AI berkembang lebih cepat daripada batasan yang mengelilinginya.
Penelitian IBM’s AI at the Core menemukan bahwa hampir 74% organisasi yang disurvei melaporkan cakupan yang moderat atau terbatas dalam kerangka kerja risiko dan tata kelola AI mereka, mencakup risiko teknologi, pihak ketiga, dan model.
Dengan kata lain, banyak tim yang meluncurkan model, tetapi jauh lebih sedikit yang dapat dengan percaya diri menjawab pertanyaan-pertanyaan yang muncul setelahnya:
🤔 Siapa yang menyetujui ini, berdasarkan apa, dengan bukti apa, dan apa yang terjadi jika model mengalami drifting saat diproduksi?
Inilah yang sebagian besar dijawab oleh IBM Watsonx Governance. Ini membantu Anda mengelola, mengamankan, dan memantau AI sepanjang siklus hidupnya, dengan alur kerja, pemantauan, dan manajemen risiko yang dirancang untuk mendukung skalabilitas yang bertanggung jawab.
Dalam panduan ini, kami akan memandu Anda melalui cara menggunakan watsonx. governance untuk mendokumentasikan kasus penggunaan, menstandarkan proses tinjauan dan persetujuan, menangkap fakta model yang tepat, dan memantau model yang sedang beroperasi saat Anda memperluas skala.
Apa itu IBM watsonx. governance?
IBM Watsonx Governance adalah platform tata kelola AI tingkat perusahaan yang dikembangkan oleh IBM sebagai bagian dari platform AI dan data Watsonx. Platform ini membantu organisasi mengarahkan, mengelola, memantau, dan menskalakan aktivitas AI secara bertanggung jawab sepanjang siklus hidup AI.
Ini berfungsi sebagai solusi terpadu untuk mengelola baik model machine learning (ML) tradisional maupun model AI generatif modern (gen AI), termasuk model bahasa besar dan aplikasi, baik yang dibangun di IBM Watsonx.ai maupun yang diimplementasikan di platform pihak ketiga yang didukung.
📚 Baca lebih lanjut: Alat Tata Kelola AI Terbaik untuk Memastikan Kepatuhan dan Transparansi
Bagaimana IBM Watsonx Governance Berfungsi
watsonx. governance dikemas sebagai kumpulan fitur terintegrasi yang IBM gambarkan sebagai kombinasi:
OpenPages untuk risiko dan kepatuhan
OpenPages adalah komponen dalam watsonx. governance yang berfungsi sebagai mesin risiko dan kepatuhan pusat Anda. Dirancang untuk mengubah kebijakan perusahaan Anda menjadi metrik konkret dan dapat dilacak untuk setiap model AI.
Ini memberikan Anda alat untuk menangani penilaian risiko formal, memetakan model ke peraturan spesifik, dan membuat jejak audit yang tidak dapat diubah untuk regulator.
- Penilaian risiko: Anda dapat menetapkan dan melacak tingkat risiko untuk setiap kasus penggunaan AI berdasarkan faktor-faktor seperti sensitivitas data yang digunakan atau dampak dari keputusan yang diambil.
- Pemetaan kepatuhan: Ini memungkinkan Anda untuk memetakan model ke kerangka kerja regulasi seperti EU AI Act atau NIST AI Risk Management Framework, serta melacak bukti dan status kepatuhan selama proses tinjauan.
- Jejak audit: OpenPages menyimpan catatan permanen tentang siapa yang menyetujui apa dan kapan, yang sangat penting untuk membuktikan kepatuhan selama audit.
OpenScale untuk pemantauan model
OpenScale adalah mesin pemantauan real-time yang memantau model Anda setelah model tersebut diluncurkan. Ini adalah sistem peringatan dini Anda untuk masalah yang muncul saat model berinteraksi dengan data dunia nyata yang tidak terorganisir dan tidak dapat diprediksi.
- Deteksi pergeseran: Fitur ini mengidentifikasi saat masukan atau keluaran model mulai berbeda dari data yang digunakan untuk melatihnya, yang menandakan bahwa kinerjanya mungkin menurun.
- Pemantauan keadilan: Ini melacak prediksi di kelompok sensitif (seperti usia atau jenis kelamin) untuk mendeteksi bias AI yang muncul sebelum menjadi masalah sistemik.
- Keterjelaskan: Ia dapat menghasilkan penjelasan yang mudah dipahami manusia untuk perilaku model dan prediksinya, tergantung pada jenis model dan konfigurasinya, yang sangat penting untuk audit dan pertanyaan pelanggan.
- Metrik kinerja: Sistem ini memantau metrik kinerja inti seperti akurasi dan waktu respons, memastikan model tetap memenuhi persyaratan bisnis.
Brosur AI untuk pelacakan siklus hidup
Lembar Fakta AI merupakan bagian dari manajemen siklus hidup dokumen untuk setiap model. Lembar Fakta secara otomatis melacak detail kunci di setiap tahap siklus hidup AI, termasuk:
- Metadata pengembangan, seperti sumber data pelatihan dan pilihan algoritma
- Hasil evaluasi, seperti metrik pengujian dan penilaian bias
- Rincian deployment, termasuk di mana model tersebut berjalan dan siapa yang dapat mengaksesnya.
- Riwayat operasional, seperti tren kinerja dan insiden sebelumnya
🔍 ClickUp Brain MAX: Pengujian multi-model yang lebih cepat sebelum tahap tata kelola
Sebelum model, prompt, atau agen mencapai IBM Watsonx Governance, tim biasanya memerlukan tempat untuk berpikir, menguji, dan membandingkan tanpa hambatan.
Di situlah ClickUp Brain MAX berkilau .
Brain MAX adalah aplikasi AI desktop mandiri yang memungkinkan tim beralih antara beberapa model terkemuka (misalnya, GPT, Claude, Gemini) dalam konteks ruang kerja yang sama. Anda dapat menjalankan prompt yang sama, logika keputusan, atau output draf di seluruh model secara bersamaan, membandingkan respons secara instan, dan menyimpan jejak penalaran lengkap bersama dengan pekerjaan itu sendiri.
Hal ini membuat Brain MAX sangat powerful untuk:
- Perbandingan model dan prompt pada tahap awal sebelum evaluasi formal
- Pengujian beban untuk nada, kualitas penalaran, atau kasus ekstrem di seluruh model.
- Mencatat dan menyimpan "mengapa kami memilih pendekatan ini" secara langsung bersama tugas dan dokumen.
Setelah tim sepakat pada perilaku, prompt, atau pilihan model yang tepat, Watsonx Governance menjadi sistem referensi utama. Lembar fakta, persetujuan, dan pemantauan kemudian mencerminkan keputusan yang telah diuji ketahanan, didokumentasikan, dan disetujui.
👉 Dalam praktiknya, Brain MAX mempercepat pembelajaran dan iterasi, sementara watsonx. governance memastikan kendali dan pertanggungjawaban. Bersama-sama, keduanya mencegah tata kelola menghambat inovasi—atau inovasi mengabaikan tata kelola.
Cara Mengatur Watsonx Governance untuk Tim Anda
Sekarang mari kita atur Watsonx Governance untuk tim Anda, langkah demi langkah 👇
1. Hubungkan basis data (data mart)
Buka URL watsonx.governance untuk wilayah Anda, lalu pergi ke Konfigurasi → Database dan pilih jenis database (Lite atau database DB2/PostgreSQL Anda sendiri).
2. Atur kasus penggunaan AI
- Buka Kasus penggunaan AI → Pengaturan lengkap
- Ini akan membuat ID layanan: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- Jika Anda tidak memiliki inventaris default, Anda akan diminta untuk membuatnya, yang diperlukan untuk mengelola model eksternal, lampiran, dan laporan tata kelola.
3. Buat kebijakan akses (undang tim Anda)
Di IBM Cloud, Kelola → Akses (IAM) → Pengguna → Undang pengguna → tetapkan kebijakan akses untuk layanan watsonx. governance dan tentukan lingkupnya (akun/kelompok sumber daya/instans spesifik).
📌 Pengguna memerlukan akses Reader/Writer+ untuk mengakses layanan. Writer+ dapat melihat informasi di seluruh proyek dan ruang deployment.
4. Kelola pengguna dan peran di watsonx. governance
Tetapkan peran kolaborasi untuk tindakan terkait evaluasi (Admin/Editor/Viewer/Operator) berdasarkan tugas yang harus dilakukan oleh masing-masing orang.
👀 Tahukah Anda? Sebuah pelanggaran keamanan modern dapat berdampak sebesar stadion! Pelanggaran keamanan Under Armour yang dilaporkan pada Januari 2026 mencatat 72,7 juta akun yang terdampak.
Cara Mengelola Siklus Hidup Tata Kelola AI dengan ClickUp
IBM Watsonx Governance berfungsi sebagai sistem tata kelola resmi untuk AI, di mana model, prompt, evaluasi, dan persetujuan secara formal dilacak dengan struktur dan jejak yang jelas.
Namun, tata kelola masih harus dijalankan lintas departemen. Nah, seseorang harus menangkap konteks awal, melacak keputusan, menjaga keselarasan bukti, dan mendorong pekerjaan maju tanpa proses menjadi labirin serah terima. Penyebaran pekerjaan yang masif sedang terjadi!
Kenalkan ClickUp. Sebagai ruang kerja AI terintegrasi pertama di dunia, ClickUp menghubungkan lapisan operasional—dokumen, tugas, obrolan, alur kerja, pengetahuan, AI, dan visibilitas kepemimpinan—sehingga tim Anda dapat menjalankan siklus hidup tata kelola dengan sangat lancar.
Mari kita lihat caranya. 👇
Buat dan dokumentasikan kasus penggunaan AI.
Kasus penggunaan mudah didokumentasikan sekali. Bagian yang lebih sulit adalah menjaga dokumentasi tersebut tetap konsisten saat ide tersebut diuji oleh tim risiko, hukum, keamanan, dan pengiriman.
Atasi hal itu dengan ClickUp Docs. Misalnya, gunakan templat ClickUp Doc untuk setiap kasus penggunaan AI baru sehingga setiap proyek dimulai dengan masukan yang standar:
- Tujuan
- Pihak berkepentingan
- Kontekstualisasi data
- Hasil yang diharapkan
- Batasan
- Kriteria keberhasilan
Selain itu, diskusikan kasus penggunaan dan ambil keputusan di Doc menggunakan @mentions dan Komentar yang Ditetapkan di ClickUp. Seiring berjalannya tinjauan, ubah langkah selanjutnya menjadi Tugas ClickUp langsung dari Doc.
Jika sesuai dengan alur kerja Anda, tambahkan ClickUp Brain untuk mempercepat bagian-bagian yang biasanya memakan waktu. Gunakan untuk menyempurnakan ringkasan eksekutif, mengidentifikasi asumsi yang perlu diverifikasi, atau menyusun draf awal pertimbangan tata kelola (misalnya, poin pemeriksaan keadilan atau privasi) berdasarkan apa yang telah ditulis oleh tim Anda.
Setelah kasus penggunaan selesai, formalkan dalam IBM Watsonx Governance, sehingga menjadi acuan yang diatur untuk pelacakan siklus hidup dan dokumentasi lembar fakta.
Di watsonx. governance, buat kasus penggunaan AI dalam inventaris:
- Buka Katalog → Kasus Penggunaan AI
- Klik Kasus Penggunaan AI Baru
- Masukkan nama dan pilih inventaris
- Isi bidang yang diperlukan, seperti: Deskripsi (masalah bisnis + konteks) Tingkat risiko Data pendukung Pemilik Status Tag
- Deskripsi (masalah bisnis + konteks)
- Tingkat risiko
- Data pendukung
- Pemilik
- Status
- Tag
- Deskripsi (masalah bisnis + konteks)
- Tingkat risiko
- Data pendukung
- Pemilik
- Status
- Tag
Dari sana, kasus penggunaan menjadi tempat untuk melihat pelacakan siklus hidup (Ringkasan/Siklus Hidup/Akses) dan menghubungkan aset yang diatur dengan lembar fakta mereka.
Brosur informasi kemudian membantu mencatat metadata tata kelola dan kepatuhan sepanjang siklus hidup, termasuk tujuan/kritisitas dan jejak tindakan yang diambil selama pengembangan dan implementasi.
📮 ClickUp Insight: 53% organisasi tidak memiliki tata kelola AI atau hanya memiliki pedoman informal. Dan ketika orang tidak tahu ke mana data mereka pergi—atau apakah suatu alat dapat menimbulkan risiko kepatuhan—mereka ragu. Jika alat AI berada di luar sistem tepercaya atau memiliki praktik data yang tidak jelas, ketakutan akan "Bagaimana jika ini tidak aman?" sudah cukup untuk menghentikan adopsi.
Hal itu tidak berlaku untuk lingkungan yang sepenuhnya diawasi dan aman dari ClickUp. ClickUp AI mematuhi GDPR, HIPAA, dan SOC 2, serta memiliki sertifikasi ISO 42001, memastikan data Anda tetap pribadi, terlindungi, dan dikelola dengan bertanggung jawab.
Penyedia AI pihak ketiga dilarang melatih atau menyimpan data pelanggan ClickUp, dan dukungan multi-model beroperasi di bawah izin terpadu, kontrol privasi, dan standar keamanan yang ketat. Di sini, tata kelola AI menjadi bagian dari ruang kerja itu sendiri, sehingga tim dapat menggunakan AI dengan percaya diri, tanpa risiko tambahan.
Evaluasi Model AI dan Prompt
Evaluasi model adalah tahap kritis namun kompleks dengan banyak aspek yang perlu diperhatikan. Anda harus menjalankan uji kinerja, memeriksa bias, dan menguji mode kegagalan, sambil tetap menjaga komunikasi dengan berbagai pemangku kepentingan.
Untuk membangun alur kerja yang dapat diulang, gunakan Template DMAIC ClickUp.
Bangun alur evaluasi dengan status kustom berbasis tahap menggunakan templat ClickUp DMAIC
Di dalam templat ini, Anda dapat membuat alur evaluasi menggunakan Status Kustom ClickUp. Artinya, status-status tersebut dapat mencerminkan tahap evaluasi Anda, seperti Menunggu Evaluasi, Uji Bias, Penilaian Kinerja, dan Siap untuk Persetujuan.
Anda juga dapat menghilangkan proses serah terima manual dengan ClickUp Automations. Misalnya, ketika tugas berpindah ke Pengujian Bias, otomatisasi yang Anda atur dapat menugaskan pekerjaan kepada peninjau kepatuhan Anda dan menambahkan komentar dengan daftar periksa pengujian dan tautan.
Setelah alur kerja Anda ditetapkan, Anda dapat melakukan evaluasi teknis di Watsonx:
- Untuk templat prompt dan genAI: Jalankan evaluasi prompt dari aset templat prompt, tinjau skor metrik, dan gunakan ringkasan evaluasi untuk mengidentifikasi pelanggaran ambang batas.
- Untuk model eksternal atau yang tidak dihosting oleh IBM: Anda dapat mengevaluasi templat prompt yang terpisah (detached) pada berbagai jenis tugas yang didukung, seperti ringkasan, klasifikasi, jawaban pertanyaan, ekstraksi entitas, generasi konten, dan RAG, dengan metrik yang bervariasi tergantung pada model dan tugas.
Setujui dan Deploy Model AI
Gunakan ClickUp Super Agents untuk menjalankan proses persetujuan secara end-to-end.
Mereka adalah rekan kerja yang didukung AI yang beroperasi dengan konteks Workspace penuh dan dapat menjalankan alur kerja multi-langkah secara aman. Lebih dari itu, Anda dapat mengonfigurasi perilaku mereka melalui instruksi, pemicu, alat, dan pengetahuan untuk memastikan mereka beroperasi dalam batas-batas yang ditetapkan.
Misalnya, saat evaluasi selesai, Super Agent dapat mengumpulkan semua yang dibutuhkan oleh penilai dalam satu tempat (misalnya, konteks kasus penggunaan saat ini, catatan keputusan, dan tautan ke bukti yang diawasi).
Selanjutnya, Dashboard ClickUp dapat mengubah data tugas di Workspace menjadi tampilan visual tingkat tinggi tentang kemajuan, sehingga pimpinan dapat melihat berapa banyak model yang menunggu tinjauan, tahap mana yang menumpuk, dan apa yang sudah kadaluwarsa.
Buat dasbor manajemen proyek Anda sendiri di ClickUp ⬇️
Anda dapat menghubungkan alur kerja operasional kembali ke Watsonx:
- Dalam watsonx. governance, IBM menyediakan alur kerja Siklus Hidup Model yang membawa model AI melalui berbagai tahap dan pemangku kepentingan hingga Persetujuan untuk Deploy. Hal ini untuk memastikan sistem catatan yang diatur mencerminkan tahap-tahap yang sama yang dijalankan tim Anda secara operasional di ClickUp.
- Setelah persetujuan, tahap berikutnya adalah pemantauan. Watson OpenScale dapat dikonfigurasi dengan pemantau yang mengevaluasi aset yang telah diimplementasikan berdasarkan ambang batas yang Anda tentukan (misalnya, ambang batas keadilan atau akurasi/pergeseran).
🚀 Keunggulan ClickUp: Buat Dashboard kepemimpinan dan tambahkan Kartu AI ClickUp yang merangkum hal-hal yang menghambat persetujuan (misalnya, ‘Apa yang sedang menunggu persetujuan hukum?’ atau ‘Model mana yang telah dalam proses tinjauan paling lama?’).
Batasan Penggunaan Watsonx untuk Tata Kelola AI & Skalabilitas
Tidak ada alat yang menjadi solusi ajaib, dan penting untuk memahami batasan platform sebelum Anda memutuskan untuk menggunakannya.
Berikut beberapa hal yang perlu dipertimbangkan dengan watsonx. governance 👀
| Batasan | Dampak |
| IBM ecosystem tilt | Meskipun mendukung model pihak ketiga, integrasi yang paling mendalam adalah dengan alat-alat IBM sendiri. Tim yang sangat bergantung pada platform cloud lain mungkin menghadapi kendala. |
| Kompleksitas untuk tim yang lebih kecil | Platform ini dirancang untuk operasi skala perusahaan. Tim yang lebih kecil mungkin merasa beban dan kompleksitasnya melebihi kebutuhan mereka. |
| Kurva pembelajaran OpenPages | Modul manajemen risiko awalnya dirancang untuk bidang keuangan, sehingga konsep dan antarmukanya mungkin tidak terasa intuitif bagi tim yang terbiasa dengan AI. |
| Batasan kustomisasi | Template kepatuhan yang sudah disiapkan merupakan titik awal yang baik, tetapi mungkin tidak sepenuhnya sesuai dengan kebutuhan regulasi unik atau spesifik perusahaan Anda. |
| Pengelolaan AI generatif masih dalam tahap pengembangan | Alat-alat untuk mengelola model bahasa besar (LLMs) berkembang dengan cepat di seluruh industri, dan kemampuan tata kelola terus berkembang seiring dengan praktik terbaik yang muncul. |
Alat Alternatif Lain yang Dapat Digunakan
Jika IBM Watsonx Governance tidak terasa cocok, Anda memiliki beberapa alternatif, tergantung apakah Anda menginginkan stack tata kelola berbasis cloud atau lapisan pemantauan yang netral terhadap cloud.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: Pilihan yang kuat jika Anda sudah menggunakan AWS. Model Monitor berfokus pada pemantauan produksi (misalnya, mendeteksi masalah kualitas seperti drift/anomali dan memberi peringatan), sementara Model Cards membantu Anda mendokumentasikan detail model untuk audit dan pelaporan tata kelola secara terstandar.
- Azure Machine Learning Responsible AI: Pilihan terbaik jika alur kerja Anda sudah ada di Azure, dan Anda ingin cara bawaan untuk mengevaluasi model dalam hal keadilan, analisis kesalahan, dan keterjelaskan (serta analisis 'what-if'/kontrafaktual) dalam satu antarmuka.
- Google Vertex AI Model Monitoring: Setara dengan Google Cloud untuk tim yang mengimplementasikan di GCP. Fokusnya pada menjalankan tugas pemantauan secara terjadwal atau sesuai permintaan, melacak sinyal kualitas model/data (seperti drift/pergeseran fitur), dan memberikan peringatan saat ambang batas terlampaui.
- Fiddler AI + Arthur AI: Cocok saat Anda membutuhkan lapisan observabilitas yang netral vendor di seluruh model—sering dipilih untuk penjelasan yang lebih mendalam, analisis akar masalah yang lebih cepat, dan konsistensi pemantauan di seluruh tim dan lingkungan.
- MLflow: Pilihan terbaik untuk tim yang menginginkan fleksibilitas sumber terbuka. MLflow memberikan fondasi yang kuat (pelacakan + registri model dengan metadata/tag dan tahap siklus hidup), tetapi Anda biasanya memerlukan upaya teknikal untuk menambahkan penegakan kebijakan, tinjauan/persetujuan, dan alur kerja tata kelola yang sesuai dengan organisasi Anda.
Jadikan Tata Kelola AI Lebih Konkret dengan ClickUp
Platform seperti IBM Watsonx Governance dapat memberikan fondasi teknis untuk pengendalian risiko dan kepatuhan, tetapi tata kelola hanya berfungsi jika tim di baliknya tetap sejalan dan bertanggung jawab.
ClickUp menghubungkan lapisan eksekusi tersebut. Dokumen mengstandarkan kebijakan dan catatan model. Dashboard membuat tinjauan dan hambatan menjadi terlihat. Dan Agen AI memastikan persetujuan dan serah terima berjalan lancar, sehingga tata kelola tetap operasional rather than teoretis.
Yang terpenting, hal ini mengubah tata kelola AI dari proses tinjauan berkala menjadi sistem yang dinamis. Di mana keputusan didokumentasikan, tindakan dilacak, dan pertanggungjawaban jelas di setiap tahap siklus hidup.
Mulai secara gratis dengan ClickUp dan jalankan proses tata kelola Anda dengan jelas dari awal hingga akhir. ✅
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Pengelolaan AI secara umum merujuk pada prinsip dan kebijakan umum yang diadopsi oleh suatu organisasi, sementara Watsonx. Governance adalah platform perangkat lunak khusus yang membantu Anda mengimplementasikan dan mengotomatisasi praktik-praktik tersebut.
Ya, platform ini dapat memantau dan mengelola model yang diimplementasikan di cloud lain seperti AWS SageMaker dan Azure ML, meskipun integrasinya mungkin memerlukan konfigurasi manual yang lebih banyak dibandingkan dengan model asli IBM.
Pengelolaan yang efektif adalah kerja tim, biasanya melibatkan ilmuwan data, insinyur ML, petugas kepatuhan, manajer risiko, pemangku kepentingan bisnis, dan keamanan TI untuk mencakup seluruh siklus hidup.