Efisiensi AI tanpa strategi AI sebagai prasyarat? Mengapa perusahaan tidak boleh bergantung begitu saja pada AI

Memikirkan kembali AI: AI bukan alat – beralih dari menginstal perangkat lunak ke strategi

Realitas di perusahaan-perusahaan Jerman sungguh memprihatinkan: Meskipun 63 persen perusahaan sudah menggunakan AI, hanya 6 persen yang benar-benar mengembangkan strategi AI yang matang. Perbedaan ini menjelaskan mengapa banyak inisiatif AI gagal dalam proyek percontohan atau dihentikan setelah beberapa saat. Penyebabnya jarang terletak pada teknologinya sendiri, melainkan pada kurangnya persiapan strategis.

Perusahaan sering memperlakukan AI seperti implementasi perangkat lunak biasa, tetapi ini adalah kesalahpahaman yang fatal. AI lebih dari sekadar alat—AI adalah pergeseran paradigma yang mengubah proses, peran, pengambilan keputusan, dan seluruh budaya kerja. Sebuah studi Rand menunjukkan bahwa dalam 80 persen kasus, implementasi AI gagal bukan karena teknologinya, melainkan karena kurangnya persiapan strategis, kurangnya perubahan budaya, dan manajemen perubahan yang tidak memadai.

Mengapa perusahaan membangun atap sebelum fondasi?

Pendekatan ini—membangun atap sebelum fondasi—terwujud secara konkret di beberapa area: Pertama, tujuh dari sepuluh karyawan menggunakan perangkat AI tanpa persetujuan perusahaan mereka. Apa yang disebut AI bayangan ini telah meningkat hingga 250 persen di beberapa industri. Kedua, penggunaannya yang tidak terstruktur menimbulkan risiko keamanan yang signifikan.

Konsekuensinya sudah terlihat: "Hub" digital yang tidak aman sering digunakan untuk berkomunikasi dan bertukar data dengan perangkat AI. Jika tidak terlindungi, peretas dapat mencegat semua lalu lintas data. Para peneliti mengidentifikasi kerentanan kritis pada antarmuka tersebut dengan skor risiko yang sangat tinggi, yaitu 9,6 (dari 10), yang memungkinkan penyerang mengeksekusi kode berbahaya mereka sendiri dari jarak jauh. Para ahli seperti Docker memperingatkan tentang "mimpi buruk keamanan" yang membuat perusahaan berisiko kehilangan data, pengambilalihan seluruh sistem, dan serangan terhadap rantai pasokan digital.

Seberapa berbahayakah serangan injeksi cepat?

Serangan injeksi cepat merupakan bentuk manipulasi yang sangat licik. Serangan ini dapat terjadi baik secara langsung maupun tidak langsung. Dalam serangan tidak langsung, penyerang menyembunyikan instruksi berbahaya dalam email, dokumen PDF, atau situs web. Misalnya, teks putih dengan latar belakang putih dalam PDF tidak terlihat oleh pengguna, tetapi diproses oleh AI dan dapat mengelabui pengguna untuk melakukan tindakan yang tidak diinginkan.

Sebuah studi ilmiah mendokumentasikan lebih dari 208.095 upaya serangan unik oleh 839 partisipan dalam skenario surel yang realistis. Serangan-serangan ini, paling banter, dapat menghasilkan makalah akademis yang lebih baik dalam evaluasi chatbot, tetapi paling buruk, dapat mengungkap rahasia dagang.

Apa risiko AI bayangan?

Shadow AI mengacu pada penggunaan perangkat AI tanpa izin oleh karyawan tanpa persetujuan dari tim TI atau tata kelola data. Praktik ini menimbulkan beberapa risiko kritis: kebocoran data akibat pemrosesan data yang tidak terkontrol, pengambilan keputusan yang tidak konsisten akibat penggunaan perangkat yang berbeda-beda, dan pelanggaran kepatuhan regulasi.

Skenario umum: Seorang perwakilan layanan pelanggan menggunakan chatbot yang tidak sah untuk menjawab pertanyaan pelanggan, alih-alih berkonsultasi dengan sumber daya resmi perusahaan. Hal ini dapat menyebabkan informasi yang salah, kesalahpahaman dengan pelanggan, dan risiko keamanan jika data sensitif perusahaan tertanam dalam pertanyaan tersebut.

Apa risiko terhadap rahasia dagang?

Penggunaan AI yang tidak terstruktur membahayakan rahasia dagang di berbagai tingkatan. Memasukkan informasi sensitif secara langsung oleh karyawan ke dalam sistem AI dapat mengakibatkan informasi tersebut tersimpan secara permanen di dalam sistem dan digunakan untuk pelatihan. Inferensi melalui pengenalan pola memungkinkan sistem AI merekonstruksi konten rahasia dari data yang tampaknya tidak berbahaya.

Hal ini menjadi sangat penting ketika sistem AI dilatih langsung dengan data internal perusahaan. Hal ini menimbulkan risiko "kebocoran data" – pengungkapan rahasia dagang yang tidak disengaja. Secara hukum, ini berarti bahwa jika rahasia dagang dimasukkan ke dalam sistem AI, hal ini dianggap sebagai pengungkapan yang tidak diizinkan, yang dapat menimbulkan konsekuensi serius, termasuk hilangnya status perlindungan.

Mengapa solusi teknis saja tidak cukup?

Kerentanan keamanan ini melampaui aspek teknis semata. Antarmuka digital yang tidak terlindungi tanpa autentikasi pengguna atau enkripsi data menciptakan risiko keamanan yang signifikan. Para peneliti menemukan 492 sistem yang tidak terlindungi yang memungkinkan penyerang mengakses langsung data perusahaan yang sensitif. Serangan yang berhasil dapat mengakibatkan pengambilalihan sistem secara menyeluruh.

Di saat yang sama, banyak perusahaan kekurangan struktur tata kelola yang fundamental. Empat puluh persen pemimpin teknologi menganggap langkah-langkah tata kelola yang ada tidak memadai untuk memastikan keamanan dan kepatuhan dalam proyek AI. Lima puluh tiga persen arsitek perusahaan mengkhawatirkan pelanggaran data dan risiko keamanan.

Bagaimana strategi AI seharusnya dikembangkan?

Strategi AI yang sukses berawal dari struktur organisasi yang jelas. Kerangka Kerja Tata Kelola AI (DAGF) yang dikembangkan oleh Databricks mencakup 43 area aksi utama, terbagi dalam lima pilar: integrasi organisasi dengan keselarasan yang jelas antara tujuan AI dan pedoman strategis perusahaan; kepatuhan hukum untuk memastikan kepatuhan regulasi; manajemen risiko untuk penilaian dan pengelolaan risiko AI yang sistematis; tanggung jawab etis sebagai dasar penggunaan AI yang tepercaya; dan tata kelola teknis untuk implementasi yang aman dan terkendali.

Strateginya harus interdisipliner. Kerangka kerja tata kelola AI membutuhkan interaksi berbagai departemen: keamanan TI, perlindungan data, kepatuhan, manajemen risiko, dan departemen lainnya harus bekerja sama secara terkoordinasi. Fungsi kepatuhan dapat bertindak sebagai otoritas penasihat, koordinasi, dan konsolidasi.

Kerangka hukum apa yang harus dipatuhi?

Dengan Undang-Undang AI dan GDPR yang masih berlaku, perusahaan menghadapi serangkaian kewajiban hukum yang ketat. Peraturan AI mengikuti pendekatan berbasis risiko: aplikasi berisiko tinggi tunduk pada persyaratan yang ketat, dan sistem kritis sudah dilarang. Di saat yang sama, GDPR tetap berlaku sepenuhnya saat data pribadi diproses.

Dengan pedomannya yang dikeluarkan pada Juni 2025, Konferensi Perlindungan Data Jerman (DSK) telah menciptakan kerangka kerja praktis untuk penggunaan sistem AI yang sesuai dengan GDPR. Pedoman ini menetapkan prinsip-prinsip dasar GDPR untuk aplikasi AI dan, antara lain, menyerukan langkah-langkah teknis dan organisasional (TOM) yang berskala sesuai dengan risiko sistem AI masing-masing.

Dimensi baru transformasi digital dengan 'Managed AI' (Kecerdasan Buatan) – Platform & Solusi B2B | Xpert Consulting - Gambar: Xpert.Digital

Di sini Anda akan mempelajari bagaimana perusahaan Anda dapat menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan cepat, aman, dan tanpa hambatan masuk yang tinggi.

Platform AI Terkelola adalah paket lengkap dan bebas repot untuk kecerdasan buatan. Alih-alih berurusan dengan teknologi yang rumit, infrastruktur yang mahal, dan proses pengembangan yang panjang, Anda akan mendapatkan solusi siap pakai yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari mitra spesialis – seringkali dalam beberapa hari.

Manfaat utama sekilas:

⚡ Implementasi cepat: Dari ide hingga aplikasi operasional dalam hitungan hari, bukan bulan. Kami memberikan solusi praktis yang menciptakan nilai langsung.

Keamanan data maksimal: Data sensitif Anda tetap menjadi milik Anda. Kami menjamin pemrosesan yang aman dan sesuai aturan tanpa membagikan data dengan pihak ketiga.

💸 Tanpa risiko finansial: Anda hanya membayar untuk hasil. Investasi awal yang tinggi untuk perangkat keras, perangkat lunak, atau personel sepenuhnya dihilangkan.

🎯 Fokus pada bisnis inti Anda: Fokuslah pada keahlian Anda. Kami menangani seluruh implementasi teknis, operasional, dan pemeliharaan solusi AI Anda.

📈 Tahan Masa Depan & Skalabel: AI Anda tumbuh bersama Anda. Kami memastikan pengoptimalan dan skalabilitas berkelanjutan, serta menyesuaikan model secara fleksibel dengan kebutuhan baru.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Solusi AI Terkelola - Layanan AI Industri: Kunci daya saing di sektor jasa, industri, dan teknik mesin

Bagaimana risiko perlindungan data dapat diminimalkan?

Privasi berdasarkan desain dan privasi secara default harus diintegrasikan ke dalam sistem AI sejak awal. Perusahaan harus memastikan bahwa pengaturan yang paling hemat data dan ramah privasi selalu dipilih. Audit berkala terhadap sistem AI diperlukan untuk memastikan pengoperasian yang mematuhi perlindungan data.

Penilaian dampak perlindungan data (DPIA) seringkali wajib bagi sistem AI, terutama ketika sistem tersebut menimbulkan "risiko tinggi" bagi subjek data, misalnya melalui pembuatan profil atau pengambilan keputusan otomatis. Tantangannya: Dengan sistem AI yang belajar mandiri, algoritmanya sendiri seringkali tidak lagi mudah dipahami oleh pengembangnya—yang disebut "masalah kotak hitam".

Apa saja langkah konkrit untuk implementasinya?

Implementasi AI yang sukses membutuhkan pendekatan terstruktur dalam tiga fase: Fase 1 (bulan ke-1-3): Persiapan dan pengembangan strategi dengan definisi tujuan, analisis risiko, dan pembentukan struktur tata kelola. Fase 2 (bulan ke-4-9): Fase proyek percontohan dengan pengujian terkontrol untuk kasus penggunaan terpilih dan optimasi berkelanjutan. Fase 3 (bulan ke-10-18): Skalabilitas dan konsolidasi dengan peluncuran di seluruh perusahaan dan proses tata kelola yang mapan.

Pemilihan proyek percontohan awal sangatlah penting. Proyek-proyek ini harus berfokus pada area-area dengan potensi tinggi dan risiko rendah, seperti otomatisasi tugas-tugas berulang dalam akuntansi atau optimalisasi prakiraan dalam manajemen inventaris. Kriteria keberhasilan yang jelas dan pengukuran kinerja yang cermat sangatlah penting.

Bagaimana Anda berhasil melibatkan karyawan?

Pelatihan karyawan sangat penting bagi keberhasilan AI. 69 persen perusahaan menganggap kekurangan spesialis AI sebagai kendala. Masalah ini dapat diatasi melalui pelatihan terarah bagi karyawan yang ada. Tim interdisipliner yang mempertemukan pakar AI dengan spesialis di bidangnya memastikan bahwa solusi AI dikembangkan dengan relevansi praktis.

Budaya kesalahan yang terbuka diperlukan untuk mengurangi rasa takut dan mendorong karyawan untuk secara aktif menggunakan dan memberikan umpan balik. Komunikasi rutin tentang manfaat AI membantu mendorong penerimaan dan mengurangi penolakan. Pada saat yang sama, pedoman yang jelas harus dikomunikasikan mengenai alat AI mana yang boleh dan tidak boleh digunakan.

Apa peran pemantauan berkelanjutan?

Proyek AI bukanlah proyek sekali jalan; proyek ini membutuhkan dukungan berkelanjutan. Umpan balik harus dibangun untuk terus meningkatkan model AI. Kinerja sistem AI harus dianalisis secara berkala dan disesuaikan dengan perubahan kondisi bisnis.

Mendokumentasikan semua aktivitas AI diperlukan untuk kepatuhan hukum dan pengembangan lebih lanjut. Praktik terbaik dan pembelajaran harus didokumentasikan untuk mempercepat peluncuran ke area lain di perusahaan. Hal ini membutuhkan fleksibilitas – strategi harus dapat diadaptasi sesuai kebutuhan.

Bagaimana investasi tersebut dapat dibenarkan?

Keinginan untuk berinvestasi dalam AI terus meningkat, tetapi perusahaan mengharapkan hasil yang terukur. Menurut sebuah studi IW, AI dapat melipatgandakan pertumbuhan produktivitas tahunan di Jerman dalam jangka panjang dan menghemat sekitar 3,9 miliar jam kerja pada tahun 2030. Namun, penerapannya membutuhkan strategi yang strategis, bukan tanpa pertimbangan.

KPI yang jelas dan tujuan yang terukur harus ditetapkan sejak awal. Ini dapat mencakup pengurangan biaya, pertumbuhan pendapatan, atau peningkatan pengalaman pelanggan. Proyek percontohan yang berhasil harus ditingkatkan secara bertahap ke area bisnis lain, dengan memanfaatkan pengalaman yang diperoleh dari implementasi awal.

Apa yang dapat segera diterapkan oleh perusahaan?

Langkah-langkah segera meliputi pembuatan kebijakan AI yang secara jelas mengatur data mana yang boleh dimasukkan ke dalam sistem AI mana. Perjanjian kerahasiaan bagi karyawan yang bekerja dengan perangkat AI diwajibkan secara hukum. Langkah-langkah keamanan teknis seperti enkripsi dan kata sandi yang kuat harus diterapkan.

Manajemen akses harus membatasi jumlah karyawan yang bekerja dengan rahasia dagang menggunakan AI seminimal mungkin. Pelatihan berkala tentang penggunaan perangkat AI yang aman harus dilakukan. Pemilihan sistem harus dipertimbangkan dengan cermat – layanan berbasis cloud harus dihindari jika beberapa perusahaan memiliki akses ke sistem yang sama.

Mengapa sekarang adalah waktu yang tepat untuk bertindak?

Kesenjangan antara pelopor AI dan perusahaan yang ragu-ragu semakin melebar. Perusahaan yang bertindak strategis sekarang dapat mengamankan keunggulan kompetitif yang menentukan. Kerangka regulasi semakin jelas – dengan Pedoman DSK 2025 dan Undang-Undang AI, kerangka kerja praktis tersedia.

Pada saat yang sama, langkah-langkah pendanaan pemerintah federal, seperti laboratorium AI di dunia nyata, program gigafactory, dan implementasi Undang-Undang AI yang ramah inovasi, akan segera habis. Tindakan dini dapat mengamankan keunggulan kompetitif yang menentukan dalam hal ini. Menunggu bukanlah pilihan – kenyataan sudah menunjukkan dengan jelas risiko yang terkait dengan penggunaan AI yang tidak terstruktur.

Strategi sebelum teknologi

Teknologi saja tidak menjamin transformasi AI yang sukses. Tanpa persiapan strategis, bahkan perangkat AI tercanggih sekalipun akan tetap tidak efektif atau bahkan menimbulkan risiko keamanan. Perkembangan terkini terkait AI bayangan, kerentanan keamanan, dan pelanggaran data dengan jelas menunjukkan bahwa perusahaan harus melakukan riset terlebih dahulu sebelum mengadopsi AI.

Strategi AI yang dipikirkan dengan matang

Meliputi struktur organisasi, kepatuhan hukum, manajemen risiko, tanggung jawab etis, dan tata kelola teknis. Hal ini membutuhkan kolaborasi interdisipliner dan pengembangan berkelanjutan. Perusahaan yang meletakkan fondasi ini dapat menggunakan AI dengan aman dan sukses. Perusahaan yang terus membangun fondasi sebelum fondasinya tidak hanya berisiko kehilangan rahasia dagang tetapi juga membahayakan seluruh transformasi digital mereka.

Langkah pertama adalah selalu berhenti: Analisis penggunaan AI Anda saat ini, identifikasi AI bayangan, dan susun rencana strategis. Baru setelah itu, Anda dapat menekan tombol mulai untuk implementasi AI yang terkendali. Berinvestasi dalam strategi AI yang solid akan membuahkan hasil dalam jangka panjang melalui penggunaan AI yang aman, efisien, dan sesuai hukum.

Platform AI independen sebagai alternatif strategis bagi perusahaan Eropa - Gambar: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Solusi AI Platform-Tailor yang paling fleksibel yang mengurangi biaya, meningkatkan keputusan mereka dan meningkatkan efisiensi

Platform AI Independen: mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

• Integrasi AI Cepat: Solusi AI yang dibuat khusus untuk perusahaan dalam beberapa jam atau hari bukan bulan
• Infrastruktur Fleksibel: Berbasis cloud atau hosting di pusat data Anda sendiri (Jerman, Eropa, pilihan lokasi bebas)

• Keamanan Data Tertinggi: Penggunaan di Firma Hukum adalah bukti yang aman
• Gunakan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI Anda sendiri atau berbagai (DE, EU, USA, CN)

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Platform AI independen vs. hyperscaler: Solusi mana yang tepat untuk Anda?

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus