Trendtech, Jakarta – Artificial Intelligence (AI) telah mengubah cara bisnis beroperasi—mengotomatisasi tugas, menghasilkan insight, dan mendorong inovasi dalam skala besar. Namun, di balik potensinya yang luar biasa, ada risiko keamanan data yang semakin mengkhawatirkan.

Menurut laporan McKinsey, risiko keamanan siber AI menjadi salah satu kekhawatiran utama para pemimpin perusahaan. Sementara itu, studi NTT Data Global GenAI mengungkapkan bahwa masalah privasi dan keamanan siber adalah dua faktor terbesar yang memengaruhi kepercayaan industri terhadap AI—termasuk di Indonesia.

Dengan aliran data yang semakin deras di ekosistem AI yang kompleks, perusahaan tidak bisa lagi mengandalkan metode keamanan tradisional. Pendekatan holistik diperlukan untuk memastikan data tetap aman, baik melalui arsitektur data lakehouse modern maupun strategi multi-cloud.

Baca juga: Citroën Hadirkan Augmented Reality Interaktif untuk All New C3 Aircross SUV

Tanpa visibilitas dan kontrol yang memadai, bisnis berisiko kehilangan kendali atas aset paling berharga mereka: data.

Mengapa Keamanan Data AI Berbeda dari Sistem Tradisional?

Menurut Sherlie Karnidta, Country Manager Indonesia, Cloudera yang mengatakan,” Dalam sistem konvensional, data biasanya disimpan dan diakses dengan cara yang terstruktur”.

“Namun, AI bekerja secara dinamis—data terus diproses, diubah, dan dibagikan di berbagai lingkungan, mulai dari on-premise, cloud, hingga layanan AI eksternal,” ujar Sherlie

Tantangan Utama Keamanan Data AI:

1. Pergerakan Data yang Sulit Dilacak – Data berpindah antar tim, departemen, dan sistem dengan cepat, membuat pelacakan asal-usul dan perubahan menjadi rumit.
2. Risiko Kebocoran Data – Banyak perusahaan mengirim data sensitif ke model AI tanpa pemahaman penuh tentang bagaimana data itu digunakan.
3. Bias dan Ketidakakuratan – Jika data yang dimasukkan ke AI mengandung error atau bias, output yang dihasilkan bisa menyesatkan.

Tanpa pengamanan yang tepat, perusahaan tidak hanya menghadapi pelanggaran data, tetapi juga denda regulasi dan kerusakan reputasi.

Dari Keamanan Reaktif ke Tata Kelola Proaktif

Banyak organisasi masih mengandalkan metode keamanan “anjing penjaga”—hanya bereaksi setelah ancaman terdeteksi. Namun, di dunia AI, menunggu masalah muncul bukanlah pilihan.

Langkah Penting untuk Keamanan Data AI:

• Visibilitas Penuh – Lacak pergerakan data dari awal hingga akhir.
• Automasi Keamanan – Integrasikan pengendalian keamanan ke dalam alur kerja AI.
• Kontrol Akses Real-Time – Pastikan hanya orang yang berwenang yang mengakses data sensitif.

Cloudera Shared Data Experience (SDX) membantu perusahaan menerapkan keamanan dan tata kelola data yang konsisten di seluruh ekosistem AI.

Keamanan AI: Bukan Hanya Tanggung Jawab IT, Tapi Kebutuhan Bisnis

Keamanan AI bukan lagi sekadar urusan departemen IT—ini adalah kewajiban bisnis. Perusahaan yang gagal mengamankan data AI berisiko menghadapi:

• Pelanggaran regulasi (seperti UU PDP di Indonesia).
• Tuntutan hukum dan denda.
• Hilangnya kepercayaan pelanggan.

Seperti dikatakan Corrie Briscoe, Head of Partner Sales, Asia Pasifik dan Jepang, AWS, yang mengatakan,  “Keamanan bukan hanya tentang perlindungan, tapi juga memungkinkan inovasi dengan percaya diri. Infrastruktur AI harus dibangun dengan keamanan bawaan sejak awal.”

Baca juga: VeeamON Tour Indonesia: Veeam Hadirkan Resiliensi Data di Indonesia dengan Veeam Cyber Secure untuk Memerangi Ransomware

Masa Depan Keamanan AI: Proaktif, Bukan Reaktif

Di era AI, menunggu masalah muncul bukanlah strategi. Perusahaan perlu beralih ke tata kelola proaktif dengan:

• Pelacakan metadata otomatis (seperti Octopai dari Cloudera).
• Kebijakan keamanan yang dinamis.
• Kolaborasi dengan mitra teknologi terpercaya.

Bisnis yang mengamankan data AI hari ini akan menjadi pemimpin di masa depan.