Jika model AI adalah “ilmu sihirnya”, maka yang membuatnya hidup di dunia nyata adalah para tukang ledeng: platform engineer dan tim AI TRiSM (AI Trust, Risk, and Security Management). Tanpa pipa, katup, dan meteran yang rapi, sihir itu cuma asap di lab. Oktober 2025 menegaskan hal pahit: mayoritas proyek AI perusahaan tumbang bukan karena modelnya bodoh, melainkan karena infrastrukturnya berantakan—pipeline kacau, izin data semrawut, audit nihil, sampai tidak ada tombol “kill switch” saat agen nyasar.
Mengapa Platform Engineering Jadi Kunci?
Karena kecepatan adalah mata uang. Platform engineering membangun “produk internal” untuk developer: portal self-service yang menyatukan compute, data, observability, deployment, dan compliance dalam satu jalur klik. Targetnya sederhana: dari ide → environment siap → eksperimen → review → produksi, selesai dalam jam, bukan bulan.
- Ciri platform yang benar: on-ramp cepat (template proyek), environment reproducible, secrets terkelola, feature store, CI/CD yang paham ML (model registry, canary, shadow), observability (latency, drift, cost), serta rollback instan.
- Efek bisnis: backlog berkurang, eksperimen melonjak, time-to-value turun drastis.
Apa itu platform engineering? · Internal Developer Platform · Feature store · Model registry · CI/CD untuk ML
AI TRiSM: Polisi yang (Kini) Wajib Ada
AI TRiSM memastikan model tidak hanya “pintar”, tapi juga adil, aman, dan patuh. Dengan regulasi seperti AI Act, organisasi perlu bukti tertulis—bukan janji lisan.
- Kepercayaan (Trust): dokumentasi asal data, jejak pelatihan, dan batas pakai.
- Risiko (Risk): red-teaming, stress test OOD, dampak terhadap kelompok rentan.
- Keamanan (Security): pertahanan terhadap prompt-injection, data exfiltration, supply-chain model, dan penyalahgunaan agen.
- Manajemen (Management): governance, peran & tanggung jawab, on-call insiden model, dan audit trail.
AI TRiSM untuk pemula · Governance AI · Model Card & Data Sheet · Red-teaming AI · Mitigasi prompt-injection
Blueprint: Dari Ide ke Produksi dalam 1 Hari
1) Template proyek → sekali klik buat repo berisi: struktur standar, pipeline build, rencana eksperimen, dan guardrail dasar.
2) Data gate → formulir akses data dengan alasan bisnis, masking PII otomatis, dan pemindaian lisensi/privasi.
3) Training job → jalankan di cluster terukur; biaya & jejak karbon tampil real-time.
4) Evaluasi & risk review → panel otomatis: akurasi, fairness, robustness, red-team findings, dan tanda tangan pemilik risiko.
5) Promote via registry → model lulus dipublikasikan beserta versi, checksum, dan kebijakan pemakaian.
6) Rilis bertahap → shadow/canary; observability (drift, toksisitas, biaya per-request), dan tombol rollback.
IDP untuk MLOps · Data governance · Model observability · Drift & OOD · Canary & shadow
Kontrol yang Dibutuhkan (Checklist AI TRiSM)
- Provenance & Audit: setiap prediksi terkait versi model, commit, dan dataset.
- Fairness: uji counterfactual & invariance untuk fitur sensitif maupun “fitur aneh” (font, jam kirim) yang sering jadi proxy.
- Security-by-design: sandbox kredensial, izin minimum, filter input/output, dan rate-limit per agen.
- Operational guardrail: budget per job, cut-off otomatis, dan kill-switch.
- Incident response: playbook “model recall” ketika ditemukan bias/penyimpangan.
Counterfactual fairness · Policy layer & kill switch · RBAC & secret management · Incident response AI
Mengapa Ini “Greget”
Perang AI berikutnya tidak dimenangkan oleh makalah tercantik, tetapi oleh waktu siklus (dari ide ke nilai), ketangguhan produksi, dan kepatuhan. Yang paling gesit dan rapi infrastrukturnya akan menang—bahkan jika modelnya bukan yang paling mutakhir. Ini perang para insinyur: mereka yang bisa mengirim nilai cepat, aman, patuh, dan terukur.
Mengukur ROI AI · Platform vs proyek · Change management · AI Act & compliance
Rujukan eksternal (kerangka kerja tepercaya):
NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0)
-(L)-
