3 hours ago
7
Selular.ID – Seiring meningkatnya adopsi AI enterprise dan large language model (LLM) di berbagai sektor bisnis, perusahaan di Indonesia dan global menghadapi tantangan serius dalam mengelola data sensitif.
Data sintetis pun kembali menjadi sorotan sebagai pendekatan praktis untuk mendukung pengembangan AI, meski tidak sepenuhnya menghilangkan risiko privasi, terutama di tengah ketatnya regulasi perlindungan data pribadi.
Integrasi AI ke dalam layanan pelanggan, analitik, produktivitas developer, hingga manajemen pengetahuan mendorong perusahaan memasukkan volume data yang jauh lebih besar ke dalam sistem.
Namun, data yang paling bernilai untuk meningkatkan akurasi dan relevansi AI justru sering kali mengandung personally identifiable information (PII), catatan transaksi, atau konteks bisnis yang bersifat rahasia.
Sherlie Karnidta, Country Manager Cloudera Indonesia, menyoroti bahwa percepatan pengembangan AI kerap membuat organisasi tidak sepenuhnya menyadari bagaimana data sensitif dapat ikut terbawa ke dalam proses pelatihan, evaluasi, maupun pustaka prompt AI, meskipun niat awalnya adalah menjaga privasi dan kepatuhan.
Risiko Privasi Meningkat di Era LLM dan Agen AI
Dalam pendekatan analitik tradisional, alur data umumnya lebih terkontrol. Data dikurasi, diagregasi, atau di-masking sebelum digunakan untuk tujuan tertentu. Namun, pengembangan berbasis LLM mengaburkan batasan tersebut. Banyak input berbentuk teks tidak terstruktur, di mana informasi sensitif dapat tersembunyi di balik percakapan atau dokumen yang tampak biasa.
Kehadiran agen AI memperluas permukaan risiko. Sistem ini tidak hanya memproses data, tetapi juga mampu mengambil keputusan dan bertindak lintas tools serta alur kerja. Ketika agen AI memiliki akses langsung ke berbagai sistem internal, data pribadi dan sensitif dapat tersebar tanpa pola yang jelas, terutama jika organisasi belum memiliki visibilitas data yang memadai.
Situasi ini menjadi semakin krusial di Indonesia setelah Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) diberlakukan penuh sejak Oktober 2024. Regulasi ini menetapkan sanksi administratif hingga pidana bagi organisasi yang gagal melindungi data pribadi, menjadikan pengelolaan data AI bukan hanya isu teknis, tetapi juga risiko hukum dan reputasi.
Data Sintetis Kembali Dilirik, Tapi Bukan Tanpa Batasan
Dalam konteks inilah data sintetis kembali mendapat perhatian. Secara sederhana, data sintetis adalah data yang dihasilkan secara algoritmik untuk merepresentasikan pola utama dari dataset nyata, tanpa menyalin rekaman data asli. Pendekatan ini menjanjikan percepatan inovasi AI dengan menurunkan paparan langsung terhadap data sensitif.
Namun, Sherlie menegaskan bahwa data sintetis bukanlah solusi instan atau “obat mujarab” untuk privasi. Dataset sintetis yang dirancang kurang matang masih berpotensi membocorkan informasi sensitif, terutama jika mempertahankan kombinasi atribut yang langka atau terlalu mirip dengan contoh nyata.
Sebaliknya, data sintetis yang terlalu generik dan seragam juga menimbulkan masalah baru. Model AI yang dilatih dengan data semacam ini mungkin terlihat baik dalam pengujian, tetapi gagal menghadapi kompleksitas dunia nyata saat diterapkan di lingkungan produksi.
Peran Realistis Data Sintetis dalam AI Enterprise
Pendekatan yang lebih relevan adalah memposisikan data sintetis sebagai alat mitigasi risiko, bukan pengganti total data nyata. Jika dikelola secara disiplin, data sintetis dapat membantu menurunkan risiko kebocoran data pribadi, sekaligus menjaga proses pengembangan dan evaluasi AI tetap berjalan.
Dalam praktiknya, data sintetis juga menjawab tantangan klasik di banyak organisasi, yaitu keterbatasan data pelatihan berkualitas tinggi. Bahkan sebelum isu privasi muncul, banyak proyek AI terhambat karena kurangnya data yang representatif untuk memulai.
Perkembangan teknologi membuat data sintetis tidak lagi terbatas pada dataset tabular sederhana. Kini, perusahaan dapat menghasilkan berbagai bentuk data sintetis yang lebih kontekstual, seperti:
- Instruksi sintetis untuk melatih respons model
- Dialog sintetis yang merepresentasikan percakapan layanan pelanggan
- Tiket insiden sintetis untuk simulasi operasional
- Tanya jawab sintetis yang mencerminkan alur kerja nyata
Pendekatan ini memungkinkan pengembangan AI yang lebih relevan tanpa harus bergantung pada catatan mentah pelanggan atau karyawan.
Mendukung Fine-Tuning dan Adaptasi Domain
Dalam banyak kasus, perusahaan membutuhkan model AI yang memahami konteks internal, mulai dari terminologi bisnis, kebijakan operasional, hingga struktur katalog produk. Proses fine-tuning terawasi membantu mencapai tujuan ini, tetapi contoh pelatihannya sering kali bersifat sensitif.
Dataset sintetis dapat menyediakan pasangan prompt–response yang lebih aman dan mencerminkan pola niat serta format tugas sebenarnya. Dengan cara ini, organisasi dapat mengurangi ketergantungan pada data aktual, sekaligus mempercepat adaptasi model ke domain spesifik mereka.
Evaluasi Model AI dalam Skala Besar
Tahap evaluasi kerap menjadi hambatan utama dalam implementasi AI enterprise. Tim perlu menguji model dalam berbagai skenario, termasuk pertanyaan rutin, edge case, hingga topik sensitif yang berkaitan dengan kepatuhan regulasi.
Penciptaan task sintetis memungkinkan pembangunan rangkaian evaluasi yang luas dan konsisten dengan lebih cepat dibandingkan metode manual. Jika dilakukan dengan benar, pendekatan ini meningkatkan kepercayaan terhadap perilaku model sebelum diterapkan ke produksi, sekaligus mengurangi kebutuhan menangani dataset mentah yang berisiko tinggi.
Kurasi Data untuk RAG dan Agen AI
Alur kerja retrieval-augmented generation (RAG) dan agen AI sangat bergantung pada kualitas basis pengetahuan serta prompt pengujian. Data sintetis berperan penting dalam menghasilkan kueri realistis, variasi pertanyaan, dan interaksi multi-turn untuk melakukan stress-test terhadap sistem retrieval dan penggunaan tools.
Pendekatan ini membantu menurunkan frekuensi penggunaan percakapan nyata yang sensitif sebagai input, sekaligus memastikan sistem AI siap menghadapi skenario kompleks di dunia nyata.
Tata Kelola Menentukan Keamanan Data Sintetis
Agar benar-benar menurunkan risiko privasi, data sintetis harus diperlakukan sebagai bagian dari disiplin engineering, bukan solusi darurat. Organisasi perlu menetapkan tujuan penggunaan dataset sejak awal, apakah untuk pelatihan, evaluasi, pengujian, atau red-teaming.
Beberapa pengaman penting yang perlu diterapkan meliputi:
- Data minimisation, dengan mengurangi granularitas dan menghilangkan outlier yang tidak diperlukan
- Evaluasi apakah data sintetis mempertahankan pola yang relevan untuk kinerja model, bukan sekadar terlihat realistis
- Pemeriksaan risiko memorization, terutama terhadap contoh yang terlalu unik atau mudah direkonstruksi
- Dokumentasi menyeluruh terkait metode, tujuan, dan output data sintetis untuk mendukung tata kelola dan keterlacakan
Pendekatan ini menjadi semakin penting di lingkungan yang diawasi ketat oleh regulasi seperti UU PDP.
Menuju Siklus Hidup AI yang Lebih Terkelola
Data sintetis bukan pengganti universal bagi data nyata dan tidak menghilangkan kebutuhan akan tata kelola yang kuat. Dalam praktiknya, menghasilkan data sintetis yang aman sekaligus berguna merupakan tantangan operasional yang memerlukan platform dan proses yang matang.
Tools seperti Cloudera Synthetic Data Studio mencerminkan pergeseran menuju operasionalisasi data sintetis sebagai bagian dari siklus hidup AI end-to-end, mulai dari fine-tuning, evaluasi, hingga kurasi data khusus.
Ketika perusahaan terus memperluas penerapan LLM dan agen AI, data sintetis semakin menjadi jalur praktis untuk mengurangi ketergantungan pada data pribadi sensitif. Pendekatan ini menegaskan pentingnya platform data dan AI terpadu dengan tata kelola kuat, agar inovasi dapat berjalan lebih cepat tanpa menambah risiko terhadap privasi dan kepatuhan regulasi.
Baca Juga: Prediksi Cloudera 2026: Perusahaan Tinjau Ulang Metode Adopsi AI Mereka
