Perplexity Lab: Research, Sources and Evidence Checking

Jika Anda sedang mencari pelatihan AI yang tepat, pertanyaan utamanya bukanlah seberapa penting teknologi ini, melainkan bagaimana Anda dapat menggunakannya secara aman, berguna, dan bertanggung jawab dalam pekerjaan riset dan analisis harian Anda. Program dari UX Indonesia ini dirancang khusus bagi para peneliti, pembuat kebijakan, pendidik, penyusun strategi, penulis proposal hibah ( grant writer ), serta siapa saja yang rutin mengolah sumber informasi terkini. Pelatihan ini berfokus pada teknik riset berbasis sumber tepercaya ( source-grounded research ) dan pemeriksaan keabsahan bukti ( evidence checking ) melalui contoh-contoh praktis, latihan terstruktur, serta langkah evaluasi yang jelas. Sesi ini sangat tepat bagi Anda yang menginginkan pelatihan yang cukup spesifik untuk langsung diterapkan, cukup aman dan cermat untuk dipercaya, serta cukup jelas untuk dibagikan kembali kepada tim Anda. Apa yang Akan Anda Lakukan? Praktik Langsung yang Aman: Mengerjakan latihan praktis berisiko rendah yang relevan dengan kebutuhan pencarian data harian. Pengambilan Keputusan AI yang Lebih Bijak: Memahami cara membuat keputusan yang aman dan tepat dalam menggunakan AI untuk analisis informasi. Penerapan Daftar Periksa Integrasi Bertanggung Jawab: Menggunakan panduan ( checklist ) integrasi untuk memastikan hasil riset tetap etis, akurat, dan dapat dipertanggungjawabkan. Membuat Hasil Kerja Siap Pakai ( Course Artefact ): Menghasilkan dokumen atau kerangka kerja riset nyata selama sesi yang bisa langsung Anda gunakan setelah pelatihan selesai. Menentukan Langkah Pengembangan Lanjutan: Mengidentifikasi jalur pembelajaran lanjutan ( pathway ) di UX Indonesia yang paling sesuai dengan kebutuhan peran Anda maupun tim. Apa yang Akan Anda Bawa Pulang? Alur Kerja Riset ( Research Workflow ): Panduan tahapan riset yang terstruktur berbasis alat bantu AI. Rubrik Kualitas Sumber ( Source-Quality Rubric ): Alat ukur praktis untuk menilai keandalan, kredibilitas, dan bobot sumber informasi. Catatan Ketidakpastian ( Uncertainty Log ): Metode pencatatan sistematis untuk mendokumentasikan batas keraguan, celah data, atau potensi bias dari informasi yang ditemukan. Siapa yang Wajib Mengikuti Pelatihan Ini? Pelatihan ini dirancang untuk para profesional dan akademisi di Indonesia yang rutin bekerja dengan data dan informasi: Peneliti dan analis data. Pembuat dan penyusun kebijakan ( policy professionals ). Pendidik, dosen, dan praktisi pendidikan. Tim perencana strategi bisnis dan organisasi. Penulis proposal hibah dan pendanaan ( grant writers ). Siapa saja yang pekerjaannya bergantung pada pencarian data dan referensi sumber terkini. Profil Fasilitator Dr. Eunice Sari — CEO & Co-Founder UX Indonesia , pakar Human-Computer Interaction (HCI) dan Human-Centred AI dengan pengalaman internasional lebih dari 25 tahun di bidang inovasi, teknologi, dan pendidikan. Beliau adalah pelopor dalam pengembangan program AI yang bertanggung jawab ( Responsible AI ) dan juga menjabat sebagai Google Mentor, Google Certified Design Sprint Master, Adjunct Professor di UNSW, serta Honorary University Fellow di Charles Darwin University. Beliau aktif mendampingi para profesional dalam memanfaatkan AI secara cermat, etis, dan berdampak nyata bagi pekerjaan mereka. #SmallBusiness #CustomerExperience #Claude #GoogleReviews #HumanizedAI #CXInsight #Marginpreneur #BusinessGrowth #DigitalTools #CommunityEmpowerment #Perplexity