Gil Cohen, Chief Product Officer bei Cognyte – Interview-Serie

Gil Cohen ist ein erfahrener Software-Manager mit einer nachweisbaren Erfolgsbilanz bei der Leitung großer globaler Organisationen, über zwei Jahrzehnte Erfahrung und Expertise in Unternehmenssoftware, Big Data, Telekommunikation und künstlicher Intelligenz.

Gil leitet die Produktorganisation von Cognyte, die globalen Forschungs- und Entwicklungszentren sowie die Go-to-Market-Strategie für das gesamte Portfolio.

Bevor er 2021 zu Cognyte kam, war Gil der GM von NICE, einer Sprachaufzeichnungsplattform, und CEO von Telefonica Israel.

Cognyte ist ein israelischer globaler Anbieter von Ermittlungs- und Sicherheitsanalyse-Software, die darauf ausgelegt ist, “Handlungsorientierte Intelligenz für eine sicherere Welt” zu liefern. Gegründet im Jahr 2021 als Spin-off von Verint Systems (VRNT ) , bedient das Unternehmen Hunderte von Regierungs- und Unternehmenskunden in etwa 100 Ländern, um Sicherheits-, Geheimdienst- und Strafverfolgungsbehörden zu ermöglichen, große, fragmentierte Datensätze zu fusionieren, zu analysieren und zu visualisieren, um rechtzeitige Bedrohungsidentifizierung, Ermittlung und Reaktion zu ermöglichen.

Was hat Sie ursprünglich zu einer Karriere in der Intelligenz, Analyse und nationalen Sicherheit motiviert? Gab es frühe Erfahrungen oder prägende Ereignisse, die diese Richtung beeinflusst haben?

Es war ein ziemlich natürlicher Fit. Cognytes Mission – die Welt sicherer zu machen – stimmt perfekt mit dem überein, was ich persönlich und beruflich unterstütze. Ich habe Jahre lang in der Unternehmenssoftware, Big Data, Telekommunikation und künstlichen Intelligenz gearbeitet und habe auch einen militärischen Hintergrund, also ergab es Sinn, in eine Rolle zu treten, die es mir ermöglicht, direkt zu dieser Mission beizutragen.

Im Laufe der Jahre habe ich globale Organisationen und Forschungs- und Entwicklungsteams geleitet, um innovative Unternehmenslösungen und Go-to-Market-Strategien zu liefern, was mir die Erfahrung gegeben hat, um sicherzustellen, dass Cognyte mit Technologie vorne bleibt, die unsere Kunden wirklich befähigt. Es ist unglaublich lohnend, zu sehen, wie Strafverfolgungsbehörden, nationale Sicherheits- und militärische Geheimdienstbehörden unsere Analyse-Lösungen nutzen, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und Menschen zu schützen. Was mich wirklich motiviert, ist die Erkenntnis, dass wir Werkzeuge bauen, die diesen Behörden helfen, kriminelle und terroristische Aktivitäten zu bekämpfen und sich schnell an neue Herausforderungen anzupassen. Die Tatsache, dass unsere Technologie einen realen Einfluss hat, ist etwas, worauf ich wirklich stolz bin.

Wie hat sich die investigative Technologie-Landschaft im Laufe der Jahre entwickelt und wie hat sich Cognytes Mission an die veränderten Bedürfnisse von Strafverfolgungs- und Geheimdienstbehörden angepasst?

Die investigative Technologie-Landschaft hat sich erheblich entwickelt, vor allem durch das rapide wachsende Volumen und die Vielfalt der Daten, die Entstehung immer komplexerer Gegner und die ständige Evolution der Technologie. Eine zentrale Herausforderung, die diese Umgebung prägt, ist die inhärente Asymmetrie zwischen den Bösewichten und denen, die sie stoppen wollen. Bösewichte (ob Kriminelle oder Terroristen) handeln mit Agilität und Beharrlichkeit, können eine einzelne Schwachstelle ausnutzen und enorme Auswirkungen haben. Strafverfolgungs- und Sicherheitsorganisationen hingegen müssen eine Vielzahl von sich entwickelnden Bedrohungen identifizieren, verstehen und in Echtzeit mit absoluter Präzision reagieren. Diese Asymmetrie legt enormen Druck auf die Ermittlerteams, um schneller, intelligenter und genauer zu handeln als je zuvor. Analysten kämpfen häufig mit wachsenden Datenmengen, fragmentierten Werkzeugen und dringenden operativen Anforderungen, was es schwierig macht, ihre Ermittlungserkenntnisse in wirksame Interaktionen mit fortschrittlichen Lösungen umzusetzen.

Die Einführung des Intelligence Co-Pilots stellt eine generative KI-Fähigkeit dar, die speziell für Ermittlungsarbeitsabläufe entwickelt wurde. Was macht diese Fähigkeit grundlegend anders als bestehende KI-Tools, die derzeit im Sicherheitssektor eingesetzt werden?

Cognytes Intelligence Co-Pilot ist grundlegend anders als andere KI-Tools, weil er speziell für die reale Welt von Ermittlungen entwickelt wurde und nicht nur für allgemeine Aufgaben. Im Gegensatz zu typischen GenAI-Lösungen ist er direkt in den Ermittlungsarbeitsbereich und -prozess integriert, versteht die Terminologie, die Analysten verwenden, und liefert transparente, erklärbare Ergebnisse. Er ist so konzipiert, dass er sensible und klassifizierte Datenquellen analysieren kann, mit denen Regierungsbehörden zu tun haben, und kann in jeder Bereitstellungsumgebung sicher arbeiten, und ist darauf ausgelegt, die menschliche Expertise zu beschleunigen und nicht zu ersetzen. Dies ermöglicht es Ermittlern und Analysten, die volle Vorteile der menschlichen Maschinen-Kollaboration mit einer Lösung zu nutzen, die speziell für die hohen Anforderungen von Sicherheits- und Geheimdienstbehörden entwickelt wurde.

Viele Ermittler stehen vor einer Diskrepanz zwischen ihren realen Instinkten und den technischen Anforderungen von Legacy-Plattformen. Wie geht der neue Co-Pilot auf diese Herausforderung ein und schließt die Lücke zwischen menschlicher Argumentation und maschineller Ausgabe?

Ermittler und Analysten sind darauf trainiert, Ermittlungen und Geheimdienstanalysen durchzuführen, nicht jedoch, komplexe Abfragen zu konstruieren oder ihre Gedanken in starre System-Syntax zu übersetzen. Cognytes Intelligence Co-Pilot ist mit dieser Realität konzipiert, indem er es Benutzern ermöglicht, in ihren eigenen Worten zu arbeiten. Er nimmt natürliche Spracheingaben und wandelt sie in strukturierte, erklärbare Logik um, wodurch die Notwendigkeit technischer Abfragen oder tiefer Systemkenntnisse eliminiert wird. Durch die Ausrichtung auf die Art und Weise, wie Ermittler tatsächlich denken und arbeiten, entfernt der Co-Pilot Reibung, beschleunigt die Erkenntnisgenerierung und befreit Analysten, um sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können: Spuren verfolgen, Beweise untersuchen und Bedrohungen analysieren.

Wie verbessert der Co-Pilot die Datenzusammensetzung, beschleunigt die Analyse und verbessert das Gesamtempo der Bedrohungsreaktion in Umgebungen, in denen Datenmengen überwältigend sind und Werkzeug-Ökosysteme stark fragmentiert sind?

Cognytes Intelligence Co-Pilot transformiert den Ermittlungsarbeitsablauf, indem er die manuellen Engpässe eliminiert, die durch siloartige Werkzeuge und überwältigende Datenmengen verursacht werden. Anstatt von Ermittlern zu verlangen, komplexe Fragen in systemspezifische Abfragen zu übersetzen, ermöglicht der Co-Pilot es ihnen, intuitive natürliche Sprache zu verwenden, um diverse, mehrere Datenquellen zu erkunden. Er synthetisiert automatisch strukturierte und unstrukturierte Daten, bringt relevante Verbindungen ans Licht und präsentiert Ergebnisse mit klarer, schrittweiser Logik. Zum Beispiel kann ein Ermittler einfach den Co-Piloten bitten, “alle Verbindungen zwischen Verdächtigen A und Verdächtigen B in den letzten 6 Monaten” zu zeigen.

Der Co-Pilot wird die schwere Arbeit übernehmen, indem er mehrere Datenquellen und -formate wie CCTV, Finanzunterlagen und handschriftliche Berichte durchsucht. Er wird schnell große Datensätze sortieren, filtern und kategorisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und direkte und indirekte Verdächtigen-Verbindungen zu visualisieren, wodurch die Notwendigkeit für den Ermittler, rohe Daten durchzusehen, eliminiert wird. Durch die Vereinigung von Suche, Korrelation und Erkenntnisgenerierung innerhalb eines einzigen GenAI-gesteuerten Assistenten beschleunigt der Co-Pilot die Entscheidungsfindung, verbessert die Präzision und reduziert erheblich die Zeit, die benötigt wird, um auf Bedrohungen zu reagieren.

Sicherheit, Erklärbarkeit und Transparenz sind für missionskritische Operationen von entscheidender Bedeutung. Welche Sicherheits- und Architekturprinzipien wurden priorisiert, um sicherzustellen, dass der AI-Co-Pilot die strengen Anforderungen von Geheimdienstorganisationen erfüllt?

Bei über 30 Jahren Erfahrung im Bereich missionsspezifischer Operationen wurden Sicherheit, Erklärbarkeit und Transparenz von Anfang an in die Konzeption des Intelligence Co-Pilots einbezogen. Sicherheit ist auf Architekturebene implementiert: der Co-Pilot unterstützt sowohl Cloud- als auch On-Premise-Bereitstellungen, um strenge Anforderungen an Datenempfindlichkeit, Datenschutz und Souveränität zu erfüllen. Er erbt das native Benutzerberechtigungsmodell des Host-Systems, wodurch sichergestellt wird, dass er keine Daten offenlegen kann, auf die ein Benutzer normalerweise über Standardarbeitsabläufe keinen Zugriff hat.

Die Plattform bietet visuelle Logikflüsse und transparente Argumentation als Antwort auf natürliche Sprachabfragen. Wie beeinflussen diese Funktionen die Entscheidungsfindung von Ermittlern unter Druck, insbesondere in hochriskanten oder zeitkritischen Fällen?

Cognytes Intelligence Co-Pilot verbessert die Ermittlungsentscheidungsfindung, indem er natürliche Spracheneingaben mit schrittweisen visuellen Logikflüssen kombiniert, die auf bewährter Domänenexpertise basieren. Ergebnisse werden innerhalb eines Geheimdienstanalyse-Arbeitsbereichs visualisiert, um Kontext und weitere Exploration zu ermöglichen. Diese Visualisierungen zeigen, wie Datenpunkte miteinander verbunden sind und wie Erkenntnisse generiert werden, wodurch die Argumentation des Systems vollständig transparent wird. In hochdruckhaltigen Umgebungen ermöglicht dies es Ermittlern, schnell die Relevanz zu überprüfen und von der Frage zur Gewissheit zu gelangen, ohne blind auf Black-Box-Ausgaben angewiesen zu sein. Das Ergebnis ist schnelleres, intelligenteres Entscheiden, das auf erklärbarer KI basiert und vollständig mit realen Ermittlungsarbeitsabläufen übereinstimmt.

Welche Arten von Machine-Learning-Modellen bilden die Grundlage der generativen Fähigkeiten des Co-Pilots, und wie wurden sie trainiert, um die Sprache und Logik speziell für Geheimdienstarbeitsabläufe und nicht für allgemeine Konversations-KI zu reflektieren?

Die Modelle, auf denen unser Co-Pilot basiert, sind einige der neuesten und fortschrittlichsten LLM-Modelle der Branche. Wir feinjustieren die LLMs für jedes Kunden-Domäne und Jargon mithilfe unserer proprietären Datenmodelle, die die Systemdatenstruktur – einschließlich Entitäten, Beziehungen und Parametern – repräsentieren. Dies ermöglicht es uns, den Co-Pilot auf einem repräsentativen “digitalen Zwilling” des Kunden-Domänes zu trainieren, anstatt auf den tatsächlichen Daten, die aufgrund ihrer Sensibilität nicht als Trainingsset verfügbar sind. Wir integrieren auch Best-Practice-Benutzerflüsse, die aus Jahrzehnten interner, branchenspezifischer Methoden, unserem Kunden-Erfolgsteam und mit Hilfe unserer Community von Kunden-Champions stammen. Mit dieser Methode haben wir einen skalierbaren Ansatz entwickelt, um Standard-LLMs in Domänen-Modelle umzuwandeln, die auf Sicherheitsbedürfnisse feinjustiert sind.

Erklärbarkeit und strukturierte Argumentation werden in den Ausgaben des Systems betont. Welche Machine-Learning-Techniken oder Modellarchitekturen wurden verwendet, um transparente, nachvollziehbare Entscheidungsfindung zu gewährleisten, insbesondere wenn Analysten Ergebnisse unter strenger Prüfung validieren müssen?

Der Co-Pilot wird auf dem Datenmodell trainiert und für Geheimdienst- und Ermittlungsbest-Practices feinjustiert, was einen Trainingsansatz darstellt, der über allgemeine Konversations-KI hinausgeht. Diese spezialisierte Ausbildung basiert auf mehr als drei Jahrzehnten Domänenexpertise in Ermittlungsanalytik. Diese tiefe Integration von realweltlicher operativer Kenntnisse stellt sicher, dass der Co-Pilot inhärent die spezifische Terminologie, Logik und Nuancen versteht, die für Geheimdienstarbeitsabläufe entscheidend sind. Er nimmt die natürliche Sprachfrage des Benutzers und versteht, wie er sie innerhalb der Cognyte-Lösung als API-Aufruf übersetzen kann, der die angeforderten Daten abfragt. Die Abfrage ist zu jedem Zeitpunkt für den Analysten verfügbar, so dass es transparent ist, welche Abfrage gesendet wurde. Die Daten werden dann aus den Lösungsdatenbanken zurückgegeben, wodurch die Chance auf “Halluzinationen” eliminiert wird, mit strukturierter, erklärbarer Logik. Keine separate Nachvollziehbarkeit ist für die Daten selbst erforderlich, um zu validieren, dass die Zusammenfassung und Erkenntnisse Sinn machen.

Das Produkt erscheint zu einer Zeit, in der KI von Pilotprojekten zu vollständiger operativer Einbindung übergeht. Wie spiegelt sich dies in den breiteren Trends wider, wie nationale Sicherheitsorganisationen den Einsatz von KI im Jahr 2025 angehen?

Die Markteinführung erfolgt, während die Adoption von generativer KI in Unternehmen und Regierungen beschleunigt wird, mit über 2 Billionen Dollar, die in den nächsten drei Jahren in KI im Sektor investiert werden sollen. 2025 markiert einen klaren Wendepunkt, da Organisationen von Experimenten zu realer Einsatz umsteigen. Behörden erkennen den potenziellen Wert der Nutzung von LLM-gesteuerten Co-Piloten, und in einer jüngsten Cognyte-Umfrage nannten 47% der befragten Behörden GenAI-gesteuerte Datenanalyse und -exploration als die wichtigste Technologie-Fähigkeit, die ihre Ermittlungen beschleunigen kann. Für Strafverfolgungs- und nationale Sicherheitsbehörden setzt diese Transformation einen neuen Standard für Geschwindigkeit, Umfang und Präzision in der Entscheidungsfindung. Mit Leben und nationalen Interessen auf dem Spiel ist die Nachfrage nach vertrauenswürdiger, operativer KI kein Wunsch mehr, sondern ein missionsspezifisches Gebot, dem der Cognyte-Intelligence-Co-Pilot gerecht wird.

Blickt man fünf Jahre voraus, wie wird sich die Rolle der generativen KI innerhalb der militärischen Geheimdienste, Strafverfolgung und nationalen Sicherheit entwickeln? Welche Auswirkungen wird dies auf die Ermittlungsstrategie, die organisatorische Struktur und die globale Bedrohungsreaktion haben?

In den kommenden Jahren wird die generative KI eine entscheidende Rolle spielen, um die operationelle Lücke zwischen Angriff und Verteidigung zu schließen. Bösewichte werden weiterhin schnell innovieren, oft ohne Rücksicht auf Regeln oder Risiken. Öffentliche Sicherheitsorganisationen hingegen müssen konsistent, adaptiv und präzise auf eine wachsende Palette von Bedrohungsvektoren reagieren. In dieser Umgebung wird KI nicht nur ein Multiplikator sein, sondern eine operationale Notwendigkeit, um mit Gegnern Schritt zu halten, die schnell, unvorhersehbar und zunehmend automatisiert sind.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Cognyte besuchen.