Training and Development di Era AI: Apa yang Berubah Setelah Hadirnya ChatGPT?

Bayangkan seorang staf Learning and Development sedang menyiapkan pelatihan untuk para supervisor. Waktunya terbatas, pesertanya datang dari beberapa divisi, dan kebutuhan masing-masing tidak sepenuhnya sama.

Biasanya, ia perlu membaca hasil survei, menyusun rancangan program, mencari referensi, membuat studi kasus, lalu menyiapkan evaluasi. Pekerjaan tersebut bisa memakan waktu berhari-hari.

Sekarang ia membuka ChatGPT, memasukkan konteks yang dimiliki, lalu meminta bantuan untuk menyusun rancangan awal. Beberapa menit kemudian, sudah tersedia outline program, contoh kasus, pertanyaan diskusi, dan draf evaluasi.

Pekerjaan memang menjadi lebih cepat. Namun, apakah programnya otomatis menjadi lebih baik?

Belum tentu.

Di sinilah pembicaraan mengenai training and development di era AI seharusnya dimulai. Bukan dari kekaguman terhadap kecepatan teknologi, melainkan dari pertanyaan yang lebih penting: bagaimana AI dapat membantu manusia belajar dan bekerja dengan lebih baik?

Training and Development Bukan Sekadar Menyelenggarakan Pelatihan

Di banyak perusahaan, training and development masih identik dengan kalender kelas. Ada jadwal pelatihan, daftar peserta, trainer, materi, serta formulir evaluasi yang dibagikan setelah acara selesai.

Seluruh proses tampak berjalan baik. Kelas terlaksana, peserta hadir, dan laporan dibuat. Persoalannya, kegiatan yang terlaksana belum tentu menghasilkan perubahan.

Peserta bisa saja merasa puas karena trainernya komunikatif dan suasananya menyenangkan. Namun, beberapa minggu kemudian, cara mereka bekerja tidak banyak berubah. Materi yang disampaikan perlahan terlupakan karena tidak cukup dekat dengan tantangan sehari-hari.

Padahal, training and development seharusnya membantu menjawab persoalan yang nyata.

Mengapa supervisor masih kesulitan memberikan arahan? Mengapa tim penjualan belum mampu menggali kebutuhan pelanggan? Mengapa koordinasi antardepartemen sering tersendat? Mengapa calon pemimpin belum siap mengambil tanggung jawab yang lebih besar?

Pelatihan merupakan salah satu jawabannya, tetapi bukan satu-satunya. Kadang-kadang masalah berasal dari proses kerja, kebijakan, budaya, atau kurangnya dukungan atasan. Memaksakan pelatihan untuk semua persoalan justru dapat menghabiskan waktu tanpa menyelesaikan akar masalah.

Kehadiran AI tidak mengubah prinsip tersebut. ChatGPT dapat membantu menyusun program, tetapi manusia tetap perlu memastikan bahwa program itu memang dibutuhkan.

ChatGPT Bisa Membantu, Asalkan Kita Memberikan Konteks

Mari kembali pada staf L&D yang sedang menyusun pelatihan supervisor.

Jika ia hanya menulis, “Buatkan materi leadership,” ChatGPT kemungkinan akan memberikan jawaban umum: definisi kepemimpinan, gaya kepemimpinan, komunikasi, motivasi, delegasi, dan pengambilan keputusan.

Secara isi tidak selalu salah. Hanya saja, materi seperti itu belum tentu menjawab kebutuhan peserta.

Hasilnya akan berbeda jika instruksinya dibuat lebih jelas:

Peserta adalah 20 supervisor operasional dengan pengalaman memimpin antara enam bulan sampai dua tahun. Mereka memahami prosedur kerja, tetapi masih kesulitan mendelegasikan tugas dan memberikan umpan balik ketika anggota tim melakukan kesalahan. Susun rancangan pelatihan tiga jam yang lebih banyak menggunakan latihan daripada ceramah.

Kini ChatGPT memiliki konteks. Respons yang dihasilkan kemungkinan lebih terarah karena ada informasi tentang peserta, masalah, durasi, dan metode yang diinginkan.

Meski demikian, rancangan tersebut masih berupa draf.

Apakah tiga jam cukup? Apakah peserta nyaman melakukan simulasi? Apakah kasus yang digunakan sesuai dengan situasi di lapangan? Adakah kebijakan perusahaan yang perlu dipertimbangkan?

Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan itu tidak selalu tersedia di dalam AI. Staf L&D, user, dan trainer tetap perlu membicarakannya.

AI Mempercepat Bagian yang Selama Ini Menguras Waktu

Dalam proses training and development, ada banyak pekerjaan yang penting tetapi cukup menyita waktu. Membaca puluhan jawaban survei, mencari pola dari komentar peserta, membuat variasi soal, atau menyiapkan beberapa versi studi kasus termasuk di antaranya.

AI dapat membantu meringankan pekerjaan tersebut.

Misalnya, perusahaan menerima ratusan komentar dari peserta setelah menyelenggarakan beberapa program. Sebagian peserta meminta lebih banyak praktik. Sebagian lain merasa durasi terlalu singkat. Ada pula komentar mengenai materi yang dianggap kurang sesuai dengan pekerjaan.

Membaca semuanya tetap penting. Namun, ChatGPT dapat membantu membuat pengelompokan awal: komentar tentang materi, trainer, metode, durasi, fasilitas, dan kebutuhan lanjutan.

Dari sana, tim L&D dapat menentukan bagian mana yang perlu ditinjau lebih dalam.

Hal yang sama berlaku ketika trainer membutuhkan beberapa variasi latihan. Daripada memulai dari halaman kosong, trainer dapat meminta AI membuat tiga skenario dengan tingkat kesulitan berbeda. Setelah itu, trainer memilih, mengoreksi, dan menambahkan detail berdasarkan pengalaman di lapangan.

Dalam konteks ini, AI bukan pengambil keputusan. AI mengurangi beban pada tahap awal agar manusia memiliki lebih banyak waktu untuk berpikir.

Materi Cepat Jadi Belum Tentu Siap Dipakai

Ini bagian yang sering terlewat.

ChatGPT mampu menghasilkan materi yang terlihat lengkap. Ada judul, tujuan pembelajaran, pembagian sesi, aktivitas, hingga pertanyaan evaluasi. Karena susunannya rapi, kita mudah menganggap hasil tersebut sudah layak digunakan.

Padahal, materi buatan AI dapat mengandung informasi yang kurang tepat, contoh yang tidak realistis, atau rekomendasi yang terlalu umum. Kadang-kadang kalimatnya terdengar meyakinkan meskipun tidak sepenuhnya benar.

Trainer yang memahami bidangnya biasanya dapat mengenali masalah tersebut. Ia tahu istilah mana yang kurang sesuai, bagian mana yang terlalu teoritis, serta contoh mana yang tidak akan bekerja di kelas.

Itulah sebabnya penguasaan materi tetap penting.

AI dapat membantu seseorang membuat presentasi tentang negosiasi. Namun, tanpa pemahaman tentang negosiasi, orang tersebut akan kesulitan menilai kualitas isinya. Ia mungkin mampu menjelaskan slide, tetapi belum tentu dapat menjawab pertanyaan peserta atau membedah situasi yang tidak ada dalam materi.

Kecepatan membuat konten tidak sama dengan kedalaman kompetensi.

Peran Trainer Justru Menjadi Lebih Jelas

Sebelum informasi mudah diperoleh, trainer sering ditempatkan sebagai sumber pengetahuan. Peserta datang untuk mendengarkan sesuatu yang belum mereka ketahui.

Kini, peserta dapat bertanya langsung kepada ChatGPT. Mereka bisa meminta penjelasan, contoh, ringkasan, bahkan simulasi percakapan. Jika peran trainer hanya menyampaikan informasi, wajar jika muncul kekhawatiran bahwa AI akan mengambil alih.

Namun, kelas yang baik tidak pernah hanya berisi transfer informasi.

Trainer mengamati respons peserta. Ia mengenali ketika kelas mulai kehilangan fokus, ketika sebuah pertanyaan menyimpan persoalan lain, atau ketika peserta tidak setuju tetapi memilih diam. Ia menghubungkan pengalaman satu peserta dengan pembelajaran bagi peserta lainnya.

Dalam diskusi, trainer tidak selalu memberikan jawaban. Kadang-kadang ia justru mengajukan pertanyaan lanjutan agar peserta melihat masalahnya dengan lebih jernih.

Kemampuan seperti ini semakin penting ketika informasi tersedia dalam jumlah berlimpah. Peserta tidak hanya membutuhkan lebih banyak jawaban. Mereka membutuhkan bantuan untuk memilih, menilai, dan menggunakan jawaban yang tepat.

Contoh Penggunaan ChatGPT dalam Training and Development

Penggunaan AI tidak harus dimulai dari proyek yang besar. Beberapa kebutuhan sehari-hari sudah cukup untuk menunjukkan manfaatnya.

Seorang trainer customer service dapat menggunakan ChatGPT untuk membuat simulasi pelanggan dengan karakter berbeda. Ada pelanggan yang marah, pelanggan yang tidak menjelaskan masalahnya dengan jelas, atau pelanggan yang meminta sesuatu di luar kebijakan perusahaan.

Peserta kemudian diminta memberikan respons. Trainer membahas pilihan kata, nada komunikasi, dan keputusan yang diambil.

Dalam pelatihan leadership, ChatGPT dapat membantu membuat kasus mengenai anggota tim yang terus mengalami penurunan kinerja. Peserta diminta menentukan pertanyaan apa yang perlu diajukan sebelum mengambil tindakan.

Untuk pelatihan teknis, AI dapat membantu menjelaskan konsep dalam beberapa tingkat kesulitan. Penjelasan untuk pemula tentu berbeda dengan penjelasan untuk peserta yang sudah berpengalaman.

ChatGPT juga dapat digunakan setelah pelatihan. Peserta dapat berlatih melalui simulasi, meminta penjelasan ulang, atau menyusun rencana tindakan. Tentu saja, penggunaannya perlu diarahkan agar tetap sesuai dengan materi dan kebijakan perusahaan.

Nilai AI bukan pada banyaknya konten yang dapat dibuat, tetapi pada seberapa tepat konten tersebut digunakan dalam proses belajar.

Ada Data yang Tidak Boleh Dimasukkan Sembarangan

Di tengah antusiasme menggunakan AI, aspek keamanan sering ditempatkan di urutan belakang.

Tim L&D dan trainer biasanya memiliki akses terhadap informasi yang cukup sensitif: hasil asesmen, komentar peserta, data kinerja, masalah internal tim, hingga rencana pengembangan individu.

Informasi seperti itu tidak boleh langsung disalin ke ChatGPT atau layanan AI lain tanpa memahami kebijakan yang berlaku.

Jika analisis perlu dilakukan, identitas peserta dapat disamarkan. Nama perusahaan, nama klien, angka rahasia, dan informasi internal sebaiknya dihilangkan jika memang tidak dibutuhkan.

Prinsipnya sederhana: jangan memasukkan informasi yang tidak pantas dibaca oleh pihak di luar proses tersebut.

Efisiensi memang penting. Namun, kepercayaan peserta dan klien jauh lebih sulit dipulihkan ketika kerahasiaan dilanggar.

Jangan Sampai Semua Materi Terdengar Sama

Ada risiko lain yang lebih halus: hilangnya karakter trainer.

Materi yang terlalu bergantung pada AI sering terlihat rapi, tetapi terasa datar. Contohnya aman, bahasanya umum, dan seluruh bagiannya terdengar seperti rangkuman buku.

Peserta mungkin memperoleh informasi, tetapi tidak menemukan pengalaman yang membuat materi tersebut hidup.

Padahal, salah satu kekuatan trainer adalah apa yang pernah ia lihat dan pelajari di lapangan. Cara supervisor menghadapi anggota tim yang lebih senior, respons pelanggan terhadap perubahan layanan, atau kegagalan sebuah program transformasi memiliki detail yang tidak selalu muncul dari prompt.

Pengalaman tersebut tidak harus dibagikan dengan membuka identitas klien. Trainer dapat mengubah nama, situasi, dan detail tertentu tanpa menghilangkan pelajaran di dalamnya.

Gunakan ChatGPT untuk membantu menyusun cerita atau memperjelas alurnya. Namun, jangan membiarkan AI menggantikan suara Anda.

Ketika semakin banyak orang dapat menghasilkan materi dalam hitungan menit, pengalaman nyata justru menjadi pembeda.

Dari Penyedia Kelas Menjadi Mitra Bisnis

AI seharusnya memberi kesempatan kepada fungsi Learning and Development untuk mengambil peran yang lebih strategis.

Jika waktu penyusunan draf, pengelompokan data, dan pekerjaan administratif dapat dipersingkat, tim L&D seharusnya memiliki lebih banyak ruang untuk berbicara dengan user, mengamati masalah kerja, dan mengevaluasi penerapan hasil pelatihan.

Percakapan tidak lagi berhenti pada, “Pelatihan apa yang akan kita adakan bulan depan?”

Pertanyaannya dapat berkembang menjadi:

“Perubahan apa yang sedang dibutuhkan unit ini?”

“Apa yang menghambat kinerja mereka?”

“Apakah masalahnya memang dapat diselesaikan melalui pelatihan?”

“Dukungan apa yang diperlukan setelah peserta selesai belajar?”

Pada titik itulah training and development berhenti menjadi sekadar penyelenggara kelas. Fungsinya berubah menjadi mitra yang membantu organisasi membangun kemampuan.

AI dapat mempercepat prosesnya, tetapi kualitas percakapannya tetap bergantung pada manusia.

Apa yang Perlu Dilakukan Trainer Sekarang?

Trainer tidak harus menjadi ahli teknologi. Namun, menutup diri dari AI juga bukan pilihan yang menguntungkan.

Mulailah dari pekerjaan yang paling sering menyita waktu. Gunakan ChatGPT untuk membuat draf, mencari alternatif, atau mengembangkan variasi. Setelah itu, periksa hasilnya dengan pengetahuan dan pengalaman Anda sendiri.

Pelajari cara memberikan konteks yang cukup. Jangan hanya meminta materi berdasarkan sebuah judul. Jelaskan pesertanya, masalahnya, tujuannya, durasinya, dan situasi tempat materi tersebut akan digunakan.

Yang lebih penting, tetap hadir sebagai manusia ketika berhadapan dengan peserta.

Dengarkan cerita mereka. Perhatikan respons yang tidak terucapkan. Ajukan pertanyaan yang mungkin tidak mereka pikirkan. Bantu mereka menghubungkan pembelajaran dengan pekerjaan yang akan dihadapi esok hari.

Bagian itulah yang membuat profesi trainer tetap relevan.

Masa Depan Training and Development Tetap Berpusat pada Manusia

ChatGPT dan AI akan terus menjadi bagian dari pekerjaan trainer serta praktisi Learning and Development. Kita akan menggunakannya untuk mencari ide, menyusun draf, mengembangkan aktivitas, dan membaca pola dari data.

Tetapi teknologi tidak menentukan tujuan pembelajaran. Teknologi juga tidak bertanggung jawab atas keputusan yang diambil berdasarkan hasilnya.

Manusia tetap menentukan kompetensi apa yang perlu dibangun, pengalaman belajar seperti apa yang dibutuhkan, dan perubahan apa yang ingin diwujudkan.

Karena itu, masa depan training and development bukan perlombaan antara trainer dan AI. Tantangannya adalah menemukan pembagian peran yang tepat.

Biarkan AI mempercepat pekerjaan yang berulang. Biarkan trainer melakukan hal yang paling membutuhkan manusia: memahami konteks, membangun kepercayaan, memfasilitasi percakapan, dan membantu peserta menerapkan apa yang dipelajari.

Pada akhirnya, keberhasilan sebuah program tidak ditentukan oleh seberapa canggih teknologi yang digunakan.

Ukurannya tetap sama: apakah setelah belajar, seseorang mampu bekerja, mengambil keputusan, dan menghadapi tantangannya dengan lebih baik?