI-Reife.

Wie übersetzt sich dies in vorstandsfertige Ergebnisse?

Sicherheitsführungskräfte arbeiten zunehmend unter Vorstandsprüfung. KI muss Vertrauen beweisen, nicht versprechen.

Laut Sameer Ratolikar, CISO bei HDFC Bank:

Simon Hunt, Chief Product Officer bei Securonix, formuliert die Herausforderung klar:

Für Vorstandsgespräche ermöglicht produktivitätsbasierte KI:

• Quantifizierte analytikergleichwertige Arbeit
• Klare Kostenvermeidungsnarrative
• Kontrollierte KI-Aktionsprotokollierung
• Regulierungsbereite Erklärbarkeit

Was ist DPM Flex und warum ist Datenökonomie wichtig?

DPM Flex leitet Telemetrie basierend auf analytischem Wert statt rohem Volumen weiter, um SIEM-Kosten zu kontrollieren.

KI-Produktivität bricht zusammen, wenn Datenkosten spiralisieren.

Data Pipeline Manager mit Flex Consumption (DPM Flex) führt ergebnisorientierte Datenökonomie ein. Anstatt alles aufzunehmen, priorisiert es hochwertige Telemetrie.

Für CX-Parallelen:

• Führen Sie nicht jede Interaktion in Premium-KI-Modelle ein.
• Leiten Sie risikoarme Flows anders weiter.
• Richten Sie die Datenaufnahme an messbaren Ergebnissen aus.

Kostensteuerung ist Teil der KI-Governance.

Wichtige Erkenntnisse für CX- und EX-Führungskräfte

1. Messen Sie KI an abgeschlossener Arbeit.
Adoptionsmetriken bedeuten wenig ohne Output-Metriken.

2. Betten Sie Governance in das System ein.
Rückwirkende Compliance ist fragil.

3. Schützen Sie menschliche Aufsicht.
KI skaliert am besten, wenn sie Urteilsvermögen erweitert.

4. Richten Sie KI an finanziellen Narrativen aus.
Vorstände genehmigen Ergebnisse, nicht Experimente.

5. Kontrollieren Sie Datenökonomie früh.
KI ohne Kostendisziplin zu skalieren erzeugt Gegenreaktionen.

Häufige Fallstricke bei der Unternehmens-KI-Adoption

• Starten von KI-Piloten ohne Ergebnis-KPIs
• Behandlung von Governance als spätere Phase
• Messung von Nutzung statt Durchsatz
• Ignorieren von Erklärbarkeitserfordernissen
• Skalierung der Datenaufnahme ohne ROI-Mapping

Diese Fallstricke schaffen Fragmentierung. Sie untergraben das Vertrauen der Führungskräfte.

Ein praktisches Framework: Das PRODUCT-Modell für gesteuerte KI

CXQuest schlägt das PRODUCT-Modell für Unternehmens-KI-Skalierung vor:

P – Productivity Units Defined
Definieren Sie messbare Arbeitsäquivalente.

R – Risk Guardrails Embedded
Setzen Sie Richtlinien innerhalb von Workflows durch.

O – Oversight Maintained
Behalten Sie Menschen in der Kontrolle der Eskalation.

D – Data Economics Managed
Richten Sie Aufnahme an analytischem Wert aus.

U – Use Case Boundaries Clear
Beginnen Sie mit definierter, volumenstarker Arbeit.

C – Context Shared Across Agents
Vermeiden Sie isolierte KI-Assistenten.

T – Transparent Reporting to Leadership
Übersetzen Sie Output in finanzielle Sprache.

Securonix operationalisiert viele dieser Prinzipien innerhalb von Sicherheitsoperationen. CX-Teams können dieselbe Struktur anpassen.

Wie wirkt sich dies auf die Employee Experience (EX) aus?

Analysten-Burnout spiegelt Contact-Center-Müdigkeit wider.

Repetitive Triage-Arbeit treibt Abwanderung voran.
Mangelnde Sichtbarkeit der Auswirkungen reduziert das Engagement.

Indem Sam Tier-1- und Tier-2-Rauschen absorbiert, ermöglicht es Analysten, sich auf risikoreichere Urteilsaufrufe zu konzentrieren.

KI sollte Plackerei entfernen, nicht Autonomie.

Produktivitätsbasiertes KI-Modell: Warum diese Ankündigung eine breitere Marktverschiebung signalisiert

Sicherheit ist oft Pionier bei Governance-Frameworks, bevor CX sie übernimmt.

Der Schritt hin zu agentischer KI-Orchestrierung deutet darauf hin, dass sich die nächste Unternehmens-KI-Phase konzentrieren wird auf:

• Gesteuerte Autonomie
• Workflow-Level-KI
• Produktivitätsbasierte Preisgestaltung
• Erklärbarkeitsorientiertes Design

Vorstände werden zunehmend fragen:

Wie viel Arbeit hat KI abgeschlossen?
War es kontrolliert?
Können wir es verteidigen?

Dieses Modell beantwortet diese Fragen direkt.

FAQ

Wie unterscheidet sich produktivitätsbasierte KI von traditioneller KI-Preisgestaltung?

Sie bindet Kosten an verifizierte abgeschlossene Arbeit statt an Datennutzung oder Funktionen.

Was bedeutet „agentisch" in Unternehmens-KI?

Es bezieht sich auf KI-Systeme, die spezialisierte Agenten koordinieren, um strukturierte Workflows abzuschließen.

Wie funktioniert Human-in-the-Loop-Überwachung?

Analysten überprüfen, validieren oder kehren KI-generierte Aktionen vor der Ausführung um.

Warum kümmern sich Vorstände um KI-Governance in SOCs?

Sicherheitsfehler bergen regulatorische und finanzielle Risiken. KI-Entscheidungen müssen erklärbar sein.

Kann dieses Modell auf CX-Umgebungen angewendet werden?

Ja. Jeder volumenstarke, regelbasierte Workflow kann produktivitätsbasierte KI-Messung übernehmen.

Umsetzbare Erkenntnisse für CX- und Sicherheitsführungskräfte

1. Definieren Sie einen Workflow, bei dem KI messbare Arbeitseinheiten abschließen kann.
2. Quantifizieren Sie eingesparte Analysten- oder Agentenzeit pro abgeschlossener Einheit.
3. Betten Sie Richtlinien-Leitplanken ein, bevor Sie KI-Zugriff skalieren.
4. Implementieren Sie menschliche Überprüfung für risikoreiche Aktionen.
5. Erstellen Sie Dashboards, die KI-Output in finanzielle Auswirkungen übersetzen.
6. Richten Sie Datenaufnahme an ergebnisorientierten Analysen aus.
7. Präsentieren Sie KI-ROI in Vorstandssprache, nicht in technischen Metriken.
8. Prüfen Sie KI-Workflows vierteljährlich auf Governance-Integrität.

Sam, der AI SOC Analyst, Agentic Mesh und DPM Flex sind weltweit für Securonix-Kunden verfügbar.

Die tiefere Verschiebung ist klar.

KI muss echte Arbeit leisten.
Sie muss durch Design gesteuert werden.
Und ihr Wert muss im Vorstandszimmer standhalten.

Der Beitrag Produktivitätsbasiertes KI-Modell: Wie Securonix gesteuerte KI für SOC-Ergebnisse neu definiert erschien zuerst auf CX Quest.