Gil Cohen, Chief Product Officer di Cognyte – Intervista

Gil Cohen è un dirigente software esperto con un curriculum provato che ha guidato grandi organizzazioni globali, con oltre due decenni di esperienza e competenza in software aziendale, big data, telco e intelligenza artificiale.

Gil guida l’organizzazione di prodotti di Cognyte, i centri di R&D globali dell’azienda e la strategia di go-to-market per l’intero portfolio.

Prima di unirsi all’attività di Cognyte nel 2021, Gil era il GM di NICE, una piattaforma di registrazione vocale, e CEO di Telefonica Israel.

Cognyte è un fornitore globale israeliano di software di analisi di sicurezza e investigativa progettato per fornire “Intelligence azionabile per un mondo più sicuro”. Fondato nel 2021 come spin-off di Verint Systems (VRNT ) , l’azienda serve centinaia di clienti governativi e aziendali in oltre 100 paesi, consentendo alle agenzie di sicurezza, intelligence e applicazione della legge di fondere, analizzare e visualizzare grandi set di dati frammentati per la rilevazione tempestiva delle minacce, l’indagine e la risposta.

Quali sono state le motivazioni iniziali per una carriera focalizzata sull’intelligence, l’analisi e la sicurezza nazionale? Ci sono state esperienze o eventi formativi che hanno aiutato a plasmare questa direzione?

È stato un adattamento abbastanza naturale. Cognyte la missione – aiutare a rendere il mondo più sicuro – si allinea perfettamente con ciò che mi preoccupo, sia personalmente che professionalmente. Ho trascorso anni lavorando nel software aziendale, big data, telecomunicazioni e intelligenza artificiale, e ho anche un background militare, quindi entrare in un ruolo che mi consentisse di contribuire direttamente a questa missione aveva senso.

Negli anni, ho guidato organizzazioni globali e team di R&D per fornire soluzioni aziendali all’avanguardia e strategie di go-to-market, dandomi l’esperienza per aiutare a garantire che Cognyte rimanga all’avanguardia con tecnologie che realmente arricchiscono i nostri clienti. È incredibilmente gratificante vedere come le agenzie di applicazione della legge, la sicurezza nazionale e le agenzie di intelligence utilizzano le nostre soluzioni di analisi per individuare le minacce precocemente e mantenere le persone al sicuro. Ciò che mi motiva è sapere che stiamo costruendo strumenti che aiutano queste agenzie a rimanere un passo avanti alle attività criminali e terroristiche e ad adattarsi rapidamente alle nuove sfide. Vedere la nostra tecnologia in azione – avere un impatto reale – è qualcosa di cui sono sinceramente orgoglioso.

Nel corso degli anni, come è evoluta la tecnologia investigativa e come la missione di Cognyte si è adattata per soddisfare le esigenze in evoluzione delle agenzie di applicazione della legge e di intelligence?

La tecnologia investigativa ha subito un’evoluzione significativa, principalmente guidata dalla rapida crescita del volume e della diversità dei dati, dall’emergere di avversari sempre più sofisticati e dalla costante evoluzione della tecnologia. Una sfida fondamentale che plasma questo ambiente è il disequilibrio intrinseco tra gli attori malintenzionati e coloro che lavorano per fermarli. Gli attori malintenzionati (siano essi criminali o terroristi) operano con agilità e persistenza, in grado di sfruttare una singola debolezza con un impatto devastante. Le agenzie di applicazione della legge e di sicurezza, d’altra parte, devono identificare, comprendere e rispondere a una vasta gamma di minacce in evoluzione, spesso in tempo reale e con precisione assoluta. Questa asimmetria pone una pressione enorme sui team investigativi per agire più velocemente, più intelligentemente e con maggiore precisione che mai.

In risposta, Cognyte si è continuamente adattata per adempiere alla nostra missione di aiutare i clienti a rivelare informazioni e eliminare l’ignoto attraverso l’intelligence azionabile. Nota per la fornitura di tecnologie innovative, Cognyte sfrutta l’IA in tutta la nostra piattaforma, su larga scala, per fondere, analizzare e visualizzare dati complessi – consentendo decisioni e azioni più rapide e più precise. L’intelligence co-pilot è stato costruito con questo squilibrio in mente, progettato per livellare il campo consentendo ai difensori di lavorare alla velocità della minaccia. L’intelligence co-pilot è un assistente generativo AI che semplifica i flussi di lavoro investigativi attraverso l’interazione linguistica naturale e gli output spiegabili, progettato appositamente per le esigenze delle agenzie di applicazione della legge, sicurezza nazionale e intelligence. Ora, anche con sistemi sofisticati, gli analisti possono ottenere rapidamente valore senza dover avere conoscenze tecniche per operare il sistema o definire query complesse.

Il lancio dell’intelligence co-pilot introduce una capacità di intelligenza artificiale generativa specificamente costruita per i flussi di lavoro investigativi. Cosa rende questa capacità fondamentalmente diversa dagli strumenti AI esistenti attualmente in uso nel settore della sicurezza?

Cognyte intelligence co-pilot è fondamentalmente diverso dagli altri strumenti AI perché è stato progettato per le indagini nel mondo reale, non solo per compiti generici. A differenza delle soluzioni GenAI tipiche, è integrato direttamente nello spazio di lavoro investigativo e nel processo, comprende la terminologia utilizzata dagli analisti e fornisce risultati trasparenti e spiegabili. È stato progettato per analizzare fonti di dati sensibili e classificate che le agenzie governative gestiscono, opera in modo sicuro in qualsiasi ambiente di distribuzione e è progettato per accelerare – non sostituire – l’esperienza umana. Ciò consente agli investigatori e agli analisti di trarre appieno i benefici della collaborazione uomo-macchina con una soluzione unicamente progettata per le esigenze ad alto rischio delle agenzie di sicurezza e intelligence.

Molti investigatori affrontano una disconnessione tra le loro intuizioni nel mondo reale e le esigenze tecniche delle piattaforme legacy. Come questo nuovo co-pilot affronta questa sfida e colma il divario tra il ragionamento umano e l’output della macchina?

Gli investigatori e gli analisti sono stati addestrati a condurre indagini e analisi di intelligence, non a progettare query complesse o tradurre il loro pensiero in una sintassi rigida del sistema. Cognyte intelligence co-pilot è stato costruito tenendo presente questa realtà, consentendo agli utenti di lavorare con le loro parole. Accetta input linguistico naturale e li converte in logica strutturata e spiegabile, eliminando la necessità di query tecniche o di una profonda esperienza del sistema. Allineandosi con il modo in cui gli investigatori pensano e lavorano realmente, il co-pilot rimuove l’attrito, accelera la generazione di informazioni e libera gli analisti per concentrarsi su ciò che fanno meglio: seguire le tracce, esaminare le prove e analizzare le minacce.

Ambienti investigativi spesso coinvolgono volumi di dati schiaccianti e un ecosistema di strumenti altamente frammentato. In che modo il co-pilot migliora la sintesi dei dati, accelera l’analisi e migliora l’intero ritmo della risoluzione delle minacce?

Cognyte intelligence co-pilot trasforma il flusso di lavoro investigativo eliminando i colli di bottiglia manuali causati da strumenti isolati e volumi di dati schiaccianti. Invece di richiedere agli investigatori di tradurre domande complesse in query specifiche del sistema, il co-pilot consente loro di utilizzare un linguaggio naturale intuitivo per esplorare dati multi-sorgente diversi. Sintetizza automaticamente dati strutturati e non strutturati, porta alla superficie collegamenti rilevanti e presenta i risultati con logica chiara e passo dopo passo. Ad esempio, un investigatore può semplicemente chiedere al co-pilot di “mostrare tutte le connessioni tra sospetto A e sospetto B negli ultimi 6 mesi”.

Il co-pilot eseguirà il lavoro pesante attraverso più fonti di dati e formati, come CCTV, registri finanziari e rapporti scritti a mano. Esso categorizzerà rapidamente e filtrerà grandi set di dati per scoprire informazioni e visualizzare le connessioni dirette e indirette dei sospetti, eliminando la necessità per l’investigatore di setacciare i dati grezzi. Unificando la ricerca, la correlazione e la generazione di informazioni all’interno di un unico assistente GenAI, il co-pilot accelera la presa di decisioni, migliora la precisione e riduce notevolmente il tempo necessario per agire sulle minacce.

Sicurezza, spiegabilità e trasparenza sono fondamentali per le operazioni a misura di missione. Quali salvaguardie e principi architettonici sono stati prioritari per garantire che il co-pilot AI soddisfi le esigenze stringenti delle organizzazioni di intelligence?

Con oltre 30 anni di esperienza nel supporto alle operazioni a misura di missione, la sicurezza, la spiegabilità e la trasparenza sono state fondamentali per la progettazione del co-pilot di intelligence di Cognyte. La sicurezza è integrata a livello di architettura: il co-pilot supporta sia le distribuzioni cloud che on-premise per soddisfare le esigenze stringenti relative alla sensibilità dei dati, alla privacy e alla sovranità. Eredita il modello di autorizzazione dell’utente nativo del sistema host, garantendo che non possa esporre dati che un utente non avrebbe normalmente accesso tramite flussi di lavoro standard.

Per la spiegabilità e la trasparenza, il co-pilot fornisce una visione chiara del suo ragionamento completo, fino alla logica esatta, alle condizioni e ai passaggi dietro le quinte che ha preso per generare i risultati. Gli utenti possono esaminare, convalidare e persino sfidare l’interpretazione del sistema utilizzando il loro giudizio. Tutta la logica è completamente tracciabile, consentendo la tracciabilità e la responsabilità in ambienti ad alto rischio.

La piattaforma offre flussi di logica visivi e ragionamento trasparente in risposta a query linguistiche naturali. Come queste funzionalità influenzano il modo in cui gli investigatori prendono decisioni sotto pressione, in particolare in casi ad alto rischio o sensibili al tempo?

Cognyte intelligence co-pilot migliora la presa di decisioni investigative combinando input linguistico naturale con flussi di logica visivi basati su competenze di dominio comprovate. I risultati sono visualizzati all’interno di uno spazio di lavoro di analisi di intelligence per il contesto e l’ulteriore esplorazione. Queste visualizzazioni rivelano come i punti di dati sono collegati e come le informazioni sono generate, rendendo il ragionamento del sistema completamente trasparente. In ambienti ad alto rischio, ciò consente agli investigatori di validare rapidamente la rilevanza e di passare dalla domanda alla fiducia senza affidarsi ciecamente ai risultati della scatola nera. Il risultato è una presa di decisioni più rapida, più intelligente e basata su un’intelligenza artificiale spiegabile, completamente allineata con i flussi di lavoro investigativi nel mondo reale.

Quali tipi di modelli di apprendimento automatico formano la base delle capacità generative del co-pilot, e come sono stati addestrati per riflettere il linguaggio e la logica specifici dei flussi di lavoro di intelligence piuttosto che l’AI conversazionale generale?

I modelli alla base del nostro co-pilot sono alcuni dei modelli LLM più recenti e avanzati del settore. Abbiamo ottimizzato gli LLM per ogni dominio del cliente utilizzando i nostri modelli di dati proprietari, che rappresentano la struttura dei dati del sistema – inclusi entità, relazioni e parametri. Ciò ci consente di addestrare il co-pilot su un “digital twin” del dominio del cliente, piuttosto che sui dati reali che sono sensibili e non disponibili come set di addestramento. Includiamo anche flussi di lavoro di best practice derivati da decenni di metodologie specifiche del settore, dai nostri team di successo dei clienti e con l’aiuto della nostra comunità di campioni dei clienti. Utilizzando questo metodo, abbiamo creato un approccio scalabile per prendere i modelli LLM pronti all’uso e trasformarli in modelli di dominio, ottimizzati per le esigenze di sicurezza.

Spiegabilità e ragionamento strutturato sono enfatizzati negli output del sistema. Quali tecniche di apprendimento automatico o architetture di modelli sono state utilizzate per garantire la presa di decisioni trasparente e tracciabile, in particolare quando gli analisti devono convalidare i risultati sotto scrutinio?

Il co-pilot è stato addestrato sul modello di dati e ottimizzato per le migliori pratiche di indagine e intelligence, riflettendo un approccio di addestramento che va oltre l’AI conversazionale generale. Questo addestramento specializzato si basa su più di tre decenni di competenza nel settore dell’analisi investigativa. Questa profonda integrazione di conoscenze operative reali garantisce che il co-pilot comprenda e processi naturalmente la terminologia, la logica e le sfumature critiche per i flussi di lavoro di intelligence. Prende la domanda linguistica naturale dell’utente e comprende come tradurla all’interno della soluzione Cognyte come una chiamata API, richiedendo i dati richiesti. La query è disponibile in ogni momento per l’analista, quindi è trasparente quale query sia stata inviata. I dati vengono quindi restituiti dai database della soluzione, eliminando qualsiasi possibilità di allucinazioni, con logica strutturata e spiegabile. Non è necessaria alcuna tracciabilità separata per i dati stessi per convalidare che il riassunto e le informazioni abbiano senso.

Questo prodotto emerge in un momento in cui l’AI sta passando da progetti pilota a distribuzioni operative complete. Come ciò riflette le tendenze più ampie nel modo in cui le organizzazioni di sicurezza nazionale stanno adottando l’AI nel 2025?

Il lancio si verifica mentre l’adozione dell’AI generativa si accelera in tutto il settore aziendale e governativo, con oltre 2 trilioni di dollari di investimenti previsti nel settore AI nei prossimi tre anni. Il 2025 segna un punto di inflessione chiaro, poiché le organizzazioni passano dall’esperimentazione alla distribuzione nel mondo reale. Le agenzie vedono il potenziale valore dell’utilizzo di co-pilot LLM potenziati e in un recente sondaggio di Cognyte, il 47% delle agenzie intervistate ha citato l’analisi dei dati e l’esplorazione potenziate da GenAI come la principale capacità tecnologica che può accelerare le loro indagini. Per le agenzie di applicazione della legge e di sicurezza nazionale, questa trasformazione sta fissando un nuovo standard per velocità, scala e precisione nella presa di decisioni. Con vite e interessi nazionali in gioco, la domanda di AI operativa affidabile non è più una scelta – è un imperativo mission-critico, e uno che il co-pilot di intelligence di Cognyte è stato costruito per soddisfare.

Guardando cinque anni avanti, come si prevede che il ruolo dell’AI generativa evolverà all’interno dell’intelligence militare, dell’applicazione della legge e della sicurezza nazionale? Quali saranno gli impatti su strategia investigativa, struttura organizzativa e risposta globale alle minacce?

Negli anni a venire, l’AI generativa svolgerà un ruolo fondamentale nell’aiutare a colmare il divario operativo tra offesa e difesa. Gli attori malintenzionati continueranno a innovare rapidamente, spesso senza essere vincolati da regole o rischi. Le organizzazioni di sicurezza pubblica, d’altra parte, dovranno mantenere una copertura coerente e adattiva su una gamma in espansione di vettori di minaccia. In questo ambiente, l’AI non sarà solo un moltiplicatore di forza; diventerà una necessità operativa per stare al passo con gli avversari che sono veloci, imprevedibili e sempre più automatizzati.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Cognyte.