Gil Cohen, Chief Product Officer bij Cognyte – Interviewreeks

Gil Cohen is een ervaren software-executive met een bewezen trackrecord in het leiden van grote wereldwijde organisaties, met meer dan twee decennia ervaring en expertise in enterprise software, big data, telco en kunstmatige intelligentie.

Gil leidt Cognyte’s productorganisatie, de wereldwijde R&D-centra en de go-to-marktstrategie voor het volledige portfolio.

Voor hij in 2021 bij Cognyte in dienst trad, was Gil GM van NICE, een spraakopnameplatform, en CEO van Telefonica Israel.

Cognyte is een Israëlische wereldwijde aanbieder van onderzoeks- en beveiligingsanalytische software, ontworpen om “Actiegerichte Inlichtingen voor een Veiliger Wereld” te leveren. Opgericht in 2021 als een spin-off van Verint Systems (VRNT ) , serveert het bedrijf honderden overheids- en ondernemingsklanten in ongeveer 100 landen, waardoor veiligheids-, inlichtingen- en rechtshandhavingsinstanties grote, gefragmenteerde datasets kunnen samenvoegen, analyseren en visualiseren voor tijdige dreigingsdetectie, onderzoek en reactie.

Wat was de oorsprong van uw carrièrepad, gericht op inlichtingen, analyse en nationale veiligheid? Were er vroege ervaringen of vormende gebeurtenissen die hielpen bij het vormen van deze richting?

Het was een vrij natuurlijke keuze. Cognyte’s missie – om de wereld veiliger te maken – komt perfect overeen met wat ik zowel persoonlijk als professioneel belangrijk vind. Ik heb jarenlang gewerkt in enterprise software, big data, telecom en AI, en ik heb ook een militaire achtergrond, dus het was logisch om een rol te kiezen die me in staat stelde om direct bij te dragen aan die missie.

Ik heb wereldwijde organisaties en R&D-teams geleid om baanbrekende enterprise-oplossingen en go-to-marktstrategieën te leveren, waardoor ik de ervaring heb om ervoor te zorgen dat Cognyte voorop blijft met technologie die onze klanten echt empowerd. Het is ongelooflijk lonend om te zien hoe rechtshandhavings-, nationale veiligheids- en nationale en militaire inlichtingendiensten onze analytische oplossingen gebruiken om dreigingen vroeg te detecteren en mensen veilig te houden. Wat me echt motiveert, is weten dat we tools bouwen die deze diensten helpen om voorop te blijven bij criminele en terroristische activiteiten en zich snel aan te passen aan nieuwe uitdagingen. Het zien van onze technologie in actie – met een echt effect – is iets waar ik echt trots op ben.

Hoe is de onderzoeks technologie landschap in de loop der jaren geëvolueerd, en hoe heeft Cognyte’s missie zich aangepast om te voldoen aan de veranderende behoeften van rechtshandhavings- en inlichtingendiensten?

Het onderzoeks technologie landschap heeft een significante evolutie ondergaan, voornamelijk gedreven door de snel groeiende hoeveelheid en diversiteit van data, de opkomst van steeds geavanceerdere tegenstanders en de constante evolutie van technologie. Een kernuitdaging in deze omgeving is de inherente onevenwichtigheid tussen slechte actoren en diegenen die hen proberen te stoppen. Slechte actoren (of het nu criminelen of terroristen zijn) opereren met flexibiliteit en volharding, en kunnen een enkele zwakte exploiteren met verwoestende gevolgen. Rechtshandhavings- en veiligheidsorganisaties, daarentegen, moeten een breed scala aan evoluerende dreigingen identificeren, begrijpen en beantwoorden, vaak in real-time en met absolute precisie. Deze asymmetrie legt een enorme druk op onderzoeks teams om sneller, slimmer en nauwkeuriger te handelen dan ooit tevoren. Analisten worstelen vaak met groeiende hoeveelheden data, gefragmenteerde tools en dringende operationele eisen, waardoor het moeilijk is om hun onderzoeksinzichten om te zetten in effectieve interacties met geavanceerde oplossingen.

Als reactie hierop heeft Cognyte zich voortdurend aangepast om onze missie te vervullen van het helpen van klanten om inzichten te onthullen en het onbekende te elimineren door middel van actiegerichte inlichtingen. Cognyte is bekend met het leveren van baanbrekende technologieën en maakt gebruik van AI op onze platform, op grote schaal, om complexe data te fuseren, analyseren en visualiseren – waardoor snellere, nauwkeurigere beslissingen en acties mogelijk worden. De inlichtingen co-piloot is gebouwd met deze asymmetrie in gedachten, ontworpen om het veld te egaliseren door verdedigers in staat te stellen om te werken met de snelheid van de dreiging. De inlichtingen co-piloot is een generatieve AI-assistent die onderzoeks workflows vereenvoudigt door middel van natuurlijke taalinteractie en uitlegbare uitvoer, speciaal ontworpen voor de behoeften van rechtshandhavings-, nationale veiligheids- en inlichtingendiensten. Nu kunnen analisten, zelfs met geavanceerde systemen, snel waarde behalen zonder technische kennis nodig te hebben om het systeem te bedienen of complexe queries te definiëren.

De lancering van de inlichtingen co-piloot introduceert een generatieve AI-capaciteit, specifiek ontworpen voor onderzoeks workflows. Wat maakt deze capaciteit fundamenteel anders dan bestaande AI-tools die momenteel in gebruik zijn binnen de veiligheidssector?

Cognyte’s inlichtingen co-piloot is fundamenteel anders dan andere AI-tools omdat het specifiek is ontworpen voor echte onderzoeken, en niet alleen voor generieke taken. In tegenstelling tot typische GenAI-oplossingen, is het rechtstreeks geïntegreerd in de onderzoeksruimte en -proces, begrijpt het de terminologie die analisten gebruiken, en levert het transparante, uitlegbare resultaten. Het is ontworpen om gevoelige en geclassificeerde gegevensbronnen te analyseren die overheidsinstanties hanteren, werkt veilig in elke implementatieomgeving, en is ontworpen om menselijke expertise te versnellen – niet te vervangen. Dit stelt onderzoekers en analisten in staat om de volle voordelen van mens-machine-samenwerking te genieten met een oplossing die uniek is ontworpen voor de hoge eisen van veiligheids- en inlichtingendiensten.

Veel onderzoekers ervaren een disconnectie tussen hun echte wereld instincten en de technische eisen van legacy-platforms. Hoe lost deze nieuwe co-piloot deze uitdaging op en brugt het de kloof tussen menselijke redenering en machine-uitvoer?

Onderzoekers en analisten zijn getraind om onderzoeken en inlichtingenanalyse uit te voeren, niet om complexe queries te engineeren of hun denken om te zetten in starre systeemsyntax. Cognyte’s inlichtingen co-piloot is gebouwd met die realiteit in gedachten door gebruikers te laten werken in hun eigen woorden. Het neemt natuurlijke taalinput en zet het om in gestructureerde, uitlegbare logica, waardoor de noodzaak voor technische queries of diepe systeemkennis wordt geëlimineerd. Door af te stemmen op hoe onderzoekers echt denken en werken, verwijdert de co-piloot wrijving, versnelt het inzichtgeneratie en bevrijdt het analisten om te focussen op wat ze het beste kunnen doen: leiden volgen, bewijs onderzoeken en dreigingen analyseren.

Onderzoeksomgevingen omvatten vaak overweldigende gegevensvolumes en sterk gefragmenteerde tool-ecosystemen. Op welke manieren verhoogt de co-piloot gegevenssynthese, versnelt analyse en verbetert de algehele tempo van dreigingsresolutie?

Cognyte’s inlichtingen co-piloot transformeert de onderzoeksworkflow door de handmatige bottlenecks veroorzaakt door gesloten tools en overweldigende gegevensvolumes te elimineren. In plaats van onderzoekers te verplichten om complexe vragen om te zetten in systeemspecifieke queries, stelt de co-piloot hen in staat om intuïtieve natuurlijke taal te gebruiken om diverse, multi-brondata te onderzoeken. Het synthetiseert automatisch gestructureerde en ongestructureerde data, brengt relevante verbindingen aan het licht en presenteert resultaten met duidelijke, stap-voor-staplogica. Bijvoorbeeld, een onderzoeker kan eenvoudigweg vragen aan de co-piloot om “alle verbindingen tussen verdachte A en verdachte B in de afgelopen 6 maanden te laten zien.”

De co-piloot doet het zware werk over meerdere gegevensbronnen en -formaten, zoals CCTV, financiële records en handgeschreven rapporten. Het sorteert, filtert en categoriseert grote datasets om inzichten te onthullen en visualiseert directe en indirecte verdachte verbindingen, waardoor de noodzaak voor de onderzoeker om door ruwe data te zoeken wordt geëlimineerd. Door search, correlatie en inzichtgeneratie te verenigen in een enkele GenAI-gedreven assistent, versnelt de co-piloot besluitvorming, verhoogt het de precisie en vermindert aanzienlijk de tijd die nodig is om op dreigingen te reageren.

Veiligheid, uitlegbaarheid en transparantie zijn kritiek voor missiegedreven operaties. Welke waarborgen en architectonische principes werden prioriteit gegeven om ervoor te zorgen dat de AI co-piloot voldoet aan de strenge eisen van inlichtingendiensten?

Met meer dan 30 jaar ervaring in het ondersteunen van missiegedreven operaties, waren veiligheid, uitlegbaarheid en transparantie fundamenteel voor het ontwerp van Cognyte’s inlichtingen co-piloot. Veiligheid is ingebouwd op architectuurniveau: de co-piloot ondersteunt zowel cloud- als on-premise-implementaties om te voldoen aan strenge eisen rond gevoeligheid, privacy en soevereiniteit. Het erft het native gebruikersmachtigingsmodel van het host-systeem, waardoor het niet mogelijk is om gegevens bloot te stellen die een gebruiker normaal gesproken niet zou kunnen benaderen via standaardworkflows.

Wat betreft uitlegbaarheid en transparantie, biedt de co-piloot een duidelijk overzicht van de eind-tot-eindredenering, tot en met de exacte logica, voorwaarden en achter-de-schermenstappen die werden genomen om resultaten te genereren. Gebruikers kunnen de redenering van het systeem controleren, valideren en zelfs uitdagen met hun eigen oordeel. Alle redenering is volledig auditeerbaar, waardoor traceerbaarheid en verantwoordelijkheid in hoge-stakesomgevingen mogelijk zijn.

Het platform biedt visuele logische stromen en transparante redenering in reactie op natuurlijke taalqueries. Hoe beïnvloeden deze functies de manier waarop onderzoekers beslissingen nemen onder druk, vooral in hoge-stakes- of tijdsgevoelige gevallen?

Cognyte’s inlichtingen co-piloot verbetert onderzoeksbesluitvorming door natuurlijke taalinput te combineren met stap-voor-stapvisuele logische stromen op basis van bewezen domeinkennis. Resultaten worden gevisualiseerd binnen een inlichtingenanalysewerkruimte voor context en verdere exploratie. Deze visualisaties onthullen hoe gegevenspunten zijn verbonden en hoe inzichten zijn gegenereerd, waardoor de redenering van het systeem volledig transparant is. In hoge-drukomgevingen stelt dit onderzoekers in staat om snel de relevantie te valideren en van vraag naar vertrouwen te gaan zonder blind te vertrouwen op black-box-uitvoer. Het resultaat is snellere, slimmere besluitvorming gebaseerd op uitlegbare AI, volledig afgestemd op echte onderzoeksworkflows.

Welke soorten machine learning-modellen vormen de basis van de co-piloot’s generatieve capaciteiten, en hoe werden ze getraind om de taal en logica specifiek voor inlichtingenworkflows te weerspiegelen in plaats van algemene conversational AI?

De modellen die ten grondslag liggen aan onze co-piloot zijn enkele van de meest geavanceerde LLM-modellen in de industrie. We fine-tunen de LLM’s voor elke klantendomein en jargon met behulp van onze propriëtaire datamodellen, die de systeemstructuur vertegenwoordigen – inclusief entiteiten, relaties en parameters. Dit stelt ons in staat om de co-piloot te trainen op een representatief “digitale tweeling” van onze klantendomein, in plaats van op de werkelijke gegevens die gevoelig zijn en niet beschikbaar zijn als trainingsset. We voegen ook best-practicegebruikersstromen toe, afgeleid van decennia van intern, industrie-specifiek methodologie, onze klantensuccessteams en met de hulp van onze gemeenschap van klantenchampions. Met behulp van deze methode hebben we een schaalbare aanpak ontwikkeld om standaard LLM’s om te zetten in domeinmodellen, afgestemd op veiligheidsbehoeften.

Uitlegbaarheid en gestructureerde redenering worden benadrukt in de uitvoer van het systeem. Welke machine learning-technieken of modelarchitecturen werden gebruikt om transparante, traceerbare besluitvorming te waarborgen, vooral wanneer analisten resultaten moeten valideren onder strikte controle? 

De co-piloot is getraind op het datamodel en is afgestemd op inlichtingen- en onderzoeksbest practices, gebouwd op meer dan drie decennia van domeinkennis in onderzoeksanalyse. Deze gespecialiseerde training is ontwikkeld om verder te gaan dan algemene conversational AI. Deze diepe integratie van operationele kennis zorgt ervoor dat de co-piloot inherent begrijpt en verwerkt de specifieke terminologie, logica en nuances die kritiek zijn voor inlichtingenworkflows. Het neemt de natuurlijke taalvraag van de gebruiker en begrijpt hoe deze te vertalen binnen de Cognyte-oplossing als een API-aanroep, waarbij om de gevraagde gegevens wordt gevraagd. De query is op alle punten beschikbaar voor de analist, zodat het transparant is welke query is verzonden. De gegevens worden vervolgens geretourneerd vanuit de databases van de oplossing, waardoor elke kans op hallucinaties wordt geëlimineerd, met gestructureerde, uitlegbare logica. Geen aparte traceerbaarheid is nodig voor de gegevens zelf om te valideren dat de samenvatting en inzichten zin hebben.

Deze productlancering vindt plaats op een moment waarop AI de overgang maakt van proefprojecten naar volledige operationele inzet. Hoe weerspiegelt dit bredere trends in hoe nationale veiligheidsorganisaties AI-adoptie benaderen in 2025?

De lancering vindt plaats terwijl generatieve AI-adoptie versnelt over de hele linie in ondernemingen en overheden, met meer dan $2 biljoen aan investeringen verwacht in AI in de sector in de komende drie jaar. 2025 markeert een duidelijk keerpunt, aangezien organisaties overstappen van experimenten naar echte wereldimplementatie. Agentschappen zien het potentieel van het gebruik van LLM-gedreven co-piloten, en in een recente Cognyte-enquête, 47% van de agentschappen noemde GenAI-gedreven gegevensanalyse en -exploratie als de belangrijkste technologiecapaciteit die onderzoeken kan versnellen. Voor rechtshandhavings- en nationale veiligheidsagentschappen zet deze transformatie een nieuwe standaard voor snelheid, schaal en precisie in besluitvorming. Met levens en nationale belangen op het spel, is de vraag naar vertrouwde, operationele AI geen keuze meer – het is een missie-kritische imperatief, en een die de Cognyte-inlichtingen co-piloot is ontworpen om te vervullen.

Als we vijf jaar vooruitkijken, hoe zal de rol van generatieve AI zich ontwikkelen binnen militaire inlichtingen, rechtshandhaving en nationale veiligheid? Wat zal het effect zijn op onderzoeksstrategie, organisatorische structuur en mondiale dreigingsrespons?

In de komende jaren zal generatieve AI een cruciale rol spelen bij het helpen van de operationele kloof tussen aanval en verdediging te dichten. Slechte actoren zullen blijven innoveren, vaak ongehinderd door regels of risico’s. Openbare veiligheidsorganisaties, daarentegen, zullen moeten blijven werken aan een consistente, adaptieve dekking over een uitbreidend scala aan dreigingsvectoren. In deze omgeving zal AI niet alleen een multiplicator van kracht zijn; het zal een operationele noodzaak worden om gelijke tred te houden met tegenstanders die snel, onvoorspelbaar en steeds geavanceerder zijn.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten Cognyte bezoeken.