Fitur dan Kekurangan 3 Jawara Chatbot AI, dari ChatGPT, Gemini AI, hingga Perplexity

by | Jun 19, 2024

Artificial Intelligence atau AI menjadi salah satu teknologi yang paling banyak dibicarakan akhir-akhir ini. Bagaimana tidak, kecanggihan AI telah memberikan berbagai manfaat dan perubahan di berbagai sektor industri. Tidak hanya industri saja, AI juga memberikan perubahan pada pekerjaan seseorang.

Awal mencuatnya AI adalah ketika chatbot AI mulai diluncurkan. Banyak orang yang mencoba dan membicarakan chatbot AI ini. Selain itu, tidak sedikit pula yang skeptis terhadap kehadiran chatbot AI. 

Namun, chatbot AI telah menjelma menjadi fenomena yang tak terelakkan. Kemampuan mereka dalam memahami bahasa manusia dan menghasilkan teks layaknya manusia membuka gerbang baru dalam interaksi, kreativitas, dan akses informasi.

Diantara banyaknya chatbot AI yang bermunculan, salah satu yang paling populer adalah ChatGPT. Saat pertama kali muncul di publik, ChatGPT sangat populer hingga menjadi bahan pembicaraan semua orang, baik di dunia maya maupun dunia nyata.

Selain ChatGPT, ada dua chatbot AI yang memiliki fitur serupa, namun diklaim lebih canggih daripada ChatGPT, yakni Gemini AI dan Perplexity AI.

Tiga chatbot AI ini dinilai sebagai jawara chatbot AI yang bisa digunakan untuk berbagai keperluan, baik untuk pekerjaan maupun personal.

ChatGPT, Gemini AI, dan Perplexity AI adalah tiga jawara yang menonjol dengan kekuatan dan keistimewaan masing-masing. Artikel ini akan menjelaskan ketiga jawara chatbot AI ini, mulai dari fiturnya, hingga kelemahannya.

Ilustrasi Chat GPT

ChatGPT

ChatGPT menjadi salah satu chatbot AI yang paling populer. Namanya sudah tenar bahkan sejak pertama kali dikenalkan pada publik. Sebagai chatbot AI, ChatGPT bisa digunakan untuk mencari informasi apapun, kapanpun, dan dimanapun.

Bagi para kreator konten, ChatGPT adalah asisten setia yang bisa digunakan untuk mencari inspirasi kapan saja.

Selain bisa digunakan untuk proses kreatif, ChatGPT juga mampu menjawab pertanyaan yang informatif. ChatGPT juga dapat menjelajah dan memproses informasi dari berbagai sumber dan menghadirkan jawaban yang komprehensif serta relevan.

Namun sebagai teknologi AI yang terus dikembangkan, ChatGPT juga memiliki keterbatasan tersendiri.

ChatGPT memiliki keterbatasan dalam menghadapi tugas-tugas kompleks yang membutuhkan penalaran mendalam. ChatGPT juga masih dalam tahap pengembangan, sehingga terkadang menghasilkan teks yang kurang akurat atau menyesatkan.

Ilustrasi Gemini AI

Gemini AI

Gemini AI, chatbot yang sebelumnya dikenal sebagai Bard, merupakan model AI tercanggih yang dikembangkan oleh Google. 

Dirilis pada Maret 2023, Gemini AI menawarkan berbagai fitur menarik yang memungkinkan interaksi yang lebih alami dan cerdas dengan pengguna.

Salah satu keunggulan utama Gemini AI adalah kemampuannya dalam memahami dan memproses informasi dari berbagai format, termasuk teks, gambar, audio, dan video. 

Hal ini memungkinkan Gemini AI untuk memberikan jawaban yang lebih komprehensif dan akurat, serta memungkinkan interaksi yang lebih intuitif dan menarik.

Selain itu, Gemini AI juga dilengkapi dengan kemampuan penalaran dan penjelasan yang mumpuni. Gemini AI dapat memberikan alasan dan bukti yang mendukung jawabannya, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan pengguna terhadap AI. 

Kemampuan ini memungkinkan Gemini AI untuk digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pendidikan dan penelitian, di mana penting untuk memahami bagaimana kesimpulan tertentu dicapai.

Namun, Gemini AI memiliki keterbatasan teknis yang dimiliki semua model AI. Gemini AI masih dalam tahap pengembangan dan memiliki potensi untuk membuat kesalahan, menghasilkan informasi yang tidak akurat, atau bias

Ilustrasi Perplexity AI

Perplexity AI

Perplexity AI adalah salah satu platform chatbot berbasis AI yang semakin populer di kalangan penggunanya. Perplexity AI sedang banyak dibicarakan oleh pengguna chatbot AI karena kemampuannya yang sangat mendalam. 

Perplexity AI menawarkan berbagai fitur canggih yang memudahkan interaksi antara manusia dengan AI.

Salah satu fitur unggulan dari Perplexity AI adalah pemahaman bahasa alami yang kuat. Perplexity AI menggunakan model bahasa yang canggih, yang memungkinkan chatbot AI memahami dan merespon berbagai pertanyaan dengan akurasi yang tinggi. Teknologi ini membuat interaksi AI dengan manusia menjadi lebih alami dan intuitif.

Selain itu, Perplexity AI memiliki kemampuan pembelajaran yang adaptif. Chatbot AI ini dapat belajar dari interaksi sebelumnya dan memperbaiki respons di masa mendatang. Hal ini memungkinkan peningkatan kualitas layanan seiring berjalannya waktu, memberikan pengalaman yang lebih baik kepada penggunanya.

Perplexity AI juga mendukung integrasi dengan berbagai aplikasi dan layanan dengan mudah, seperti CRM, e-commerce, dan sistem manajemen konten atau CMS. Hal ini tentu memudahkan bisnis dalam mengimplementasikan chatbot AI ke dalam teknologi yang sudah ada.

Namun seperti Chatbot AI lainnya, Perplexity AI juga memiliki sejumlah keterbatasan. Salah satunya adalah dalam hal pemahaman konteks yang kompleks. Sebagai platform AI yang terus dikembangkan, Perplexity AI memiliki kesulitan dalam menangani konteks yang rumit atau percakapan yang sangat teknis. Hal ini mengakibatkan respons yang kurang akurat dalam situasi tertentu.

Keterbatasan yang kedua adalah, Sebagai chatbot, Perplexity AI sangat bergantung pada data pelatihan. Perplexity AI memiliki kualitas respons yang sangat bergantung pada data pelatihan yang digunakan. Jika data pelatihan tidak mencakup variasi bahasa atau situasi yang luas, Perplexity AI mungkin tidak bisa memberikan respon yang akurat.

Memahami SNI 8799 tentang Pusat Data dan Standar-Standar Lainnya

by | Jun 12, 2024

Di era digital yang kian berkembang pesat, data bagaikan emas yang sangat berharga untuk berbagai sektor. Dari data pribadi, transaksi keuangan, hingga informasi bisnis yang sensitif, semuanya tersimpan rapi di dalam pusat data (data center). Pusat data menjadi garda terdepan dalam melindungi aset digital yang tak ternilai harganya.

Meski demikian, dibalik perannya yang krusial, pusat data tak luput dari berbagai potensi risiko. Kebocoran data, downtime, hingga serangan siber dapat merugikan bagi sebuah organisasi. 

Maka dari itu, standar-standar pusat data hadir sebagai panduan penting untuk memastikan keamanan, keandalan, dan efektivitas infrastruktur data.

Standar-standar ini tak hanya menjadi acuan bagi para pengelola pusat data, tetapi juga memberikan jaminan bagi para pengguna layanannya. 

Dengan memenuhi standar yang ditetapkan, pusat data menunjukkan komitmennya dalam menjaga keamanan dan kelancaran akses informasi bagi para pengguna.

Standar-standar untuk pusat data

Standar pusat data bagaikan kompas yang mengarahkan pengelola infrastruktur data dalam membangun dan mengoperasikan fasilitas yang aman, andal, dan efisien. 

Standar ini bukan sekadar aturan baku, melainkan pedoman yang teruji dan diakui secara global untuk memastikan kelancaran operasi dan terjaganya aset digital berharga.

Berikut beberapa standar yang digunakan dalam pusat data:

Uptime Institute (TI) Data Center Tier

Klasifikasi tingkat keandalan dan ketahanan pusat data berdasarkan infrastruktur dan sistem yang digunakan. Terdiri dari empat tingkatan (Tier I-IV), dengan Tier IV menjadi yang tertinggi, menandakan kemampuan pusat data untuk beroperasi tanpa henti bahkan di tengah kondisi terburuk.

ISO/IEC 27001

Standar internasional untuk sistem manajemen keamanan informasi (ISMS) yang membantu mengidentifikasi, mengelola, dan meminimalkan risiko keamanan data. Standar ini mencakup aspek-aspek seperti kontrol akses, manajemen risiko, dan pelatihan karyawan.

Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS)

Standar keamanan data untuk industri kartu pembayaran yang memastikan kerahasiaan dan integritas data kartu. Dibuat oleh Dewan Industri Pembayaran Kartu (PCI Council), standar ini wajib diterapkan oleh semua organisasi yang memproses, menyimpan, atau mentransmisikan data kartu pembayaran.

BS 25700

Standar praktik terbaik untuk manajemen fasilitas pusat data, termasuk desain, konstruksi, operasi, dan pemeliharaan. Standar ini membantu memastikan bahwa pusat data dirancang dan dioperasikan dengan cara yang aman, efisien, dan ramah lingkungan.

Indonesia: SNI 8799

SNI 8799 adalah standar nasional Indonesia yang mengatur tentang manajemen pusat data. 

Standar ini dikembangkan oleh Badan Standardisasi Nasional (BSN) dan diadopsi dari berbagai standar internasional, termasuk ISO/IEC 27001, Uptime Institute, dan TIA-942.

 

SNI 8799 tentang Pusat Data

SNI 8799, atau Standar Nasional Indonesia (Indonesian National Standard) 8799, adalah serangkaian pedoman yang dikeluarkan oleh pemerintah Indonesia untuk memastikan keselamatan dan keamanan pusat data. 

Standar ini bertujuan memberikan kerangka kerja untuk desain, konstruksi, dan operasi pusat data, sehingga pusat data tersebut memenuhi persyaratan yang diperlukan untuk keamanan data dan integritas.

 

 
Ilustrasi pusat data

Komponen Utama SNI 8799

Standar SNI 8799 terdiri dari beberapa komponen utama yang harus dipenuhi oleh pusat data:

  1. Keselamatan Fisik: Standar ini menekankan pentingnya langkah-langkah keselamatan fisik, termasuk pengawasan akses, sistem pengawasan, dan fasilitas penyimpanan yang aman.
  2. Keselamatan Jaringan: SNI 8799 memerlukan pusat data untuk mengimplementasikan langkah-langkah keselamatan jaringan yang solid, seperti firewall, sistem deteksi intrusi, dan enkripsi.
  3. Backup dan Recovery Data: Standar ini menekankan pentingnya backup data reguler dan rencana recovery bencana untuk memastikan kontinuitas bisnis dalam event bencana.
  4. Sistem Listrik dan Pendingin: SNI 8799 memerlukan pusat data untuk memiliki sistem listrik dan pendingin yang reliabel untuk memastikan operasi peralatan yang lancar.
  5. Kontrol Lingkungan: Standar ini menekankan pentingnya pusat data untuk mempertahankan lingkungan yang dikontrol, termasuk suhu, kelembaban, dan kualitas udara.

Manfaat SNI 8799

Pelaksanaan SNI 8799 menawarkan beberapa manfaat bagi pusat data, termasuk:

  1. Peningkatan Keselamatan Data: Standar ini memastikan pusat data memiliki langkah-langkah keselamatan yang solid untuk melindungi data sensitif.
  2. Peningkatan Kontinuitas Bisnis: SNI 8799 memerlukan pusat data untuk memiliki rencana recovery bencana, memastikan kontinuitas bisnis dalam event bencana.
  3. Peningkatan Efisiensi: Standar ini mempromosikan penggunaan sistem listrik dan pendingin yang efisien, mengurangi konsumsi energi dan biaya.
  4. Kemampuan Kompatibilitas dengan Peraturan: SNI 8799 memastikan pusat data memenuhi peraturan dan standar yang relevan, mengurangi risiko denda dan sanksi.

SNI 8799 adalah standar yang sangat penting bagi pusat data di Indonesia, memberikan kerangka kerja untuk memastikan keselamatan dan keamanan pusat data. 

Dengan memahami komponen utama dan manfaat SNI 8799, pusat data dapat memastikan keterlaksanaan standar dan memberikan lingkungan yang aman dan reliabel untuk operasionalnya.

Perbedaan PMBOK® Guide 7th Edition dengan 6th Edition

by | Jun 3, 2024

Project Management Institute (PMI) telah merilis edisi terbaru dari panduan mereka, A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide). Edisi terbaru ini mencerminkan perubahan dalam bidang manajemen proyek sejak PMBOK® Guide – Edisi Keenam terbit pada tahun 2017. Anggota PMI dapat mengakses salinan digital PMBOK® Guide dengan keanggotaan aktif. Artikel ini akan membahas perbedaan dan persamaan antara PMBOK® Guide Edisi 7 dan Edisi 6.

 

Mengapa Edisi Baru Dibuat?

Panduan PMBOK® diterbitkan oleh PMI untuk menyediakan standar global untuk semua hal yang berkaitan dengan manajemen proyek. Setiap edisi baru mencerminkan pertimbangan cermat terhadap perubahan profesi manajemen proyek.

Standar untuk manajemen proyek, yang terdapat dalam Panduan PMBOK®, adalah standar American National Standards Institute (ANSI) yang berarti harus diperbarui, ditegaskan kembali, atau dihentikan penggunaannya setiap empat hingga lima tahun. Perubahan pada Panduan PMBOK® didorong oleh penelitian PMI, baik melalui survei pasar maupun bekerja sama dengan praktisi di seluruh dunia.

Edisi terbaru, PMBOK® Guide – Edisi 7, bertujuan untuk mendokumentasikan prinsip-prinsip tingkat tinggi, di 8 domain kinerja, dan untuk menginformasikan semua praktisi proyek tentang konsep kunci yang memengaruhi keberhasilan proyek, terlepas dari metodologi yang digunakan untuk menjalankan proyek tersebut (misalnya, prediktif, inkremental, iteratif, dll.)

 

Perbedaan antara PMBOK® Guide Edisi 7 dan Edisi 6

PMBOK® Guide Edisi 6 lebih berfokus pada proses teknis, input, alat dan teknik, serta output untuk manajer proyek. Sementara PMBOK® Guide Edisi 7 berorientasi pada keahlian dan sumber daya tim untuk menghasilkan outcome berbasis nilai.

Perbedaan paling signifikan adalah pergeseran fokus dari proses dan alat yang sangat teknis menjadi prinsip-prinsip yang lebih luas. Prinsip ini dapat digunakan oleh siapa saja yang terlibat dalam pekerjaan manajemen proyek untuk mencapai kesuksesan.

Perbedaan mendasar lainnya terlihat dari ukuran buku panduan. Edisi 6 memiliki 756 halaman, sedangkan Edisi 7 jauh lebih ramping dengan hanya 274 halaman.

 

Struktur dan Fokus

Mengapa update edisi ketujuh malah membuat halamannya berkurang? Ini sebagian karena adanya perubahan dalam struktur dan fokus Panduan PMBOK® itu sendiri.

Perbedaan PMBOK® Guide 7th Edition dengan 6th Edition 1

Referensi: PMBOK® Guide Edisi 6 dan 7

Singkatnya, Panduan PMBOK® Edisi Keenam dirancang oleh PMI untuk berfokus pada manajer proyek dan proses, sedangkan edisi ketujuh yang baru berfokus pada tim proyek dan hasil.

Panduan PMBOK® – Edisi ke-6 Manajer proyek menyesuaikan area pengetahuan, proses, input, alat dan teknik, serta output yang disesuaikan untuk lingkungan proyek.
Panduan PMBOK® – Edisi ke-7 Tim menggunakan prinsip untuk menentukan hasil proyek

 

 

Standar Manajemen Proyek

PMI mendefinisikan standar sebagai: “Dokumen yang dibuat berdasarkan konsensus dan disetujui oleh badan yang diakui.” Dalam konteks Panduan PMBOK®, standar edisi keenam berbasis proses, sedangkan edisi ketujuh berbasis prinsip.

Standar
Edisi ke-6 Edisi ke-7
Process Groups Project Delivery Principles
  • Initiating
  • Planning
  • Executing
  • Monitoring & Controlling
  • Closing
  • Stewardship
  • Team
  • Stakeholders
  • Value
  • Holistic Thinking
  • Adaptability & Resilience
  • Quality
  • Complexity
  • Change Management

Menurut PMI, 12 prinsip dalam edisi ketujuh “…dibangun di sekitar seperangkat pernyataan yang membimbing tindakan dan perilaku praktisi manajemen proyek terlepas dari pendekatan pengembangan yang digunakan.” Panduan PMBOK® adalah salah satu contoh standar dasar untuk profesi manajemen proyek.

Value Delivery System

Panduan PMBOK® beralih dari fokus proses ke fokus Value Delivery, yang mencerminkan perubahan global dalam manajemen proyek itu sendiri. Organisasi dari berbagai ukuran dan industri perlu fleksibel untuk mengatasi berbagai perubahan pasar yang tidak terduga, seiring pandemi Covid-19 yang terus berdampak pada ekonomi dunia.

Bagi mereka yang sedang mempersiapkan ujian PMP® atau pemegang kredensial PMP® yang ingin agar keterampilan mereka tetap relevan akan mendapat manfaat dari Penjelasan Sistem Penghantaran Nilai PMI® yang baru. Buka sumber daya untuk melihat “konsep aliran informasi dalam penciptaan nilai.”

Perbedaan PMBOK® Guide 7th Edition dengan 6th Edition 2

Seperti yang disebutkan dalam dokumen penjelasan, di dalam Value Delivery System, “setiap fungsi memainkan peran tertentu dalam komunikasi dan aliran informasi baik ke bawah maupun ke atas rantai.” Proses ini tentang bagaimana memaksimalkan potensi nilai sepanjang pekerjaan proyek, bukan hanya tentang mengikuti proses untuk membuktikannya telah diikuti. Value Delivery System merangkum fokus pada hasil yang tercermin dalam edisi ketujuh.

Platform Baru

“PMI Standards +” adalah basis pengetahuan online terbaru yang menyediakan akses instan kepada anggota PMI terhadap proses, istilah, dan alat dari Panduan PMBOK®. Tujuannya adalah untuk memberikan para profesional manajemen proyek, pemegang kredensial PMP®, dan mereka yang sedang mempersiapkan ujian PMP® akses instan ke “standar PMI, panduan, dan konten petunjuk praktis orisinal yang dapat Anda terapkan pada situasi dunia nyata.” 

Panduan PMBOK® dan Ujian Sertifikasi PMP®

Meskipun Panduan PMBOK® yang baru mengambil pendekatan yang sangat berbeda dalam merinci Body of Knowledge yang harus dipahami oleh semua manajer proyek, namun hal itu tidak membatalkan atau menggantikan pengetahuan teknis yang sebelumnya dirilis dalam Panduan PMBOK® edisi keenam. Selain itu, semua konten dalam Panduan PMBOK® edisi keenam masih harus dianggap relevan dan dapat diujikan untuk ujian sertifikasi PMP®. Perusahaan pelatihan yang menggunakan materi persiapan ujian yang disediakan oleh PMI adalah pilihan terbaik untuk memastikan Anda mendapatkan semua pengetahuan yang mereka butuhkan untuk lulus ujian sertifikasi PMP®.

5 Istilah dalam Artificial Intelligence atau AI yang Perlu Kamu Ketahui

by | May 15, 2024

Artificial Intelligence atau AI terus berkembang pesat. Berbagai jenis AI kini sudah mulai bisa digunakan masyarakat luas untuk membantu pekerjaan mereka. Salah satu jenis AI yang paling populer adalah AI Chatbot.

AI Chatbot pertama kali mencuat setelah OpenAI merilis ChatGPT. Chat GPT memiliki kemampuan luar biasa dalam menjawab pertanyaan yang diajukan penggunanya. Dari situlah, Chat GPT menjadi salah satu tools berbasi AI yang sangat populer.

Kini perkembangan AI semakin pesat, dan sebagian besar orang di luar industri teknologi mulai membicarakan AI. AI pun bukan menjadi hal yang baru lagi, beberapa perusahaan IT besar dunia mulai mengembangkan AI yang digunakan untuk internalnya.

Semakin populernya AI di kalangan umum, maka semakin banyak pula istilah-istilah baru yang berkaitan dengan AI. Lalu apa saja istilah-istilah baru terkait AI yang perlu diketahui orang awam sekalipun?

Ilustrasi OpenAI

Istilah-istilah AI yang perlu diketahui

Machine Learning

Machine Learning adalah sistem yang dapat mempelajari pola dan membuat sebuah prediksi. Dengan cara kerja ini, misalnya, salah satu program AI seperti chatbot yang telah dilatih dengan sekumpulan data besar dapat belajar untuk menghasilkan jawaban yang lebih akurat.

Chatbot

Chatbot adalah program komputer yang dirancang untuk bisa bersimulasi seperti percakapan dengan manusia. Chatbot banyak digunakan untuk layanan pelanggan atau teman virtual.

Deep Learning

Deep learning adalah sub-bidang pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (artificial neural network) yang terinspirasi oleh struktur otak manusia. Jaringan saraf tiruan mampu belajar dari data yang kompleks dan non-linear, seperti gambar dan suara, dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Natural Language Processing (NLP)

Pemrosesan bahasa alami adalah bidang AI yang memungkinkan komputer untuk memahami dan memproses bahasa manusia. Teknologi ini memungkinkan sistem AI untuk menerjemahkan bahasa, mengenali ucapan, dan menghasilkan teks yang mirip dengan bahasa manusia.

Big Data

Big data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang sulit untuk diproses dengan metode tradisional. Big data sering kali memiliki volume, kecepatan, dan variasi yang tinggi, yang membuatnya menantang untuk dianalisis. Namun, big data juga mengandung informasi yang sangat berharga yang dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dalam berbagai bidang.

Artificial Intelligence atau AI Mulai Digunakan di BUMN, Bagaimana Regulasinya?

by | May 8, 2024

Artificial Intelligence atau AI adalah teknologi yang disebut-sebut dapat membuat pekerjaan manusia menjadi lebih mudah. Kini AI sudah digunakan tidak hanya personal saja, namun juga perusahaan-perusahaan besar dunia. Bahkan, AI juga sudah digunakan di lingkungan Badan Usaha Milik Negara atau BUMN.

Secara umum, penggunaan AI di BUMN Indonesia telah meningkat sejak beberapa tahun terakhir. BUMN telah menggunakan AI untuk meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan kualitas layanan, dan meningkatkan keamanan. 

Beberapa contoh penggunaan AI di BUMN Indonesia antara lain:

  • Penggunaan AI untuk Analisis Data: BUMN telah menggunakan AI untuk menganalisis data yang terkumpul dari berbagai sumber. Dengan demikian, BUMN dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.
  • Penggunaan AI untuk Automasi Proses: AI telah digunakan untuk mengotomatisasi proses operasional di BUMN, seperti pengolahan data, pengiriman informasi, dan pengawasan kualitas.
  • Penggunaan AI untuk Meningkatkan Keamanan: AI telah digunakan untuk meningkatkan keamanan di BUMN, seperti deteksi ancaman, pengawasan akses, dan pengawasan aktivitas.

Meski mampu mempermudah pekerjaan dan meningkatkan efisiensi perusahaan, penggunaan AI di lingkungan BUMN tetap memiliki regulasi dan aturan yang perlu dipatuhi.

Regulasi Penggunaan AI di Indonesia

Regulasi AI di Indonesia masih dalam tahap pengembangan dan perumusan. Pemerintah Indonesia telah mengumumkan rencana untuk menerbitkan peraturan khusus terkait penggunaan Artificial Intelligence (AI) di Indonesia.

Menteri Komunikasi dan Informatika, Budi Arie Setiadi, telah membocorkan kisi-kisi regulasi AI yang akan segera diterbitkan. Regulasi ini diharapkan dapat meminimalkan dampak-dampak negatif AI dan memastikan penggunaan AI yang lebih bertanggung jawab dan sesuai dengan nilai-nilai kemanusiaan.

Regulasi ini juga akan berfokus pada mengatur penggunaan AI dibandingkan mengatur teknologinya, dengan tujuan melindungi hak fundamental, pencegahan penyalahgunaan teknologi, aturan hukum, dan melindungi demokrasi, serta mendorong investasi dan inovasi.

Regulasi yang sedang dibahas di Indonesia tentang penggunaan AI meliputi beberapa undang-undang dan peraturan yang relevan dengan pemanfaatan teknologi AI. Beberapa di antaranya adalah:

  • Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2008 tentang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE)
  • Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP)
  • Peraturan Pemerintah Nomor 71 Tahun 2019 tentang Penyelenggaraan Sistem dan Transaksi Elektronik (PP PSE)
  • Peraturan Menteri Komunikasi dan Informatika Nomor 5 Tahun 2020 tentang Penyelenggara Sistem Elektronik Lingkup Privat (Permen PSE)
  • Undang-Undang Nomor 28 Tahun 2014 tentang Hak Cipta (UU Hak Cipta)

Selain itu, pemerintah Indonesia sedang mengembangkan strategi nasional kecerdasan buatan (AI) yang terintegrasi dan berdimensi, dengan pendekatan horizontal, vertikal, dan sektoral untuk mengatur penggunaan AI di Indonesia.

5 Prinsip Good Corporate Governance atau GCG BUMN

by | May 8, 2024

Good Corporate Governance atau GCG menjadi salah satu hal yang wajib diterapkan oleh BUMN. Hal ini tertuang dalam Surat Keputusan Menteri BUMN No. Kep-117/M-MBU/2002 tanggal 1 Agustus 2002 tentang Penerapan Praktek Good Corporate Governance pada Badan Usaha Milik Negara. Kemudian surat keputusan ini disempurnakan oleh Peraturan Menteri Negara BUMN Nomor: PER — 01 /MBU/2011 tentang Penerapan Tata Kelola Perusahaan Yang Baik (Good Corporate Governance) Pada Badan Usaha Milik Negara.

Peraturan tersebut menekankan kewajiban bagi BUMN untuk menerapkan Good Corporate Governance atau GCG secara konsisten dan atau menjadikan prinsip GCG sebagai landasan operasionalnya

Good Corporate Governance

Good Corporate Governance (GCG) adalah prinsip-prinsip dan praktik-praktik yang diterapkan oleh suatu perusahaan untuk memastikan kinerja yang efektif, transparan, dan akuntabel. GCG berfokus pada pengelolaan perusahaan yang berkelanjutan, memperhatikan kepentingan para pemegang saham, karyawan, dan masyarakat luas.

Menurut Forum for Corporate Governance in Indonesia (FCGI) tahun 2001, Good Corporate Governance (GCG) didefinisikan sebagai suatu sistem yang mengatur tiga hubungan antara pemegang saham, pengurus perusahaan, pihak kreditur, pemerintah, karyawan, serta para pemegang kepentingan internal dan eksternal lainnya yang terkait dengan hak-hak dan kewajiban mereka. Dengan demikian, GCG bertujuan menciptakan nilai tambah bagi semua pihak yang berkepentingan.

5 Prinsip Good Corporate Governance

Ilustrasi Good Corporate Governance

Transparansi

Perusahaan harus menjalankan kegiatan operasionalnya dengan penuh transparansi, terutama dalam hal pengungkapan informasi kepada para pemangku kepentingan (stakeholders). Transparansi mencakup kewajiban memberikan informasi dengan jelas, akurat, dan mudah diakses kepada pemegang saham, karyawan, pemerintah, dan masyarakat umum.

Akuntabilitas

Prinsip GCG berikutnya adalah akuntabilitas. Perusahaan harus memiliki tanggung jawab yang jelas dan dapat diukur atas keputusan yang diambil dan tindakan yang diambil. Akuntabilitas memastikan bahwa perusahaan dapat mempertanggungjawabkan tindakannya dan memiliki kemampuan untuk menghadapi konsekuensi dari keputusan yang diambil.

Tanggung Jawab

Perusahaan harus memiliki tanggung jawab yang jelas dan dapat diukur atas keputusan yang diambil dan tindakan yang diambil. Tanggung jawab memastikan bahwa perusahaan dapat mempertanggungjawabkan tindakannya dan memiliki kemampuan untuk menghadapi konsekuensi dari keputusan yang diambil.

Independensi

Perusahaan harus memiliki independensi dalam pengambilan keputusan dan tidak terpengaruh oleh kepentingan pihak lain. Independensi memastikan bahwa perusahaan dapat membuat keputusan yang independen dan tidak diskriminatif terhadap siapa pun yang terkait dengan perusahaan.

Kewajaran dan Kesetaraan

Perusahaan harus beroperasi dengan cara yang adil dan tidak diskriminatif terhadap siapa pun yang terkait dengan perusahaan. Kewajaran dan kesetaraan memastikan bahwa perusahaan dapat memberikan perlakuan yang adil dan tidak diskriminatif terhadap semua pemangku kepentingan yang terkait dengan perusahaan