Definisi praktis: AI validation enterprise itu apa
AI validation enterprise adalah lapisan kontrol yang memeriksa output AI sebelum output tersebut dianggap “dokumen kerja”.
Yang dicek bukan hanya format.
Yang dicek adalah kelengkapan, konsistensi angka, rule SOP, dan batas data.
Kalau ada yang tidak lolos, sistem menahan dokumen untuk diperbaiki.
Bukan dilempar ke approval dengan harapan aman.
Kenapa AI tanpa validasi bikin approval makin berat
Kalau AI langsung menghasilkan dokumen, atasan biasanya tetap melakukan ini:
Membaca dengan kecurigaan.
Minta revisi berulang.
Menunda approve karena takut jadi “yang salah tanda tangan”.
Ini yang sering kejadian:
- Draft cepat keluar, tapi revisinya muter.
- Time-to-draft bagus, time-to-final tetap lama.
- Tim compliance jadi “polisi dadakan” karena sistemnya tidak punya kontrol.
Validation layer mengubah polanya.
Draft tetap cepat.
Tapi kualitas naik sebelum masuk jalur approval.
Pola validasi yang kami pakai di workflow dokumen
Kami biasanya membagi validasi jadi 4 blok.
Biar jelas mana yang otomatis, mana yang butuh manusia.
1) Validasi struktur dan kelengkapan
Checklist field wajib.
Format tabel.
Nomor dokumen.
Lampiran yang harus ada.
Kalau kosong, sistem stop.
2) Validasi konsistensi dan logika dasar
Angka di paragraf harus match dengan angka di tabel.
Tanggal tidak boleh mundur dari event yang dirujuk.
Nama unit dan jabatan harus match master data.
Kalau tidak match, sistem kasih warning atau blok, tergantung risk level.
3) Validasi SOP yang bisa diformalkan
Rule yang jelas kami jadikan policy checks.
Contoh: dokumen tertentu wajib lewat reviewer role X sebelum naik ke approver role Y.
Atau: dokumen budget di atas threshold wajib punya lampiran A dan B.
4) Validasi compliance spesifik (contoh: pajak)
Di beberapa use case finance, kami menambahkan kontrol seperti “Calculate by AI” untuk membantu pengecekan awal pajak.
Ini bukan menggantikan keputusan pajak final.
Ini mekanisme kontrol internal supaya dokumen yang naik approval sudah rapi, dan gap kelihatan lebih cepat.
Risiko dan kontrol yang wajib ikut kalau kamu pakai LLM
Kalau kamu pakai LLM, ancaman khasnya juga harus ditutup di desain.
OWASP Top 10 for LLM Applications menyorot risiko seperti Prompt Injection dan Insecure Output Handling.
Kalau output AI langsung “ditaruh mentah” ke dokumen final, itu celah klasik.
Guardrails yang kami pasang
Output disanitasi sebelum masuk dokumen final.
Template dan struktur dikunci.
Field sensitif tidak bisa diisi sembarang.
Tools yang boleh dipanggil AI di-allowlist.
Input user diperlakukan sebagai data, bukan perintah.
Human review yang tepat tempat
Kami tidak menaruh human review di semua langkah.
Kami taruh di titik berisiko tinggi: angka, klausul sensitif, identitas, compliance, atau keputusan yang berdampak besar.
Kalau AI “ragu”, sistem masuk mode review.
RBAC dan audit trail
Role menentukan siapa boleh melihat dan mengubah.
Audit trail menentukan siapa melakukan apa dan kapan.
Kalau kamu butuh kerangka kerja risk management yang rapi, NIST AI RMF memetakan fungsi utama manajemen risiko AI: Govern, Map, Measure, Manage.
Dampak bisnis yang biasanya cepat terasa
Validation layer itu bukan beban tambahan.
Kalau desainnya benar, efeknya justru mempercepat finalisasi.
- Revisi berulang turun karena kesalahan tertangkap lebih awal.
- Approval lebih cepat karena dokumen yang naik sudah “siap approve”.
- Tim finance/HC fokus ke keputusan, bukan beresin format.
- Audit internal lebih ringan karena jejak kontrolnya jelas.
- Sistem lebih mudah diskalakan karena kualitas tidak bergantung pada 1–2 orang “yang paling teliti”.
Contoh scope end-to-end yang konkret
Contoh use case: dokumen finance–anggaran yang harus patuh SOP dan siap audit.
Alur kerja
User upload dokumen sumber.
Sistem ekstrak field penting.
AI menyusun draft dari template resmi.
Validation layer jalan: struktur → konsistensi → policy SOP → kontrol pajak (“Calculate by AI”).
Reviewer manusia cek bagian risk tinggi.
Approver approve sesuai RBAC.
Sistem generate dokumen final.
Dokumen masuk jalur tanda tangan digital.
Notifikasi jalan via email dan dashboard.
Tools yang disentuh
Web app (upload, review, approval).
SSO/Identity (role mapping).
Database (workflow state + audit trail).
Object storage (file + versioning).
Rules/policy engine (SOP checks).
LLM gateway (redaction + output sanitization).
E-sign integration (finalisasi).
Notification service (email/alert).
Metrik yang kami ukur
Waktu dari upload ke draft pertama (menit).
Jumlah dokumen yang “blocked” oleh validation (persen).
Top 5 alasan gagal validasi (ranking).
Jumlah revisi sebelum approval final (angka).
Waktu dari draft ke final signed (jam).
Jumlah override akses + alasan (angka).
Omnichannel yang tetap rapi
User enterprise tidak kerja di satu channel.
Dashboard untuk kerja utama.
Email untuk notifikasi dan jejak komunikasi.
Log untuk audit.
Yang penting, semua keputusan dan status balik ke satu sumber kebenaran, bukan tersebar di chat.
Kalau workflow dokumen kamu sudah pakai AI tapi approval masih ragu-ragu, biasanya validation layer yang belum beres.
Kami bantu petakan risk level per dokumen, titik validasi wajib, dan desain RBAC + audit trail supaya approval lebih percaya diri.
Balas dengan 3 info ini: tipe dokumen, jumlah role approval, dan 3 kesalahan yang paling sering terjadi di dokumen kamu.
kita tunggu di message contact kita ya!
