Langsung ke konten
Sektor Teknologi & Startup

Jasa Pelatihan AI Generatif untuk Sektor Teknologi & Startup

Perusahaan teknologi adalah konsumen paling berat sekaligus paling berisiko untuk generative AI. Engineer setiap hari memakainya untuk asisten coding, drafting PRD, dan RAG atas dokumentasi internal, tetapi token, secret, source code proprietary, dan akses repositori adalah aset bernilai tinggi yang mudah bocor lewat prompt sembarangan, agen otomatis, atau eksploit prompt injection di alat baru.

  • 4,9/5 · 287 ulasan
  • 300+ klien nasional
  • 2.000+ trainer
  • 1 sampai ratusan peserta
  • Standar · Premium · Privat 1-on-1
Minta ProposalChat WhatsApp
format
In-house / online / hybrid
durasi
3 hari per angkatan
peserta
8-30 per batch
bahasa
Indonesia / English

2.000+ trainer dan expert

Jaringan pengajar grup kami, dipilih per kebutuhan tim Anda.

Lihat dokumentasi kelas

Trainer Anda terlihat dulu

Profil, rekam jejak, dan bidang trainer dikirim bersama proposal, sebelum Anda memutuskan.

4,9 dari 5

287 ulasan peserta.

300+ klien nasional dan 180.000+ sesi pelatihan privat terselesaikan. Sebagian di antaranya: MPR RI, Akademi Militer Magelang, DPRD Provinsi Jawa Timur.

Satu orang sampai ratusan

Coaching privat untuk satu peserta, kelas satu tim, sampai beberapa angkatan sekaligus.

Tiga tingkat anggaran

  • Standar: kelas inti, materi disesuaikan pekerjaan peserta
  • Premium: trainer senior, rancangan materi lebih dalam
  • Privat 1-on-1: satu peserta, satu trainer, jadwal mengikuti peserta
Sebutkan anggaran Anda
Khusus Sektor Teknologi & Startup

Mengapa AI Generatif di Pekerjaan Sehari-hari berbeda di Teknologi & Startup

Perusahaan teknologi adalah konsumen paling berat sekaligus paling berisiko untuk generative AI. Engineer setiap hari memakainya untuk asisten coding, drafting PRD, dan RAG atas dokumentasi internal, tetapi token, secret, source code proprietary, dan akses repositori adalah aset bernilai tinggi yang mudah bocor lewat prompt sembarangan, agen otomatis, atau eksploit prompt injection di alat baru.

KPI sektor
  • Kepatuhan engineer pada policy AI di repositori
    Mendekati 100% commit lulus pre-commit secret scan
  • Insiden kebocoran token/secret via prompt
    Nol insiden terdeteksi pada periode setelah pelatihan
  • Cycle time PRD & dokumentasi dengan asisten AI
    Berkurang nyata tanpa menambah cacat downstream
Regulasi & standar relevan
  • ISO/IEC 27001:2022 — kontrol A.5–A.8 access & supply chain
  • NIST AI Risk Management Framework 1.0
  • OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 — LLM01 prompt injection, LLM06 excessive agency
  • UU PDP No. 27/2022 — pemrosesan data pengguna platform
Peran sasaran di Teknologi & Startup
  • VP Engineering / CTO
  • Head of Platform Engineering
  • Head of Information Security / CISO
  • Engineering Manager
  • Senior Product Manager
  • Developer Experience Lead
Hasil yang umum diminta di Teknologi & Startup
  • Engineer punya kebiasaan prompt hygiene: tidak menempel secret/token, tidak menempel dataset pelanggan
  • Penggunaan asisten AI di IDE dibatasi kebijakan repositori (private vs public, allow/deny list provider)
  • Tim memahami prompt injection & excessive agency sehingga agen otomatis baru di-review sebelum dipasang ke produksi
  • Drafting PRD & dokumentasi internal via RAG memakai sumber yang sah dan ditandai jelas saat keluarannya dipakai
  • Product manager & engineer manager paham titik veto: di mana AI boleh otomatis, di mana wajib human-in-the-loop
Pertanyaan khas Teknologi & Startup
Apakah pelatihan menyentuh review agen otomatis & MCP servers yang sedang booming?
Ya. Modul "excessive agency" membahas pattern review agen otomatis (apa yang boleh ditulis ke disk, apa yang boleh memanggil API berbayar, apa yang boleh menyentuh produksi) dan checklist sebelum sebuah MCP server / tool dipasang di workspace engineering, selaras OWASP LLM06.
Bagaimana memetakan ke ISO 27001:2022 yang sudah kami pegang?
Kami petakan kontrol A.5 (kebijakan), A.6 (HR security), A.8 (asset / access management), dan A.5.23 (cloud services) ke modul pelatihan sebagai bukti competence & awareness yang dapat dilampirkan pada surveillance audit ISO Anda.
Bisa diintegrasikan dengan onboarding engineer baru?
Bisa. Kami sediakan modul ringkas (90–120 menit) untuk onboarding new joiner + sesi mendalam tahunan untuk engineer aktif, sehingga literasi AI guardrail jadi bagian dari hiring pipeline.

Jawaban Singkat

Pelatihan AI generatif korporat adalah program in-house yang melatih tim memakai LLM (ChatGPT, Copilot, Gemini) untuk pekerjaan nyata, prompt engineering, RAG, agentic workflow, disertai tata kelola yang dipetakan ke NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, OWASP LLM Top 10, dan UU PDP, lalu diukur dengan model Kirkpatrick.

Konsultasi Gratis

Kepatuhan UU PDP No. 27/2022 sudah berlaku penuh

Sejak Oktober 2024 kewajiban pengendali & prosesor data berlaku penuh, dengan sanksi administratif hingga 2% pendapatan tahunan. Pelatihan AI tanpa SOP data yang jelas menambah risiko kepatuhan. Modul tata kelola program ini menutup celah itu sejak hari pertama.

Tata kelola dipetakan ke kerangka yang diakui

Kurikulum risiko & keamanan dipetakan eksplisit ke NIST AI RMF (Govern/Map/Measure/Manage + GenAI Profile NIST AI 600-1), ISO/IEC 42001, dan OWASP LLM Top 10 2025, kerangka diakui dunia, melampaui 'best practice' generik.

Kesalahan paling umum: melatih tooling tanpa tata kelola & pengukuran

Banyak program berhenti di 'cara pakai ChatGPT'. Tanpa SOP data, kriteria use case, dan kerangka evaluasi (Kirkpatrick/Phillips), adopsi tidak terbukti dan risiko data tidak terkendali. Program ini menyatukan keterampilan, tata kelola, dan pengukuran.

Klien & Dokumentasi

Sebagian institusi yang sudah kami latih

Foto dari sesi yang sudah berjalan, dengan nama institusinya tertulis apa adanya.

Lihat dokumentasi kelas (123 foto)

AI Generatif di Pekerjaan Sehari-hari

Pelatihan AI generatif untuk korporat adalah program in-house yang membekali karyawan memakai large language model (LLM) untuk pekerjaan nyata, drafting, analisis, otomasi alur kerja, dan asisten internal, disertai kerangka tata kelola yang dipetakan ke NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, dan OWASP LLM Top 10, serta selaras dengan kewajiban UU PDP, sehingga adopsi AI terukur, aman, dan patuh.

1Dirancang per peran lewat training needs analysis (TNA): marketing, operasi, keuangan, HR, legal, IT
2Studi kasus dari proses bisnis Anda sendiri, bukan contoh generik
3Tata kelola dipetakan eksplisit ke NIST AI RMF (Govern/Map/Measure/Manage), ISO/IEC 42001, OWASP LLM Top 10 2025, dan UU PDP No. 27/2022
4Praktik dengan tooling yang sudah dipakai: Microsoft 365 Copilot, Gemini for Workspace, ChatGPT Enterprise, atau LLM internal
5Diukur dengan model Kirkpatrick (Level 1-3) dan dapat dinaikkan ke Phillips ROI (Level 5) saat dibutuhkan keuangan
6Output terukur: prompt library, SOP pemakaian AI, dan minimal 2 use case siap produksi per departemen
7Rujukan tata kelola yang kami pakai: NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, OWASP LLM Top 10, dan kewajiban UU PDP.

Hasil Terukur

Hasil yang Diharapkan

Indikator keberhasilan yang dipetakan ke level evaluasi Kirkpatrick/Phillips, target kualitatif, ditetapkan bersama saat TNA.

Alat AI benar-benar dipakai tim
Mayoritas peserta memakai AI dalam alur kerja mingguan dalam 30 hari pasca-pelatihan. Terbaca dari catatan pemakaian alat AI di lingkungan kerja (Kirkpatrick L3).
Pekerjaan dokumen selesai lebih cepat
Penurunan waktu drafting, ringkasan, dan analisis berulang yang diukur dari baseline tim. Tampak dari waktu penyusunan draf dan rangkuman yang menyusut (Kirkpatrick L4).
Aturan pemakaian AI dipatuhi
Seluruh peserta lulus asesmen kebijakan AI & guardrail data (selaras OWASP LLM & UU PDP). Dinilai lewat kuis kebijakan pemakaian AI di akhir kelas (Kirkpatrick L2).
Use case internal mulai jalan
Minimal 2 use case siap produksi per departemen, terdokumentasi dengan kriteria kelayakan. Terbukti dari use case internal yang berjalan sesudah kelas (Kirkpatrick L4).
Kumpulan prompt dan SOP jadi milik perusahaan
Pustaka prompt tervalidasi + SOP pemakaian AI yang disetujui legal/keamanan. Wujudnya kumpulan prompt bersama yang dirawat sendiri oleh tim (transfer Kirkpatrick L3).
Nilai rupiah dari waktu yang dihemat (opsional)
Perhitungan net benefit dengan isolasi efek pelatihan, bila keuangan meminta angka. Angka waktunya bersandar pada Phillips L5, sifatnya tetap pilihan.

Format Program

Pilihan Format Program

Dipilih sesuai kematangan AI, ukuran populasi, dan jadwal operasional, final ditetapkan setelah TNA. Sebuah angkatan sudah bisa bekerja dengan AI secara produktif dan aman sesudah tiga hari itu. Kantor yang ingin pemakaiannya merata di semua divisi menyambungnya sebagai program berkelanjutan tiga sampai enam bulan dengan bahan yang disusun per peran.

1

Workshop Use Case Terpandu (1 hari)

Sesi terfokus membangun 1-2 solusi AI untuk masalah nyata satu tim, dari problem framing, desain prompt, hingga validasi output dan checklist guardrail.

Cocok untuk: Tim dengan kasus konkret yang ingin quick win terukur
2

Bootcamp Fundamental + Per Peran (2-3 hari)

Dasar LLM, prompt engineering terapan (zero/few-shot, chain-of-thought, ReAct), modul tata kelola, dan studi kasus per fungsi bisnis untuk batch besar.

Cocok untuk: Roll-out awal lintas departemen
3

Intensif Agentic & RAG (3-5 hari)

Pendalaman otomasi alur kerja, retrieval-augmented generation, asisten internal, dan batas aman agentic, untuk tim teknis/produk.

Cocok untuk: Tim IT, data, dan produk yang membangun solusi AI internal
4

Program Berkelanjutan (3-6 bulan)

Pelatihan bertahap mengikuti pola 70-20-10: kelas formal, office hours, review adopsi bulanan, dan coaching penerapan di pekerjaan nyata.

Cocok untuk: Transformasi AI skala organisasi dengan target perilaku & dampak

Konsultasi Gratis

Diskusikan kebutuhan pelatihan AI tim Anda

Kami petakan peran, proses, dan kematangan AI Anda, lalu susun proposal & estimasi anggaran berbasis kebutuhan nyata.

Minta Proposal

Kurikulum

Kerangka Kurikulum

Disusun dengan ADDIE; modul final dikurasi sesuai hasil TNA. Topik di bawah adalah cakupan penuh yang dapat diaktifkan.

  • Cara kerja LLM, tokenisasi, dan context window tanpa jargon
  • Kapabilitas vs keterbatasan: halusinasi, knowledge cutoff, non-determinisme
  • Perbedaan LLM publik vs enterprise (ChatGPT Enterprise, Copilot, Gemini, model internal)
  • Lanskap tooling enterprise & kriteria pemilihan model
  • Etika dasar & kerangka risiko: pengantar NIST AI RMF

  • Anatomi prompt: peran, konteks, instruksi, format output, contoh
  • Pola andal: zero-shot, few-shot, chain-of-thought, ReAct
  • Decomposition, self-critique, dan teknik mengurangi halusinasi
  • Grounding output ke sumber tepercaya (pengantar RAG)
  • Membangun & memvalidasi prompt library per fungsi bisnis
  • Evaluasi kualitas output: rubrik, golden set, dan uji regresi prompt

  • Drafting & ringkasan dokumen: memo, laporan, notulen, korespondensi
  • Analisis data & spreadsheet: interpretasi, formula, narasi temuan
  • Riset & QA terstruktur dengan verifikasi sumber
  • Use case marketing, operasi, keuangan, HR, legal, dan IT
  • Kriteria kelayakan use case & cara menilai ROI awal

  • Retrieval-augmented generation (RAG) atas dokumen internal
  • Asisten internal: pola arsitektur & batas data
  • Agentic workflow: tool use, orkestrasi, human-in-the-loop
  • Excessive agency & system prompt leakage (OWASP LLM06 & system prompt)
  • Batas aman otomasi: kapan AI tidak boleh memutuskan sendiri

  • NIST AI RMF: fungsi Govern, Map, Measure, Manage diterapkan ke tim
  • OWASP LLM Top 10 2025: prompt injection, sensitive information disclosure, improper output handling, data poisoning
  • ISO/IEC 42001: peran AI Management System & AI impact assessment
  • UU PDP No. 27/2022: kewajiban pengendali/prosesor, peran DPO, data yang tidak boleh masuk AI publik
  • Menyusun kebijakan & SOP pemakaian AI perusahaan + acceptable use policy
  • Bias, fairness, transparansi, dan jejak audit pemakaian AI

  • Membangun AI Center of Enablement & jaringan champion (pola 70-20-10)
  • Evaluasi Kirkpatrick Level 1-4 untuk program AI
  • Phillips ROI Level 5: monetisasi & isolasi efek pelatihan
  • Rencana adopsi 30-60-90 hari & ritme office hours
  • Roadmap pendewasaan AI organisasi pasca-program

Perbandingan

Memilih Format Program

Matriks keputusan ringkas, rekomendasi final ditetapkan setelah training needs analysis.

AspekWorkshop Terpandu (1 hari)Bootcamp Fundamental (2-3 hari)Intensif Agentic & RAG (3-5 hari)Program Berkelanjutan (3-6 bln)
Tujuan utamaQuick win 1-2 use caseLiterasi & adopsi luasKapabilitas teknis mendalamTransformasi & dampak terukur
Peserta ideal1 tim dengan kasus konkretBanyak tim lintas fungsiTim IT/data/produkPopulasi besar bertahap
Kedalaman tata kelolaGuardrail dasar use caseModul kebijakan AI + UU PDPOWASP LLM + agentic safetySOP penuh + pelembagaan
Level evaluasiKirkpatrick L1-L2Kirkpatrick L1-L3Kirkpatrick L1-L3Kirkpatrick L1-L4 (+Phillips L5)
Paling cocok untukValidasi cepat sebelum scaleRoll-out awal organisasiBangun solusi AI internalTarget adopsi & ROI organisasi

Untuk Siapa

Untuk Siapa Program Ini?

Disesuaikan per peran lewat TNA agar relevan langsung ke pekerjaan harian.

Knowledge worker (marketing, operasi, keuangan)

Memakai AI mempercepat tugas berulang dengan hasil yang bisa diandalkan dan aman.

Tantangan umum

  • Pemakaian AI sporadis dan tidak konsisten antar orang
  • Output AI tidak bisa dipercaya tanpa cara verifikasi
  • Tidak tahu data apa yang boleh/tidak boleh dimasukkan ke AI publik

Manajer & pimpinan tim

Mengidentifikasi peluang AI, menilai kelayakan use case, dan menetapkan standar tim.

Tantangan umum

  • Sulit menilai use case mana yang layak dan aman
  • Tidak ada panduan adopsi & standar kualitas output
  • Khawatir risiko kepatuhan saat tim memakai AI tanpa aturan

Tim HR, L&D & People Development

Merancang program upskilling AI yang terukur dan bisa dipertanggungjawabkan ke pimpinan.

Tantangan umum

  • Konten generik tidak relevan dengan proses bisnis perusahaan
  • Sulit membuktikan dampak pelatihan ke manajemen/keuangan
  • Tidak punya kerangka evaluasi yang diakui (Kirkpatrick/Phillips)

Tim IT, Data, Keamanan & Legal/Compliance

Memastikan adopsi AI selaras kebijakan keamanan, privasi data, dan regulasi.

Tantangan umum

  • Shadow AI: karyawan memakai alat tanpa sepengetahuan IT
  • Belum ada pemetaan risiko AI ke NIST AI RMF / OWASP LLM
  • Kewajiban UU PDP belum diterjemahkan ke SOP pemakaian AI

Konteks Industri

Penerapan per Industri

Satu use case spesifik per industri, menyebut alur kerja & regulasi nyata di vertikal tersebut.

Perbankan & Jasa Keuangan

Ringkasan dokumen kredit & draf memo komite, QA kepatuhan, dengan guardrail data nasabah selaras UU PDP, prinsip SEOJK manajemen risiko TI, dan kontrol OWASP sensitive information disclosure, AI tidak menyentuh data rahasia di kanal publik.

Lihat di konteks Perbankan & Jasa Keuangan →
Teknologi & Startup

Asisten engineering & drafting PRD, otomasi riset kompetitor, RAG atas dokumentasi internal, dengan kontrol terhadap prompt injection dan kebocoran source code/secret.

BUMN

Percepatan penyusunan nota dinas, laporan manajemen, dan materi RUPS/dewan, dengan tata kelola yang dapat diaudit (jejak pemakaian) selaras UU PDP dan prinsip ISO/IEC 42001 untuk akuntabilitas direksi.

Lihat di konteks BUMN →
Manufaktur

SOP & manual otomatis, analisis laporan shift, asisten pelaporan kualitas dan deviasi, dengan validasi manusia sebelum dokumen mutu dipakai (improper output handling dikendalikan).

Lihat di konteks Manufaktur →
Ritel & FMCG

Produksi copy kampanye & varian channel, analisis sentimen review pelanggan, knowledge base layanan, dengan kebijakan brand-safety dan perlindungan data pelanggan.

Lihat di konteks Ritel & FMCG →
Pemerintahan & Sektor Publik

Draf surat dinas & ringkasan kebijakan, asisten layanan publik, dengan guardrail informasi terbatas, transparansi pengambilan keputusan, dan kepatuhan UU PDP sektor publik.

Lihat di konteks Pemerintahan & Sektor Publik →

Metode Pengiriman

Cara Pelaksanaan

Format menyesuaikan sebaran tim dan jadwal operasional; semua format praktik intensif (hands-on).

In-house tatap muka

Fasilitator datang ke kantor/lokasi training perusahaan; lab praktik dengan data & skenario perusahaan (di lingkungan aman).

Live online

Kelas interaktif via Zoom/Teams dengan breakout praktik, screen-share review, dan rekaman sesi untuk peserta.

Hybrid

Sesi tatap muka untuk praktik intensif & lab use case, dilanjutkan office hours online untuk follow-up dan coaching adopsi.

Jadwal disusun mengikuti kalender operasional & shift perusahaan
Materi, lembar kerja, dan prompt library awal disiapkan tim Neksus
Lingkungan latihan aman bila lisensi AI enterprise belum tersedia
Sertifikat keikutsertaan pemakaian AI generatif yang aman, bila diminta
Laporan evaluasi pasca-pelatihan untuk tim L&D & pimpinan

Alur Pelaksanaan

Alur Kerja Sama (Engagement Path)

Dari kebutuhan ke dampak terukur, durasi kualitatif, disesuaikan skala organisasi.

1

Training Needs Analysis (TNA)

Pemetaan peran, proses kerja, kematangan AI, kebijakan data, dan tujuan bisnis. Output: profil kebutuhan + baseline pengukuran.

Tahap awal
2

Desain Program (ADDIE)

Penyusunan tujuan pembelajaran, silabus per peran, studi kasus dari proses Anda, dan peta tata kelola (NIST/ISO 42001/OWASP/UU PDP).

Sebelum delivery
3

Delivery, Wave 1 (Champion)

Kelompok champion dilatih lebih dulu (pola 70-20-10) sebagai penggerak adopsi dan validasi materi sebelum diperluas.

Gelombang pertama
4

Delivery, Wave Lanjutan

Roll-out batch berikutnya lintas departemen dengan studi kasus per fungsi dan lab praktik.

Bergulir per batch
5

Evaluasi Kirkpatrick

Pengukuran Level 1-4 (reaksi, pembelajaran, perilaku/adopsi, hasil). Phillips ROI Level 5 bila keuangan meminta angka termonetisasi.

Pasca tiap wave
6

Tindak Lanjut & Pelembagaan

Office hours, review adopsi bulanan, rencana 30-60-90 hari, dan roadmap pendewasaan AI organisasi.

Berkelanjutan

Studi Kasus

Pola Hasil Tipikal

Gambaran pola dampak berdasarkan struktur program serupa, ilustratif, tanpa nama klien atau angka yang dijanjikan.

Tim marketing & komunikasi di institusi jasa keuangan

Intervensi

Bootcamp 2 hari + prompt library + SOP guardrail data nasabah

Hasil

Siklus produksi konten kampanye memendek dan output lebih konsisten; pemakaian AI mengikuti aturan data yang disepakati legal

Divisi operasi manufaktur multi-plant

Intervensi

Program berkelanjutan beberapa bulan + jaringan champion (70-20-10)

Hasil

Beberapa use case otomasi pelaporan terstandar lintas plant dengan validasi manusia sebelum dipakai

Sekretariat & unit kebijakan instansi/BUMN

Intervensi

Workshop terpandu + kebijakan pemakaian AI selaras UU PDP

Hasil

Penyusunan draf dokumen lebih cepat dengan jejak pemakaian yang dapat diaudit

Informasi Pengadaan

Informasi untuk Procurement & Vendor Management

Kelengkapan yang dibutuhkan tim pengadaan, keuangan, hukum, dan keamanan informasi.

Penawaran

Proposal terstruktur: tujuan pembelajaran terukur, silabus, peta tata kelola (NIST/ISO 42001/OWASP/UU PDP), profil fasilitator, jadwal, dan rincian biaya berbasis hasil TNA.

Model harga

Berbasis TNA, flat per program, per sesi, per peserta, tiered, atau custom. Tidak ada angka standar tanpa analisis kebutuhan; estimasi diberikan setelah TNA.

Pembayaran & pajak

Termin fleksibel (DP + pelunasan / termin per batch); faktur pajak (PPN) dan dukungan dokumen PO tersedia.

Proses BUMN/pemerintah

Terbiasa dengan tahapan pengadaan BUMN/instansi: dokumen vendor, e-procurement, HPS/penawaran, dan klausul kepatuhan.

Pengukuran

Laporan evaluasi Kirkpatrick Level 1-3 (kehadiran, asesmen kebijakan AI, hasil latihan); Phillips ROI Level 5 atas permintaan keuangan.

Kerahasiaan & keamanan data

Penandatanganan NDA, klausul kerahasiaan data peserta, dan praktik latihan yang tidak memaksa data rahasia masuk AI publik (selaras OWASP LLM & UU PDP).

Kepemilikan materi

Prompt library & SOP yang dibangun untuk perusahaan menjadi milik perusahaan; hak pakai materi pelatihan disepakati di kontrak.

FAQ

Pertanyaan Umum

Ya. Setiap program diawali training needs analysis (TNA) untuk memetakan peran peserta, proses kerja, dan tingkat kematangan AI. Studi kasus, prompt, dan latihan memakai konteks perusahaan Anda. Desain instruksional mengikuti pendekatan ADDIE sehingga tujuan pembelajaran terukur dan dapat dipertanggungjawabkan.

Modul tata kelola adalah inti program. Kami membantu menyusun kebijakan data, daftar informasi yang dilarang masuk AI publik, dan SOP pemakaian. Materinya dipetakan ke OWASP LLM Top 10 2025 (mis. prompt injection, sensitive information disclosure) dan diselaraskan dengan kewajiban UU PDP No. 27/2022 (peran pengendali/prosesor data, DPO), serta kebijakan keamanan internal Anda.

Ya. Kurikulum tata kelola dipetakan eksplisit ke NIST AI RMF (fungsi Govern, Map, Measure, Manage dan GenAI Profile NIST AI 600-1), ISO/IEC 42001 (AI Management System termasuk AI impact assessment), OWASP LLM Top 10 2025, dan UU PDP. Tujuannya menyiapkan tim dan SOP Anda agar selaras dengan kerangka tersebut tanpa mengklaim sertifikasi.

Kami memakai model Kirkpatrick: Level 1 (reaksi), Level 2 (pembelajaran via asesmen), Level 3 (perubahan perilaku/adopsi), Level 4 (hasil bisnis). Bila keuangan meminta angka rupiah, dampak dapat dinaikkan ke Phillips ROI Level 5 dengan isolasi efek pelatihan dari faktor lain. Baseline ditetapkan saat TNA agar perbandingan jujur; kami tidak menjanjikan persentase yang tidak bisa kami buktikan.

Kami menyesuaikan stack perusahaan: Microsoft 365 Copilot, Gemini for Workspace, ChatGPT Enterprise, atau LLM internal. Bila lisensi belum ada, kami siapkan lingkungan latihan sementara yang aman. Kriteria pemilihan model (privasi data, residency, biaya, kapabilitas) juga dibahas agar keputusan tooling Anda berbasis pertimbangan yang tepat.

In-house unggul ketika Anda ingin studi kasus dari proses bisnis sendiri, kebijakan tata kelola yang spesifik organisasi, dan pengukuran dampak per tim. Kelas publik cocok untuk eksplorasi awal individu. Untuk perusahaan dengan target adopsi terukur dan kepatuhan, in-house memberi relevansi dan kontrol yang tidak bisa diberikan kelas publik.

8-30 peserta per batch untuk workshop praktik agar setiap peserta mendapat coaching cukup. Untuk roll-out organisasi besar, program dibagi beberapa batch dengan jadwal bergulir, biasanya didahului kelompok champion sesuai pola 70-20-10 sebelum diperluas.

Sepenuhnya. Setelah TNA, modul, studi kasus, prompt, dan latihan disesuaikan per fungsi (marketing, operasi, keuangan, HR, legal, IT). Output seperti prompt library dan SOP dibangun spesifik untuk konteks departemen Anda.

Ada. Program berkelanjutan menyediakan office hours, review adopsi bulanan, dan coaching penerapan mengikuti pola 70-20-10 (sebagian besar pembelajaran terjadi di pekerjaan nyata). Rencana adopsi 30-60-90 hari disusun bersama agar momentum tidak hilang setelah kelas selesai.

Ya. Laporan mencakup kehadiran, skor asesmen kebijakan AI, hasil latihan, dan rekomendasi langkah lanjutan untuk tim L&D dan pimpinan, dipetakan ke level Kirkpatrick. Karyawan yang menyelesaikan latihan kebijakan AI bisa mendapat sertifikat keikutsertaan atas permintaan. Ini melengkapi kebutuhan procurement untuk bukti pelaksanaan.

Jumlah peserta dan banyaknya gelombang jadi titik hitung pertama, disusul lapisan pesertanya, sebab kelas untuk staf umum, untuk tim teknis, dan untuk jajaran pimpinan disusun dengan kedalaman berbeda. Bahan yang dibuat khusus per divisi menambah pekerjaan penyiapan kasus. Banyaknya pertemuan, kelas yang duduk di kantor atau berjalan daring, serta kota penyelenggaraan ikut menggeser angka. Bila latihan memakai dokumen internal Anda, penyiapan dan penyamaran datanya dihitung juga. Angkanya kami susun setelah training needs analysis tanpa ongkos dijalankan bersama.

Kelas ini berjalan baik bersama 8 hingga 30 peserta, sehingga dua puluhan karyawan tertampung dalam satu angkatan dan rampung dalam tiga hari. Yang justru perlu disiapkan lebih dulu adalah akses ke alat AI yang akan dipakai, supaya peserta berlatih di lingkungan yang sama dengan pekerjaan mereka. Sesudah kelas, kebiasaan barunya biasanya menetap dalam hitungan pekan asalkan ada kumpulan prompt bersama dan seseorang yang ditunjuk merawatnya.

Jalan keluarnya mengganti trainer. Materi AI gampang melenceng menjadi terlalu teknis atau terlalu dangkal tergantung siapa yang membawakannya. Beri tahu koordinator program, kemudian trainer AI terapan lain yang sudah tervalidasi kami tugaskan ke kelas Anda. Bahan ajar, kumpulan prompt hasil kelas, dan kemajuan peserta terekam di sistem operasi kami, jadi trainer berikutnya menyambung dari bagian terakhir.

Langkah Berikutnya

Diskusikan kebutuhan pelatihan AI tim Anda

Kami petakan peran, proses, dan kematangan AI Anda, lalu susun proposal & estimasi anggaran berbasis kebutuhan nyata.

  • Proposal, silabus, dan peta tata kelola
  • Dokumen siap procurement (company profile, NPWP, NDA, faktur PPN)
  • Pengukuran dampak Kirkpatrick (Phillips ROI atas permintaan)
Minta ProposalKonsultasi Gratis

Jelajahi Lebih Lanjut

Topik Terkait

Literasi Data Analitik BisnisTransformasi Digital EksekutifKeamanan Siber Kesadaran KaryawanManajemen Perubahan Organisasi

Pelatihan AI Generatif di Pekerjaan Sehari-hari untuk tim Teknologi & Startup Anda

Kami petakan peran, proses, dan kematangan AI Anda, lalu susun proposal & estimasi anggaran berbasis kebutuhan nyata.

  • Proposal, silabus, dan peta tata kelola
  • Dokumen siap procurement (company profile, NPWP, NDA, faktur PPN)
  • Pengukuran dampak Kirkpatrick (Phillips ROI atas permintaan)

Enam isian saja untuk memulai. Tim korporat kami yang membaca dan membalasnya.

Detail tambahan (opsional)

Isi kalau sudah ada gambarannya. Semua isian di bagian ini boleh dilewati, dan tim kami akan menanyakannya saat sesi analisa kebutuhan.