Critical Thinking in the AI Era: Empowering Frontliners to Supervise AI-Driven Decisions
Critical Thinking in the AI Era: Empowering Frontliners to Supervise AI-Driven Decisions
Description
Pelatihan ini bertujuan untuk memperkuat kemampuan berpikir kritis frontliner perbankan dalam menghadapi penggunaan kecerdasan buatan (AI) yang semakin luas dalam pengambilan keputusan operasional. Di tengah adopsi AI untuk layanan nasabah, penilaian kredit, hingga deteksi fraud, peran manusia tetap krusial sebagai pengawas yang mampu menilai, memvalidasi, dan mengoreksi keputusan berbasis algoritma.
Peserta akan dibekali dengan keterampilan analitis, logika berpikir, serta pemahaman tentang cara kerja sistem AI agar mampu mengambil keputusan yang lebih akurat, etis, dan kontekstual. Pelatihan ini mengintegrasikan studi kasus nyata di industri perbankan untuk memastikan bahwa frontliner tidak hanya menjadi pengguna teknologi, tetapi juga pengendali yang kritis dan bertanggung jawab
Objectives
- Memahami peran AI dalam operasional frontliner perbankan
- Mengembangkan kemampuan berpikir kritis dalam konteks digital
- Mengidentifikasi potensi kesalahan dan bias dalam keputusan AI
- Meningkatkan kemampuan analisis data dan informasi
- Mengasah kemampuan questioning dan problem solving
- Memahami batasan AI dalam pengambilan keputusan
- Mengintegrasikan pertimbangan etika dalam evaluasi AI
- Meningkatkan akurasi keputusan melalui human oversight
- Mengelola risiko operasional berbasis AI
- Membangun kepercayaan nasabah melalui keputusan yang tepat
Course outline
1. Peran AI dalam Layanan Frontliner Perbankan
- Penggunaan AI dalam customer service dan transaksi
- AI untuk credit scoring dan fraud detection
- Interaksi manusia dan sistem AI
2. Fundamental Critical Thinking
- Konsep berpikir kritis (analisis, evaluasi, inferensi)
- Logical reasoning dan structured thinking
- Menghindari bias kognitif
3. Cara Kerja AI secara Sederhana
- Konsep dasar machine learning
- Input–process–output dalam sistem AI
- Keterbatasan dan potensi error AI
4. Identifikasi Bias dan Error dalam AI
- Bias data dan dampaknya
- False positive dan false negative
- Studi kasus kesalahan AI di perbankan
5. Teknik Analisis Informasi dan Data
- Validasi output AI
- Cross-check dengan data lain
- Membaca insight dari dashboard
6. Questioning Skills untuk Validasi AI
- Teknik bertanya efektif (5 Whys, probing, critical questioning)
- Menguji asumsi sistem
- Menantang hasil AI secara konstruktif
7. Etika dalam Pengambilan Keputusan Berbasis AI
- Fairness dan non-diskriminasi
- Privasi data nasabah
- Tanggung jawab manusia atas keputusan AI
8. Human Judgment vs AI Recommendation
- Menyeimbangkan intuisi dan data
- Kapan mempercayai vs meragukan output AI
- Pengambilan keputusan kontekstual
9. Manajemen Risiko Keputusan Berbasis AI
- Identifikasi potensi dampak kesalahan
- Analisis risiko berbasis skenario
- Pencegahan kesalahan keputusan
10. Komunikasi Keputusan kepada Nasabah
- Menjelaskan hasil keputusan secara sederhana
- Transparansi tanpa kompleksitas teknis
- Empati dalam interaksi layanan
Participants
- Human Resource Management
- Leadership Program
- Information Technology
- Banking
- Risk Management
- Perencanaan & Pengembangan
Method
- Pre-test
- Presentation
- Discussion
- Case study
- Post-test
Facilities
- Ruang Meeting Representatif
- Sertifikat Pelatihan Resmi
- Instruktur Profesional & Berpengalaman
- Training Kit Eksklusif
- Souvenir
- Pick Up Participant (Yogyakarta)
