Keamanan data, siklus hidup, dan strategi untuk aplikasi AI generatif

Romain Vivier, Amazon Web Services

Juli 2025 (sejarah dokumen)

AI generatif mengubah lanskap perusahaan. Ini memungkinkan tingkat inovasi, otomatisasi, dan diferensiasi kompetitif yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun, kemampuan untuk mewujudkan potensi penuhnya tidak hanya bergantung pada model yang kuat tetapi juga pada strategi data yang kuat dan terarah. Panduan ini menjelaskan tantangan spesifik data yang muncul dalam inisiatif AI generatif dan menawarkan arahan yang jelas tentang cara mengatasinya dan mencapai hasil bisnis yang berarti.

Salah satu perubahan paling mendasar yang dibawa oleh AI generatif adalah ketergantungannya pada volume besar data tidak terstruktur dan multimodal. Pembelajaran mesin tradisional biasanya bergantung pada kumpulan data terstruktur dan berlabel. Namun, sistem AI generatif belajar dari teks, gambar, audio, kode, dan video yang sering tidak berlabel dan sangat bervariasi. Oleh karena itu, Organisations harus menilai kembali dan memperluas strategi data tradisional mereka untuk memasukkan tipe data baru ini. Melakukannya membantu mereka membuat aplikasi yang lebih sadar konteks, meningkatkan pengalaman pengguna, meningkatkan produktivitas, dan mempercepat pembuatan konten, sekaligus mengurangi ketergantungan pada input manual.

Panduan ini menguraikan siklus hidup data lengkap yang mendukung penerapan AI generatif yang efektif. Ini termasuk menyiapkan dan membersihkan kumpulan data skala besar, menerapkan pipeline Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk menjaga konteks model tetap mutakhir, melakukan fine-tuning pada data spesifik domain, dan membuat loop umpan balik berkelanjutan. Ketika diselesaikan dengan benar, kegiatan ini meningkatkan kinerja model dan relevansi. Mereka juga memberikan nilai bisnis yang nyata melalui pengiriman kasus penggunaan AI yang lebih cepat, peningkatan dukungan keputusan, dan efisiensi yang lebih besar dalam operasi.

Keamanan dan tata kelola disajikan sebagai pilar penting kesuksesan. Panduan ini menjelaskan cara membantu melindungi informasi sensitif, menegakkan kontrol akses, dan mengatasi risiko (seperti halusinasi, keracunan data, dan serangan permusuhan). Menanamkan praktik tata kelola dan pemantauan yang kuat ke dalam alur kerja AI generatif mendukung persyaratan kepatuhan terhadap peraturan, membantu melindungi reputasi perusahaan, dan membangun kepercayaan internal dan eksternal pada sistem AI. Ini juga membahas tantangan AI agen yang terkait dengan data dan menyoroti perlunya manajemen identitas, keterlacakan, dan keamanan yang kuat dalam sistem berbasis agen.

Panduan ini juga menghubungkan strategi data ke setiap fase adopsi AI generatif: membayangkan, bereksperimen, meluncurkan, dan skala. Untuk informasi lebih lanjut tentang model ini, lihat Model kematangan untuk mengadopsi AI generatif. AWS Pada setiap tahap, organisasi harus menyelaraskan infrastruktur data, model tata kelola, dan kesiapan operasional dengan tujuan bisnisnya. Penyelarasan ini memungkinkan jalur produksi yang lebih cepat, mengurangi risiko, dan memastikan bahwa solusi AI generatif dapat diskalakan secara bertanggung jawab dan berkelanjutan di seluruh perusahaan.

Singkatnya, strategi data yang kuat merupakan prasyarat untuk kesuksesan AI generatif. Organizations yang memperlakukan data sebagai aset strategis dan berinvestasi dalam tata kelola, kualitas, dan keamanan memiliki posisi yang lebih baik untuk menerapkan AI generatif dengan percaya diri. Mereka dapat bergerak lebih cepat dari eksperimen ke transformasi di seluruh perusahaan dan mencapai hasil yang terukur, seperti peningkatan pengalaman pelanggan, efisiensi operasional, dan keunggulan kompetitif jangka panjang.

Audiens yang dituju

Panduan ini ditujukan untuk para pemimpin perusahaan, profesional data, dan pembuat keputusan teknologi yang ingin membangun dan mengoperasionalkan strategi data yang kuat dan terukur untuk AI generatif.  Rekomendasi dalam panduan ini cocok untuk perusahaan yang memulai atau memajukan perjalanan AI generatif mereka. Ini membantu Anda menyelaraskan strategi data, tata kelola, dan kerangka kerja keamanan Anda untuk memaksimalkan nilai bisnis dan manfaat AI generatif. Untuk memahami konsep dan rekomendasi dalam panduan ini, Anda harus terbiasa dengan konsep AI dan data dasar, dan Anda harus terbiasa dengan dasar-dasar tata kelola dan kepatuhan TI perusahaan.

Tujuan

Memodifikasi strategi data Anda sesuai dengan rekomendasi dalam panduan ini dapat memiliki manfaat sebagai berikut: