Risiko Undang-Undang Agentic AI dalam Logistik

Musim puncak hujung tahun biasanya buat pasukan logistik tak cukup tangan: lonjakan pesanan, slot gudang makin ketat, dan pelanggan nak semuanya sampai “semalam”. Dalam keadaan macam ini, agentic AI memang nampak macam jawapan paling pantas—AI yang bukan sekadar memberi cadangan, tetapi boleh bertindak: menukar pembekal, menjadualkan penghantaran, meluluskan tuntutan, atau mengarahkan kerja di gudang dengan minimum campur tangan manusia.

Masalahnya, kebanyakan syarikat terlalu fokus pada kelajuan automasi sampai terlupa satu perkara yang lebih mahal daripada kos penghantaran ekspres: liabiliti undang-undang. Artikel rujukan (diterbitkan 10/12/2025) menekankan realiti yang ramai tak selesa nak dengar: apabila AI mula “membuat keputusan” dan “mengambil tindakan”, isu hak milik kandungan, pelanggaran data, dan tuntutan ganti rugi menjadi jauh lebih rumit.

Dalam siri “AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan”, saya selalu lihat corak yang sama: syarikat yang menang dengan AI bukan yang paling agresif automasi, tetapi yang paling kemas tadbir urus (governance). Artikel ini kita jadikan titik mula untuk membina pendekatan yang praktikal—supaya anda boleh guna agentic AI untuk optimasi rantaian bekalan tanpa menjemput masalah.

Agentic AI: nilai besar, tetapi risiko juga besar

Jawapan ringkas: Agentic AI meningkatkan kecekapan kerana ia bertindak autonomi, tetapi autonomi itulah yang membuka pintu kepada risiko undang-undang.

Dalam konteks logistik, agentic AI biasanya muncul dalam bentuk “agen” yang boleh:

• Menganalisis data permintaan dan terus melaras paras inventori
• Menyusun semula laluan (route optimization) apabila berlaku kesesakan atau gangguan
• Berunding harga dengan penyedia 3PL berdasarkan peraturan yang ditetapkan
• Menjana e-mel kepada pembekal/pelanggan dan mengeluarkan arahan penghantaran
• Mengurus pengecualian (exceptions) seperti shipment delay atau shortage

Bezanya dengan AI analitik biasa ialah agentic AI menggabungkan cadangan + tindakan.

Di sinilah mitos yang perlu kita patahkan: “Kalau AI yang buat, itu salah AI.” Dalam realiti operasi dan litigasi, pihak yang terkesan akan tanya: siapa yang membenarkan sistem itu bertindak tanpa kawalan yang memadai? Hampir selalu, jawapannya membawa kembali kepada organisasi.

“Output agentic AI boleh dinamik, sukar dijangka, dan tak 100% tepat. Kesilapan boleh berlaku.” Ini bukan isu teknikal semata-mata—ia isu liabiliti.

Isu hak cipta & pemilikan: output AI tak semestinya milik anda

Jawapan ringkas: Kandungan yang dijana oleh AI secara autonomi biasanya tidak layak dilindungi hak cipta tanpa sumbangan manusia yang bermakna.

Dalam artikel asal, peguam IP menekankan banyak kes di A.S. berkaitan pemilikan harta intelek dan penggunaan bahan berhak cipta dalam latihan/hasil AI. Walaupun undang-undang tempatan berbeza, prinsip risikonya relevan untuk syarikat di mana-mana:

Kenapa ini penting dalam logistik dan rantaian bekalan?

Syarikat logistik kini menghasilkan banyak “aset” melalui AI:

• SOP gudang yang dijana automatik
• Skrip komunikasi pelanggan (CS) dan template tuntutan
• Laporan analitik, ringkasan pembekal, dan dokumen tender
• Kandungan pemasaran B2B (termasuk pitch deck)

Jika output ini dihasilkan 100% oleh AI tanpa campur tangan manusia yang substantif, anda mungkin berdepan situasi:

1. Aset itu sukar dipertahankan sebagai proprietari (misalnya bila bekas vendor atau pesaing meniru gaya/struktur)
2. Risiko “terambil” kandungan berhak cipta (contohnya AI menghasilkan ayat yang terlalu mirip sumber tertentu)

Apa yang patut dibuat (praktikal)

• Tetapkan polisi “human-in-the-loop” untuk bahan yang anda anggap aset strategik (SOP kritikal, dokumen tender, kontrak operasi).
• Simpan audit trail: siapa edit apa, bila, dan apa perubahan yang dibuat.
• Hadkan AI daripada menyalin masuk kandungan vendor/klien yang mempunyai klausa kerahsiaan atau hak cipta.

Liabiliti tort & produk: bila AI silap, siapa bayar?

Jawapan ringkas: Kerangka undang-undang sedia ada untuk kecuaian (negligence), tort, dan liabiliti produk belum “cukup kemas” untuk agentic AI—dan jurang ini biasanya dibayar dengan kos guaman, pampasan, dan reputasi.

Agentic AI di gudang atau pengangkutan boleh buat kesilapan yang nampak kecil tapi kesannya besar. Contoh senario yang saya selalu guna bila bincang dengan pasukan operasi:

Senario 1: AI menjadualkan penghantaran yang melanggar pematuhan

AI menukar pembekal pengangkutan saat akhir untuk kurangkan kos. Tetapi carrier baharu tak memenuhi keperluan tertentu (contohnya rangkaian sejuk/cold chain, permit, atau piawaian keselamatan). Barang rosak, pelanggan tuntut.

Senario 2: AI mendedahkan data sensitif dalam komunikasi

Agen AI yang menulis e-mel “bantuan cepat” kepada pembekal tanpa sedar memasukkan angka kos dalaman, margin, atau maklumat peribadi pelanggan.

Senario 3: AI mengarahkan tindakan operasi yang tak selamat

Dalam automasi gudang, agentic AI berinteraksi dengan WMS/robotik. Jika peraturan keselamatan tak ketat, arahan boleh mengundang insiden tempat kerja.

Dalam situasi macam ini, pihak yang terkesan jarang peduli “AI buat”. Mereka akan fokus pada:

• Adakah syarikat cuai kerana gagal menyelia?
• Adakah syarikat ada kawalan munasabah untuk mengurangkan risiko?
• Adakah vendor AI dipilih/diurus dengan wajar?

Stance saya: Kalau anda benarkan agentic AI bertindak di sistem hidup (procurement, WMS, TMS, kewangan), anda wajib anggap ia “pekerja digital” yang memerlukan SOP, had kuasa, dan pemantauan—bukan sekadar alat.

Data & privasi: pengasingan data bukan pilihan, itu asas

Jawapan ringkas: Tadbir urus data (termasuk pengasingan data sensitif) ialah benteng utama untuk “AI yang bertanggungjawab” dalam rantaian bekalan.

Artikel asal menekankan keperluan segregation of sensitive data. Dalam bahasa operasi: jangan campur semua data ke dalam satu “tong besar” lalu beri agentic AI akses penuh.

Cara mengasingkan data yang realistik (tanpa melambatkan projek)

1. Klasifikasikan data kepada 3–4 tahap

   • Awam
   • Dalaman
   • Sulit (komersial: harga, kadar kontrak, strategi)
   • Sangat sulit (PII, data pelanggan, data pekerja, rekod insiden)

2. Tetapkan polisi akses mengikut tugas agen

   • Agen perancangan permintaan tak perlu lihat data HR.
   • Agen CS tak perlu akses kadar kontrak pembekal.

3. Gunakan “ruang kerja” berasingan

   • Satu untuk eksperimen/pilot (data disanitasi)
   • Satu untuk produksi (data sebenar + kawalan ketat)

4. Pasang ‘guardrails’ pada output

   • Penapis nombor akaun, alamat penuh, ID pelanggan
   • Amaran jika AI cuba menghantar maklumat yang ditanda “sulit”

Soalan biasa: “Boleh ke agentic AI jadi patuh tanpa bunuh produktiviti?”

Boleh—kalau anda reka aliran kerja yang betul:

• Keputusan berimpak tinggi (contoh: tukar carrier, lulus kredit, ubah safety stock) = perlukan semakan manusia.
• Keputusan berimpak rendah (contoh: susun draf e-mel, ringkas laporan) = boleh automatik dengan log/audit.

3 langkah governance yang patut dibuat sebelum go-live

Jawapan ringkas: Sebelum agentic AI menyentuh sistem operasi, pastikan kuasa, sempadan, dan bukti pematuhan anda jelas.

1) Tetapkan “had kuasa” (authority boundaries) yang tegas

Agentic AI perlu limit yang boleh dikuatkuasakan, bukan sekadar “nasihat”. Contoh:

• Had diskaun maksimum dalam rundingan
• Senarai pembekal yang diluluskan (approved vendor list)
• Nilai PO yang boleh dijana tanpa kelulusan
• Kategori data yang dilarang keluar dalam komunikasi

2) Wujudkan model akauntabiliti: siapa pemilik keputusan AI?

Saya cadangkan minimum struktur ini:

• Product Owner AI Operasi (biasanya operasi/logistik)
• Pemilik Risiko & Pematuhan (legal/compliance)
• Pemilik Data (IT/data governance)
• Wakil Keselamatan (HSSE/warehouse safety jika berkaitan)

Tanpa pemilik yang jelas, bila insiden berlaku, syarikat akan “berlari tanpa arah”—dan itu yang membesarkan kerugian.

3) Audit trail yang boleh dibaca manusia

Jika anda tak boleh jawab soalan ini, anda belum bersedia:

• “AI buat keputusan ini berdasarkan data apa?”
• “Peraturan apa yang digunapakai?”
• “Siapa yang meluluskan mod autonomi?”

Audit trail bukan kemewahan. Ia bahan bukti bila berlaku pertikaian.

Contoh mini: pilot agentic AI untuk gudang (lebih selamat)

Jawapan ringkas: Mulakan dengan use case yang memberi nilai, tetapi risiko undang-undang terkawal.

Jika anda nak cuba agentic AI dalam automasi gudang, saya biasanya sarankan pilot seperti ini (4–8 minggu):

• Skop: pengurusan pengecualian pick/pack (contoh: item tak jumpa, lokasi salah, label rosak)
• Tindakan AI: cadangkan pembetulan + buat tiket kerja + draf mesej kepada penyelia
• Had: AI tidak boleh ubah master data lokasi atau meluluskan scrap tanpa manusia
• Metrik: masa resolusi pengecualian, kadar ralat, bilangan eskalasi ke manusia

Nilainya nyata, tetapi risiko “AI buat keputusan kewangan/kontrak” masih rendah.

Apa langkah seterusnya untuk pasukan logistik?

Agentic AI memang akan jadi semakin biasa dalam optimasi rantaian bekalan, dari ramalan permintaan hingga automasi gudang dan TMS. Tetapi kemenangan sebenar datang bila anda gabungkan automasi dengan pematuhan.

Kalau organisasi anda sedang merancang 2026 roadmap AI (atau sedang menutup tahun dengan projek pilot), saya cadangkan buat satu sesi dalaman 60 minit minggu ini:

1. Senaraikan 3 proses yang anda nak automatikkan dengan agentic AI
2. Untuk setiap proses, tandakan “risiko undang-undang tertinggi” (IP, data, keselamatan, kontrak)
3. Putuskan apa yang wajib human-in-the-loop sebelum go-live

Agentic AI yang laju itu bagus. Agentic AI yang boleh dipertahankan bila disoal—itu yang tahan lama.

Soalan untuk anda fikirkan: bila agentic AI mula mengambil tindakan dalam rantaian bekalan anda, apa bukti paling kuat yang anda ada untuk tunjukkan anda mengawalnya dengan wajar?