Data Readiness for AI Integration

Program kerja intensif 1 hari untuk membangun fondasi data sebelum mengadopsi AI: inventarisasi data, pemetaan alur ( data lineage ), uji kualitas data, hingga rencana perbaikan terarah selama 2 minggu. Penerapan AI dalam organisasi jarang gagal karena kecanggihan teknologinya. AI lebih sering gagal karena data yang digunakan belum siap . Sebelum organisasi Anda dapat mengintegrasikan AI secara efektif, Anda perlu memahami kondisi data yang ada secara menyeluruh: data apa saja yang dimiliki, dari mana sumber asalnya, siapa saja yang memiliki hak akses, seberapa akurat datanya, dan apakah data tersebut cocok untuk alur kerja yang ingin diotomatisasi. Program Kesiapan Data untuk Integrasi AI dari UX Indonesia adalah sesi kerja intensif selama satu hari yang dirancang khusus bagi para pemimpin operasional, tim data, dan pimpinan IT yang bertanggung jawab membangun fondasi data organisasi. Alih-alih melakukan pembersihan data besar-besaran yang membutuhkan waktu bertahun-tahun, Anda akan berfokus pada satu alur kerja atau kumpulan data pilihan untuk langsung membangun fondasi yang praktis. Dalam sesi ini, Anda akan berlatih menggunakan deskripsi alur kerja, struktur data, dan dataset simulasi—tanpa perlu menggunakan data produksi asli perusahaan. Apa yang Akan Anda Kerjakan? Melacak Keputusan Kembali ke Data: Mengidentifikasi keputusan bisnis utama, lalu memetakan kumpulan data dan informasi yang menjadi landasannya. Membangun Inventaris & Alur Data ( Data Lineage ): Memetakan data apa saja yang Anda miliki, dari mana sumber asalnya, dan bagaimana data tersebut mengalir dalam operasional harian. Menguji Kualitas, Bias, dan Keandalan Data: Melakukan pengujian terstruktur untuk mendeteksi potensi masalah data dan mempelajari cara menerapkan pemeriksaan serupa pada data bisnis Anda. Meninjau Hak Akses, Keamanan, dan Penyimpanan: Menyusun pendekatan hak akses data berdasarkan penggunaan nyata di lapangan, bukan sekadar mengikuti hirarki struktur organisasi. Menentukan Fondasi Data Minimum ( Minimum Viable Data Foundation ): Mengidentifikasi batas fondasi data paling ringkas namun praktis yang dibutuhkan untuk menjalankan satu alur kerja AI secara aman. Menyusun Rencana Perbaikan 2 Minggu ( Remediation Plan ): Mengubah temuan kendala data menjadi rencana aksi terarah yang dilengkapi dengan daftar tugas, penanggung jawab, dan langkah konkret. Apa yang Akan Anda Bawa Pulang? Di akhir sesi, Anda akan menghasilkan dokumen dan instrumen kerja nyata yang siap diterapkan di organisasi Anda: Diagram inventarisasi dan pemetaan alur data ( Data lineage diagram ). Laporan pengujian kualitas dan potensi bias data ( Data quality and bias test report ). Matriks pengaturan hak akses data ( Access-control matrix ). Rencana kerja perbaikan data terarah selama 2 minggu ( 2-week remediation sprint plan ). Siapa yang Wajib Mengikuti Program Ini? Sesi ini dirancang untuk para profesional dan manajer di Indonesia yang bertanggung jawab atas kesiapan data organisasi: Pemimpin dan manajer tim operasional. Analis data dan profesional di bidang data/analitik. Pemimpin dan manajer IT. Profesional yang bertanggung jawab atas fondasi dan tata kelola data organisasi. Tim internal yang sedang mempersiapkan data untuk integrasi teknologi AI. Profil Fasilitator Dr. Eunice Sari — CEO & Co-Founder UX Indonesia , pakar Human-Computer Interaction (HCI), Human-Centred AI , dan transformasi digital dengan pengalaman internasional lebih dari 25 tahun. Beliau berpengalaman mendampingi berbagai perusahaan dan organisasi di Indonesia serta global dalam membangun fondasi praktis untuk integrasi AI yang terstruktur, aman, dan dapat dipertanggungjawabkan.