Studi kasus solusiAIP353
Tata kelola LLM dan kepatuhan UU PDP untuk inisiatif AI di Freight / trucking
Studi kasus solusi adalah skenario berbasis pola masalah umum di industri. Isinya tidak merujuk klien tertentu dan bukan portofolio proyek MarkasDev. Portofolio proyek klien dipublikasikan terpisah.
Konteks industri
Angkutan barang dengan armada dan trip. Multi-lokasi dengan kedisiplinan data yang tidak seragam, pola tipikal di freight / trucking.
Batasan
- Shadow AI di perangkat pribadi
- Vendor AI beragam
- Belum ada klasifikasi data untuk prompt
- Integrasi vendor pihak ketiga
Pendekatan
Diagnose
Menyusun diagnosis: Inventaris use-case AI, klasifikasi data, dan gap kontrol.
Deliver
Menghadirkan: AI gateway, kebijakan prompt, DLP, logging, approval use-case.
Operate
Mengoperasikan: Periodic access review, red team, vendor reassessment.
Arsitektur tingkat tinggi
UsersAI gateway (authz, DLP, budget)model providersaudit & eval store.
Outcome tipikal
Shadow AI berkurang; use-case tersanction.
Outcome tipikal atau yang diharapkan, bukan klaim hasil proyek MarkasDev.Pertanyaan umum
Blokir semua ChatGPT?
Lebih efektif sediakan jalur resmi + edukasi.
Apakah ini pengganti legal?
Bukan; melengkapi kebijakan legal/compliance.