Inixindo

AI Strategy, Governance, and Applied Innovation

3 Hari Entry Level

Pelatihan AI Strategy, Governance, and Applied Innovation ini merupakan fondasi untuk memahami kecerdasan buatan (AI) dari sudut pandang strategi organisasi, ta…

Pelatihan & Sertifikasi
favorite_border

AI Strategy, Governance, and Applied Innovation

Deskripsi Pelatihan

Adopsi Artificial Intelligence (AI) tidak lagi sekadar tren teknologi, melainkan kebutuhan strategis bagi setiap perusahaan. Namun, implementasi tanpa landasan yang kuat sering kali memunculkan celah keamanan, inefisiensi, dan risiko etika. Oleh karena itu, materi dalam Pelatihan AI Strategy, Governance & Applied Innovation ini dirancang khusus untuk memandu Anda membangun tata kelola AI yang aman, komprehensif, dan terstruktur di lingkungan enterprise. Anda akan mempelajari bagaimana merumuskan visi AI yang selaras dengan tujuan bisnis perusahaan, memastikan setiap inovasi yang dijalankan mampu memberikan dampak positif dan Return on Investment (ROI) yang terukur.

Anda akan dibekali panduan end-to-end mulai dari perancangan arsitektur strategis hingga penerapan Applied Innovation di dunia nyata. Peserta akan mendalami berbagai studi kasus krusial, termasuk manajemen risiko AI, kepatuhan regulasi data, perlindungan privasi, serta taktik integrasi teknologi kecerdasan buatan ke dalam operasional bisnis sehari-hari. Dengan menguasai rangkaian materi ini, Anda akan memiliki kapabilitas untuk memimpin inisiatif AI di organisasi Anda dan memastikan perusahaan tetap adaptif, kompetitif, serta inovatif di masa depan.

Target Peserta

Pelatihan ini ditujukan untuk:

  • IT Manager dan Technical Lead yang bertanggung jawab mengarahkan strategi teknologi, mengelola kesiapan infrastruktur, serta memimpin transisi adopsi AI di lingkup operasional perusahaan.

  • Tim Digital Transformation dan Inovasi Bisnis yang bertugas mengidentifikasi use case bisnis yang valid, mendorong inovasi, dan mengintegrasikan solusi AI untuk efisiensi serta peningkatan layanan organisasi.

  • Software/Data Engineer dan System Architect yang akan berekspansi ke domain AI, bertugas membangun arsitektur data (data pipeline), melakukan integrasi via API, hingga tahapan fine-tuning model.

  • Profesional TI dan Pengambil Keputusan (CIO, Enterprise Architect, IT Compliance) yang terlibat langsung dalam evaluasi strategis (build vs buy), pemetaan regulasi, manajemen risiko privasi, serta penyusunan kebijakan tata kelola AI tingkat enterprise.

Pra Syarat

  • Memiliki pemahaman dasar mengenai proses bisnis dan teknologi
    informasi.
  • Tidak diperlukan pengalaman teknis mendalam dalam AI.
Hasil pembelajaran

Tujuan Pelatihan AI Strategy, Governance, and Applied Innovation

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

  • Menjelaskan trend AI di industry dan cara implementasinya
  • Menjelaskan wawasan AI Governance, etika, dan manajemen risiko AI
  • Mengidentifikasi use case AI yang realistis dan bernilai bisnis
  • Memahami fondasi teknis ekosistem AI, mulai dari data pipeline, fine-tuning, optimasi model, hingga analisis keputusan Build vs Buy.
  • Menerapkan kerangka kerja AI Governance untuk mengidentifikasi, mengukur, dan memitigasi risiko keamanan, privasi, serta etika.
Materi yang akan dipelajari

Apa yang Akan Anda Dapatkan & Pelajari dalam Pelatihan AI Strategy, Governance, and Applied Innovation?

Berikut adalah rincian topik dan modul yang akan dipelajari selama pelatihan berlangsung:

Artificial Intelligence
  • Pengenalan Konsep AI: Membahas definisi, cara kerja dasar, dan terminologi standar yang digunakan di industri saat ini.
  • Evolusi AI dan manfaatnya: Sejarah perkembangan teknologi kecerdasan buatan serta contoh nyata adopsinya untuk efisiensi operasional bisnis.
  • Implementasi AI: Pemahaman awal tentang infrastruktur, data, dan resource yang dibutuhkan untuk menjalankan AI di perusahaan.
  • Machine learning: Pengenalan algoritma dasar, pemrosesan data, dan bagaimana sistem “belajar” dari dataset.
  • Gen AI: Konsep dasar Generative AI (seperti LLM) dan perbedaannya dengan Machine Learning analitik konvensional
Implementasi Gen AI
  • Dasar-dasar prompting dan pemanfaatan multi-modality: Teknik menyusun prompt (instruksi) yang efektif dan praktik penggunaan model AI yang mampu memproses kombinasi teks, gambar, maupun suara.
  • Integrasi AI via API: Cara teknis menghubungkan layanan Generative AI pihak ketiga ke dalam sistem, aplikasi, atau workflow internal perusahaan menggunakan API.
Strategi dan Fondasi Implementasi AI
  • Memetakan AI dengan Use Case: Menyelaraskan kemampuan teknologi AI dengan permasalahan atau target spesifik bisnis.
    • Identifikasi use case: Teknik menemukan dan memprioritaskan area operasional yang paling siap dan diuntungkan dari adopsi AI.
    • Implementasi berbasis use case: Langkah-langkah teknis mengeksekusi proyek AI berdasarkan studi kasus bisnis yang sudah divalidasi.
  • Fine-Tuning Ekosistem AI: Proses penyesuaian (fine-tuning) model agar lebih akurat dengan menggunakan dataset spesifik milik perusahaan.
    • Data Pipeline & Engineering: Membangun arsitektur aliran data yang terstruktur agar siap diproses dan dikonsumsi oleh model AI.
    • Optimasi Model: Teknik meningkatkan akurasi, efisiensi komputasi, dan kecepatan respons dari sistem AI yang sudah berjalan.
  • Ekosistem AI: Memahami interaksi antara infrastruktur, database, tools, dan framework pendukung di lingkungan AI perusahaan.
  • Build vs Buy: Analisis komparasi antara membangun sistem AI sendiri dari awal (in-house) atau menggunakan solusi siap pakai dari pihak ketiga.
Safe, Ethical, and Collaborative AI
  • Risiko AI
  • Risiko Keamanan dan Privasi
  • Regulasi AI
  • Identifikasi dan mengukur risiko AI
Konsultasi WhatsApp