Sinopsis

TOPIK SNIA 2026

Keynote Speech

Retno Lestari Priansari Marsudi*

Menteri Luar Negeri (27 Oktober 2014 - 20 Oktober 2024)

Trust in Indonesia: Can We Still Trust Our Institutions, Organizations and Leaders?

Indonesia memasuki era yang ditandai oleh perubahan yang semakin cepat: teknologi dan artificial intelligence mengubah cara kita bekerja dan mengambil keputusan, arus informasi bergerak tanpa batas, ketidakpastian ekonomi dan geopolitik semakin tinggi, sementara ekspektasi masyarakat terhadap institusi, organisasi, dan pemimpin terus meningkat. Dalam situasi seperti ini, persoalannya bukan sekadar apakah masyarakat masih percaya, tetapi kepada siapa mereka percaya, mengapa mereka percaya, dan apa yang membuat kepercayaan itu bertahan ketika keadaan berubah.

Data terbaru menunjukkan sebuah paradoks yang menarik. 2026 Edelman Trust Barometer menempatkan Indonesia dengan Trust Index sebesar 73, termasuk salah satu negara dengan tingkat kepercayaan institusional tertinggi dalam survei global. Namun, tingginya tingkat trust tersebut tidak berarti Indonesia bebas dari persoalan kepercayaan. Indonesia justru memiliki trust gap sebesar 26 poin antara kelompok berpendapatan tinggi dan rendah, menunjukkan bahwa pengalaman dan persepsi terhadap institusi dapat sangat berbeda di antara kelompok masyarakat. Di saat yang sama, trust semakin bersifat local and personal: masyarakat cenderung lebih percaya kepada orang-orang yang dekat dengan kehidupan mereka dibandingkan institusi atau pemimpin yang terasa jauh dari pengalaman sehari-hari.

Di sinilah tantangan sesungguhnya bagi Indonesia. Trust yang tinggi belum tentu berarti trust yang merata; trust kepada institusi belum tentu berarti trust kepada proses; dan trust kepada seorang pemimpin belum tentu berarti trust kepada sistem yang dipimpinnya. Ketika kesenjangan pengalaman semakin lebar, informasi semakin terfragmentasi, misinformation semakin mudah menyebar, dan artificial intelligence membuat konten semakin mudah diproduksi, batas antara credibility, perception, and reality menjadi semakin tipis. Bahkan secara global, Edelman mencatat bahwa misinformation, inflasi, pandemi, trade conflict, dan meningkatnya penggunaan generative AI merupakan faktor-faktor yang paling memengaruhi kepercayaan masyarakat terhadap orang dan institusi dalam beberapa tahun terakhir.

Keynote ini akan membawa peserta melihat trust sebagai cermin kondisi Indonesia, bukan sekadar sebagai isu reputasi organisasi. Bagaimana masyarakat menilai pemerintah, dunia usaha, media, dan civil society? Mengapa satu institusi dapat dipercaya oleh sebagian masyarakat tetapi diragukan oleh kelompok lainnya? Apa yang terjadi ketika institutional trust bertemu dengan ketimpangan, misinformation, technological disruption, dan perubahan ekspektasi publik? Dan yang paling penting: apakah Indonesia membutuhkan lebih banyak komunikasi untuk membangun trust, atau justru lebih banyak bukti bahwa institusi dan pemimpinnya memang layak dipercaya?

Pada akhirnya, trust bukan sesuatu yang dapat dibangun hanya melalui slogan, kampanye, atau corporate values. Trust lahir dari kompetensi yang terlihat, integritas yang konsisten, keputusan yang dapat dipertanggungjawabkan, transparansi ketika terjadi masalah, serta kemampuan institusi untuk merespons apa yang benar-benar dirasakan masyarakat.

PANEL DISCUSSION – 1

Erry Riyana Hardjapamekas

Ketua Koalisi Anti Korupsi Indonesia (KAKI)

Noke Kiroyan

Chairman, Kreab Indonesia

“WHEN CULTURE FAILS” Leadership, Integrity and Accountability in the Organization

Apa yang terjadi ketika culture fails? Dalam konteks Indonesia, pertanyaan ini menjadi semakin penting ketika masyarakat menuntut institusi dan organisasi tidak hanya capable, tetapi juga credible, accountable, dan berintegritas. Kegagalan organisasi sering kali tidak muncul secara tiba-tiba. Ia dapat tumbuh dari everyday behaviors yang dibiarkan, keputusan yang terus ditoleransi, target yang dicapai dengan mengorbankan prinsip, atau leadership signals yang secara perlahan memberi pesan tentang perilaku apa yang sebenarnya dapat diterima. Culture, karena itu, bukan sekadar nilai yang tertulis dalam corporate values, tetapi tercermin dari what leaders reward, what they tolerate, and what people actually do. Elfer, Chilazi & Chang pada Harvard Business Review (2026) menekankan bahwa perubahan company culture tidak cukup dilakukan melalui komunikasi, edukasi, dan pelatihan; perubahan yang nyata membutuhkan perubahan pada high-impact behaviors yang membentuk cara orang bekerja dan mengambil keputusan sehari-hari.

Dalam konteks Indonesia yang semakin kompleks, persoalan culture tidak berhenti di dalam organisasi. Apa yang terjadi di dalam organisasi pada akhirnya dapat memengaruhi trust terhadap institusi, kualitas layanan, reputasi, dan legitimasi kepemimpinan. Leadership, integrity, accountability, dan organizational culture menjadi satu kesatuan: pemimpin memberikan tone from the top, tetapi budaya menentukan bagaimana tone tersebut diterjemahkan menjadi perilaku ketika berhadapan dengan target, tekanan, kepentingan, dan konflik. Riset mengenai organizational culture juga menunjukkan kaitannya dengan employee performance, sementara organisasi saat ini menghadapi perubahan yang semakin cepat akibat AI, economic uncertainty, geopolitical fragmentation, perubahan ekspektasi tenaga kerja, dan tuntutan stakeholders. Dalam kondisi seperti ini, budaya yang lemah dapat membuat organisasi bukan hanya lambat beradaptasi, tetapi juga semakin rentan terhadap ethical failure, governance breakdown, dan reputational crisis.

Panel ini akan mengajak peserta melihat culture sebagai sistem perilaku dan pilihan, sekaligus merefleksikan bagaimana persoalan di dalam organisasi dapat menjadi bagian dari persoalan trust yang lebih besar di Indonesia. Apa yang sebenarnya terjadi ketika leadership signals tidak lagi sejalan dengan nilai yang dikomunikasikan? Mengapa perilaku yang pada awalnya dianggap sebagai small compromise dapat berkembang menjadi systemic failure? Bagaimana integrity dipertahankan ketika target dan kepentingan berhadapan dengan prinsip? Dan ketika kegagalan terjadi, apakah accountability benar-benar bekerja atau justru berhenti pada pencarian siapa yang harus disalahkan? Bagi Internal Audit, pertanyaan akhirnya bukan hanya “Is our culture healthy?”, tetapi “What behaviors are we rewarding, tolerating, and normalizing and what kind of organization, institution, and Indonesia are those behaviors creating?”

PANEL DISCUSSION – 2

Prof. Dr. Drs. Prasetio, Ak., CA, SH., M.Hum.

Komisaris Independen, PT Mandiri Taspen

DR. (HC) Noni Sri Ayati Purnomo, B.Eng., M.B.A., L.H.D. (HC).*

President Commissioner, PT Blue Bird Tbk

“BEYOND THE CORPORATE WALL” Managing Reputation, Expectations and Accountability in a Hyperconnected World

Di era ketika satu keputusan korporasi dapat menjadi public conversation dalam hitungan menit, reputasi organisasi tidak lagi dibentuk hanya oleh apa yang terjadi di dalam perusahaan. Reputasi dibentuk oleh what stakeholders see, what they experience, what they share, and what they expect. Batas antara inside dan outside organisasi semakin tipis: karyawan, pelanggan, investor, regulator, media, komunitas, hingga publik kini saling terhubung dalam ekosistem informasi yang bergerak cepat. Dalam kondisi ini, reputasi bukan sekadar corporate image yang dapat dikelola melalui komunikasi, tetapi menjadi strategic asset and a strategic risk. Penelitian mengenai organisasi di Indonesia menunjukkan bahwa employer brand attractiveness dapat membentuk organizational reputation, memperlihatkan bagaimana persepsi terhadap organisasi berkembang dari pengalaman dan daya tarik yang dirasakan stakeholders.

Perubahan tersebut menjadi semakin kompleks karena organisasi kini menghadapi compounding pressures: perkembangan AI, perubahan ekspektasi pelanggan dan tenaga kerja, ketidakpastian ekonomi, fragmentasi geopolitik, serta tuntutan terhadap transparansi dan trust. Deloitte 2026 Global Human Capital Trends menunjukkan bahwa organisasi berada pada tipping point, ketika kemampuan untuk beradaptasi dengan cepat dan terus-menerus menjadi semakin penting; bahkan trust and clarity semakin teruji ketika teknologi, manusia, dan proses pengambilan keputusan berinteraksi secara real time. Deloitte juga menyoroti bahwa organisasi perlu memikirkan kembali decision rights, accountability, culture, and trust in data ketika manusia dan AI bekerja berdampingan.

Dalam hyperconnected world, kecepatan informasi juga mengubah the economics of reputation. White paper dari University of Oxford Centre for Corporate Reputation dan University of San Diego menunjukkan bahwa teknologi mempercepat information cycle dan memberikan dampak yang signifikan terhadap reputasi; organisasi dan pemimpin semakin dituntut untuk mampu merespons informasi secara cepat, sekaligus menghindari keputusan reaktif yang dipengaruhi bias. Semakin banyaknya stakeholders juga menciptakan interdependensi yang lebih besar sekaligus meningkatkan potensi fragility dan reputational contagion ketika sebuah isu menyebar melalui jaringan informasi. Transparansi, engagement, dan kemampuan membangun hubungan jangka panjang dengan stakeholders menjadi semakin penting untuk menjaga trust bank organisasi.

Panel ini akan mengajak peserta melihat reputasi dari perspektif yang lebih luas: bukan bagaimana organisasi ingin dilihat, tetapi bagaimana organisasi benar-benar dialami dan dinilai oleh stakeholders. Apa yang terjadi ketika stakeholder expectations bergerak lebih cepat daripada kemampuan organisasi merespons? Siapa yang accountable ketika sebuah keputusan internal berubah menjadi reputational crisis? Bagaimana pemimpin harus menyeimbangkan business performance, stakeholder expectations, transparency, and long-term trust? Dan di tengah information overload, social media, serta AI-generated content, bagaimana organisasi dapat memastikan bahwa reputasinya dibangun oleh credibility, bukan sekadar visibility?

Diskusi ini akan membawa peserta dari corporate reputation menuju stakeholder trust, dari managing perception menuju earning legitimacy, dan dari sekadar crisis response menuju reputation resilience. Pada akhirnya, organisasi yang mampu bertahan bukan hanya organisasi yang mampu mengendalikan narasinya, tetapi organisasi yang “consistently earns trust across the ecosystem in which it operates”.

TRACK 1-A

Noke Kiroyan

Chairman, Kreab Indonesia

“AI FOR ORGANIZATIONAL INTEGRITY” Building Better Governance, Risk and Control from Within

Ketika AI mulai digunakan untuk mendukung keputusan, mengotomatisasi proses, menganalisis risiko, dan menjalankan aktivitas operasional, risiko yang muncul tidak lagi terbatas pada technology risk. Bias, data quality, privacy, cybersecurity, regulatory compliance, explainability, accountability, dan misuse dapat secara langsung memengaruhi integritas organisasi. EY (2024) menekankan pentingnya pendekatan integrity-first AI, yaitu memastikan bahwa pemanfaatan AI dibangun di atas effective governance, robust compliance controls, qualitative and quantitative insights, serta integrity-first corporate culture. EY juga mencatat adanya risiko “AI wishing” ketika organisasi melebih-lebihkan atau tidak mampu membuktikan bagaimana AI digunakan hingga “AI washing”, ketika penggunaan AI secara sengaja direpresentasikan secara tidak akurat.

Karena itu, AI governance tidak dapat diperlakukan sebagai IT agenda alone. AI membutuhkan clear ownership, decision rights, risk accountability, controls, dan oversight yang terintegrasi ke dalam Governance, Risk and Compliance (GRC) framework. Pemanfaatan AI bahkan membuka peluang untuk memperkuat GRC melalui continuous monitoring, risk sensing, anomaly detection, predictive risk analysis, dan pengolahan data dalam skala yang sebelumnya sulit dilakukan secara manual. Namun, teknologi hanya akan memperkuat governance apabila organisasi memiliki clear rules, reliable data, accountable people, and effective controls. Kerangka Cloud Security Alliance menempatkan governance, risk management, compliance, dan organizational culture sebagai bagian yang saling terkait dalam pengelolaan risiko AI, menegaskan bahwa tanggung jawab terhadap AI tidak berhenti pada fungsi teknologi, tetapi harus menjadi enterprise-wide responsibility.

Sesi ini akan mengeksplorasi bagaimana organisasi dapat build integrity into AI from the inside out mulai dari AI governance framework, risk ownership, policy and controls, data governance, compliance, hingga culture and human oversight. Pembahasan juga akan melihat bagaimana AI dapat digunakan bukan hanya sebagai objek yang harus dikendalikan, tetapi sebagai capability to strengthen governance itself: mendeteksi red flags, mengidentifikasi anomalies, mempercepat risk assessment, meningkatkan continuous monitoring, dan memberikan early-warning signals sebelum risiko berkembang menjadi masalah. EY menunjukkan bahwa risk assessment, ongoing monitoring, serta analisis data dan pola merupakan area yang memiliki potensi besar untuk diperkuat melalui AI.

Pada akhirnya, tantangan organisasi bukan sekadar “How fast can we adopt AI?”, tetapi “How responsibly can we govern it?” Ketika AI semakin dekat dengan decision-making, batas antara technology, governance, risk, control, and accountability menjadi semakin tipis. Organisasi yang future-ready bukanlah organisasi yang paling cepat mengadopsi AI, melainkan organisasi yang mampu memastikan bahwa setiap penggunaan AI dapat explained, governed, monitored, challenged, and trusted.

TRACK 1-B

Sonny Supriyadi*

Group Chief Data Officer, MAP Group Asia

“AI FOR DIGITAL CREDIBILITY” Evidence, Transparency and Reputation in the Age of Synthetic Information

Ketika AI mampu menghasilkan text, images, audio, video, dan synthetic identities yang semakin sulit dibedakan dari konten autentik, organisasi memasuki era ketika evidence itself can no longer be taken for granted. Persoalannya bukan lagi sekadar apakah sebuah informasi benar atau palsu, tetapi how do we know that it is true? UNESCO menyebut perkembangan synthetic media sebagai bagian dari “crisis of knowing”: teknologi tidak hanya mempercepat penyebaran misinformation dan disinformation, tetapi juga dapat mengikis mekanisme yang selama ini digunakan masyarakat dan institusi untuk membangun shared understanding. Bahkan ketika sebuah konten autentik tersedia, kemampuan untuk mengatakan “that could be AI-generated” menciptakan apa yang dikenal sebagai liar’s dividend ketika bukti yang sebenarnya autentik dapat dengan mudah ditolak sebagai kemungkinan deepfake.

Dalam konteks organisasi, perubahan ini menjadikan digital credibility sebagai aset strategis. Setiap report, disclosure, financial information, corporate statement, executive communication, hingga AI-generated content dapat menjadi bagian dari reputational equation. Namun, transparansi sendiri tidak sesederhana menambahkan label “AI-generated”. Studi terbaru di Journal of Science Communication menunjukkan bahwa AI disclosure memiliki dampak yang kompleks terhadap perceived credibility: pada eksperimen terhadap 433 partisipan, pengungkapan penggunaan AI menurunkan persepsi kredibilitas terhadap informasi yang benar, tetapi secara tidak terduga dapat meningkatkan persepsi kredibilitas terhadap misinformation. Temuan ini menunjukkan bahwa transparency without context does not automatically create trust; bagaimana informasi disajikan, diverifikasi, dan dipahami menjadi sama pentingnya dengan keterbukaan itu sendiri.

Pada saat yang sama, riset mengenai AI-generated review summaries menunjukkan bahwa algorithmic transparency, understandability, dan convenience secara signifikan memengaruhi perceived credibility, yang kemudian berkontribusi terhadap perceived helpfulness dan keputusan untuk mengadopsi informasi yang dihasilkan AI. Dengan kata lain, credibility is not produced by AI capability alone ia dibangun melalui kemampuan pengguna untuk memahami bagaimana informasi dihasilkan, menilai kualitasnya, dan menentukan apakah informasi tersebut layak dipercaya.

Sesi ini akan mengajak peserta melihat kembali the architecture of digital credibility: bagaimana organisasi menjaga evidence integrity ketika informasi dapat disintesis dalam skala masif; bagaimana transparency, provenance, verification, dan human judgment dapat digunakan untuk membangun trust; serta bagaimana fungsi audit, governance, risk, communication, dan technology dapat bersama-sama menjaga credibility in the age of synthetic information. Tantangannya bukan hanya “Can we detect the fake?”, tetapi pertanyaan yang jauh lebih strategis: “Can we still prove what is real?”

Pada akhirnya, di dunia ketika seeing is no longer believing, organisasi harus bergerak dari sekadar content management menuju evidence management, dari disclosure menuju meaningful transparency, dan dari digital presence menuju digital credibility. Organisasi yang unggul bukan hanya yang mampu menghasilkan informasi paling cepat, tetapi yang mampu memastikan bahwa informasi tersebut memiliki traceable evidence, credible provenance, transparent context, and accountable ownership.

GENERAL SESSION

Lim Him Chuan

DBS Singapore Country Head & Group Executive, DBS Bank

“THE AUDITOR OF THE FUTURE” Board Perspective in Reinventing Internal Audit for a World of AI, Data and Uncertainty

The audit of tomorrow cannot be built on the assumptions of yesterday. Ketika organisasi bergerak semakin cepat, risiko muncul secara real time, volume data meningkat secara eksponensial, dan AI mulai mengambil bagian dalam proses bisnis serta decision-making, model Internal Audit yang hanya mengandalkan periodic reviews, sample-based testing, dan backward-looking assurance menghadapi tantangan fundamental. PwC menggambarkan perubahan ini sebagai pergeseran menuju human-led, agent-powered internal audit, di mana intelligent agents dapat membantu auditor mendeteksi risiko ketika mulai muncul, menguji kontrol terhadap keseluruhan populasi data, dan menghasilkan insight secara real time. Audit tidak lagi semata-mata menjadi aktivitas yang datang setelah suatu peristiwa terjadi, tetapi bergerak menuju continuous, risk-informed assurance.

Perubahan tersebut bukan sekadar tentang mengadopsi teknologi baru, tetapi tentang redefining what Internal Audit is and what value it is expected to create. Auditor masa depan tidak cukup hanya mampu memahami audit methodology; mereka perlu menguasai data, AI, analytics, technology risk, AI governance, cybersecurity, and emerging risks, sekaligus mempertahankan professional skepticism, independence, dan human judgment. KPMG menekankan bahwa AI secara fundamental mengubah role, ways of working, dan execution Internal Audit, tetapi penerapannya harus dilakukan pada the right pace agar fungsi audit tetap mampu memberikan assurance yang berkualitas dan dapat ditelusuri. Sejalan dengan itu, ISACA kini menempatkan AI Audit, AI Risk, dan AI Security sebagai kompetensi khusus, mencerminkan bahwa kemampuan auditor perlu berkembang seiring AI menjadi bagian dari enterprise systems dan risk landscape.

Namun, AI will not replace the auditor it will redefine the auditor. Teknologi dapat mempercepat data analysis, anomaly detection, continuous monitoring, dan risk sensing, tetapi kemampuan untuk memahami konteks, mempertanyakan hasil, menilai management judgment, mengenali ethical red flags, dan menentukan apakah suatu risiko benar-benar material tetap membutuhkan human judgment and professional skepticism. Karena itu, auditor masa depan akan semakin bergeser dari executing procedures menuju orchestrating intelligent systems, validating outputs, interpreting signals, challenging assumptions, and translating data into decisions. Bahkan peran Chief Audit Executive berpotensi berkembang dari sekadar provider of assurance menjadi strategic navigator of organizational risk, yang membantu Board dan manajemen memahami risiko sebelum risiko tersebut berkembang menjadi krisis.

Sesi ini akan mengajak peserta membayangkan kembali the Internal Audit function of the future: bagaimana AI-enabled auditing, continuous assurance, data-driven risk assessment, dan real-time risk sensing akan mengubah audit universe, audit planning, fieldwork, evidence, reporting, dan talent model; kompetensi baru apa yang harus dimiliki auditor; serta bagaimana memastikan bahwa peningkatan kecepatan dan otomatisasi tidak mengorbankan independence, audit quality, traceability, confidentiality, and professional judgment. Pertanyaan besarnya bukan lagi “Should Internal Audit use AI?”, tetapi “How far can Internal Audit evolve and how fast must we move to remain relevant?”

Pada akhirnya, the auditor of the future is not simply an auditor who uses AI. It is an auditor who knows how to lead assurance in an AI-driven organization. Dari periodic assurance menuju continuous assurance, dari testing controls menuju sensing risks, dari reviewing the past menuju anticipating what comes next, dan dari sekadar reporting findings menuju shaping better decisions. Inilah transformasi yang akan menentukan apakah Internal Audit tetap menjadi assurance function of record atau berkembang menjadi a strategic force for trust in the AI era.

PANEL DISCUSSION – 3

Sulistyo Biantoro, CIA, QIA.*

Direktur Keuangan, PT PLN (Persero)

Doddy Hendarto, ME, QIA, PQIA, IIAP.

Head of Internal Audit, PT Chandra Sakti Utama Leasing

“WHEN THE AUDITOR MUST SPEAK UP” Independence, Judgment and Influence in the Boardroom

Di tengah organisasi yang semakin kompleks dan keputusan yang harus diambil semakin cepat, nilai Internal Audit tidak hanya ditentukan oleh kemampuannya menemukan kelemahan, tetapi oleh keberanian untuk menyampaikan apa yang perlu didengar ketika keputusan penting sedang dipertimbangkan. Independensi bukan berarti berdiri jauh dari organisasi, melainkan memiliki posisi, akses, dan keberanian profesional untuk menyampaikan penilaian secara objektif termasuk ketika temuan tersebut tidak nyaman bagi manajemen. The Institute of Internal Auditors menegaskan bahwa Internal Audit merupakan fungsi independen dan objektif yang memberikan assurance dan nasihat kepada organisasi, dengan akses langsung dan tanpa pembatasan kepada manajemen senior dan dewan. Independensi tersebut menjadi dasar agar hasil audit memiliki kredibilitas di hadapan organ pengawas.

Namun, independence without judgment is not enough. Auditor dapat memiliki akses kepada dewan, tetapi tetap gagal memberikan nilai apabila tidak mampu membedakan antara persoalan yang sekadar administratif dengan risiko yang benar-benar material bagi organisasi. Dalam lingkungan yang penuh ketidakpastian, auditor dituntut memiliki professional judgment untuk menilai kualitas informasi, menguji asumsi, mengenali red flags, dan memahami konsekuensi strategis dari suatu temuan. The IIA melalui pembaruan Three Lines Model pada 2026 kembali menekankan posisi Internal Audit sebagai third line yang memberikan independent and objective assurance, sekaligus menegaskan bahwa independensi bukanlah isolasi. Interaksi, transparansi, koordinasi, dan pemahaman terhadap konteks organisasi justru diperlukan agar assurance tetap relevan dan bernilai bagi dewan.

Di sinilah kemampuan untuk berbicara dan memengaruhi menjadi bagian penting dari kompetensi auditor. Ketika risiko telah diidentifikasi, pertanyaan berikutnya bukan hanya “apa temuannya?”, tetapi “apa yang harus dilakukan dewan terhadap informasi tersebut?” Auditor perlu mampu menerjemahkan temuan teknis menjadi implikasi bisnis, menjelaskan tingkat urgensi dan konsekuensinya, serta mempertahankan kesimpulan secara profesional ketika menghadapi tekanan, perbedaan pandangan, atau kepentingan yang berlawanan. The IIA menempatkan independent and objective assurance sebagai elemen penting bagi pengawasan, pengambilan keputusan yang terinformasi, akuntabilitas, dan penguatan tata kelola.

Panel ini akan mengeksplorasi batas antara independensi dan keterlibatan, antara keberanian menyampaikan temuan dan kemampuan membaca konteks, serta antara memberikan rekomendasi dan memengaruhi kualitas keputusan tanpa mengambil alih tanggung jawab manajemen. Bagaimana auditor menentukan kapan sebuah isu harus segera dibawa ke dewan? Bagaimana menghadapi tekanan ketika hasil audit tidak sejalan dengan ekspektasi manajemen? Bagaimana membangun kredibilitas sehingga suara auditor tidak hanya didengar, tetapi benar-benar dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan?

Pada akhirnya, auditor yang bernilai bukanlah auditor yang paling banyak menemukan masalah, melainkan auditor yang mampu memastikan bahwa risiko yang penting tidak menjadi risiko yang terlambat dibicarakan. Ketika keputusan besar dibuat di ruang rapat, keberanian untuk berbicara, ketajaman untuk menilai, dan independensi untuk tetap objektif dapat menjadi pembeda antara sekadar mengetahui risiko dan benar-benar mengelolanya.

PANEL DISCUSSION – 4

Giyanto Awan Sularso.*

Direktur Keamanan Siber dan Kriptografi Teknologi, BSSN

Brigjen Pol. Muhammad Nuh Al Azhar, M.Sc., CHFI., CEI., ECIH. -

Direktur Pengelolaan Informasi Administrasi Kependudukan Kementerian Dalam Negeri RI

“WHEN THE SYSTEM FAILS” Cyber, Data and AI: The New Frontiers of Audit Evidence

Ketika sistem digital menjadi tulang punggung hampir seluruh aktivitas organisasi, kegagalan sistem tidak lagi hanya menjadi persoalan teknologi. Gangguan siber, kebocoran data, manipulasi informasi, kegagalan algoritma, hingga penggunaan AI yang tidak terkendali dapat berkembang menjadi persoalan operasional, finansial, hukum, reputasi, bahkan ketahanan organisasi. Semakin terkoneksi sebuah organisasi, semakin besar pula kemungkinan bahwa sebuah insiden pada satu sistem dapat menyebar melalui jaringan dan memengaruhi pihak lain. Kajian Bank for International Settlements pada 2026 menunjukkan bahwa risiko siber telah menjadi persoalan penting bagi stabilitas sistem keuangan karena keterhubungan digital memungkinkan insiden siber menyebar dengan cepat antarorganisasi dan memperbesar dampak sistemiknya.

Perubahan ini sekaligus mengubah pertanyaan mendasar dalam audit: apa yang sebenarnya dapat dianggap sebagai bukti yang dapat dipercaya? Dalam lingkungan digital, bukti audit tidak lagi hanya berupa dokumen dan transaksi yang dapat diperiksa secara konvensional. Auditor harus berhadapan dengan data lineage, sistem otomatis, logs, model AI, keluaran algoritma, data pihak ketiga, serta informasi yang dapat berubah atau dimanipulasi dengan sangat cepat. NIST menempatkan validity and reliability, security and resilience, accountability and transparency, explainability and interpretability, serta perlindungan privasi sebagai karakteristik penting AI yang dapat dipercaya. Untuk generative AI, NIST juga secara khusus mengidentifikasi kebutuhan pengelolaan risiko sepanjang siklus hidup AI, mulai dari pengembangan hingga penggunaan dan evaluasi.

Bagi Internal Audit, kondisi tersebut menuntut perubahan cara memandang audit evidence. Auditor tidak cukup hanya bertanya apakah data tersedia, tetapi juga dari mana data berasal, siapa yang mengubahnya, bagaimana data diproses, bagaimana sistem menghasilkan informasi, dan apakah hasil tersebut dapat direproduksi serta diverifikasi. Ketika AI menghasilkan keputusan atau rekomendasi, auditor juga perlu memahami batasan model, kualitas data yang digunakan, risiko bias, keamanan sistem, serta mekanisme pengawasan manusia. NIST menegaskan bahwa pengelolaan risiko AI membutuhkan keterlibatan berbagai aktor sepanjang siklus hidup AI dan tidak dapat dibebankan hanya kepada fungsi teknologi.

Dalam konteks Indonesia, tantangan tersebut menjadi semakin relevan. Kementerian Komunikasi dan Digital pada 2026 menegaskan bahwa AI telah meningkatkan kompleksitas ancaman siber, termasuk melalui deepfake dan rekayasa sosial, serta mendorong penerapan keamanan sejak tahap perancangan atau security by design. Pemerintah juga menyoroti AI sebagai instrumen yang memiliki implikasi terhadap keamanan dan ketahanan nasional, termasuk kebutuhan melindungi data strategis.

Panel ini akan mengajak peserta membedah titik temu antara siber, data, AI, dan audit evidence: bagaimana auditor menguji keandalan bukti ketika sistem yang menghasilkan bukti semakin kompleks; bagaimana memastikan integritas data dari sumber hingga laporan; bagaimana mengaudit sistem AI yang menghasilkan keputusan; serta bagaimana organisasi membangun pengendalian yang mampu bertahan ketika teknologi, ancaman, dan pola serangan berubah dengan cepat.

Pertanyaan besarnya bukan lagi sekadar “Apakah sistem kita aman?”, tetapi “Jika sistem gagal, apakah kita masih dapat mempercayai data, keputusan, dan bukti yang dihasilkannya?”

Dan ketika jawaban atas pertanyaan tersebut tidak lagi sederhana, Internal Audit dituntut untuk hadir bukan hanya setelah sistem gagal, tetapi menguji apakah organisasi benar-benar memahami risiko sebelum kegagalan terjadi.

TRACK 2-A

Dr. Arie Purwanto, CISA

Deputy Director of Data Science & Data Governance, Badan Pemeriksa Keuangan RI

“AUDIT WITH AI” From Risk Sensing to Continuous Assurance

Bayangkan jika Internal Audit tidak lagi harus menunggu audit dimulai untuk menemukan risiko. Dengan pemanfaatan Artificial Intelligence, advanced analytics, dan automation, fungsi audit dapat bergerak dari pendekatan yang bersifat periodic and retrospective menuju continuous risk sensing mendeteksi pola, anomali, perubahan perilaku, dan sinyal risiko ketika risiko mulai terbentuk. AI memungkinkan auditor mengolah entire data populations, mengidentifikasi hubungan dan pola yang sulit terlihat melalui pengujian berbasis sampel, serta memprioritaskan area yang membutuhkan perhatian auditor. Pergeseran ini membawa Internal Audit dari sekadar finding problems menuju kemampuan untuk sensing what is changing before it becomes a problem.

Namun, nilai AI dalam audit bukan terletak pada seberapa banyak proses yang dapat diotomatisasi. Nilai sebenarnya muncul ketika teknologi mampu memperkuat risk assessment, audit planning, testing, monitoring, dan assurance, sementara auditor tetap memegang kendali atas interpretasi dan professional judgment. AI dapat membantu mendeteksi outliers, melakukan continuous control monitoring, mengidentifikasi transaksi atau aktivitas yang tidak lazim, dan mempercepat analisis data dalam skala besar. Tetapi setiap signal tetap membutuhkan konteks: Why does this matter? Is it truly a risk? What is driving the anomaly? What should management do about it? Di sinilah kompetensi auditor berubah dari sekadar menjalankan prosedur menjadi kemampuan interpret, challenge, validate, and act on intelligent signals.

Sesi ini akan membawa peserta mengeksplorasi bagaimana AI dapat diintegrasikan ke dalam end-to-end audit lifecycle mulai dari risk sensing dan risk-based audit planning, pengumpulan dan analisis data, pengujian kontrol, anomaly detection, hingga continuous assurance. Pembahasan juga akan melihat bagaimana organisasi dapat menentukan where AI creates real audit value, bagaimana menjaga kualitas dan keandalan data, bagaimana memvalidasi keluaran AI, serta bagaimana merancang human-in-the-loop agar otomatisasi tidak menghilangkan professional skepticism.

TRACK 2-B

Harun Alrasyid.

President, ISACA 2026

“AUDITING AI” A Practical Framework for Assessing AI Governance, Risk and Controls

AI semakin masuk ke dalam proses bisnis, pengambilan keputusan, layanan pelanggan, pengelolaan data, hingga fungsi-fungsi yang sebelumnya sepenuhnya dilakukan manusia. Bersamaan dengan itu muncul sebuah audit question yang semakin penting: ketika organisasi menggunakan AI, siapa yang memastikan bahwa AI tersebut bekerja secara bertanggung jawab? Auditor tidak lagi hanya mengaudit sistem informasi yang menggunakan aturan yang relatif deterministik, tetapi harus memahami teknologi yang dapat belajar dari data, menghasilkan output yang probabilistik, berubah berdasarkan model dan data, serta menghasilkan keputusan yang tidak selalu mudah dijelaskan. Karena itu, AI perlu diperlakukan sebagai new risk domain yang membutuhkan pendekatan governance, risk management, dan control yang spesifik.

Kerangka pengelolaan risiko AI dari NIST menempatkan validity and reliability, safety, security and resilience, accountability and transparency, explainability and interpretability, privacy enhancement, serta fairness sebagai karakteristik penting AI yang dapat dipercaya. Bagi Internal Audit, prinsip-prinsip tersebut diterjemahkan menjadi pertanyaan audit yang konkret: Apakah terdapat pemilik risiko yang jelas? Dari mana data model berasal? Apakah kualitas dan provenance data dapat dibuktikan? Bagaimana model diuji sebelum digunakan? Bagaimana bias dan model drift dipantau? Siapa yang bertanggung jawab ketika output AI salah? Apakah terdapat human oversight dan mekanisme eskalasi? Dengan demikian, auditing AI bukan sekadar menguji apakah algoritma berjalan, tetapi menilai apakah keseluruhan AI lifecycle telah dikelola secara accountable dan terkendali.

Sesi ini akan memperkenalkan pendekatan praktis untuk auditing AI governance, risk, and controls, mulai dari AI inventory dan klasifikasi risiko, governance structure, risk ownership, data governance, model development dan validation, security and privacy controls, monitoring, dokumentasi, hingga human oversight dan incident response. Kerangka NIST AI RMF dan profil Generative AI memberikan pendekatan yang dapat digunakan organisasi untuk mengidentifikasi, menilai, dan mengelola risiko sepanjang siklus hidup AI. Sementara itu, ISACA menempatkan AI audit, AI governance, AI risk, dan AI security sebagai kompetensi yang semakin penting bagi profesional audit dan assurance.