Modelo de IA Baseado em Produtividade: Como a Securonix Redefine a IA Governada para Resultados de SOC

Esta semana, a Securonix apresentou o Sam, o Analista de SOC de IA, e o Agentic Mesh em colaboração com a Amazon Web Services. A manchete não é mais uma funcionalidade de IA. É uma mudança para um Modelo de IA Baseado em Produtividade.

Alguma vez viu a sua equipa de SOC afogar-se em alertas enquanto a direção pede um "ROI claro da IA"?

Imagine isto.
São 8h45. O CISO junta-se a uma reunião prévia com a direção. Os alertas noturnos ultrapassaram os 40 000. Dois analistas ligaram a informar que estão doentes. Um regulador solicitou evidências de governação da IA. As finanças querem justificação para o aumento dos gastos com SIEM.

A equipa utiliza IA. Mas não consegue provar o que realmente entregou.

Esta é a lacuna que a Securonix está a abordar com o seu mais recente lançamento em colaboração com a Amazon Web Services. A empresa apresentou o Sam, o Analista de SOC de IA, e o Securonix Agentic Mesh — juntamente com um modelo de IA baseado em produtividade para operações de segurança.

Para os líderes de CX e EX, isto não é apenas notícia de cibersegurança. É um plano para IA governada em escala.

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O que é um Modelo de IA Baseado em Produtividade — e porque é que importa?

Um modelo de IA baseado em produtividade mede a IA pelo trabalho concluído, não pela utilização ou dados consumidos.

A maioria dos preços de IA empresarial acompanha tokens, armazenamento ou funcionalidades. Esse modelo recompensa o consumo. Raramente prova resultados.

A Securonix inverte esta lógica.
O Sam é licenciado com base em trabalho equivalente a analista verificado e concluído pela IA. A produtividade é acompanhada de forma transparente. Os líderes podem quantificar as horas poupadas e o débito obtido.

Para os líderes de CX e EX, isto reformula o valor da IA:

• De adoção de funcionalidades → para resultado mensurável
• De experimentação → para produção governada
• De teatro de inovação → para ROI pronto para a direção

Esta mudança espelha o que os líderes de CX enfrentam com IA de jornada e copilots. A direção não quer estatísticas de utilização de chatbot. Quer taxas de redirecionamento, redução do tempo de resolução e melhoria do custo de servir.

A segurança está agora a falar a mesma linguagem.

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O que é o Sam, o Analista de SOC de IA?

O Sam é um colega de equipa digital de SOC governado e sempre ativo que automatiza trabalho de Nível 1 e Nível 2 dentro do Unified Defense SIEM.

O Sam executa:

• Triagem de alertas
• Enriquecimento de investigação
• Análise de correlação
• Preparação de resposta
• Resumos de relatórios

Opera nativamente dentro da plataforma da Securonix. Os analistas mantêm o controlo através de supervisão humana no circuito.

Muitos copilots de IA assistem. Poucos operam como sistemas estruturados de trabalho. O Sam orquestra agentes de IA especializados através de etapas de investigação. Apresenta resumos em linguagem simples que os analistas podem validar ou escalar.

O resultado: a IA aumenta o julgamento. Não o substitui.

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Porque é que os SOCs estão a ter dificuldades com a governação da IA?

Porque a maioria das implementações de IA escala mais rapidamente do que as estruturas de controlo.

Os líderes de segurança enfrentam três tensões:

1. O volume de alertas continua a aumentar.
2. A escassez de analistas persiste.
3. Os reguladores exigem explicabilidade.

As direções fazem agora perguntas mais difíceis:

• A IA é governada?
• As ações podem ser auditadas?
• As políticas são aplicadas?
• As decisões podem ser revertidas?

A IA não estruturada não consegue responder a estas questões.

É aqui que entra o Securonix Agentic Mesh.

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O que é o Agentic Mesh e como é diferente?

O Agentic Mesh é uma camada de orquestração governada que coordena agentes de IA especializados através de deteção, investigação, resposta e relatórios.

Ao contrário de assistentes monolíticos, o Agentic Mesh funciona como um sistema de trabalho.

Ele:

• Mantém contexto partilhado entre agentes
• Aplica proteções de política empresarial
• Garante que as ações são explicáveis e auditáveis
• Permite reversibilidade e validação humana

Construído usando o Amazon Bedrock AgentCore, funciona de forma segura dentro dos ambientes dos clientes. Isso proporciona isolamento e resiliência de nível empresarial.

Os copilots respondem a perguntas.
Os sistemas agênticos completam fluxos de trabalho governados.

Essa distinção muda a maturidade da IA empresarial.

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Como é que isto se traduz em resultados prontos para a direção?

Os líderes de segurança operam cada vez mais sob escrutínio da direção. A IA deve provar confiança, não prometê-la.

De acordo com Sameer Ratolikar, CISO do HDFC Bank:

Simon Hunt, Diretor de Produto da Securonix, enquadra claramente o desafio:

Para conversas com a direção, a IA baseada em produtividade permite:

• Trabalho equivalente a analista quantificado
• Narrativas claras de evitação de custos
• Registo controlado de ações de IA
• Explicabilidade pronta para reguladores

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O que é o DPM Flex e porque é que a economia de dados importa?

O DPM Flex encaminha telemetria com base em valor analítico em vez de volume bruto para controlar custos de SIEM.

A produtividade da IA colapsa se os custos de dados aumentarem em espiral.

O Data Pipeline Manager com Flex Consumption (DPM Flex) introduz economia de dados orientada por resultados. Em vez de ingerir tudo, prioriza telemetria de alto valor.

Para paralelos de CX:

• Não alimentar todas as interações em modelos de IA premium.
• Encaminhar fluxos de baixo risco de forma diferente.
• Alinhar a ingestão de dados com resultados mensuráveis.

A governação de custos faz parte da governação de IA.

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Principais perceções para líderes de CX e EX

1. Medir a IA pelo trabalho concluído.
As métricas de adoção significam pouco sem métricas de resultado.

2. Incorporar governação dentro do sistema.
A conformidade retroativa é frágil.

3. Proteger a supervisão humana.
A IA escala melhor quando aumenta o julgamento.

4. Alinhar a IA com narrativas financeiras.
As direções aprovam resultados, não experimentação.

5. Controlar a economia de dados cedo.
Escalar a IA sem disciplina de custos cria reação negativa.

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Armadilhas comuns na adoção de IA empresarial

• Lançar pilotos de IA sem KPIs de resultados
• Tratar a governação como uma fase posterior
• Medir utilização em vez de débito
• Ignorar requisitos de explicabilidade
• Escalar a ingestão de dados sem mapeamento de ROI

Estas armadilhas criam fragmentação. Corroem a confiança executiva.

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Uma estrutura prática: O modelo PRODUCT para IA governada

A CXQuest propõe o Modelo PRODUCT para escalonamento de IA empresarial:

P – Unidades de Produtividade Definidas
Definir equivalentes de trabalho mensuráveis.

R – Proteções de Risco Incorporadas
Aplicar política dentro dos fluxos de trabalho.

O – Supervisão Mantida
Manter os humanos no controlo da escalada.

D – Economia de Dados Gerida
Alinhar ingestão com valor analítico.

U – Limites de Casos de Uso Claros
Começar com trabalho definido e de alto volume.

C – Contexto Partilhado Entre Agentes
Evitar assistentes de IA isolados.

T – Relatórios Transparentes para a Liderança
Traduzir resultado em linguagem financeira.

A Securonix operacionaliza muitos destes princípios dentro das operações de segurança. As equipas de CX podem adaptar a mesma estrutura.

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Como é que isto impacta a experiência do colaborador (EX)?

O esgotamento dos analistas espelha a fadiga dos centros de contacto.

O trabalho de triagem repetitivo provoca atrito.
A falta de visibilidade sobre o impacto reduz o envolvimento.

Ao absorver o ruído de Nível 1 e Nível 2, o Sam permite que os analistas se concentrem em julgamentos de maior risco.

A IA deve remover o trabalho penoso, não a autonomia.

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Modelo de IA Baseado em Produtividade: Porque é que este anúncio sinaliza uma mudança mais ampla no mercado

A segurança frequentemente pioneira estruturas de governação antes que a CX as adote.

O movimento em direção à orquestração de IA agêntica sugere que a próxima fase da IA empresarial se concentrará em:

• Autonomia governada
• IA ao nível do fluxo de trabalho
• Preços baseados em produtividade
• Design com explicabilidade em primeiro lugar

As direções perguntarão cada vez mais:

Quanto trabalho a IA concluiu?
Foi controlado?
Podemos defendê-lo?

Este modelo responde diretamente a essas perguntas.

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FAQ

Como é que a IA baseada em produtividade difere dos preços tradicionais de IA?

Ela vincula o custo ao trabalho verificado concluído em vez de uso de dados ou funcionalidades.

O que significa "agêntico" na IA empresarial?

Refere-se a sistemas de IA que coordenam agentes especializados para completar fluxos de trabalho estruturados.

Como funciona a supervisão humana no circuito?

Os analistas reveem, validam ou revertem ações geradas por IA antes da execução.

Porque é que as direções se preocupam com a governação da IA nos SOCs?

Falhas de segurança acarretam risco regulatório e financeiro. As decisões de IA devem ser explicáveis.

Este modelo pode aplicar-se a ambientes de CX?

Sim. Qualquer fluxo de trabalho de alto volume e orientado por regras pode adotar medição de IA baseada em produtividade.

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Conclusões acionáveis para líderes de CX e segurança

1. Definir um fluxo de trabalho onde a IA possa completar unidades mensuráveis de trabalho.
2. Quantificar o tempo de analista ou agente poupado por unidade concluída.
3. Incorporar proteções de política antes de escalar o acesso à IA.
4. Implementar revisão humana para ações de alto risco.
5. Construir painéis que traduzam resultado de IA em impacto financeiro.
6. Alinhar a ingestão de dados com análises orientadas por resultados.
7. Apresentar ROI de IA em linguagem de direção, não métricas técnicas.
8. Auditar fluxos de trabalho de IA trimestralmente para integridade de governação.

O Sam, o Analista de SOC de IA, o Agentic Mesh e o DPM Flex estão disponíveis globalmente para clientes Securonix.

A mudança mais profunda é clara.

A IA deve fazer trabalho real.
Deve ser governada por design.
E o seu valor deve resistir na sala de reuniões.

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