Ryan Schonfeld, Co-Founder dan CEO HiveWatch – Seri Wawancara

Ryan Schonfeld adalah Co-Founder dan CEO HiveWatch, sebuah perusahaan teknologi keamanan yang fokus pada meningkatkan cara organisasi mengelola dan menanggapi ancaman keamanan fisik. Dengan pengalaman sebagai konsultan keamanan, petugas penegak hukum, dan pengguna akhir Fortune 500, ia mengembangkan pemahaman langsung tentang tantangan operasional yang dihadapi tim keamanan, yang akhirnya membuatnya membangun HiveWatch.

HiveWatch menyediakan platform berbasis cloud yang menggabungkan alat seperti pengawasan video, kontrol akses, alarm, dan manajemen insiden ke dalam satu dasbor operasional. Dikenal sebagai HiveWatch GSOC Operating System, platform ini memungkinkan organisasi untuk memantau aktivitas di seluruh fasilitas, menyelidiki insiden, dan mengkoordinasikan respons sambil menggunakan otomatisasi dan analisis yang didorong oleh AI untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi alarm palsu.

Apa yang membuat Anda mendirikan HiveWatch, dan apa keterbatasan dalam keamanan fisik tradisional yang membuat AI menjadi fondasi yang tepat dari hari pertama?

Saya menghabiskan waktu bertahun-tahun menjalankan program teknologi keamanan dan keselamatan global di organisasi global dan kemampuan kami untuk menggunakan teknologi secara efektif sangat membingungkan. Keamanan sangat baik, tetapi kami harus menggunakan infrastruktur yang terfragmentasi, lambat, reaktif, dan berbasis manusia. Jadi, saya memulai RAS Consulting untuk membantu organisasi memodernisasi operasi keamanan mereka, perencanaan, pendidikan, manajemen risiko dan kewajiban. Kami membangun program teknologi-maju untuk perusahaan yang tumbuh cepat yang perlu berkembang dengan cepat.

Tetapi, bahkan kemudian, saya terus melihat masalah yang sama: operator klien saya tenggelam dalam alert, terkubur di bawah sistem yang terputus, bereaksi terhadap segala sesuatu dan tidak mengantisipasi apa pun. Pelanggan RAS Consulting membutuhkan keamanan proaktif, tetapi mereka tidak memiliki pengetahuan atau orang untuk membangunnya sendiri. Pandemi membuatnya lebih buruk. Tiba-tiba semua orang perlu memikirkan kembali bagaimana mereka melindungi orang dan aset, tetapi mereka menggunakan alat yang dibangun untuk era yang berbeda.

Itulah mengapa kami membuat HiveWatch. Kami membutuhkan platform yang dapat membuat tim keamanan kami lebih sadar, terhubung, prediktif, dan terinformasi. Kami ingin semua ini selain menjadi lebih cepat dan lebih baik dalam mengelola insiden. AI tidak menjadi fitur yang kami tambahkan kemudian, tetapi merupakan satu-satunya cara praktis untuk mempersatukan data untuk pengambilan keputusan yang terinformasi. Kami dapat melakukannya terlepas dari sistem apa yang dimiliki pelanggan kami. Sekarang, kami dapat dengan mudah memotong alarm palsu dan membantu tim beralih dari reaktif ke proaktif. Apa pun yang lain hanya membuat masalah lama sedikit lebih cantik.

Bagaimana latar belakang Anda sebagai petugas polisi dan penyelidik mempengaruhi bagaimana Anda merancang AI untuk mendukung operasi keamanan dunia nyata?
Saya duduk di kursi ketika insiden terjadi di pusat operasi keamanan dan saya telah berada di lapangan selama insiden berisiko tinggi, mengelola ancaman secara real-time. Pengalaman ini mengajarkan saya bahwa baik orang maupun teknologi penting dalam momen-momen tersebut, bahwa kelelahan atau kelelahan dapat mempengaruhi pengambilan keputusan dalam keadaan darurat. Ini juga mengajarkan saya apa yang berhasil, apa yang tidak, dan apa yang membuat orang terluka ketika sistem gagal. Melalui lensa ini, kami membangun HiveWatch.

Menggunakan pengalaman yang diperoleh dari pekerjaan ini, platform AI kami tidak hanya dari papan putih. Kami merancangnya dari dalam pusat operasi keamanan. Orang-orang yang membangun ini telah menghabiskan karir mereka menatap layar penuh kebisingan, mencoba menemukan ancaman sebenarnya tetapi tidak memiliki alat untuk melihat dengan jelas atau bertindak dengan cepat.

Terlalu lama, industri menjual respons insiden reaktif dan menyebutnya inovasi. Apa yang tim butuhkan sebenarnya adalah kemampuan untuk melihat apa yang akan datang, dan kami membangun untuk itu.

Banyak organisasi masih beroperasi secara reaktif. Bagaimana AI memungkinkan peralihan ke keamanan fisik proaktif dan prediktif?
Keamanan reaktif bukanlah masalah strategi, tetapi masalah yang mencakup pengelolaan sistem yang terfragmentasi yang dapat menyebabkan kegagalan komunikasi. Ini juga melibatkan kurangnya prioritas ketika insiden terjadi. Tim juga tenggelam dalam kebisingan yang dibuat oleh alarm yang terus-menerus yang sering kali palsu dan dibuat tanpa konteks. Itulah di mana semuanya gagal.

Pelanggan kami menggunakan Operator AI khusus yang benar-benar mempelajari fasilitas mereka — tata letak, alur kerja, bagaimana tim mereka beroperasi. Sebagai gantinya untuk ratusan hingga ribuan alert sampah per hari, mereka melihat segelintir yang penting, dengan video dan konteks yang menunjukkan secara tepat mengapa.

Ketika Anda memotong kebisingan dan menampilkan pola yang sebenarnya, sesuatu bergeser. Tim berhenti mengejar masalah kemarin dan mulai mendahului ancaman besok. Mereka lebih baik dalam memiliki kejelasan yang mereka butuhkan untuk membangun program keamanan yang benar-benar efektif.

Ketika Anda berbicara tentang keamanan prediktif, apa yang sebenarnya terlihat seperti di lingkungan perusahaan?
Itu bukan bola kristal. Itu adalah pengenalan pola pada kecepatan.

Ini mungkin terlihat seperti pintu terbuka yang tidak seharusnya terbuka. Atau gerakan di kamera yang tidak sesuai dengan norma. Atau aktivitas yang tidak pernah terjadi di tempat itu pada waktu itu. AI menangkapnya, menandainya, dan memberi tahu operator apa yang terjadi, mengapa itu penting, dan apa yang harus dilakukan selanjutnya.

Ini terhubung ke kamera, sensor, dan kontrol akses yang sudah Anda miliki, sehingga tidak ada yang terlewatkan karena dua sistem tidak berbicara satu sama lain. Hasilnya adalah operasi keamanan yang lebih tajam, lebih cepat, dan benar-benar dibangun untuk melindungi orang dalam skala besar.

Jenis sinyal risiko, perilaku, atau pola apa yang konsisten disingkapkan oleh AI yang cenderung dilewatkan oleh tim manusia?
Manusia hebat ketika sesuatu yang jelas salah. AI hebat dalam menangkap segala sesuatu yang salah tanpa disadari.

Kami berbicara tentang penyimpangan halus. Hal-hal yang tidak memicu alert tradisional tetapi absolut harus. AI terus-menerus mempelajari apa yang “normal” terlihat seperti untuk setiap lingkungan spesifik, sehingga ketika sesuatu bergeser, itu memperhatikan. Dalam operasi volume tinggi di mana tim Anda mengelola ribuan sinyal, itu adalah risiko yang cenderung terlewatkan. Menambahkan sesuatu seperti Operator AI membawa pergeseran menuju prioritas alert sehingga operator yang menanggapi insiden tahu apa yang kritis (dan dipandu tentang cara menanggapi secara efektif).

Bagaimana AI mengubah pengambilan keputusan di dalam pusat operasi keamanan ketika waktu dan informasi terbatas?
Dalam insiden langsung, ada celah antara “apa yang terjadi?” dan “apa yang kita lakukan?” Itulah di mana hasil buruk hidup.

Menggunakan AI menutupnya. Ini menarik konteks dari seluruh sistem terintegrasi, seperti video, kontrol akses, sensor, komunikasi, intelijen ancaman, dan meletakkannya di depan operator dengan langkah berikutnya yang disarankan. Mereka tidak perlu lagi beralih antara 15 tab. Mereka tidak perlu menebak. Tim Anda beralih dari alert ke tindakan dalam hitungan detik, bukan menit.

Kenyaatan adalah, sebagian besar SOC kekurangan staf dan kewalahan. AI tidak memperbaikinya dengan menambahkan jumlah staf; itu memperbaikinya dengan memastikan setiap orang di ruangan fokus pada apa yang benar-benar penting, dengan informasi yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan yang tepat, sekarang juga.

Acara besar seperti acara olahraga besar atau acara penghargaan menciptakan kompleksitas ekstrem. Bagaimana AI membantu mengkoordinasikan respons di bawah tekanan?
Acara besar dapat merusak keamanan tradisional. Volume sinyal meledak, permukaan risiko berkali lipat, dan alat warisan tidak dapat mengikuti.

Saya telah mengkoordinasikan perlindungan di acara besar dengan tim perlindungan eksekutif, keamanan venue, tuan rumah acara, kepolisian setempat, medis, dan lembaga federal. Ini adalah keamanan berlapis di atas keamanan berlapis. Tetapi inilah yang telah diajarkan oleh beberapa tahun terakhir kepada kami: terkadang ancaman sudah berada di dalam perimeter. Seorang insider tepercaya. Seorang tamu yang berizin. Seseorang yang sudah melewati pemeriksaan keamanan.

Kami telah melihatnya terjadi di TV langsung: insiden di acara penghargaan, penggemar yang melanggar penghalang, orang yang melompati lapangan dengan pesan politik. Di mana kami secara historis menggambar perimeter kami mungkin perlu dipikirkan kembali..

AI memberikan Anda mata tambahan di seluruh lingkungan, bukan hanya titik masuk. Ini memantau pola, gerakan, dan anomali secara real-time, sehingga ketika sesuatu muncul di dalam perimeter, tim keamanan tahu sebelum itu eskalasi. Dalam kasus seperti ini, detik sangat penting dan kesadaran situasional tidak hanya “nice to have”.

Seberapa penting integrasi sistem dalam yang mendalam di seluruh video, kontrol akses, sensor, dan komunikasi untuk AI agar dapat memberikan kesadaran situasional yang sebenarnya?
Tidak dapat dinegosiasikan. AI hanya secerdas data yang dapat dilihat. Dalam banyak kasus, sistem ini terisolasi dan jika mereka tidak terhubung, AI mungkin tidak mendapatkan gambaran lengkap (inilah di mana HiveWatch dapat membuat perbedaan nyata, dengan menggabungkan semua sistem ini menjadi satu lingkungan).

Ketika semua terintegrasi (pikirkan: video, kontrol akses, sensor, komunikasi, intelijen ancaman), AI memiliki visibilitas penuh untuk merekomendasikan tindakan yang tepat. Ini sangat penting bahwa platform operasi keamanan Anda dibangun untuk bekerja dengan apa yang sudah Anda miliki. Anda telah membeli alat yang baik. Mereka harus dapat bekerja sama sehingga Anda tidak perlu menggantinya untuk mendapatkan nilai.

Bagaimana eksekutif harus secara realistis memikirkan ROI ketika mengevaluasi platform keamanan fisik yang didorong oleh AI?
Mulailah dengan apa yang sudah menghabiskan uang Anda, karena itu lebih dari yang Anda pikir.

Alarm palsu memakan waktu. Sistem yang terputus berarti pekerjaan ganda. Operator yang terbakar dan berputar berarti Anda terus-menerus merekrut dan melatih kembali. Itu membangun biaya yang berat, dan sebagian besar organisasi belum pernah mengkuantifikasi hal ini.

Platform yang didorong oleh AI seperti kami dapat mengurangi jumlah operator yang diperlukan di seluruh pusat operasi keamanan dan sumber daya penjagaannya, yang dapat menghasilkan ROI yang signifikan. Selain itu, karena teknologi memotong alarm palsu secara dramatis, lebih sedikit orang diperlukan untuk menangani alert masuk. Kedua, mengurangi teknologi duplikat di seluruh tumpukan teknologi SOC dapat mengurangi jumlah yang dihabiskan untuk sistem yang tumpang tindih. Akhirnya, karena kami terintegrasi dengan infrastruktur yang sudah Anda miliki, Anda tidak mengganti apa yang telah Anda bangun selama bertahun-tahun. Sebaliknya, Anda akhirnya mendapatkan nilai penuh dari itu.

ROI tidak hanya dalam apa yang Anda simpan, meskipun ini dapat signifikan ketika Anda mempertimbangkan pengurangan biaya sumber daya yang diperlukan untuk mendukung program Anda (yang secara historis sulit untuk diukur oleh pemimpin keamanan). Ini juga dapat dilihat dalam apa yang dicegah oleh tim Anda. Satu insiden yang dihindari, satu respons yang lebih cepat, satu ancaman yang terdeteksi lebih awal. Bagi dewan, karyawan, dan pelanggan, itulah matematika yang penting. Tim yang memahami ini tidak membeli teknologi baru untuk kepentingan itu sendiri. Mereka memperbaiki program yang rusak.

Menghadap ke depan, bagaimana Anda melihat hubungan antara tim keamanan manusia dan sistem AI berkembang selama dekade berikutnya?
Mari kita jujur: dalam beberapa tahun, AI di keamanan tidak akan menjadi pilihan. Ini akan menjadi baseline. Tim yang memperlakukannya sebagai “nice-to-have” akan ketinggalan dari mereka yang sudah bekerja bersamanya.

Ketika sistem matang, AI mengambil lebih banyak beban kognitif — memfilter kebisingan, menemukan pola, merekomendasikan tindakan — sementara manusia tetap berada di tempat mereka: dalam kontrol penghakiman dan akuntabilitas. Kemitraan itu akan mendefinisikan apa yang terlihat seperti keamanan fisik modern. Tim yang memahaminya pertama akan menang.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi HiveWatch.