Siapa pun yang hanya melihat AI tools apa yang dipakai karyawan akan melewatkan masalah yang lebih mahal: shadow dev, ketika pengguna akhir membangun aplikasi utuh hanya dengan beberapa prompt tanpa pernah dilihat TI maupun keamanan.
Oleh Anthony Raaijmakers
Shadow AI menjadi berita di mana-mana sepanjang musim panas ini: karyawan yang memakai ChatGPT atau Claude atas inisiatif sendiri, di luar pengawasan TI. Riset platform kepatuhan keamanan Vanta terhadap lebih dari 15.000 perusahaan menunjukkan bahwa 70 persen organisasi kini memiliki shadow AI, yaitu AI tools dengan akses ke data perusahaan yang tidak pernah ditinjau. Namun siapa pun yang hanya melihat tooling apa yang dipakai karyawan akan melewatkan masalah yang lebih mahal: shadow dev, ketika pengguna akhir membangun aplikasi utuh hanya dengan beberapa prompt tanpa pernah dilihat oleh TI maupun keamanan. Perbedaan itu, antara tooling yang dipakai seseorang dan aplikasi yang dibangun seseorang, menentukan seberapa besar risiko yang sebenarnya ditanggung organisasi.
Mengapa ini relevan sekarang? AI tools tahun ini menjadi begitu mudah diakses sehingga siapa pun yang cukup cakap menulis prompt bisa menghasilkan aplikasi yang berfungsi tanpa memahami satu baris kode pun. Pada saat yang sama, percakapan di dalam perusahaan bergeser dari "tools mana yang boleh saya pakai" menjadi "apa yang bisa saya bangun sendiri", dan pergeseran itu berjalan lebih cepat daripada tata kelola di sekitarnya. Riset Cloud Security Alliance (2 Juni 2026) menyimpulkan bahwa tidak satu pun kerangka keamanan AI yang umum, baik NIST AI RMF, OWASP LLM Top 10, maupun CSA MAESTRO, dirancang untuk kelompok pembangun ini.
Shadow AI saja sudah sulit dikendalikan, dan angka-angka Vanta menunjukkan bahwa ini bukan soal insiden melainkan soal skala. Itu bukan karena tim keamanan gagal menjalankan tugasnya, melainkan karena karyawan tidak menunggu sampai prosedurnya selesai.
Saya melihat shadow dev dalam dua bentuk, dan keduanya setidaknya sama sulitnya untuk dikendalikan. Bentuk pertama persis seperti yang digambarkan Cloud Security Alliance: aplikasi yang dibangun di atas platform yang sudah disetujui organisasi, seperti Microsoft Power Platform atau Salesforce. Platformnya disetujui, aplikasinya tidak, karena tidak ada yang pernah melihat aplikasi spesifik itu.
Bentuk kedua lebih langsung dan dimulai pada perangkatnya sendiri. Seseorang meminta Claude atau ChatGPT membangun sesuatu, dan agar berfungsi, setengah lingkungan pengembangan berakhir di laptop perusahaan: Node, paket Python, Docker, satu atau dua CLI tool, dan di bawahnya puluhan hingga ratusan dependensi dari registri publik yang tidak pernah ditinjau siapa pun. Itu adalah pemasangan perangkat lunak pada perangkat perusahaan tanpa pemeriksaan apa pun, tepat pada rantai pasok yang justru dipindai keamanan pada pengembangan reguler. Kodenya lalu didorong ke repo GitHub pribadi dan dalam satu jam sudah live di Vercel atau Supabase, biasanya di bawah akun pribadi. Tidak ada satu pun titik dalam rantai itu di mana TI bisa mengetahuinya, apalagi memeriksanya.
Jika shadow AI terutama memunculkan pertanyaan tools mana yang berjalan, shadow dev melangkah lebih jauh: kamu bahkan tidak lagi tahu karyawan mana yang menjalankan apa, di laptop mana, dan di bawah akun siapa. Dan ketika terjadi masalah, biasanya tidak ada yang bisa menjelaskan cara kerja benda itu. Dalam sebuah studi yang dikutip Cloud Security Alliance, 5.600 aplikasi AI buatan sendiri ditelaah, dan tidak satu pun memiliki perlindungan CSRF, header keamanan standar, atau hak akses yang dikonfigurasi dengan benar. Bukan karena pembuatnya ceroboh, melainkan karena tidak ada yang memeriksa langkah itu.
Inilah yang sejak lama kami tekankan di Oneminded: AI mempercepat pembangunan, tetapi tidak menggantikan pemahaman atas apa yang dibangun. Aplikasi yang dihasilkan dengan tiga prompt tidak otomatis buruk. Masalah baru muncul ketika tidak ada lagi yang bisa menjelaskan cara kerjanya, ke mana datanya mengalir, dan apa yang rusak ketika sebuah vendor mengubah API-nya. Karena itu kami memandang AI sebagai perancah, bukan produk akhir: membangun lebih cepat, dengan engineer yang memahami fondasinya dan bisa bertanggung jawab ketika ada yang salah.
Dan karena ini sering berjalan di atas data perusahaan nyata, pertanyaannya bukan apakah AI boleh membangun, melainkan siapa yang memilikinya setelah itu: siapa yang mengenal aplikasinya, siapa yang mengelola aksesnya, dan siapa yang masih bisa merawatnya setahun lagi. Itu bukan alasan untuk mengerem penggunaan AI, melainkan alasan untuk menatanya secara sadar dan dengan kepemilikan yang jelas, bukan menyerahkannya pada prompt lepas dan akun cloud pribadi.
Ingin tahu apa yang sudah berjalan di organisasimu tanpa sepengetahuan siapa pun? Kirimkan pesan kepada kami dan kami dengan senang hati ikut berpikir, tanpa kewajiban apa pun.
Sumber: