Ryan Schonfeld, Co-Fondatore e Amministratore Delegato di HiveWatch – Serie di Interviste

Ryan Schonfeld è il Co-Fondatore e Amministratore Delegato di HiveWatch, un’azienda di tecnologia della sicurezza che si concentra sull’miglioramento di come le organizzazioni gestiscono e rispondono alle minacce alla sicurezza fisica. Con esperienza come consulente di sicurezza, agente di polizia e utente finale di una società Fortune 500, ha sviluppato una comprensione diretta delle sfide operative che le squadre di sicurezza affrontano, il che alla fine lo ha portato a costruire HiveWatch.

HiveWatch fornisce una piattaforma basata su cloud che unisce strumenti come videosorveglianza, controllo di accesso, allarmi e gestione degli incidenti in un unico cruscotto operativo. Conosciuta come il sistema operativo GSOC di HiveWatch, la piattaforma consente alle organizzazioni di monitorare l’attività in tutta la struttura, indagare sugli incidenti e coordinare le risposte utilizzando l’automazione e l’analisi guidata dall’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza e ridurre i falsi allarmi.

Cosa ti ha portato a co-fondare HiveWatch e quali limiti nella sicurezza fisica tradizionale hanno reso l’intelligenza artificiale la base giusta fin dall’inizio?

Ho trascorso anni a gestire programmi di tecnologia di sicurezza e sicurezza globale in organizzazioni globali e la nostra capacità di utilizzare efficacemente la tecnologia era esasperante. La sicurezza era di alto livello, ma dovevamo utilizzare infrastrutture frammentate, lente, reattive e centrate sull’uomo. Quindi ho iniziato RAS Consulting per aiutare le organizzazioni a modernizzare le loro operazioni di sicurezza, pianificazione, istruzione, gestione dei rischi e responsabilità. Abbiamo costruito programmi tecnologici avanzati per società in rapida crescita che avevano bisogno di scalare rapidamente.

Ma anche allora, continuavo a vedere lo stesso problema: i miei clienti erano sommersi da allarmi, sepolti sotto sistemi non connessi, reagendo a tutto e anticipando nulla. I clienti di RAS Consulting avevano bisogno di sicurezza proattiva, ma non avevano le conoscenze o le persone per costruirlo da soli. La pandemia ha peggiorato le cose. Improvvisamente, tutti avevano bisogno di rivedere come proteggere le persone e gli asset, ma stavano utilizzando strumenti costruiti per un’era diversa.

È per questo che abbiamo creato HiveWatch. Avevamo bisogno di una piattaforma che potesse rendere le nostre stesse squadre di sicurezza più consapevoli, connesse, prevedibili e informate. Volevamo tutto ciò in aggiunta a essere più veloci e migliori nella gestione degli incidenti. L’intelligenza artificiale non era una funzione che abbiamo aggiunto in seguito, era l’unico modo pratico per unificare i dati per la migliore e più informata decisione. Possiamo farlo indipendentemente dai sistemi che i nostri clienti possiedono. Ora possiamo facilmente tagliare i falsi allarmi e aiutare le squadre a passare da reattive a proattive. Tutto il resto è solo rendere i vecchi problemi leggermente più belli.

Come ha influenzato la tua esperienza come poliziotto e investigatore la progettazione dell’intelligenza artificiale per supportare le operazioni di sicurezza nel mondo reale?
Mi sono seduto nel posto quando gli incidenti si svolgevano nei centri di operazioni di sicurezza e sono stato a terra durante incidenti ad alto rischio, gestendo le minacce in tempo reale. Questa esperienza mi ha insegnato che sia le persone che la tecnologia sono importanti in quei momenti, che l’esaurimento o il burnout possono influenzare la presa di decisioni in una situazione di emergenza. Mi ha anche insegnato cosa funziona, cosa non funziona e cosa mette le persone in pericolo quando i sistemi falliscono. È attraverso questa lente che abbiamo costruito HiveWatch.

Utilizzando l’esperienza tratta da questo lavoro, la nostra piattaforma di intelligenza artificiale non proveniva solo da una lavagna. L’abbiamo progettata all’interno dei centri di operazioni di sicurezza. Le persone che l’hanno costruita hanno trascorso carriere a fissare schermi pieni di rumore, cercando di trovare le vere minacce ma senza gli strumenti per vedere chiaramente o agire abbastanza velocemente.

Per troppo tempo, l’industria ha venduto la risposta reattiva agli incidenti e l’ha chiamata innovazione. Cosa le squadre hanno realmente bisogno è la capacità di vedere cosa sta arrivando e abbiamo costruito per quello.

Molte organizzazioni operano ancora in modo reattivo. Come l’intelligenza artificiale consente un passaggio verso la sicurezza fisica proattiva e prevedibile?
La sicurezza reattiva non è un problema di strategia, è un problema che comprende la gestione di un sistema frammentato che può portare a un crollo delle comunicazioni. Comprende anche una mancanza di priorità quando si verificano incidenti. Le squadre sono anche sommerse dal rumore creato da allarmi incessanti che sono spesso falsi e creati senza contesto. È lì che tutto si rompe.

I nostri clienti utilizzano un operatore di intelligenza artificiale personalizzato che impara effettivamente le loro strutture – il layout, i flussi di lavoro, come le loro squadre operano. Invece di centinaia o migliaia di allarmi spazzatura al giorno, vedono quelli che contano, con video e contesto che mostrano esattamente perché.

Quando si taglia il rumore e si porta in superficie i veri modelli, qualcosa si sposta. Le squadre smettono di inseguire i problemi di ieri e iniziano a stare un passo avanti alle minacce di domani. Sono meglio in grado di avere la chiarezza necessaria per costruire programmi di sicurezza che funzionano effettivamente.

Quando parli di sicurezza prevedibile, cosa significa esattamente in ambienti aziendali reali?
Non è una sfera di cristallo. È il riconoscimento di modelli a velocità.

Questo potrebbe sembrare una porta aperta che non dovrebbe essere aperta. O movimento sulla telecamera che non corrisponde alla norma. O attività che non è mai successa in quel posto a quell’ora. L’intelligenza artificiale lo coglie, lo segnala e dice all’operatore cosa sta succedendo, perché è importante e cosa fare dopo.

Si collega alle telecamere, ai sensori e ai controlli di accesso che già si possiedono, quindi nulla sfugge perché due sistemi non stanno parlando tra loro. Il risultato è un’operazione di sicurezza più acuta, più veloce e effettivamente costruita per proteggere le persone su larga scala.

Quali tipi di segnali di rischio, comportamenti o modelli l’intelligenza artificiale individua costantemente che le squadre umane tendono a perdere?
Gli esseri umani sono grandi quando qualcosa di ovvio va storto. L’intelligenza artificiale è grande nel cogliere tutto ciò che va storto in silenzio.

Stiamo parlando di deviazioni sottili. Cose che non attivano un allarme tradizionale ma assolutamente dovrebbero. L’intelligenza artificiale impara costantemente cosa significa “normale” per ogni ambiente specifico, quindi quando qualcosa si sposta, se ne accorge. In operazioni ad alto volume dove il tuo team gestisce migliaia di segnali, sono i rischi che tendono a sfuggire. Aggiungere qualcosa come l’operatore di intelligenza artificiale porta a un passaggio verso la priorità degli allarmi in modo che gli operatori che rispondono agli incidenti sappiano cosa è critico (e sono guidati su come rispondere efficacemente).

Come l’intelligenza artificiale cambia la presa di decisioni all’interno di un centro di operazioni di sicurezza quando il tempo e le informazioni sono limitati?
In un incidente live, c’è un divario tra “cosa sta succedendo?” e “cosa dobbiamo fare?”. Quel divario è dove vivono gli esiti negativi.

Utilizzare l’intelligenza artificiale chiude quel divario. Tira fuori il contesto da tutti i sistemi integrati, come video, controllo di accesso, sensori, comunicazioni, intelligence sulle minacce e lo mette davanti all’operatore con un passo successivo raccomandato. Non devono più passare da 15 schede. Non devono più indovinare. Il tuo team passa dall’allarme all’azione in pochi secondi invece di minuti.

La realtà è che la maggior parte dei centri di operazioni di sicurezza sono sottodimensionati e sopraffatti. L’intelligenza artificiale non risolve questo aggiungendo personale; lo risolve assicurandosi che ogni persona nella stanza si concentri su ciò che conta veramente, con le informazioni necessarie per prendere la decisione giusta, adesso.

Eventi su larga scala come grandi eventi sportivi o spettacoli di premiazione creano estrema complessità. Come l’intelligenza artificiale aiuta a coordinare la risposta sotto pressione?
Gli eventi importanti possono rompere la sicurezza tradizionale. Il volume del segnale esplode, la superficie del rischio si moltiplica e gli strumenti legacy non possono tenere il passo.

Ho coordinato la protezione in grandi eventi con squadre di protezione esecutiva, sicurezza della venue, ospiti dell’evento, polizia locale, servizi medici, agenzie federali. È una sicurezza stratificata su sicurezza stratificata. Ma ecco cosa ci hanno insegnato gli ultimi anni: a volte la minaccia è già all’interno del perimetro. Un insider di fiducia. Un ospite accreditato. Qualcuno che è già oltre i nostri punti di controllo.

Abbiamo visto questo scenario svolgersi in diretta tv, anche: incidenti in spettacoli di premiazione, tifosi che violano le barriere, persone che saltano i campi con messaggi politici. Dove abbiamo storicamente disegnato i nostri perimetri potrebbe essere necessario ripensarli completamente..

L’intelligenza artificiale fornisce occhi aggiuntivi in tutto l’ambiente, non solo ai punti di ingresso. Monitora i modelli, i movimenti e le anomalie in tempo reale, quindi quando qualcosa emerge all’interno del filo, la squadra di sicurezza lo sa prima che si aggravasse. In questi casi, i secondi contano e la consapevolezza situazionale non è solo un “bello avere”.

Quanto è importante l’integrazione profonda dei sistemi attraverso video, controllo di accesso, sensori e comunicazioni per far sì che l’intelligenza artificiale fornisca una reale consapevolezza situazionale?
Non negoziabile. L’intelligenza artificiale è solo così intelligente come i dati che può vedere. In così tanti casi, questi sistemi sono isolati e se non sono connessi, l’intelligenza artificiale potrebbe non ottenere l’intero quadro (questo è dove HiveWatch può fare una vera differenza, unendo tutti questi sistemi in un unico ambiente).

Quando tutto è integrato (pensiamo: video, controllo di accesso, sensori, comunicazioni, intelligence sulle minacce), l’intelligenza artificiale ha una visibilità completa per raccomandare il corso di azione giusto. È fondamentale che la tua piattaforma di operazioni di sicurezza sia costruita per funzionare con ciò che già possiedi. Hai comprato buoni strumenti. Dovrebbero essere in grado di lavorare insieme in modo che tu non debba sostituire e sostituire per ottenere valore.

Come gli amministratori delegati dovrebbero realisticamente pensare al ROI quando valutano piattaforme di sicurezza fisica guidate dall’intelligenza artificiale?
Inizia con ciò che già ti sta costando denaro, perché è più di quanto pensi.

Gli allarmi falsi consumano ore. I sistemi non connessi significano lavoro duplicato. Gli operatori che bruciano e si dimettono significano che sei costantemente in fase di assunzione e ri-formazione. Ciò costruisce costi pesanti e la maggior parte delle organizzazioni non ha mai quantificato questo.

Le piattaforme guidate dall’intelligenza artificiale come la nostra possono ridurre il numero di operatori necessari in un centro di operazioni di sicurezza e nelle risorse di guardia, il che può risultare in un ROI significativo. Inoltre, poiché la tecnologia taglia drasticamente i falsi allarmi, meno persone sono necessarie per triare gli allarmi in entrata. In secondo luogo, ridurre la tecnologia duplicata nell’insieme tecnologico di un SOC può ridurre la spesa per sistemi sovrapposti. Infine, poiché integrano l’infrastruttura che già possiedi, non stai strappando ciò che hai costruito negli anni. Stai finalmente ottenendo il pieno valore da esso.

Il ROI non è solo in ciò che si risparmia, anche se ciò può essere significativo quando si considerano le riduzioni dei costi delle risorse necessarie per supportare il tuo programma (che storicamente è stato difficile da quantificare per i leader della sicurezza). Può anche essere rivelato in ciò che la tua squadra previene. Un incidente evitato, una risposta più veloce, una minaccia individuata presto. Per il tuo consiglio di amministrazione, dipendenti e clienti, è la matematica che conta. Le squadre che lo capiscono non stanno comprando nuova tecnologia per il suo sake. Stanno risolvendo un programma rotto.

Guardando avanti, come vedi l’evoluzione della relazione tra le squadre di sicurezza umane e i sistemi di intelligenza artificiale nel prossimo decennio?
Siamo onesti: in pochi anni, l’intelligenza artificiale nella sicurezza non sarà più opzionale. Sarà la base. Le squadre che la trattano come un “bello avere” saranno superate da quelle che già lavorano con essa.

Man mano che i sistemi maturano, l’intelligenza artificiale assume più del carico cognitivo – filtrando il rumore, individuando modelli, raccomandando azioni – mentre gli esseri umani rimangono dove appartengono: al controllo del giudizio e della responsabilità. Quella partnership definirà cosa significa la sicurezza fisica moderna. Le squadre che la capiscono per prime vincono.

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