Definisi praktis: “AI siap SOP” itu seperti apa
AI siap SOP itu bukan cuma “bisa jawab”.
AI siap SOP itu bisa masuk workflow.
Ada siapa melakukan apa.
Ada batas akses per role.
Ada jejak perubahan.
Ada titik review manusia untuk bagian berisiko.
Kalau ada masalah, kita bisa telusuri dan perbaiki tanpa bikin proses runtuh.
Kenapa AI sering mentok setelah PoC
Kami sering ketemu pola yang sama.
- AI jalan di lingkungan “bersih” saat demo.
- Begitu masuk data real, muncul banyak edge case.
- Begitu masuk approval chain, tidak jelas siapa boleh mengubah apa.
- Begitu ada audit, tidak ada bukti prosesnya.
- Begitu ada risiko keamanan, semua orang langsung rem.
Kalau ini tidak dibereskan, AI jadi fitur yang “ada”, tapi tidak dipakai.
3 pilar utama yang bikin AI enterprise bisa dipakai harian
Pilar 1 — RBAC yang benar, bukan sekadar “admin vs user”
RBAC (Role-Based Access Control) itu fondasi segregation of duties.
Finance beda akses dengan anggaran.
Reviewer beda akses dengan approver.
Admin template beda akses dengan user yang generate dokumen.
Dan yang paling penting.
Aksi tiap role harus jelas.
Lihat boleh.
Edit boleh.
Approve boleh.
Export boleh.
Semua tidak boleh “samar”.
Prinsip praktis yang kami pakai
- Role dibuat mengikuti SOP, bukan mengikuti struktur tim IT.
- Default akses itu minimal, bukan maksimal.
- Akses “sementara” harus tercatat dan punya alasan.
Pilar 2 — Audit trail yang bisa jadi bukti, bukan log teknis
Audit trail itu jawaban untuk pertanyaan ini.
“Siapa mengubah apa, kapan, dan kenapa”.
Kalau kamu tidak bisa jawab ini, AI akan selalu dicurigai.
Audit trail bukan cuma untuk “kesalahan AI”.
Audit trail juga untuk kesalahan manusia.
Karena di enterprise, yang dicari itu akuntabilitas.
Audit trail yang sehat biasanya menyimpan
- versi dokumen dan perubahan field penting
- siapa yang generate draft
- siapa yang mengedit dan bagian mana
- hasil validasi (pass/fail) dan alasan fail
- siapa yang approve dan timestamp
- versi template dan siapa yang mengubah template
Pilar 3 — Human-in-the-loop di titik yang tepat
Human-in-the-loop bukan berarti semua harus dicek manual.
Human-in-the-loop yang benar itu “cek di bagian yang berisiko tinggi”.
Misalnya angka, klausa, identitas, atau hal yang berdampak compliance.
Rule yang kami pakai
- AI boleh mempercepat drafting dan validasi awal.
- Keputusan final tetap lewat checkpoint manusia sesuai role.
- Kalau AI ragu, sistem tidak memaksa lewat.
Sistem pindahkan ke mode review.
2 pilar tambahan yang sering menentukan “aman atau tidak”
Data boundary
Data boundary itu pagar.
Siapa boleh lihat data apa.
AI boleh baca konteks apa.
Output boleh tampil ke siapa.
Kalau ini longgar, risiko bocor lebih besar daripada manfaatnya.
Guardrails dan fallback
Kalau kamu pakai LLM/agent di workflow, ancaman juga ikut naik.
OWASP Top 10 for LLM Applications membahas risiko seperti prompt injection dan insecure output handling, yang relevan banget untuk sistem enterprise. OWASP Foundation+1
Makanya guardrails itu wajib.
Fallback itu wajib.
Contoh guardrails yang sering kami pasang
- template dan format dikunci
- field wajib tidak boleh kosong
- rule SOP yang bisa dibuat eksplisit jadi validasi
- output yang sensitif tidak otomatis dipublish
- sanitasi output sebelum masuk dokumen final
Fallback yang sehat
- mode review ketika input kurang
- jalur manual tetap ada, tapi tetap masuk workflow dan audit trail
- override harus tercatat + ada alasan
Dampak bisnis (yang biasanya paling cepat terasa)
Kalau governance rapi, dampaknya bukan cuma “lebih aman”.
Dampaknya operasional lebih cepat dan lebih konsisten.
- approval lebih ringan karena dokumen sudah “siap approve”
- revisi berulang turun karena validasi lebih awal
- SLA per role bisa diukur karena status workflow jelas
- audit internal lebih mudah karena jejaknya lengkap
- scaling lebih gampang karena proses tidak bergantung ke 1–2 orang “yang paling paham”
Risiko & kontrol (versi checklist)
Ini bagian yang sering ditanya IT Security dan Compliance.
RBAC
- role jelas per fungsi
- least privilege
- akses sementara tercatat
Audit trail
- perubahan terdokumentasi
- approval timestamp
- versi template tercatat
Human review
- checkpoint untuk item berisiko
- escalation path jelas
- “AI confidence” tidak jadi alasan final tanpa review
Data boundary
- data minimization
- scope akses per dokumen
- pembatasan output per role
Guardrails
- validasi format dan isi
- output sanitization
- policy untuk konten sensitif
Contoh scope end-to-end (biar kebayang “tools touched” dan metriknya)
Contoh use case: dokumen internal dari template jadi final signed.
Alur
User pilih tipe dokumen.
User isi form data inti.
Sistem tarik master data sesuai izin akses.
AI generate draft dari template resmi.
AI validation cek kelengkapan dan rule SOP dasar.
Reviewer manusia cek bagian berisiko.
Approver approve sesuai RBAC.
Sistem generate final.
Dokumen masuk jalur tanda tangan digital.
Notifikasi dikirim ke pihak terkait.
Tools yang disentuh
Web app (form, review, approval).
CMS (template library + rules).
Database (workflow state + audit log).
Object storage (file + versi).
SSO/Identity (role mapping).
E-sign integration (finalisasi).
Email/notification service (notifikasi).
Metrik yang kami ukur
Waktu draft pertama (menit).
Jumlah revisi sebelum approve (angka).
Waktu sampai final signed (jam).
Rasio lolos validasi tanpa revisi mayor (persen).
SLA approval per role (jam/hari).
Jumlah override akses (angka) + alasan.
Omnichannel: governance tetap jalan di mana pun user kerja
Enterprise itu kerja lewat banyak channel.
Yang penting, kontrolnya tetap konsisten.
Dashboard untuk kerja utama.
Email untuk notifikasi dan jejak komunikasi.
Integrasi internal via API jika diperlukan.
Audit trail tetap satu sumber kebenaran, bukan tersebar.
Kalau tim kamu sedang bikin AI untuk workflow dokumen, kami bisa bantu screening cepat.
Bukan untuk debat model.
Tapi untuk memastikan AI-nya bisa masuk SOP dan aman dipakai.
Minta sesi 30 menit untuk menilai kesiapan governance dan risiko utama use case kamu.
