Kenapa topik on-prem vs cloud AI enterprise jadi makin panas
Adopsi AI enterprise memang lagi naik.
IBM melaporkan sekitar 42% perusahaan skala enterprise sudah aktif deploy AI, dan 40% masih eksplorasi atau eksperimen. IBM Newsroom
Artinya banyak tim sudah masuk fase produksi.
Begitu masuk produksi, pertanyaannya berubah.
Bukan “modelnya pintar apa tidak”.
Pertanyaannya “bisa dipakai harian dan bisa diaudit atau tidak”.
Definisi praktis
On-prem AI enterprise itu AI jalan di infrastruktur milik perusahaan.
Bisa di data center internal atau private cloud yang benar-benar dikontrol perusahaan.
Cloud AI enterprise itu AI jalan di infrastruktur penyedia cloud.
Skalanya enak.
Setup cepat.
Operasional biasanya lebih ringan.
Hybrid AI enterprise itu pembagian beban kerja.
Data sensitif dan workflow inti tetap di boundary perusahaan.
Komponen tertentu yang aman bisa pakai cloud.
Banyak enterprise akhirnya jatuh ke sini karena paling realistis. rasa.com
Cara kami memutuskan tanpa debat panjang
Kami pakai 6 pertanyaan ini.
Jawaban kamu akan “memilihkan” deployment secara alami.
1) Data boundary kamu seketat apa
Data apa yang boleh keluar boundary.
Data apa yang tidak boleh keluar boundary.
Apakah dokumen mengandung data finansial sensitif atau data karyawan.
Kalau boundary ketat, on-prem atau hybrid biasanya lebih masuk akal.
2) Siapa yang butuh akses dan seberapa kompleks role-nya
Kalau role banyak.
Kalau approval berlapis.
Kalau ada segregation of duties.
RBAC dan audit trail harus jadi pusat desain.
Ini bukan fitur tambahan.
Ini fondasi.
3) Kebutuhan audit dan pembuktian
Kalau ada audit internal, eksternal, atau pemeriksaan reguler.
Kamu butuh jejak yang bisa menjawab.
Siapa mengubah apa.
Kapan.
Kenapa.
Di sistem AI, audit trail bukan “log teknis”.
Audit trail itu bukti.
4) Latency dan pola akses user
User kamu mostly di kantor dan jaringan internal.
Atau user kamu tersebar lintas kota.
On-prem bisa unggul untuk workload internal berlatensi rendah.
Cloud biasanya unggul untuk user yang tersebar dan butuh elastisitas. Rippling
5) Biaya yang kamu anggap “nyeri”
On-prem biasanya butuh biaya awal dan tim operasi yang siap.
Cloud biasanya biaya bertahap dan bisa naik kalau usage melejit.
Hybrid bikin kamu bisa mengunci biaya di sisi tertentu, dan fleksibel di sisi lain.
6) Risiko security yang relevan untuk LLM
Kalau kamu pakai LLM, ancamannya juga spesifik.
OWASP menyorot risiko seperti prompt injection dan insecure output handling di aplikasi LLM. OWASP Foundation+1
Ini mempengaruhi desain guardrails, bukan cuma pilihan server.
Pendapat kami
Kalau kamu baru mulai.
Cloud atau hybrid biasanya bikin time-to-value lebih cepat.
Kalau kamu sudah punya SOP ketat, data boundary kencang, dan kebutuhan audit tinggi.
Hybrid sering jadi jawaban paling waras.
On-prem penuh biasanya masuk saat beban compliance, kontrol data, atau integrasi legacy memang berat.
Dampak bisnis yang biasanya terasa setelah keputusan deployment beres
Keputusan deployment yang tepat bikin tim tidak kebuang di revisi keputusan terus.
- Lead time implementasi lebih cepat karena scope jelas.
- Rework turun karena kontrol data dan approval chain sudah dirancang dari awal.
- Operasional lebih stabil karena SLA dan ownership jelas.
- Audit lebih ringan karena bukti dan jejak proses sudah built-in.
- Skalabilitas lebih aman karena kamu tidak terjebak vendor lock-in tanpa sadar.
Risiko dan kontrol yang wajib ada di semua model (on-prem, cloud, hybrid)
Kami tidak pernah “mengandalkan” lokasi deploy sebagai satu-satunya kontrol.
Kontrol harus ada di sistemnya.
Guardrails
Template dan format output dibatasi.
Field penting wajib terisi.
Validasi aturan SOP dibuat eksplisit.
Output disanitasi sebelum jadi dokumen final.
Risiko insecure output handling harus ditutup di layer aplikasi, bukan berharap model “sopan”. OWASP Foundation
Human-in-the-loop
Titik review manusia dipasang di bagian berisiko tinggi.
Angka.
Klausa sensitif.
Identitas.
Komponen compliance.
Kalau AI ragu, sistem masuk mode review, bukan memaksa lanjut.
Audit trail
Semua perubahan tercatat.
Semua approval tercatat.
Semua hasil validasi tercatat.
Kalau butuh model governance yang rapi, NIST AI RMF membagi aktivitas manajemen risiko AI menjadi govern, map, measure, manage. NIST Publications+1
Itu bisa kamu jadikan struktur kerja lintas tim.
RBAC dan data boundary
Role jelas.
Aksi per role jelas.
Boundary data jelas.
Least privilege jalan.
Akses sementara wajib ada alasan dan tercatat.
Contoh scope end-to-end yang konkret
Kami ambil contoh yang paling sering.
Workflow dokumen finance–anggaran atau HC document factory.
Skenario deployment: Hybrid yang “masuk akal”
Data dokumen dan audit log tetap di boundary perusahaan.
Orkestrasi workflow dan RBAC tetap di boundary perusahaan.
Komponen AI bisa dipilih.
Bisa on-prem model.
Bisa cloud model lewat gateway yang ketat.
Alur kerja
User upload dokumen.
Sistem ekstrak field penting.
Sistem generate draft berbasis template.
AI validation cek kelengkapan dan rule SOP yang bisa diformalkan.
Reviewer manusia cek bagian berisiko.
Approver approve sesuai RBAC.
Sistem generate final.
Dokumen dikirim ke tanda tangan digital.
Notifikasi jalan lewat email dan dashboard.
Tools yang disentuh
Web app untuk review dan approval.
SSO untuk identitas dan role mapping.
Database untuk workflow state dan audit trail.
Object storage untuk file dan versioning.
AI orchestrator untuk routing prompt, policy, dan evaluasi.
LLM gateway untuk redaction, allowlist tools, dan output sanitization.
E-sign integration untuk finalisasi.
Notification service untuk email dan alert.
Metrik yang kami ukur
Waktu dari upload ke draft pertama.
Jumlah revisi sebelum approval final.
Waktu dari draft ke final signed.
Rasio dokumen lolos validasi tanpa revisi mayor.
Jumlah kejadian “policy blocked” dari guardrails.
Jumlah override akses dan alasannya.
Omnichannel yang tetap aman
User enterprise tidak kerja di satu tab saja.
Dashboard untuk kerja utama.
Email untuk notifikasi.
Log untuk audit.
Yang penting, semua channel tetap mengarah ke satu sumber kebenaran.
Workflow dan audit trail tidak boleh tersebar di chat.
Kalau tim kamu sedang menentukan on-prem vs cloud untuk AI enterprise, kami bisa bantu biar keputusan cepat dan tidak balik-balik.
Balas dengan 5 info ini.
Jenis dokumen atau workflow-nya apa?
Siapa saja role yang terlibat?
Bagian mana yang paling sensitif?
Kebutuhan audit-nya seketat apa?
Target lead time yang mau kamu capai?
Kami review risk, boundary, dan opsi deployment yang paling masuk akal untuk 1 use case prioritas.
Kalau artikel ini kepakai, share ke tim IT, security, dan business owner kamu, lalu tulis 1 kekhawatiran terbesar kamu soal deployment AI.
Kami akan bantu jawab dengan contoh kontrol yang konkret.
