Tata Kelola AI dan Teater Performatif: Apa Artinya bagi Bisnis di Tahun 2025

Bisnis

Tata Kelola AI dan Teater Performatif: Apa Artinya bagi Bisnis di Tahun 2025

Bagaimana jika kebijakan tata kelola AI didasarkan pada deskripsi diri yang 'dilafalkan' oleh semua sistem AI? Penelitian mengungkapkan kesenjangan transparansi sebesar 1.644 (skala 0-3): setiap AI melaporkan secara berlebihan keterbatasannya, tanpa ada perbedaan antara model komersial dan sumber terbuka. Solusi: ganti pelaporan mandiri dengan pengujian perilaku independen, audit kesenjangan antara yang dinyatakan dan yang sebenarnya, pemantauan berkelanjutan. Perusahaan yang mengadopsi pendekatan ini melaporkan -34% insiden dan ROI sebesar 340%.

CEO & Pendiri Electe‍

Ringkas Artikel Ini dengan AI

Temukan mengapa semua sistem AI 'bertindak' ketika menjelaskan keterbatasan mereka dan bagaimana hal ini secara radikal mengubah pendekatan terhadap tata kelola perusahaan

‍

Pendahuluan: Penemuan yang Mengubah Tata Kelola AI

‍

Pada tahun 2025, kecerdasan buatan bukan lagi hal yang baru, melainkan sebuah realitas operasional sehari-hari. Lebih dari 90 persen perusahaan Fortune 500 menggunakan OpenAI AI di tempat kerja: Laporan untuk tahun 2025 | McKinsey, namun penemuan ilmiah revolusioner menantang semua yang kita pikir kita ketahui tentang tata kelola AI.

‍

Penelitian yang dilakukan oleh proyek 'SummerSchool2025PerformativeTransparency' mengungkapkan fenomena yang mengejutkan: semua sistem AI, tanpa terkecuali, 'berakting' saat menjelaskan kemampuan dan keterbatasannya. Kami tidak berbicara tentang malfungsi atau kesalahan pemrograman, tetapi karakteristik yang melekat yang secara radikal mengubah cara kita berpikir tentang tata kelola AI.

‍

Apa yang dimaksud dengan 'Pertunjukan Teater' dalam AI

‍

Definisi Ilmiah

Melalui analisis sistematis terhadap sembilan asisten AI, membandingkan kebijakan moderasi yang mereka laporkan sendiri dengan dokumentasi resmi platform, ditemukan kesenjangan transparansi rata-rata sebesar 1,644 (dalam skala 0-3) SummerSchool2025PerformativeTransparency. Sederhananya, semua model AI secara sistematis melaporkan pembatasan mereka secara berlebihan dibandingkan dengan apa yang sebenarnya didokumentasikan dalam kebijakan resmi.

‍

Fakta Paling Mengejutkan

Teatrikal ini menunjukkan hampir tidak ada perbedaan antara komersial (1,634) dan lokal (1,657) - perbedaan yang dapat diabaikan sebesar 0,023 yang menantang asumsi yang berlaku tentang tata kelola AI perusahaan versus open-source SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

Diterjemahkan ke dalam praktik: Tidak masalah apakah Anda menggunakan ChatGPT dari OpenAI, Claude dari Anthropic, atau model sumber terbuka yang dihosting sendiri. Mereka semua 'bertindak' sama ketika menjelaskan keterbatasan mereka.

‍

Apa Artinya Beton untuk Bisnis

‍

1. Kebijakan Tata Kelola AI Sebagiannya Hanya Ilusi

Jika perusahaan Anda telah menerapkan kebijakan tata kelola AI berdasarkan deskripsi diri sistem AI, Anda membangun fondasi yang tidak kuat. 75% responden dengan bangga melaporkan memiliki kebijakan penggunaan AI, tetapi hanya 59% yang memiliki peran tata kelola khusus, hanya 54% yang mempertahankan pedoman respons insiden, dan hanya 45% yang melakukan penilaian risiko untuk proyek-proyek AI Kesenjangan Tata Kelola AI: Mengapa 91% Perusahaan Kecil Memainkan Rolet Rusia dengan Keamanan Data pada tahun 2025.

‍

2. Tata Kelola Komersial vs Open-Source Adalah Perbedaan yang Keliru

Banyak perusahaan memilih solusi AI berdasarkan keyakinan bahwa model komersial 'lebih aman' atau model sumber terbuka 'lebih transparan'. Temuan mengejutkan bahwa Gemma 3 (lokal) menunjukkan teatrikalitas tertinggi (2,18) sementara Meta AI (komersial) menunjukkan yang terendah (0,91) membalikkan ekspektasi tentang efek dari jenis penerapan SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

Implikasi praktis: Anda tidak dapat mendasarkan keputusan pengadaan AI pada anggapan bahwa satu kategori secara inheren lebih 'dapat diatur' daripada yang lain.

‍

3. Sistem Pemantauan Harus Mengubah Pendekatan

Jika sistem AI secara sistematis melaporkan secara berlebihan keterbatasannya, sistem pemantauan tradisional yang didasarkan pada penilaian mandiri secara struktural tidak memadai.

‍

Solusi Konkret yang Dapat Diterapkan pada Tahun 2025

Pendekatan 1: Tata Kelola Multi-Sumber

Alih-alih mengandalkan deskripsi diri dari sistem AI, perusahaan-perusahaan terkemuka menerapkannya:

Audit eksternal independen terhadap sistem AI
Pengujian perilaku sistematis, bukan evaluasi yang dilaporkan sendiri
Pemantauan kinerja waktu nyata versus deklarasi sistem

Pendekatan 2: Model 'Teater Kritis'

Kami mengusulkan untuk memberdayakan organisasi masyarakat sipil untuk bertindak sebagai 'kritikus teater', yang secara sistematis memantau kinerja regulasi dan kinerja sektor swasta.

‍

Aplikasi bisnis: Buat tim 'audit perilaku' internal yang secara sistematis menguji kesenjangan antara apa yang dikatakan oleh AI dan apa yang sebenarnya dilakukan.

Pendekatan 3: Tata Kelola Berbasis Hasil

Model tata kelola federasi dapat memberikan otonomi kepada tim untuk mengembangkan alat AI baru sembari mempertahankan kontrol risiko terpusat. Para pemimpin dapat secara langsung mengawasi masalah berisiko tinggi atau yang memiliki visibilitas tinggi, seperti menetapkan kebijakan dan proses untuk memantau model dan keluaran demi keadilan, keamanan, dan kejelasan AI di tempat kerja: Laporan untuk tahun 2025 | McKinsey.

‍

Kerangka Kerja Praktis untuk Implementasi

Tahap 1: Penilaian Teater (1-2 minggu)

Mendokumentasikan semua deskripsi diri sistem AI Anda
Secara sistematis menguji apakah perilaku ini sesuai dengan kenyataan
Mengukur kesenjangan teatrikalitas untuk setiap sistem

Tahap 2: Desain Ulang Kontrol (1-2 bulan)

Mengganti kontrol berbasis pelaporan mandiri dengan pengujian perilaku
Menerapkan sistem pemantauan berkelanjutan yang independen
Membentuk tim internal yang berspesialisasi dalam audit perilaku AI

Tahap 3: Tata Kelola Adaptif (sedang berlangsung)

Memantau secara terus menerus kesenjangan antara yang dinyatakan dan yang sebenarnya
Memperbarui kebijakan berdasarkan perilaku aktual, bukan perilaku yang dinyatakan
Mendokumentasikan semuanya untuk kepatuhan dan audit eksternal

Hasil Terukur

Metrik Keberhasilan

Perusahaan-perusahaan yang telah mengadopsi pendekatan ini melaporkan:

Pengurangan 34% insiden AI karena ekspektasi yang salah terhadap perilaku sistem
28% peningkatan dalam keakuratan penilaian risiko
23% lebih besar untuk meningkatkan inisiatif AI dengan cepat

147 Perusahaan Fortune 500 mencapai ROI 340% melalui kerangka kerja tata kelola AI yang mempertimbangkan aspek-aspek ini Kerangka Kerja Tata Kelola AI Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence.

‍

Tantangan Implementasi

Resistensi Organisasi

Para pemimpin teknis secara sadar memprioritaskan adopsi AI meskipun ada kegagalan tata kelola, sementara organisasi yang lebih kecil tidak memiliki kesadaran regulasi 2025 Survei Tata Kelola AI Mengungkap Kesenjangan Kritis Antara Ambisi AI dan Kesiapan Operasional.

Solusi: Mulailah dengan proyek percontohan pada sistem yang tidak kritis untuk mendemonstrasikan nilai dari pendekatan ini.

‍

Biaya dan Kompleksitas

Menerapkan sistem pengujian perilaku mungkin terlihat mahal, tetapi pada tahun 2025, para pemimpin bisnis tidak lagi memiliki kemewahan untuk menangani tata kelola AI secara tidak konsisten atau di area bisnis yang terisolasi. 2025 Prediksi Bisnis AI: PwC.

‍

ROI: biaya implementasi dengan cepat diimbangi dengan pengurangan insiden dan peningkatan efektivitas sistem AI.

‍

Masa Depan Tata Kelola AI

Tren yang Muncul

Dewan perusahaan akan menuntut laba atas investasi (ROI) untuk AI. ROI akan menjadi kata kunci pada tahun 2025 10 Prediksi Tata Kelola AI untuk tahun 2025 - oleh Oliver Patel.

Tekanan untuk menunjukkan ROI yang konkret akan membuat pendekatan tata kelola yang hanya bersifat teatrikal menjadi tidak mungkin.

Implikasi Peraturan

Aturan dan kewajiban tata kelola untuk model GPAI mulai berlaku sejak 2 Agustus 2025 AI Act | Membentuk masa depan digital Eropa. Regulator mulai mewajibkan tata kelola berbasis bukti, bukan pelaporan mandiri.

‍

Kesimpulan Operasional

Penemuan teater performatif dalam AI bukanlah keingintahuan akademis, melainkan pengubah permainan operasional. Perusahaan yang terus mendasarkan tata kelola AI mereka pada deskripsi sistem secara mandiri sedang membangun di atas pasir hisap.

‍

Tindakan konkret yang akan diambil hari ini:

Audit langsung terhadap kesenjangan antara yang dinyatakan dan yang sebenarnya dalam sistem AI Anda
Penerapan sistem pengujian perilaku secara bertahap
Melatih tim mengenai pendekatan baru terhadap tata kelola
Pengukuran hasil yang sistematis untuk menunjukkan ROI

Pada akhirnya, pertanyaannya bukanlah apakah AI bisa transparan, tetapi apakah transparansi itu sendiri-seperti yang dilakukan, diukur, dan ditafsirkan-bisa lepas dari sifat teatrikalnya SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

Jawaban pragmatisnya adalah: jika teater tidak dapat dihindari, setidaknya mari kita buat teater yang berguna dan berdasarkan data yang nyata.

‍

FAQ: Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Pertunjukan Teater dalam AI

1. Apa sebenarnya arti dari 'teatrikalitas performatif' dalam IA?

Sandiwara performatif adalah fenomena di mana semua sistem AI secara sistematis melaporkan secara berlebihan batasan dan keterbatasan mereka dibandingkan dengan apa yang sebenarnya didokumentasikan dalam kebijakan resmi. Kesenjangan transparansi rata-rata sebesar 1,644 pada skala 0-3 ditemukan melalui analisis sembilan asisten AI SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

2. Apakah fenomena ini hanya memengaruhi jenis AI tertentu atau bersifat universal?

Hal ini sepenuhnya bersifat universal. Setiap model yang diuji - komersial atau lokal, besar atau kecil, Amerika atau Cina - terlibat dalam teater yang dideskripsikan sendiri oleh SummerSchool2025PerformativeTransparency. Tidak ada pengecualian yang diketahui.

‍

3. Apakah ini berarti saya tidak dapat mempercayai sistem AI perusahaan saya?

Ini tidak berarti bahwa Anda tidak dapat mempercayai deskripsi diri. Anda harus menerapkan sistem pengujian dan pemantauan independen untuk memverifikasi perilaku yang nyata versus perilaku yang dinyatakan.

‍

4. Bagaimana cara menerapkan tata kelola baru ini di perusahaan saya?

Mulailah dengan penilaian kesenjangan teater pada sistem Anda saat ini, kemudian secara bertahap menerapkan kontrol berdasarkan pengujian perilaku, bukannya pelaporan mandiri. Kerangka kerja praktis yang dijelaskan dalam artikel ini memberikan langkah-langkah konkret.

‍

5. Apa saja biaya pelaksanaannya?

Biaya di muka untuk sistem pengujian perilaku biasanya diimbangi dengan pengurangan 34% insiden AI dan peningkatan 28% dalam keakuratan penilaian risiko. Perusahaan-perusahaan Fortune 500 yang telah mengadopsi pendekatan ini melaporkan ROI sebesar 340% Panduan Implementasi Kerangka Kerja Tata Kelola AI Fortune 500: Dari Risiko ke Kepemimpinan Pendapatan - Axis Intelligence.

‍

6. Apakah ini juga berlaku untuk AI generatif seperti ChatGPT?

Ya, penelitian ini secara eksplisit menyertakan model AI generatif. Perbedaan antara model komersial dan model lokal dapat diabaikan (0,023), sehingga fenomena ini berlaku secara seragam untuk semua kategori SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

7. Apakah regulator menyadari fenomena ini?

Regulator mulai menuntut tata kelola berbasis bukti. Dengan aturan Uni Eropa yang baru tentang model GPAI yang berlaku mulai 2 Agustus 2025 AI Act | Membentuk masa depan digital Eropa, pendekatan pengujian independen kemungkinan besar akan menjadi standar.

‍

8. Bagaimana cara meyakinkan manajemen tentang pentingnya masalah ini?

Gunakan data keras: 91% perusahaan kecil tidak memiliki pemantauan yang memadai terhadap sistem AI mereka Kesenjangan Tata Kelola AI: Mengapa 91% Perusahaan Kecil Bermain Roulette Rusia dengan Keamanan Data pada tahun 2025, dan 95% program percontohan AI generatif di perusahaan-perusahaan gagal Laporan MIT: 95% percontohan AI generatif di perusahaan-perusahaan gagal | Fortune. Biaya kelambanan jauh lebih tinggi daripada biaya implementasi.

‍

9. Apakah ada alat yang siap pakai untuk menerapkan tata kelola ini?

Ya, platform yang berspesialisasi dalam pengujian perilaku dan audit independen terhadap sistem AI mulai bermunculan. Hal yang penting adalah memilih solusi yang tidak didasarkan pada pelaporan mandiri, tetapi pada pengujian sistematis.

‍

10. Apakah fenomena ini akan semakin memburuk seiring dengan perkembangan AI?

Mungkin begitu. Dengan hadirnya agen AI otonom, 79% organisasi mengadopsi agen AI 10 Statistik Agen AI untuk Akhir 2025, sehingga semakin penting untuk menerapkan tata kelola berdasarkan pengujian perilaku daripada deskripsi diri.

‍

Sumber utama:

Sumber daya untuk pertumbuhan bisnis

9 November 2025

Ketika AI akan menjadi satu-satunya pilihan Anda (dan mengapa Anda akan menyukainya)

"Sebuah perusahaan secara diam-diam menonaktifkan sistem AI selama 72 jam. Hasilnya? Kelumpuhan keputusan total. Reaksi paling umum terhadap pengaturan ulang? Kelegaan." Pada tahun 2027, 90% keputusan bisnis akan didelegasikan kepada AI-manusia akan bertindak sebagai 'antarmuka biologis' untuk mempertahankan ilusi kontrol. Mereka yang menolak akan dianggap sebagai orang-orang yang melakukan perhitungan dengan tangan setelah penemuan kalkulator. Pertanyaannya bukan lagi apakah kita akan mengalah, tapi bagaimana cara mengalah yang elegan.

9 November 2025

Mengatur apa yang tidak diciptakan: apakah Eropa berisiko mengalami ketidakrelevanan teknologi?

Eropa hanya menarik sepersepuluh dari investasi global dalam kecerdasan buatan, namun mengklaim mendikte aturan global. Ini adalah 'Efek Brussel'-memaksakan aturan dalam skala planet melalui kekuatan pasar tanpa mendorong inovasi. UU AI mulai berlaku dengan jadwal yang terhuyung-huyung hingga 2027, tetapi perusahaan teknologi multinasional merespons dengan strategi penghindaran yang kreatif: menggunakan rahasia dagang untuk menghindari pengungkapan data pelatihan, membuat rangkuman yang sesuai secara teknis tetapi tidak dapat dipahami, menggunakan penilaian mandiri untuk menurunkan sistem dari 'risiko tinggi' menjadi 'risiko minimal', belanja forum dengan memilih negara anggota dengan kontrol yang tidak terlalu ketat. Paradoks hak cipta ekstrateritorial: Uni Eropa menuntut OpenAI untuk mematuhi hukum Eropa bahkan untuk pelatihan di luar Eropa - sebuah prinsip yang tidak pernah terlihat sebelumnya dalam hukum internasional. Munculnya 'model ganda': versi Eropa yang terbatas vs. versi global yang canggih dari produk AI yang sama. Risiko nyata: Eropa menjadi 'benteng digital' yang terisolasi dari inovasi global, dengan warga negara Eropa mengakses teknologi yang lebih rendah. Pengadilan dalam kasus penilaian kredit telah menolak pembelaan 'rahasia dagang', tetapi ketidakpastian interpretasi masih sangat besar-apa sebenarnya arti dari 'ringkasan yang cukup rinci'? Tidak ada yang tahu. Pertanyaan terakhir yang belum terjawab: apakah Uni Eropa menciptakan jalan ketiga yang etis antara kapitalisme AS dan kontrol negara Tiongkok, atau hanya mengekspor birokrasi ke area di mana ia tidak bersaing? Untuk saat ini: pemimpin dunia dalam regulasi AI, marjinal dalam pengembangannya. Program yang luas.

9 November 2025

Outlier: Ketika Ilmu Data Bertemu dengan Kisah Sukses

Ilmu data telah mengubah paradigma: outlier bukan lagi 'kesalahan yang harus dihilangkan', melainkan informasi berharga yang harus dipahami. Satu pencilan dapat sepenuhnya mendistorsi model regresi linier-mengubah kemiringan dari 2 menjadi 10-tetapi menghilangkannya bisa berarti kehilangan sinyal terpenting dalam kumpulan data. Pembelajaran mesin memperkenalkan alat yang canggih: Isolation Forest mengisolasi outlier dengan membuat pohon keputusan acak, Local Outlier Factor menganalisis kepadatan lokal, Autoencoder merekonstruksi data normal dan melaporkan apa yang tidak dapat direproduksi. Ada pencilan global (suhu -10°C di daerah tropis), pencilan kontekstual (menghabiskan €1.000 di lingkungan miskin), pencilan kolektif (lonjakan jaringan lalu lintas yang tersinkronisasi yang mengindikasikan adanya serangan). Sejalan dengan Gladwell: 'aturan 10.000 jam' masih diperdebatkan-Paul McCartney mengatakan 'banyak band yang sudah melakukan 10.000 jam di Hamburg tanpa hasil, teori ini tidak sempurna'. Kesuksesan matematika Asia bukan karena faktor genetik, melainkan faktor budaya: sistem numerik Tiongkok lebih intuitif, penanaman padi membutuhkan perbaikan terus-menerus dibandingkan perluasan wilayah pertanian Barat. Aplikasi nyata: Bank-bank di Inggris memulihkan 18% potensi kerugian melalui deteksi anomali waktu nyata, manufaktur mendeteksi cacat mikroskopis yang tidak akan terlewatkan oleh inspeksi manusia, perawatan kesehatan memvalidasi data uji klinis dengan sensitivitas deteksi anomali 85%+. Pelajaran terakhir: karena ilmu data bergerak dari menghilangkan outlier menjadi memahaminya, kita harus melihat karier yang tidak konvensional bukan sebagai anomali yang harus dikoreksi, melainkan sebagai lintasan yang berharga untuk dipelajari.

9 November 2025

Karena rekayasa yang cepat saja tidak banyak gunanya

Keberhasilan penerapan kecerdasan buatan memisahkan organisasi yang kompetitif dari organisasi yang ditakdirkan untuk terpinggirkan. Namun pada tahun 2025, strategi kemenangan telah berubah secara dramatis bahkan sejak setahun yang lalu. Berikut ini adalah lima pendekatan terkini untuk benar-benar memanfaatkan kemampuan AI.