Pemanfaatan AI dalam System Analysis and Design: Solusi Cerdas untuk Pengembangan Sistem Modern

Pemanfaatan AI dalam System Analysis and Design: Solusi Cerdas untuk Pengembangan Sistem Modern

by | Jun 23, 2025

Di tengah cepatnya perkembangan teknologi digital, penerapan Artificial Intelligence (AI) kini semakin meluas, termasuk dalam ranah System Analysis and Design (SAD). Menurut laporan McKinsey Global Institute (2023), lebih dari 50% perusahaan global telah mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis mereka, termasuk dalam pengembangan dan perancangan sistem informasi.

Jika sebelumnya proses analisis dan perancangan sistem banyak mengandalkan intuisi dan pengalaman analis, kini AI hadir sebagai mitra strategis yang membantu mempercepat proses, meningkatkan akurasi, serta mengurangi risiko kesalahan. Studi dari Deloitte Insights juga menunjukkan bahwa penggunaan AI dalam tahap analisis sistem dapat memangkas waktu pengerjaan hingga 25% dan meningkatkan ketepatan dokumentasi kebutuhan hingga 30%.

Apa Itu System Analysis and Design?

System Analysis and Design (SA&D) merupakan proses sistematis yang digunakan untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna, merancang solusi teknologi yang tepat, dan memastikan bahwa sistem yang dikembangkan memenuhi tujuan bisnis organisasi. Proses ini melibatkan berbagai tahapan, mulai dari analisis kebutuhan, perancangan sistem, validasi, hingga implementasi.

Peran AI dalam System Analysis and Design

1. Analisis Kebutuhan Otomatis

Dengan menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP), AI dapat membaca dan memahami dokumen kebutuhan pengguna, mengidentifikasi entitas penting, dan menyusunnya dalam bentuk diagram atau spesifikasi teknis. Tools seperti IBM Watson Requirements Assistant telah digunakan untuk tugas ini.

2. Prediksi Risiko Proyek

AI mampu menganalisis data historis dari proyek-proyek sebelumnya untuk memprediksi risiko yang mungkin terjadi dalam proyek baru, seperti keterlambatan, biaya membengkak, atau kesalahan desain. Hal ini memungkinkan manajer proyek untuk mengambil langkah mitigasi sejak dini.

3. Pembuatan Model Otomatis

Dalam fase desain sistem, AI dapat membantu menghasilkan model UML atau ERD secara otomatis berdasarkan kebutuhan yang telah diidentifikasi. Tools seperti AutoUML dan GenMyModel dengan integrasi AI mampu mempercepat proses desain dan mengurangi human error.

4. Pengujian dan Validasi Sistem Lebih Cepat

AI dapat digunakan untuk menciptakan test cases otomatis berdasarkan spesifikasi sistem. Selain itu, machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi potensi bug dari kode yang dikembangkan.

5. Chatbot Sebagai Mediator Stakeholder

Dalam proses pengumpulan informasi kebutuhan, chatbot berbasis AI bisa digunakan untuk mewawancarai stakeholder, menggali informasi penting, serta mendokumentasikan kebutuhan secara lebih objektif dan terstruktur.

Tools dan Teknologi AI yang Digunakan dalam SA&D

Beberapa tools dan platform yang telah banyak diadopsi dalam mendukung proses System Analysis and Design meliputi:

  • IBM Engineering Requirements Management DOORS – Membantu dalam manajemen kebutuhan dan integrasi AI untuk mendeteksi konflik dan duplikasi.
  • Receptive AI – Mengidentifikasi dan memprioritaskan fitur berdasarkan permintaan pengguna secara otomatis.
  • Lucidchart dengan AI Assistant – Membantu membangun diagram dan flowchart berdasarkan input teks.
  • Microsoft Copilot (GitHub) – Membantu menganalisis, menghasilkan, dan menguji kode selama fase implementasi desain sistem.

Studi Kasus: AI dalam Proyek SA&D

Sebuah studi yang dipublikasikan oleh IEEE Access menunjukkan bahwa perusahaan teknologi di Asia yang menggunakan AI dalam proses analisis sistem mampu mengurangi waktu pengembangan hingga 30% dan meningkatkan kepuasan stakeholder sebesar 25%.

Sementara itu, Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2026, lebih dari 50% proses desain sistem akan melibatkan teknologi AI dalam salah satu tahapannya.

Next Upcoming Event

Executive Class – Modern Information System Analysis & Design

26 August 2025
- Inixindo Jogja
  • 00

    days

  • 00

    hours

  • 00

    minutes

  • 00

    seconds

EVENT DETAIL
5 Aplikasi AI Gratis Terbaik 2025 untuk Produktivitas dan Kreativitas

5 Aplikasi AI Gratis Terbaik 2025 untuk Produktivitas dan Kreativitas

by | May 14, 2025

Di era digital 2025, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi bagian integral dalam kehidupan sehari-hari. Perkembangan teknologi AI semakin cepat dan meluas, menjangkau berbagai sektor seperti pendidikan, bisnis, kesehatan, hingga hiburan. Berdasarkan laporan McKinsey, lebih dari 70% perusahaan global telah mengadopsi teknologi AI untuk mendukung operasional mereka. Tidak hanya perusahaan besar, individu pun kini mulai memanfaatkan aplikasi AI untuk mempercepat pekerjaan, mengasah kreativitas, dan meningkatkan efisiensi.

Peningkatan minat terhadap aplikasi AI gratis tercermin dalam laporan Statista yang menunjukkan bahwa lebih dari 60% pengguna internet global tertarik mencoba teknologi AI yang tersedia secara gratis. Selain itu, laporan DataReportal 2025 mencatat bahwa hampir 40% pengguna internet di Asia Tenggara secara aktif menggunakan minimal satu aplikasi AI dalam aktivitas digital mereka. Ini menunjukkan tren adopsi yang kuat terhadap solusi AI yang tidak hanya gratis, tetapi juga mudah digunakan dan bermanfaat untuk berbagai kebutuhan, mulai dari pembelajaran, pekerjaan, hingga hiburan.

Berbagai aplikasi AI gratis tersedia untuk membantu meningkatkan produktivitas dan kreativitas Anda. Aplikasi-aplikasi ini umumnya dapat digunakan secara langsung di browser, melalui aplikasi mobile, atau dengan mengintegrasikannya ke dalam workflow kerja Anda. Berikut adalah 5 aplikasi AI gratis terbaik yang patut Anda coba di tahun 2025:

1. ChatGPT

ChatGPT adalah asisten AI berbasis teks yang dikembangkan oleh OpenAI. Aplikasi ini dapat membantu dalam berbagai tugas, mulai dari menulis artikel, membuat skrip, menjawab pertanyaan umum, hingga brainstorming ide. ChatGPT sangat berguna bagi pelajar, penulis, pebisnis, dan siapa saja yang membutuhkan bantuan dalam bentuk teks. Versi gratisnya, yang menggunakan model GPT-3.5, sudah cukup mumpuni untuk kebutuhan sehari-hari seperti membuat ringkasan, menjawab pertanyaan teknis, atau menyusun email profesional.

2. Grammarly

Grammarly adalah alat bantu menulis yang memanfaatkan AI untuk memeriksa tata bahasa, ejaan, tanda baca, dan gaya penulisan secara real-time. Tersedia sebagai ekstensi browser, aplikasi desktop, dan plugin untuk Microsoft Office, Grammarly membantu memastikan setiap tulisan Anda bebas dari kesalahan. Selain koreksi teknis, Grammarly juga memberikan saran peningkatan nada dan kejelasan kalimat. Versi gratisnya sangat cukup untuk kebutuhan penulisan harian, baik dalam konteks profesional maupun akademik.

3. Canva AI

Canva kini dilengkapi dengan fitur berbasis AI seperti Magic Write, yang membantu membuat teks otomatis untuk desain, serta Magic Media yang mampu mengubah teks menjadi gambar atau video. Ini sangat berguna bagi content creator, pelajar, dan pemilik bisnis kecil yang ingin membuat desain menarik dengan cepat tanpa perlu keahlian desain grafis. Dengan Canva AI, Anda bisa menghasilkan konten visual berkualitas hanya dalam hitungan menit. Aplikasi ini juga mendukung kolaborasi tim dan integrasi dengan media sosial.

4. Google Gemini

Google Gemini adalah platform AI multi-modal yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi melalui berbagai format input seperti teks, gambar, dan suara. Ini menjadikannya sebagai salah satu AI paling fleksibel di pasaran saat ini. Gemini dapat menjawab pertanyaan, membantu menulis dokumen, menyarankan ide, bahkan memahami konteks visual dari gambar yang Anda unggah. Versi gratis Gemini bisa digunakan langsung dari browser dan menawarkan performa tinggi tanpa perlu instalasi tambahan, menjadikannya sangat praktis untuk pemakaian sehari-hari.

5. Otter.ai

Otter.ai adalah layanan transkripsi suara otomatis yang sangat bermanfaat untuk mencatat rapat, wawancara, kuliah, dan kegiatan berbasis audio lainnya. Otter menggunakan teknologi AI untuk menyalin suara menjadi teks secara real-time, lengkap dengan fitur pembicara otomatis dan penanda waktu. Versi gratisnya menawarkan hingga 300 menit transkripsi per bulan, cukup untuk keperluan personal atau profesional ringan. Fitur lainnya termasuk sinkronisasi dengan kalender dan kemampuan membagikan hasil transkrip dengan mudah kepada tim.

Dengan memanfaatkan aplikasi-aplikasi AI gratis di atas, Anda dapat meningkatkan efisiensi kerja, mempercepat proses kreatif, dan menyederhanakan banyak tugas harian tanpa harus mengeluarkan biaya tambahan. Teknologi AI kini tidak lagi eksklusif bagi perusahaan besar semua orang dapat mengaksesnya dan merasakan manfaatnya. Cobalah beberapa aplikasi di atas, eksplorasi fiturnya, dan temukan bagaimana AI bisa menjadi mitra digital Anda dalam berbagai aktivitas.

Menyongsong Era Artificial Intelligence: Tantangan dan Peluang bagi Chief Information Officer (CIO)

Menyongsong Era Artificial Intelligence: Tantangan dan Peluang bagi Chief Information Officer (CIO)

by | May 6, 2025

Era digital semakin mendominasi lanskap bisnis dengan kehadiran Artificial Intelligence (AI) yang merubah cara perusahaan beroperasi. Transformasi ini bukan semata soal penerapan teknologi baru, melainkan perubahan paradigma yang mendorong perusahaan untuk mengubah seluruh strategi teknologi mereka.

Menurut Gartner, 74% CEO mengidentifikasi AI sebagai teknologi yang paling berpengaruh terhadap industri mereka, sementara 45% CIO di wilayah Eropa, Timur Tengah, dan Afrika kini ditugaskan untuk memimpin strategi AI di perusahaan mereka.

Fakta-fakta ini memberikan gambaran tentang betapa mendesaknya peran CIO yang kini harus mampu mengintegrasikan teknologi AI ke dalam strategi bisnis agar perusahaan tetap kompetitif di pasar global yang terus berubah.

Evolusi Peran CIO: Dari Manajer IT ke Mitra Strategis

Di masa lalu, peran CIO lebih berfokus pada pengelolaan infrastruktur IT dan pemeliharaan sistem operasional. Namun, dengan munculnya AI, transformasi digital semakin menuntut CIO untuk bertindak sebagai mitra strategis yang mampu menghubungkan teknologi dengan penciptaan nilai bisnis.

Menurut McKinsey, perusahaan yang berhasil mengintegrasikan teknologi secara holistik ke dalam model bisnisnya telah menunjukkan peningkatan produktivitas dan inovasi yang signifikan.

Perubahan ini juga mengharuskan CIO untuk berinovasi dalam hal manajemen sumber daya, pengelolaan risiko, dan pembangunan ekosistem data yang andal, sehingga mereka bukan lagi menjadi penopang infrastruktur, melainkan motor utama pertumbuhan dan transformasi digital.

Empat Tantangan Utama bagi CIO di Era AI

 

1. Mendemonstrasikan Nilai Investasi AI

Investasi pada AI seringkali diiringi dengan ekspektasi tinggi dari pihak eksekutif dan dewan direksi. CIO dituntut untuk menghasilkan ROI (Return on Investment) yang terukur, meskipun pada kenyataannya nilai bisnis yang datang dari AI dapat berupa hasil jangka panjang dan tidak selalu terlihat secara langsung.

Gartner mengungkapkan bahwa meskipun terdapat potensi besar, banyak organisasi mengalami kesulitan dalam menetapkan parameter pengukuran yang tepat untuk investasi AI. Oleh karena itu, CIO perlu mengembangkan business case yang tidak hanya mengukur ROI dari sisi keuangan, tetapi juga dampak pada produktivitas karyawan (ROE) dan potensi masa depan (ROF).

2. Membangun Fondasi Data yang Terintegrasi

Kunci dari penerapan AI yang sukses adalah fondasi data yang kuat. CIO harus memastikan adanya integrasi data yang memadai agar AI dapat bekerja secara optimal dalam mengekstrak wawasan yang bernilai bagi perusahaan. Tantangan ini meliputi penyederhanaan silo data, peningkatan kualitas data, serta penyusunan arsitektur data yang mendukung analitik tingkat lanjut.

Gartner menyoroti pentingnya membangun tech stack yang fleksibel dan mampu menampung berbagai input data untuk mendukung penerapan AI secara menyeluruh.

3. Mengelola Risiko Keamanan Siber

Dengan semakin terbukanya celah melalui penerapan teknologi baru, risiko siber juga semakin meningkat. CIO tidak hanya harus fokus pada pengembangan inovasi AI, tetapi juga sekaligus melindungi aset perusahaan dari ancaman keamanan yang semakin kompleks.

Pengelolaan risiko siber di era AI menuntut adanya penerapan teknologi keamanan terbaru, pelatihan karyawan, dan pemantauan berkelanjutan terhadap aktivitas yang mencurigakan. Pendekatan proaktif sangat diperlukan untuk mencegah insiden yang dapat menggoyahkan kepercayaan pelanggan dan integritas bisnis.

4. Menata Ulang Strategi Pengelolaan Talenta dan Kepemimpinan Teknologi

Transformasi digital juga berarti menuntut perubahan dalam budaya organisasi. CIO harus siap menghadapi tantangan dalam mengelola talenta IT yang kian jarang dan sangat dibutuhkan, serta merancang strategi perekrutan yang lebih dinamis untuk mendukung inovasi.

McKinsey menekankan bahwa peran CIO kini semakin memerlukan keterampilan yang mampu menyatukan fungsi teknologi dan bisnis, sehingga manajemen tim teknis harus lebih adaptif serta mampu mendorong kolaborasi lintas divisi. Dengan adanya kekurangan talenta yang menguasai AI, CIO juga harus menggandeng mitra strategis dan melibatkan pelatihan internal agar organisasi selalu berada di garis depan inovasi.

Di tengah era AI yang sarat dengan dinamika dan inovasi, peran CIO menjadi sangat krusial dalam menentukan arah transformasi digital perusahaan. Dengan mengintegrasikan teknologi AI secara strategis, membangun fondasi data yang kokoh, serta menjaga keamanan dan pengelolaan talenta, CIO dapat mengubah tantangan menjadi peluang.

Transformasi bukanlah pilihan, melainkan keharusan untuk bertahan dalam persaingan global. CIO yang mampu mewujudkan visi digital secara menyeluruh akan menjadi pendorong utama pertumbuhan dan inovasi di masa depan.

9 Tools Prompt Engineering Terbaik untuk Optimasi AI Generatif

9 Tools Prompt Engineering Terbaik untuk Optimasi AI Generatif

by | May 5, 2025

Kecerdasan buatan (AI) generatif kini menjadi tulang punggung berbagai inovasi digital di kehidupan sehari-hari dari asisten virtual, sistem rekomendasi, hingga otomatisasi konten dan pengambilan keputusan. Seiring meningkatnya penggunaannya di berbagai sektor seperti bisnis, pendidikan, dan layanan publik, muncul tantangan utama: bagaimana mengarahkan model AI agar menghasilkan respons yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Di sinilah peran prompt engineering menjadi krusial.

Menurut laporan TechTarget, berbagai alat bantu telah dikembangkan untuk meningkatkan efektivitas teknik ini dan menghasilkan keluaran yang lebih relevan dari model AI generatif.

Prompt engineering merupakan teknik untuk merancang masukan atau prompt yang efektif, guna mengarahkan model bahasa besar (Large Language Model/LLM) agar menghasilkan keluaran yang relevan dan berkualitas tinggi. Teknik ini menjembatani antara tujuan pengguna dan kemampuan model. Untuk mendukung proses ini, berbagai alat bantu telah dikembangkan, baik oleh komunitas open-source maupun perusahaan teknologi besar, dengan beragam keunggulan dan fitur unik.

Berikut adalah sembilan alat prompt engineering yang patut dipertimbangkan oleh pengembang, profesional TI, edukator, maupun tim konten digital yang ingin memaksimalkan potensi AI generatif:

1. Agenta

Agenta merupakan platform sumber terbuka yang memungkinkan pengguna bereksperimen, mengevaluasi, dan menyebarkan LLM. Anda dapat menguji berbagai versi prompt, parameter, serta strategi pengujian, sekaligus berkolaborasi dengan pakar domain. Agenta juga mendukung integrasi API untuk penerapan langsung.

2. LangChain

LangChain merupakan kerangka kerja yang memudahkan pengembangan aplikasi berbasis LLM. Dengan menyediakan prompt template dalam format Python, pengguna dapat menyusun instruksi yang kompleks dan kontekstual, serta menyisipkan contoh few-shot sesuai kebutuhan.

3. PromptAppGPT

Bagi Anda yang ingin membangun aplikasi dengan pendekatan low-code, PromptAppGPT adalah solusi ideal. Alat ini mendukung pembuatan antarmuka otomatis, penggunaan plugin, serta pembuatan teks dan gambar melalui model OpenAI.

4. Prompt Engine

Prompt Engine merupakan library Python yang digunakan untuk merancang, menguji, dan menyempurnakan prompt secara sistematis. Alat ini mendukung pembuatan template dinamis yang dapat digunakan dalam berbagai konteks penggunaan, seperti asisten virtual, chatbot, atau sistem tanya jawab. Misalnya, pengembang dapat menggunakan chat engine untuk mensimulasikan skenario layanan pelanggan otomatis, menyusun respons berbasis kasus tertentu, dan mengukur efektivitasnya secara iteratif untuk mendapatkan hasil interaksi yang lebih relevan dan responsif.

5. PromptLayer

PromptLayer merupakan platform lengkap untuk merancang, menguji, memantau, dan menganalisis prompt. Fitur-fitur seperti registri versi, batch testing, dan analitik mendalam menjadikannya cocok untuk proyek berskala besar dan dapat diintegrasikan dengan LangChain maupun model OpenAI.

6. Promptmetheus

Promptmetheus adalah alat evaluasi performa prompt yang terfokus pada efisiensi dan efektivitas biaya. Dengan mengintegrasikan berbagai model bahasa besar, alat ini memungkinkan pengguna untuk melakukan pengujian A/B terhadap berbagai versi prompt dalam konteks nyata. Hasil evaluasi ini membantu menentukan mana yang paling optimal secara biaya dan performa, terutama saat digunakan dalam skala besar atau proyek dengan anggaran terbatas.

7. PromptPerfect

Jika tujuan Anda adalah mendapatkan hasil optimal dari LLM, PromptPerfect menawarkan berbagai fitur optimasi, mulai dari pengaturan panjang prompt, kualitas keluaran, hingga jumlah iterasi. Alat ini juga menyediakan perbandingan lintas model dan layanan prompt-as-a-service melalui REST API.

8. PromptSource

PromptSource adalah IDE berbasis web yang mendukung pengembangan prompt bahasa alami secara kolaboratif. Ia menyediakan antarmuka untuk menulis, menguji, dan memvalidasi prompt dengan mudah. Tool ini juga terintegrasi dengan berbagai dataset populer.

9. Prompter

Prompter dirancang sebagai alat debugging untuk GPT-3.5 dan GPT-4. Dengan fitur penyimpanan iterasi, pengaturan parameter seperti suhu dan top-p, serta visualisasi dampak perubahan, Prompter sangat berguna bagi pengembang yang ingin mengasah ketepatan prompt mereka.

Pentingnya Memilih Tool yang Tepat

Mengelola prompt secara sistematis tidak hanya meningkatkan kualitas keluaran AI, tetapi juga menghemat waktu serta biaya pengembangan. Baik Anda seorang pengembang, pemilik bisnis, edukator, maupun anggota tim TI dan konten digital, alat-alat ini dapat mempercepat proses eksperimen dan penerapan solusi berbasis AI, sekaligus membantu membangun strategi digital yang lebih unggul di era kompetitif ini.

Jika Anda sedang menjajaki pemanfaatan AI dalam produk atau layanan, pertimbangkan untuk mengadopsi salah satu dari tool di atas. Dengan pendekatan yang tepat, prompt engineering bisa menjadi fondasi keberhasilan implementasi AI di organisasi Anda.

Next Upcoming Event

Executive Class – Modern Information System Analysis & Design

26 August 2025
- Inixindo Jogja
  • 00

    days

  • 00

    hours

  • 00

    minutes

  • 00

    seconds

EVENT DETAIL
Tata Kelola AI dengan COBIT 2019: Menggabungkan Praktik IT Governance dan Kecerdasan Buatan

Tata Kelola AI dengan COBIT 2019: Menggabungkan Praktik IT Governance dan Kecerdasan Buatan

by | Apr 30, 2025

Tata kelola AI bukan lagi pilihan, melainkan keharusan di tengah gelombang transformasi digital. Dengan COBIT 2019, organisasi dapat menyelaraskan strategi teknologi cerdas dengan etika, regulasi, dan nilai bisnis.

Dalam era transformasi digital, organisasi dituntut tidak hanya memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk mendorong inovasi, tetapi juga memastikan AI berjalan sesuai prinsip tata kelola (governance), keamanan, dan kepatuhan. COBIT 2019 merupakan kerangka kerja tata kelola dan manajemen TI menawarkan lima domain yang bisa diadaptasi untuk mengelola siklus hidup AI secara menyeluruh. Berikut ulasan relevansi setiap domain COBIT 2019 terhadap tata kelola AI:

1. Evaluate, Direct and Monitor (EDM)

Fokus: Penetapan arah strategis, pengawasan kinerja, dan penilaian risiko AI

  • Strategi & Etika
     Dewan direksi dan manajemen puncak harus mengevaluasi peluang dan risiko AI, termasuk aspek etika seperti fairness, transparansi algoritma, dan potensi bias. Studi Deloitte Global Boardroom Program (Mei–Juli 2024) menunjukkan 31% responden mengaku AI belum masuk agenda board, meski sudah turun dari 45% tahun sebelumnya—tanda perlunya arahan strategis yang lebih kuat untuk AI

  • Pemantauan & Kepatuhan
    EDM mengawasi implementasi AI dengan metrik kinerja (KPIs), memastikan kesesuaian dengan tujuan bisnis, serta kepatuhan pada regulasi seperti EU AI Act atau regulasi lokal di Indonesia yang sedang digodok.

2. Align, Plan and Organize (APO)

Fokus: Perencanaan strategis, pengelolaan data & keamanan AI

  • Perencanaan Strategi AI (APO02)
     Menurut laporan Gartner, lebih dari 79% corporate strategists menyebut AI dan analytics krusial bagi kesuksesan perusahaan. APO02 menjamin roadmap AI sejalan dengan visi bisnis, termasuk alokasi anggaran, sumber daya, dan timeline pengembangan.

  • Manajemen Data & Keamanan (APO14 & APO13)
    Berdasarkan laporan Precisely Kualitas data menjadi fondasi model AI—60% organisasi mengaku kekurangan keterampilan data & AI menghambat inisiatif mereka. APO14 memastikan integritas data, sedangkan APO13 menegakkan kontrol akses dan enkripsi untuk melindungi data sensitif.

3. Build, Acquire and Implement (BAI)

Fokus: Pengembangan, akuisisi, dan implementasi sistem AI

  • Manajemen Proyek AI (BAI01 & BAI03)
    Menurut Gartner, hampir 50% proyek AI gagal dari tahap prototype ke produksi karena kurangnya manajemen risiko dan governance. BAI01 membentuk program yang terstruktur, sedangkan BAI03 menetapkan standar pengembangan model termasuk siklus pengujian, validasi, dan dokumentasi.

  • Change Management (BAI06)
    Integrasi AI menuntut perubahan proses bisnis. BAI06 memandu organisasi menyiapkan pelatihan karyawan, update SOP, dan mengelola dampak perubahan untuk meminimalkan disruptif.

4. Deliver, Service and Support (DSS)

Fokus: Operasional, dukungan, dan keamanan layanan AI

  • Operasional & Dukungan (DSS01)
    CIO.inc melaporkan, Setelah AI diterapkan, 55% organisasi sudah membentuk AI governance boards untuk mengawasi operasional dan kebijakan—membuktikan pentingnya struktur dukungan berkelanjutan. DSS01 memastikan SLA terpenuhi, respon insiden cepat, dan tim support terlatih menangani masalah AI.

Layanan Keamanan (DSS05)
 Ancaman siber terus berkembang—AI bisa jadi target serangan adversarial. DSS05 menetapkan kontrol keamanan operasional, pemantauan log, dan audit rutin untuk melindungi model serta infrastruktur AI.

5. Monitor, Evaluate and Assess (MEA)

Fokus: Audit kinerja, evaluasi kepatuhan, dan dampak sosial AI

  • Pemantauan Kinerja (MEA01)
    KPI AI seperti akurasi model, latency, dan ROI secara kontinu dipantau. Hasil audit membantu deteksi degradasi performa atau drift data krusial untuk AI kritikal.

     

  • Kepatuhan & Dampak Sosial (MEA03 & MEA05)
    Regulasi eksternal (misalnya GDPR atau UU PDP Indonesia) harus dipatuhi. Selain itu, Deloitte melaporkan 66% board masih merasa “terbatas pengetahuan AI” penting diiringi penilaian dampak sosial, seperti potensi penggantian tenaga kerja, sebelum eskalasi penggunaan AI.

COBIT 2019 membantu organisasi membangun tata kelola AI yang selaras dengan strategi bisnis, etika, dan regulasi. Dengan pendekatan yang mencakup strategi, data, implementasi, operasional, hingga evaluasi, organisasi dapat memastikan AI yang aman, efektif, dan dapat dipercaya. Untuk memulai, organisasi dapat melakukan assessment kesiapan AI dan membentuk struktur tata kelola yang sesuai dengan lima domain COBIT. Pendekatan ini memungkinkan organisasi mengelola risiko dan etika dengan lebih baik, sekaligus mengoptimalkan potensi AI di era digital.

Next Upcoming Event

Executive Class – Modern Information System Analysis & Design

26 August 2025
- Inixindo Jogja
  • 00

    days

  • 00

    hours

  • 00

    minutes

  • 00

    seconds

EVENT DETAIL