Gil Cohen, Chief Product Officer la Cognyte – Seria de interviuri

Gil Cohen este un executiv experimentat în software, cu o experiență dovedită în conducerea unor organizații globale mari, cu peste două decenii de experiență și expertiză în software pentru întreprinderi, date mari, telecomunicații și inteligență artificială.

Gil conduce organizația de produse a Cognyte, centrele de cercetare și dezvoltare globale ale companiei și strategia de lansare pe piață pentru întregul portofoliu.

Înainte de a se alătura afacerii Cognyte în 2021, Gil a fost directorul general al NICE, o platformă de înregistrare a vocii, și directorul general al Telefonica Israel.

Cognyte este un furnizor global de software de analize de securitate și investigații, cu sediul în Israel, care oferă “Inteligentă acționabilă pentru o lume mai sigură”. Fondată în 2021 ca o divizie a Verint Systems (VRNT ), compania deservește sute de clienți guvernamentali și de întreprinderi din aproximativ 100 de țări, permițând agențiilor de securitate, inteligență și aplicare a legii să combine, să analizeze și să vizualizeze seturi de date mari și fragmentate pentru detectarea, investigarea și răspunsul la amenințări în timp util.

Ce v-a motivat inițial să urmați o carieră axată pe inteligență, analize și securitate națională? Au existat experiențe timpurii sau evenimente care v-au ajutat să vă formați această direcție?

A fost un fit natural. Misiunea Cognyte – de a face lumea mai sigură – se potrivește perfect cu ceea ce îmi pasă, atât personal, cât și profesional. Am petrecut ani lucrând în software pentru întreprinderi, date mari, telecomunicații și inteligență artificială, și am, de asemenea, o experiență militară, așa că intrarea într-un rol care îmi permite să contribui direct la această misiune a fost pur și simplu logic.

De-a lungul anilor, am condus organizații globale și echipe de cercetare și dezvoltare pentru a livra soluții de întreprindere de ultimă generație și strategii de lansare pe piață, ceea ce mi-a dat experiența necesară pentru a ajuta Cognyte să rămână înaintea tehnologiei care împuternicește cu adevărat clienții noștri. Este incredibil de gratificator să vezi cum agențiile de aplicare a legii, securitate națională și agențiile de informații naționale și militare folosesc soluțiile noastre de analize pentru a detecta amenințări din timp și a ține oamenii în siguranță. Ceea ce mă motivează cu adevărat este știind că construim instrumente care ajută aceste agenții să rămână cu un pas înaintea activității criminale și teroriste și să se adapteze rapid la noi provocări. A vedea tehnologia noastră în acțiune – având un impact real – este ceva de care sunt cu adevărat mândru.

Cum a evoluat peisajul tehnologiei de investigație de-a lungul anilor, și cum și-a adaptat misiunea Cognyte pentru a răspunde nevoilor în schimbare ale agențiilor de aplicare a legii și ale agențiilor de informații?

Peisajul tehnologiei de investigație a suferit o evoluție semnificativă, în principal datorită creșterii rapide a volumului și diversității datelor, apariției unor adversari din ce în ce mai sofisticați și evoluției continue a tehnologiei. O provocare cheie care modelează acest mediu este decalajul inerent dintre actorii răi și cei care lucrează pentru a-i opri. Actorii răi (fie criminali, fie teroriști) operează cu agilitate și persistență, putând exploata o singură slăbiciune cu impact devastator. Agențiile de aplicare a legii și securitate, pe de altă parte, trebuie să identifice, să înțeleagă și să răspundă la o gamă largă de amenințări în evoluție, adesea în timp real și cu precizie absolută. Această asimetrie pune o presiune imensă asupra echipelor de investigație pentru a acționa mai rapid, mai inteligent și mai precis ca niciodată.

Lansarea copilotului de inteligență introduce o capacitate de inteligență artificială generativă, special concepută pentru fluxurile de lucru de investigație. Ce face această capacitate fundamental diferită de alte instrumente de inteligență artificială utilizate în prezent în sectorul securității?

Copilotul de inteligență Cognyte este fundamental diferit de alte instrumente de inteligență artificială, deoarece este conceput special pentru investigații din lumea reală, și nu doar pentru sarcini generice. În contrast cu soluțiile GenAI obișnuite, este încorporat direct în spațiul de lucru de investigație și proces, înțelege terminologia pe care o folosesc analiștii și oferă rezultate transparente și explicabile. Este proiectat pentru a analiza surse de date sensibile și clasificate cu care lucrează agențiile guvernamentale, funcționează în orice mediu de implementare și este conceput pentru a accelera – și nu pentru a înlocui – expertiza umană.

Mulți investigatori se confruntă cu o decuplare între instinctele lor din lumea reală și cerințele tehnice ale platformelor legacy. Cum abordează acest copilot această provocare și cum podidește decalajul dintre raționamentul uman și ieșirile mașinii?

Investigatorii și analiștii sunt instruiți să conducă investigații și analize de informații, nu să proiecteze cereri complexe sau să traducă gândirea lor în sintaxă rigidă a sistemului. Copilotul de inteligență Cognyte este conceput cu această realitate în minte, permițând utilizatorilor să lucreze în propriile lor cuvinte. Acesta ia intrări în limbaj natural și le convertește în logică structurată și explicabilă, eliminând nevoia de cereri tehnice sau de expertiză profundă a sistemului. Prin alinierea cu modul în care investigatorii lucrează cu adevărat, copilotul elimină fricțiunea, accelerează generarea de insight-uri și eliberează analiștii pentru a se concentra pe ceea ce fac ei cel mai bine: urmărirea pistelor, examinarea probelor și analiza amenințărilor.

Mediile de investigație implică adesea volume masive de date și ecosisteme de instrumente fragmentate. În ce moduri îmbunătățește copilotul sinteza datelor, accelerează analiza și îmbunătățește ritmul general de rezolvare a amenințărilor?

Copilotul de inteligență Cognyte transformă fluxul de lucru de investigație prin eliminarea blocajelor manuale cauzate de instrumente izolate și volume masive de date. În loc să solicite investigatorilor să traducă întrebări complexe în cereri specifice sistemului, copilotul le permite să utilizeze limbajul natural intuitiv pentru a explora date diverse și multisursă. Acesta sintetizează automat date structurate și nestructurate, aduce la suprafață legături relevante și prezintă rezultate cu logică clară și pas cu pas. De exemplu, un investigator poate pur și simplu să ceară copilotului să “arate toate legăturile dintre suspectul A și suspectul B în ultimele 6 luni”.

Copilotul va face munca grea peste multiple surse de date și formate, cum ar fi CCTV, înregistrări financiare și rapoarte manuscrise. Va sorta rapid, filtra și categorisi seturi masive de date pentru a descoperi insight-uri și a visualiza conexiuni directe și indirecte între suspecți, eliminând nevoia ca investigatorul să treacă prin datele brute. Prin unificarea căutării, corelării și generării de insight-uri într-un singur asistent condus de GenAI, copilotul accelerează luarea deciziilor, îmbunătățește precizia și reduce semnificativ timpul necesar pentru a acționa împotriva amenințărilor.

Securitatea, explicabilitatea și transparența sunt critice pentru operațiunile cu misiune. Care au fost principiile și arhitectura prioritizate pentru a asigura că copilotul de inteligență îndeplinește cerințele stringente ale organizațiilor de informații?

Având peste 30 de ani de experiență în sprijinirea operațiunilor cu misiune, securitatea, explicabilitatea și transparența au fost fundamentale pentru proiectarea copilotului de inteligență Cognyte. Securitatea este integrată la nivel de arhitectură: copilotul suportă atât implementări cloud, cât și on-premise pentru a îndeplini cerințele stringente legate de sensibilitatea datelor, confidențialitate și suveranitate. Acesta moștenește modelul nativ de permisiune al sistemului gazdă, asigurând că nu expune date pe care un utilizator nu le-ar accesa în mod normal prin fluxuri de lucru standard.

Platforma oferă fluxuri logice vizuale și raționamente transparente în răspuns la întrebări în limbaj natural. Cum influențează aceste caracteristici modul în care investigatorii iau decizii sub presiune, în special în cazuri cu stări de urgență sau cu sensibilitate ridicată?

Copilotul de inteligență Cognyte îmbunătățește luarea deciziilor de investigație prin combinarea intrărilor în limbaj natural cu fluxuri logice vizuale pas cu pas, bazate pe expertiză dovedită în domeniu. Rezultatele sunt vizualizate într-un spațiu de lucru de analiză a informațiilor pentru context și explorare suplimentară. Aceste vizualizări arată cum sunt conectate punctele de date și cum se generează insight-urile, făcând raționamentul sistemului pe deplin transparent. În medii cu presiune ridicată, acest lucru permite investigatorilor să valideze rapid relevanța și să treacă de la întrebare la încredere fără a se baza orb pe ieșiri ale cutiei negre. Rezultatul este o luare a deciziilor mai rapidă, mai inteligentă și bazată pe inteligență artificială explicabilă, pe deplin aliniată cu fluxurile de lucru de investigație din lumea reală.

Care sunt tipurile de modele de învățare automată care stau la baza capacităților generative ale copilotului, și cum au fost antrenate pentru a reflecta limbajul și logica specifică fluxurilor de lucru de informații, mai degrabă decât inteligența artificială conversațională generală?

Modelele de la baza copilotului nostru sunt unele dintre cele mai recente și avansate modele LLM din industrie. Ne ajustăm LLM-urile la domeniul și jargonul fiecărui client, utilizând modelele noastre de date proprietare, care reprezintă structura de date a sistemului – incluzând entități, relații și parametri. Acest lucru ne permite să antrenăm copilotul pe un “digital twin” reprezentativ al domeniului clientului, și nu pe datele reale, care sunt sensibile și nu sunt disponibile ca set de antrenament. De asemenea, includem fluxuri de lucru de bună practică derivate din decenii de metodologii interne, specifice industriei, echipele noastre de succes al clienților și cu ajutorul comunității noastre de campioni ai clienților. Utilizând această metodă, am creat o abordare scalabilă pentru a lua modele LLM de pe raft și a le transforma în modele de domeniu, ajustate pentru nevoile de securitate.

Explicabilitatea și raționamentul structurat sunt accentuate în ieșirile sistemului. Care tehnici de învățare automată sau arhitecturi de modele au fost utilizate pentru a asigura luarea deciziilor transparente și trasabile, în special atunci când analiștii trebuie să valideze rezultatele sub scrutin?

Copilotul este antrenat pe modelul de date și este ajustat pentru cele mai bune practici de investigație și analize de informații, reflectând o abordare de antrenament care depășește inteligența artificială conversațională generală. Acest antrenament specializat se bazează pe mai mult de trei decenii de expertiză în analize de investigație. Această integrare profundă a cunoștințelor operaționale din lumea reală asigură că copilotul înțelege și procesează în mod inerent terminologia, logica și nuanțele critice pentru fluxurile de lucru de informații. Acesta ia întrebarea în limbaj natural a utilizatorului și înțelege cum să o traducă în cadrul soluției Cognyte ca apel API, solicitând datele solicitate. Cererea este la toate punctele disponibilă analistului, astfel încât este transparentă care cerere a fost trimisă. Datele sunt apoi returnate din bazele de date ale soluțiilor, eliminând orice șansă de “halucinații”, cu logică structurată și explicabilă. Nu este necesară nicio trasabilitate separată pentru datele în sine pentru a valida că rezumatul și insight-urile au sens.

Acest produs apare într-un moment în care inteligența artificială trece de la proiecte-pilot la implementări operaționale la scară largă. Cum reflectă acest lucru tendințele mai ample în care organizațiile de securitate națională abordează adoptarea inteligenței artificiale în 2025?

Lansarea are loc într-un moment în care adoptarea inteligenței artificiale generative accelerează în întreprinderi și guverne, cu peste 2 trilioane de dolari investiți în jurul inteligenței artificiale în sector în următorii trei ani. 2025 marchează un punct de inflexiune clar, pe măsură ce organizațiile trec de la experimentare la implementare în lumea reală. Agențiile văd potențialul valoric al utilizării copiloților LLM și, într-un sondaj recent Cognyte, 47% dintre agențiile chestionate au menționat analiza și explorarea datelor bazate pe GenAI ca principala capacitate tehnologică care poate accelera investigațiile lor. Pentru agențiile de aplicare a legii și securitate națională, această transformare stabilește un nou standard pentru viteză, scară și precizie în luarea deciziilor. Cu vieți și interese naționale în joc, cererea de inteligență artificială operațională de încredere nu mai este o alegere – este o cerință critică pentru misiune, și una pe care copilotul de inteligență Cognyte a fost conceput să o îndeplinească.

Privind spre următorii cinci ani, cum se așteaptă ca rolul inteligenței artificiale generative să evolueze în cadrul informațiilor militare, aplicării legii și securității naționale? Ce impact va avea acest lucru asupra strategiei de investigație, structurii organizaționale și răspunsului la amenințări la nivel global?

În următorii ani, inteligența artificială generativă va juca un rol crucial în ajutarea la închiderea decalajului operațional dintre ofensivă și apărare. Actorii răi vor continua să inoveze rapid, adesea fără a fi constrânși de reguli sau riscuri. Organizațiile de securitate publică, pe de altă parte, vor trebui să mențină o acoperire consistentă și adaptabilă pe o gamă tot mai largă de vectori de amenințare. În acest mediu, inteligența artificială nu va fi doar un multiplicator de forță; va deveni o necesitate operațională pentru a ține pasul cu adversarii care sunt rapizi, imprevizibili și din ce în ce mai automatizați.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Cognyte pot vizita site-ul Cognyte.