BM，untuk penyebaran AI berbasis agen, memperkenalkan langkah strategis "Lapisan Kepercayaan Data·AI"

Perusahaan Perlindungan Data Perusahaan 비엠 Menyusun Strategi “Lapisan Kepercayaan” di Era AI. Perusahaan berpendapat bahwa di tengah berkembangnya AI generatif menuju penyebaran “AI perwakilan”, yang benar-benar dibutuhkan oleh perusahaan bukanlah kemampuan komputasi yang lebih kuat, melainkan solusi untuk masalah “apakah data dapat dipercaya”.

CEO 비엠, Anand Eswaran, menyatakan di acara 비엠온 2026 bahwa perusahaan sedang bertransformasi dari perusahaan cadangan dan pemulihan menjadi perusahaan “Infrastruktur Kepercayaan Data dan AI”. Ia membayangkan, jika Nvidia bertanggung jawab atas komputasi AI, Databricks dan Snowflake mengelola lapisan data, OpenAI dan Anthropic mengelola kecerdasan model, maka 비엠 akan membangun “lapisan kepercayaan” yang diperlukan di antara mereka.

Eswaran mengutip pernyataan Sam Altman yang menekankan bahwa hambatan di masa depan bukanlah performa komputasi atau model, melainkan “apakah data yang dimasukkan ke AI dapat dipercaya”. Ia menjelaskan bahwa di atas lapisan data dan di bawah lapisan model, diperlukan sebuah lapisan kepercayaan data dan AI yang independen.

Inti dari strategi ini adalah akuisisi Securiti yang selesai pada Desember 2025. 비엠 mengakuisisi Securiti seharga sekitar 1,725 miliar dolar AS (sekitar 2,5844 triliun won Korea), memperoleh manajemen situasi keamanan data, perlindungan privasi, tata kelola, kepatuhan, dan fungsi kepercayaan AI. Perusahaan menjelaskan bahwa setelah berdiskusi dengan klien perusahaan, kesimpulannya adalah: tidak peduli seberapa canggih AI perwakilan yang diperkenalkan, jika sistem pengelolaan data tidak lengkap, hasil yang diharapkan sulit dicapai.

Pada hari yang sama, 비엠 juga meluncurkan “Platform Komando DataAI 비엠”. Perusahaan menyatakan bahwa ini adalah infrastruktur kepercayaan data dan AI terpadu pertama di industri di era AI perwakilan. Mesin inti mereka, “데이터AI 커맨드 그래프”, dibangun berdasarkan teknologi Securiti, dan dapat dioperasikan di cloud, sebagai layanan perangkat lunak, maupun lingkungan lokal, melalui lebih dari 300 konektor, dengan unit yang halus untuk visualisasi data.

Ini berarti, berbeda dengan alat yang hanya mampu mengenali tingkat basis data atau bucket penyimpanan, alat ini dapat melacak elemen data yang lebih rinci. 비엠 mengklaim bahwa struktur ini tidak hanya mampu mencakup sistem data, tetapi juga berfungsi sebagai peta pengetahuan terpadu yang mencakup sistem AI, sistem identitas, dan sistem perwakilan.

Perusahaan secara khusus percaya bahwa manajemen identitas dan keamanan data di era AI perwakilan sangat terkait. Logikanya adalah: harus mampu mengelola data terkait hak akses dan kebijakan apa saja, serta apa yang diakses oleh akun manusia dan non-manusia, untuk benar-benar mewujudkan keamanan dan pemulihan. Dengan demikian, saat terjadi masalah, tidak perlu melakukan rollback seluruh pekerjaan selama satu hari, melainkan cukup memulihkan secara tepat kesalahan perwakilan tertentu atau perilaku abnormal yang terjadi dalam beberapa detik.

Eswaran menyebut ini sebagai “pemulihan presisi”. Ia menjelaskan bahwa ketika perwakilan AI membuat keputusan salah atau melakukan operasi otomatis yang menyebabkan kecelakaan, tidak dilakukan rollback sistem secara berlebihan, melainkan hanya memulihkan perilaku yang terkontaminasi secara selektif. Pendekatan ini berpotensi memberikan keunggulan kompetitif besar dalam lingkungan perusahaan.

Arah ini menunjukkan bahwa fokus pasar AI sedang beralih dari kompetisi model semata ke “sistem kepercayaan yang dapat dioperasikan”. Bagi perusahaan, faktor kunci keberhasilan bukanlah sekadar pengenalan AI, melainkan kualitas data, tata kelola, hak akses, dan sistem pemulihan. Apakah “Lapisan Kepercayaan AI” yang diajukan 비엠 akan menjadi standar baru masih harus diamati, tetapi setidaknya di tahap penyebaran AI perwakilan, masalah kepercayaan data muncul sebagai isu infrastruktur inti, dan ini sangat jelas.

Catatan TP AI Artikel ini dirangkum menggunakan model bahasa berbasis TokenPost.ai. Isi utama mungkin terlewatkan atau tidak sesuai fakta.