Hubungi Kami

Kerangka Materi

Hari 1 — Pengantar AI dan Aplikasi Bisnis

Modul 1 — Pengantar Kecerdasan Buatan

  • Apa itu AI dan apa yang bukan AI
  • Jenis-jenis sistem AI
  • Generative AI dan Large Language Models
  • Mitos vs. kenyataan seputar AI
  • Tren bisnis terkini dalam adopsi AI
  • Peluang dan keterbatasan AI

Modul 2 — AI dalam Operasional Bisnis Modern

  • Bagaimana perusahaan menggunakan AI saat ini
  • Aplikasi AI dalam manufaktur dan operasional
  • AI dalam penjualan dan komunikasi pelanggan
  • AI dalam SDM dan rekrutmen
  • AI dalam pengadaan dan logistik
  • AI dalam keuangan dan pelaporan
  • AI untuk manajemen kualitas dan kepatuhan

Latihan Praktis

Peserta mencoba alat AI untuk:

  • merangkum dokumen,
  • membuat laporan,
  • menyusun email,
  • dukungan alur kerja,
  • menganalisis dokumen,
  • catatan rapat,
  • dan perencanaan operasional.

Hari 2 — Produktivitas AI Praktis dan Otomasi Alur Kerja

Modul 3 — Produktivitas Berbasis AI

  • Asisten AI untuk manajer
  • Teknik prompting untuk pengguna bisnis
  • Membuat prompt bisnis yang efektif
  • Menggunakan AI untuk:
    • pelaporan,
    • perencanaan,
    • presentasi,
    • dokumentasi,
    • persiapan rapat,
    • dukungan pengambilan keputusan

Modul 4 — Analisis Data dan Wawasan Bisnis

  • Analisis bisnis dengan bantuan AI
  • Mengambil informasi dari dokumen dan spreadsheet
  • Prediksi dan analisis tren dengan dukungan AI
  • Pemantauan KPI dan wawasan operasional
  • Bekerja dengan data bisnis terstruktur dan tidak terstruktur

Praktik Langsung

Tim mengerjakan skenario bisnis yang realistis:

  • pelaporan produksi,
  • peramalan penjualan,
  • analisis pemasok,
  • dokumentasi SDM,
  • dashboard operasional,
  • dan analisis masalah kualitas.

Peserta membangun alur kerja yang didukung AI dan relevan dengan departemen mereka.

Hari 3 — AI untuk Operasional, Perencanaan, dan Pengambilan Keputusan

Modul 5 — AI dalam Manajemen Operasional

  • AI untuk efisiensi operasional
  • Otomatisasi alur kerja
  • Dukungan inventaris dan gudang
  • Konsep predictive maintenance
  • Standarisasi proses
  • Pengambilan keputusan dengan dukungan AI

Modul 6 — Aplikasi AI Spesifik Departemen

Produksi dan Operasional

  • Pemantauan produksi
  • Analisis akar masalah
  • Pembuatan SOP
  • Laporan operasional

Penjualan dan Pengembangan Bisnis

  • Kualifikasi prospek
  • Pembuatan proposal
  • Komunikasi pelanggan
  • Analisis kompetitif

SDM

  • Deskripsi pekerjaan
  • Persiapan wawancara
  • Rencana pelatihan
  • Komunikasi internal

Keuangan dan Akuntansi

  • Ringkasan keuangan
  • Analisis invoice/dokumen
  • Dukungan kepatuhan
  • Otomatisasi pelaporan

Manajemen Kualitas

  • Analisis ketidaksesuaian
  • Dukumentasi pendukung
  • Persiapan audit
  • Pelacakan risiko

Praktik Langsung

Peserta merancang:

  • satu kasus penggunaan AI untuk departemen mereka,
  • satu peluang otomatisasi,
  • dan satu inisiatif peningkatan produktivitas yang terukur.

Hari 4 — Tata Kelola AI, Risiko, dan Implementasi

Modul 7 — Tata Kelola dan Kepatuhan AI

  • Penggunaan AI yang bertanggung jawab
  • Privasi dan kerahasiaan data
  • Risiko dari generative AI
  • Kebijakan tata kelola AI
  • Pengawasan dan validasi oleh manusia
  • Memahami EU AI Act
  • Pertimbangan etika dan operasional

Modul 8 — Implementasi AI Praktis

  • Cara memperkenalkan AI di dalam organisasi
  • Mengidentifikasi quick wins
  • Memilih alat dan proses
  • Pertimbangan manajemen perubahan
  • Mengukur ROI dari inisiatif AI
  • Menyusun roadmap adopsi AI

Latihan Kelompok

Tim mengevaluasi:

  • proses mana yang seharusnya atau tidak boleh menggunakan AI,
  • risiko operasional,
  • prioritas implementasi,
  • dan tantangan adopsi internal.

Hari 5 — Simulasi Bisnis dan Workshop Strategi AI

Modul 9 — Workshop Strategi AI

Peserta bekerja dalam tim untuk membuat:

  • rencana aksi AI departemen,
  • prioritas implementasi,
  • penilaian risiko,
  • dan tujuan operasional yang terukur.

Proyek Praktis Akhir

Tim mempresentasikan:

  • proposal implementasi AI nyata,
  • manfaat bisnis yang diharapkan,
  • dampak operasional,
  • risiko,
  • dan strategi adopsi.

Diskusi Akhir dan Rekomendasi

  • Langkah selanjutnya untuk adopsi AI
  • Peran duta AI internal
  • Alat dan alur kerja yang direkomendasikan
  • Pengembangan kapabilitas AI jangka panjang

Persyaratan

Peserta yang Ditargetkan

  • Manajer Produksi
  • Manajer Perencanaan Strategis
  • Pemimpin Penjualan dan Pengembangan Bisnis
  • Manajer SDM
  • Manajer Pengadaan dan Gudang
  • Pemimpin Inovasi
  • Profesional Keuangan dan Akuntansi
  • Manajer Kualitas
  • Manajer Operasional dan Administrasi
 35 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait