01
Pekerjaan manual berulang
Rekap laporan, pemeriksaan data, atau proses administratif menyita waktu.
AI adoption · Design Thinking · Hands-on prototype
Jangan mulai dari AI. Mulai dari masalah.
Bantu tim menemukan peluang AI dari pekerjaan nyata, merumuskan problem yang tepat, lalu merancang dan menguji prototype solusi yang relevan untuk organisasi.
1-Day Intensive WorkshopFormat program
Practical & case-basedPendekatan belajar
AI use case · Problem statement · Solution blueprint · PrototypeFokus output
Tantangan di tempat kerja
AI sudah tersedia. Apakah tim tahu apa yang perlu diselesaikan?
Akses ke AI tools tidak otomatis membuat pekerjaan menjadi lebih efektif. Tim membutuhkan proses untuk menemukan friction, memilih use case yang relevan, dan menguji nilai solusinya.
02
Data tersebar
Informasi berada di banyak file dan format sehingga sulit diolah dengan konsisten.
03
AI dicoba tanpa arah
Tools digunakan karena tren, bukan karena kebutuhan kerja yang jelas.
Pendekatan program
Dari workplace problem menuju prototype yang bisa diuji.
Pendekatan Design Thinking menjaga proses tetap berangkat dari kebutuhan pengguna dan konteks kerja, bukan dari fitur tools.
01
Empathize
Memahami peran, proses, kebutuhan, dan friction yang dialami tim.
02
Define
Merumuskan problem statement yang spesifik dan layak diselesaikan.
03
Ideate
Mengeksplorasi serta memilih AI use case berdasarkan relevansi dan nilai.
04
Prototype & Test
Menyusun blueprint, membangun prototype, lalu mengujinya dengan feedback.
Pengalaman belajar
Workshop yang menghasilkan artefak kerja.
Peserta bekerja pada masalah dari fungsi atau unit mereka sendiri dan membawa pulang hasil yang bisa ditindaklanjuti.
01
AI Use Case
Peluang AI yang terkait langsung dengan masalah pekerjaan.
02
Problem Statement
Rumusan masalah sebagai fondasi pengembangan solusi.
03
Solution Blueprint
Gambaran alur input, proses, dan output solusi.
04
Prototype
Versi awal solusi AI yang dapat dicoba dan dikembangkan.
Untuk siapa
Dirancang untuk kebutuhan kerja nyata.
Materi dan contoh dapat disesuaikan dengan konteks organisasi, tujuan program, serta level peserta.
Pertanyaan umum
Hal yang perlu diketahui.
Format dan ruang lingkup akhir dapat didiskusikan berdasarkan kebutuhan organisasi.
Apakah peserta harus bisa coding?
Tidak. Fokus program adalah problem discovery, desain solusi, dan prototyping dengan pendekatan yang sesuai untuk profesional non-IT.
Apa yang dibawa pulang peserta?
AI use case, problem statement, solution blueprint, dan prototype awal.
Apakah studi kasus bisa disesuaikan?
Ya. Program in-house dapat menggunakan konteks fungsi dan tantangan kerja organisasi.
Diskusi kebutuhan
Siap mengembangkan kemampuan tim Anda?
Ceritakan tantangan dan target yang ingin dicapai. Kita bisa mendiskusikan fokus program, format, dan penyesuaian yang relevan.