Red Hat, penyedia solusi open source terkemuka di dunia, hari ini mengumumkan pembentukan asago, sebuah proyek komunitas open source yang dirancang untuk mengotomatiskan proses penerjemahan policy tata kelola AI menjadi sistem AI yang siap digunakan pada fase produksi dan diimplementasikan secara aman.
asago menghubungkan berbagai langkah, tools, dan persyaratan, yang selama ini terfragmentasi di antara tim engineering dan tim compliance (kepatuhan), untuk menciptakan alur kerja yang otomatis, dapat diaudit, dan dapat ditelusuri. Inisiatif ini bertujuan untuk menghadirkan sistem AI yang lebih aman dan siap fase produksi, untuk memacu inovasi hanya dalam hitungan hari, bukan lagi berbulan-bulan atau bertahun-tahun.
Apa itu asago?
asago (AI Safety And Governance Orchestration) berencana memanfaatkan platform open source yang terstandarisasi serta alur kerja otomatis untuk menerjemahkan policy tata kelola AI di korporasi maupun masalah regulatory yang kompleks, menjadi kontrol operasional yang nyata. Inisiatif ini dibangun dari kolaborasi Red Hat dan NVIDIA sebagai anggota Open Secure AI Alliance, serta menyelaraskan fleksibilitas developer (pengembang) dengan tata kelola operator melalui empat tahapan utama:
- Pemetaan risiko: Framework ini secara otomatis membaca dan menafsirkan policy tata kelola AI yang diunggah, kemudian memetakan persyaratan spesifik organisasi secara langsung ke kerangka kerja, ontologi, dan standar Risiko AI yang baku, seperti NIST AI RMF, OWASP LLM Top 10, serta EU AI Act melalui IBM AI Risk Atlas—guna mengubah bahasa policy menjadi profil risiko yang dapat ditindaklanjuti secara nyata.
- Penilaian risiko: asago merancang dan menjalankan skenario khusus sesuai use case untuk pengujian keamanan otomatis yang disesuaikan dengan risiko yang telah diidentifikasi, dengan menguji potensi perilaku berbahaya secara aktif, alih-alih hanya mengandalkan tolok ukur (benchmark) umum.
- Mitigasi risiko: Selanjutnya, proyek ini merekomendasikan langkah-langkah mitigasi, termasuk guardrails keamanan berdasarkan hasil pengujian, sekaligus menciptakan dasar pertimbangan yang jelas serta jejak audit yang siap ditinjau.
- Penerapan di fase produksi: asago kemudian mengorkestrasi kontrol yang direkomendasikan menjadi konfigurasi yang siap diimplementasikan di berbagai platform, termasuk hybrid cloud dan Kubernetes, sehingga menghilangkan kebutuhan akan coding infrastruktur secara manual.
Setiap langkah ini dirancang untuk menghasilkan rekam jejak audit yang berkelanjutan, dengan mengaitkan setiap klausul policy secara langsung ke pengujian dan kontrol runtime, sehingga para peninjau dapat melihat secara tepat risiko apa yang ditangani oleh setiap tindakan. Hal ini membantu mentransformasi keamanan AI menjadi utilitas enterprise yang lebih terukur dan terkelola dengan baik.
Mengapa asago penting?
Menerjemahkan panduan policy yang abstrak menjadi konfigurasi software yang fungsional kerap memperlambat inovasi AI, sekaligus menimbulkan risiko tambahan akibat miskomunikasi dan kesalahpahaman antarmanusia. Compliance officer membutuhkan penilaian risiko yang ketat serta bukti yang dapat diverifikasi, sementara platform engineer memerlukan konfigurasi yang terstruktur dan dapat dikelola dalam alur kerja standar DevOps dan GitOps.
Seiring berlakunya regulasi yang berdampak luas seperti EU AI Act, organisasi tidak boleh mengambil risiko, baik itu dengan menghentikan inovasi selama berbulan-bulan akibat proses peninjauan manual maupun menciptakan implementasi shadow AI tanpa pengawasan yang minim guardrails keamanan yang memadai.
asago dimaksudkan untuk mengatasi friksi tersebut dengan menyediakan standar tunggal dan terbuka, yang dapat menjadi titik temu bagi tim compliance, data scientist, dan administrator infrastruktur. Dengan memperlakukan setiap pemangku kepentingan sebagai pengguna prioritas, platform ini akan menciptakan kendali keamanan bagi agen AI otonom dan large language models (LLM) kelas enterprise, tanpa memicu timbulnya inkonsistensi akibat proses penerjemahan secara manual.
“Saat berbagai organisasi bertransisi dari proyek uji coba AI yang bersifat eksperimental menuju agen AI otonom yang beroperasi dalam jangka panjang, menetapkan guardrails operasional yang jelas menjadi kebutuhan infrastruktur yang sangat penting,” ujar Steven Huels, Vice President, AI Engineering, Red Hat, Senin ( 24/08/2026).
“Melalui berbagai inisiatif seperti Lightwell, kami berupaya mengamankan rantai pasok open source dari kerentanan berbasis AI. asago melengkapi upaya tersebut dan mengambil langkah logis berikutnya bagi AI enterprise dengan mengotomatiskan keterhubungan antara definisi policy korporasi dan agen AI yang berjalan di lingkungan produksi. Langkah ini memberikan keyakinan operasional secara menyeluruh, yang dibutuhkan perusahaan untuk mengembangkan skala AI tepercaya di seluruh lingkungan hybrid cloud,” jelasnya.
Sementara itu, Stuart Battersby, AI Safety and Model Evaluation Architect, Red Hat mengatakan, “Proyek asago merupakan upaya kolaboratif open source berbasis komunitas yang mempertemukan para pemangku kepentingan dari industri teknologi, akademisi, dan pemerintahan.”
“Kami mendorong lebih banyak kolaborator untuk bergabung dalam inisiatif berbasis komunitas ini, khususnya dari berbagai yurisdiksi global, guna memastikan cakupan perspektif keamanan AI yang seluas-luasnya,” ujar Stuart Battersby menambahkan.
