Private AI butuh kolaborasi, bukan sekadar Model AI

JAKARTA (IndoTelko) - Implementasi Private AI tidak lagi hanya bergantung pada kecanggihan model kecerdasan buatan, tetapi juga ditentukan oleh kemampuan organisasi membangun koordinasi lintas fungsi. Tanpa tata kelola yang jelas, proyek AI berpotensi berhenti sebagai uji coba tanpa pernah berkembang menjadi implementasi berskala besar.

Country Manager Indonesia Cloudera, Sherlie Karnidta, menilai banyak perusahaan masih menganggap Private AI sebatas upaya menjaga data dan model tetap berada di lingkungan internal organisasi. Padahal, tantangan sesungguhnya muncul ketika sistem mulai dijalankan di lingkungan produksi.

Menurutnya, perusahaan harus memastikan seluruh mekanisme pengendalian, mulai dari akses data, pengelolaan izin, audit, hingga penentuan tanggung jawab ketika terjadi kesalahan, dapat berjalan secara konsisten.

“Keberhasilan Private AI tidak hanya ditentukan oleh kemampuan model AI, tetapi juga oleh seberapa baik organisasi mampu menyelaraskan proses kerja antar tim,” ujarnya.

Pendekatan tersebut dinilai semakin relevan bagi sektor yang memiliki regulasi ketat, termasuk industri jasa keuangan. Di Indonesia, adopsi AI di sektor ini terus meningkat seiring kebutuhan meningkatkan kualitas layanan sekaligus mengembangkan produk baru. Namun, implementasinya tetap harus mengikuti ketentuan perlindungan data pribadi serta tata kelola AI yang ditetapkan regulator.

Sherlie menjelaskan, berbeda dengan layanan managed Generative AI, implementasi Private AI memberikan kendali penuh kepada organisasi terhadap data dan operasional sistem. Konsekuensinya, seluruh aspek keamanan, kepatuhan, hingga pengawasan menjadi tanggung jawab perusahaan.

Kondisi tersebut membuat berbagai fungsi dalam organisasi harus bekerja lebih erat, mulai dari data engineer, pengembang AI, tim keamanan informasi, hingga unit kepatuhan dan manajemen risiko.

Salah satu persoalan yang kerap muncul adalah penempatan aspek keamanan sebagai tahap akhir pengembangan. Ketika kontrol baru diterapkan setelah sistem selesai dibangun, perusahaan sering kali harus melakukan perubahan desain yang memicu keterlambatan implementasi.

Sebaliknya, organisasi yang berhasil mengembangkan Private AI menjadikan tata kelola sebagai bagian dari proses pengembangan sejak awal. Mereka menetapkan standar operasional, mekanisme persetujuan, hingga indikator kesiapan implementasi secara terukur sehingga setiap proyek tidak perlu mengulang proses diskusi dari awal.

Menurut Sherlie, keberhasilan implementasi juga bergantung pada kejelasan pembagian peran antar tim. Dengan kepemilikan yang jelas, proses pengambilan keputusan dapat berlangsung lebih cepat sekaligus meminimalkan potensi tumpang tindih tanggung jawab.

Tantangan tersebut akan semakin kompleks seiring berkembangnya agentic AI, ketika sistem mulai mampu mengambil keputusan atau menjalankan aksi secara lebih mandiri. Pada kondisi ini, pengawasan berkelanjutan menjadi kebutuhan utama untuk memastikan sistem tetap aman dan sesuai kebijakan perusahaan.

Karena itu, pemilihan platform teknologi juga berperan penting dalam mengurangi kompleksitas koordinasi. Menurut Sherlie, platform yang menyediakan tata kelola dan operasional yang terstandarisasi akan membantu organisasi mengurangi proses berulang, mempercepat implementasi, serta menjaga konsistensi di berbagai lingkungan kerja.

Ia menambahkan, Cloudera mendorong perusahaan membangun fondasi data yang terkelola dengan baik sekaligus menghadirkan kemampuan private model serving yang dapat diskalakan sehingga implementasi AI dapat berkembang secara berkelanjutan.

Pada akhirnya, keberhasilan Private AI bukan ditentukan oleh banyaknya tenaga ahli AI yang dimiliki organisasi, melainkan kemampuan seluruh fungsi bisnis bekerja dalam kerangka tata kelola yang sama. Dengan koordinasi yang kuat, perusahaan dapat mempercepat adopsi AI sekaligus menjaga keamanan, kepatuhan, dan skalabilitas implementasinya. (mas)