Apa yang menurut Anda paling penting tentang keamanan informasi di JAE?

Saya yakin bahwa meningkatkan kesadaran karyawan tentang keamanan informasi sangatlah penting. Oleh karena itu, kami telah merumuskan paket langganan jangka menengah dan saat ini sedang berupaya untuk mengimplementasikannya di seluruh perusahaan. Keamanan informasi ditangani secara berbeda di berbagai belahan dunia, dan hal ini bergantung pada lokasi dan industri yang bersangkutan.

Eropa berada di depan negara-negara lain menurut istilah kepatuhan terhadap GDPR, sementara Asia masih berada pada tahap awal implementasi di beberapa wilayah. Meskipun ada perbedaan antar wilayah, kita semua melindungi jenis data yang sama.

Selain itu, dengan karyawan kami kini menggunakan layanan cloud, kami sedang merumuskan kebijakan internal untuk mengontrol penggunaannya.

Anda baru-baru ini terlibat dalam inisiatif baru, seperti pengenalan chatbot dan otomatisasi proses robotik (RPA), serta promosi transformasi digital (DX). Teknologi apa saja yang telah menarik perhatian Anda belakangan ini?

Kecerdasan Buatan (Generative AI) adalah teknologi yang menarik, tergantung pada cara penggunaannya. Untuk menggunakan hal ini dengan benar dalam lingkungan profesional, kita harus menentukan jenis peraturan apa yang akan ditetapkan. Sebagai seseorang yang berurusan dengan keamanan, saya khawatir hal ini akan disalahgunakan. Dikatakan bahwa jika AI generatif disalahgunakan, serangan siber akan memiliki dimensi yang berbeda dari apa yang kita lihat saat ini.

Di sisi lain, saya pikir akan menarik untuk menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk mengumpulkan informasi dari internet dan meringkasnya. Hal ini akan sangat berguna untuk meringkas artikel. Di sini, tidak perlu memasukkan informasi rahasia perusahaan dan tidak ada masalah keamanan—jadi saya pikir hal ini dapat memperbaiki efisiensi.

Apa saja kebutuhan perusahaan Anda saat menggunakan terjemahan AI dan terjemahan mesin?

• Di JAE, tim Penjualan dan Pemasaran kami sering perlu berkomunikasi dengan rekan kerja dan klien di luar negeri, yang dapat menimbulkan kesulitan saat menerjemahkan email dan dokumen penting. Mereka menggunakan layanan terjemahan web gratis. Namun, menerjemahkan konten yang mengandung informasi internal rahasia ternyata sulit, dan tim kami terpaksa mengganti teks sensitif dengan kata-kata lain — yang menyebabkan kebingungan.
• Selain itu, departemen IT kami terkadang perlu membuat dokumen dalam bahasa Inggris saat berkomunikasi dengan partner di luar negeri. Meskipun kami memiliki penerjemah internal, tetap saja sulit untuk menerjemahkan dokumen ke dalam bahasa Inggris secara tepat waktu. Kami tidak ingin komunikasi kami terhalang dengan cara ini, tetapi kami tidak dapat menemukan solusi yang layak.

Untungnya, saya mendengar tentang DeepL saat melakukan perjalanan bisnis ke UK ketika seorang karyawan JAE setempat memberitahu saya bahwa, "Ada layanan bernama DeepL yang memudahkan pembuatan dokumen dalam bahasa Inggris."

Kemudian, saya berbicara dengan kantor pusat kami di Jepang, dan saya pelajari bahwa beberapa karyawan Jepang sudah menggunakan versi gratisnya. Oleh karena itu, Kantor Keamanan Informasi memutuskan untuk menyediakan DeepL Pro kepada lebih banyak karyawan di berbagai departemen.

Pasti sulit untuk mengimplementasikan perangkat lunak seperti DeepL di seluruh perusahaan. Apakah Anda memiliki saran untuk perusahaan lain yang sedang mempertimbangkan untuk menggunakan DeepL?

Menerapkan perangkat lunak di seluruh perusahaan dapat lebih sulit dari yang seharusnya. Dalam situasi ini, kami memilih untuk menghadapinya dari perspektif keamanan. Jadi, kami telah mengumumkan secara perusahaan bahwa saat menerjemahkan informasi atau dokumen rahasia yang tidak boleh bocor ke luar perusahaan, harap gunakan DeepL. Pada saat itu, kami juga membuat dokumen yang menjelaskan cara menggunakan DeepL dan biaya yang terlibat.

Kami juga bekerja sama dengan manajer IT di setiap negara dan perusahaan untuk menerapkan sistemnya, yang diterima dengan baik.

Saya pikir akan lebih mudah jika kita terlebih dahulu mencoba layanan tersebut secara gratis, dan kemudian memperluasnya ke setiap perusahaan dan departemen. Tidak akan menjadi pendekatan yang buruk untuk mengatakan, "Tingkat kualitas ini tersedia secara gratis, dan jika Anda membayarnya, keamanan akan ditingkatkan." Belakangan ini, ketika kami mengusulkan penggunaan perangkat lunak terjemahan, kami cenderung lebih fokus pada keunggulan penggunaan AI (AI) dalam proses terjemahan. Tapi menurut saya, akan lebih mudah meyakinkan orang untuk menggunakan DeepL jika kita menyoroti aspek keamanan.

Ketika kita mendengar tentang perusahaan lain, kita mendapat kesan bahwa mereka kesulitan menjelaskan return on investment (ROI) saat mengajukan proposal internal atau mendorong penggunaan luas perangkat lunak tersebut. Bagaimana cara menghitung ROI?

Secara pribadi, saya percaya bahwa DX dan layanan cloud tidak dapat diukur menurut istilah efisiensi biaya. Karena Anda membayar untuk pengelolaan terpusat, Anda perlu dapat merasakan manfaat dari layanan tersebut. Saya pikir lebih baik melakukan survei internal secara berkala. Namun, masih sulit untuk mengukur efektivitas biaya dari sistem semacam itu.

Banyak orang berpendapat bahwa jika Anda tidak dapat mengukur efektivitas biaya, Anda tidak boleh memperkenalkan sistem baru. Tetapi jika Anda berpikir seperti itu, Anda akan semakin tertinggal dari perusahaan-perusahaan global lainnya.

Tentu saja, itu tidak berarti kita bisa berinvestasi tanpa batas, tetapi jika mengeluarkan beberapa ribu yen sebulan dapat membuat pekerjaan kita lebih efisien, kita seharusnya berinvestasi.

Apa dampak yang Anda lihat di JAE sejak menggunakan DeepL?

Ketika saya membuat dokumen dalam bahasa Inggris, saya mengunggah dokumen Jepang sebagai file PowerPoint ke DeepL dan menerjemahkannya ke dalam bahasa Inggris. Sekarang kita dapat mengirimkan dokumen-dokumen tersebut secara langsung tanpa perlu menunggu terjemahannya.

Dulu, hal ini biasanya memakan waktu seminggu untuk diselesaikan secara manual. DeepL telah mengurangi jumlah kasus di mana kami harus mengirimkan materi tetapi terlalu sibuk untuk melakukannya. Hal ini juga telah memperbaiki tingkat detail dalam berbagi informasi dan komunikasi secara keseluruhan.

Sebelum saya mulai menggunakan DeepL, saya membutuhkan waktu berhari-hari untuk membuat satu dokumen dalam bahasa Inggris. Sejak saya mulai menggunakan DeepL, sekarang saya bisa melakukannya dalam waktu sekitar sehari.

Selain itu, saya rasa hal ini juga telah memperbaiki efisiensi saya dalam menerjemahkan email dari mitra bisnis, yang seringkali mengandung informasi rahasia, karena saya dapat menerjemahkan semuanya sekaligus. Tim audit kami juga telah menggunakan DeepL untuk menerjemahkan dokumen. Semua orang membaca dan menulis dokumen serta email di berbagai tempat untuk berbagai tujuan, sehingga hal ini membantu kita menghemat waktu.

Bagaimana tanggapan JAE terhadap penggunaan DeepL?

Kami telah menggunakan DeepL selama sekitar empat bulan, dan pengguna kami telah memberikan umpan balik yang sangat positif.

Dari istilah fungsionalitas, fitur penerjemahan dokumen sangat berguna, karena kami telah menerima banyak permintaan untuk menerjemahkan berkas PDF. Saya juga sering menggunakan PowerPoint untuk membuat dokumen dalam bahasa Inggris, jadi saya merasa hal itu telah membuat pekerjaan saya lebih efisien dan lebih mudah. Selain itu, kemampuan untuk menerjemahkan seluruh halaman web menggunakan ekstensi Edge telah mendapat sambutan yang baik.

Selain kualitasnya, saya juga menghargai fakta bahwa perusahaan ini menyediakan layanan secara global. Dari sudut pandang keamanan, bagi kami penting bahwa perusahaan berkedudukan di Eropa dan mematuhi GDPR. Selain itu, karena layanan ini secara jelas dibagi menjadi American English dan British English serta mencakup berbagai bahasa, mudah untuk memperluas layanan ini ke negara-negara lain di luar Jepang.

Apa yang ingin Anda kerjakan di masa depan, tidak terbatas pada penggunaan DeepL khususnya?

Sebagai anggota Departemen Keamanan Informasi, saya merasa bahwa masalah yang perlu kita tangani adalah bagaimana memahami dan mengevaluasi keamanan teknologi terbaru. Misalnya, kita harus memutuskan apakah akan menggunakan AI dan pembelajaran mesin secara internal.

Tentu saja, kami yakin bahwa, pertama-tama, kami perlu memperkuat langkah-langkah keamanan kami sendiri. Selain itu, kami juga ingin mengumpulkan informasi mengenai keamanan di bidang-bidang terkait dan membagikannya di dalam industri.