AI-Assisted Root Cause Analysis : Find the Real Cause, Faster

Deskripsi

• Masalah yang sama terus berulang. Root Cause Analysis (RCA) sudah dilakukan, tetapi corrective action yang dibuat belum menyelesaikan masalah sampai ke akar.
• Salah satu penyebabnya adalah analisis berhenti pada symptom atau penyebab yang paling mudah terlihat. Padahal, root cause perlu diuji sebelum dijadikan dasar tindakan.
• AI-Assisted Root Cause Analysis: Find the Real Cause, Faster menggunakan AI sebagai thinking assistant untuk membantu memperluas eksplorasi penyebab dan mempertajam pertanyaan RCA. AI membantu membuka kemungkinan yang mungkin terlewat, tetapi hasilnya tetap perlu diperiksa berdasarkan fakta dan human judgment.
• Dalam training ini, peserta akan langsung mempraktekkan proses tersebut pada studi kasus. Hasil akhirnya adalah RCA yang lebih tajam dan dapat digunakan sebagai dasar corrective action.

Tujuan Pelatihan

Setelah mengikuti pelatihan, peserta diharapkan mampu:

• Memahami bagaimana AI dapat membantu proses Root Cause Analysis.
• Menggunakan AI untuk menggali kemungkinan penyebab masalah.
• Menggunakan AI untuk mempertajam pertanyaan dan analisis RCA.
• Menilai beberapa kemungkinan root cause sebelum menentukan penyebab yang perlu divalidasi.
• Memvalidasi hasil AI dengan fakta dan human judgment.
• Menentukan corrective action berdasarkan root cause yang telah divalidasi.
• Mempraktikkan AI-assisted RCA melalui studi kasus dan simulasi.

Sasaran Kompetensi

• Pengetahuan (Knowledge):
  • Memahami perbedaan antara symptom, cause, dan root cause.
  • Memahami bagaimana AI dapat digunakan untuk membantu proses RCA.
  • Memahami cara memberikan konteks masalah agar AI dapat membantu eksplorasi penyebab.
  • Memahami pentingnya evidence dan human judgment sebelum menetapkan root cause.
  • Memahami hubungan antara root cause dan corrective action.
• o Keterampilan (Skills)
  • Mendefinisikan masalah sebelum mulai mencari penyebab.
  • Menggunakan AI untuk membuka kemungkinan penyebab yang mungkin terlewat.
  • Mengembangkan pertanyaan untuk menggali penyebab lebih dalam.
  • Membandingkan beberapa kemungkinan root cause.
  • Menentukan evidence yang masih diperlukan untuk melakukan validasi.
  • Menggunakan human judgment untuk menilai hasil analisis AI.
  • Menyusun corrective action yang benar-benar berkaitan dengan root cause.
• Sikap Kerja (Attitude)
  • Tidak langsung menerima jawaban AI sebagai fakta.
  • Mau mempertanyakan kembali hasil analisis ketika evidence belum cukup.
  • Terbuka melihat kemungkinan penyebab yang berbeda dari asumsi awal.
  • Tetap menempatkan human judgment sebagai bagian penting dalam RCA.
  • Fokus menyelesaikan penyebab masalah, bukan hanya membuat symptom terlihat selesai.
• Tidak diperlukan programming skill atau technical IT background.
• Dianjurkan memiliki 1 akun AI Tools (tidak perlu yang berbayar).

Target Peserta

• Manager
• Supervisor
• Team Leader
• Process Improvement / Business Process
• Quality Assurance / Quality Control
• Operations
• Project Team
• Professional yang terlibat dalam problem solving, corrective action, atau continuous improvement.

Outline Training

Hari Pertama: UNDERSTAND THE PROBLEM & FIND THE ROOT CAUSE

• Modul 1: Root Cause Analysis Fundamentals
• Modul 2: AI as Your RCA Thinking Assistant
• Modul 3: From Possible Causes to Root Cause
• Praktik Individu & Diskusi:
  • Peserta diberikan contoh masalah dan mengidentifikasi:
• What happened?  What is the symptom?  What could be causing it?
  • Peserta memberikan satu contoh masalah kepada AI dan meminta AI membantu menghasilkan possible causes serta pertanyaan yang perlu digali lebih lanjut.
• o Workshop:
  • Peserta menggunakan AI untuk mengeksplorasi kemungkinan penyebab, kemudian menggunakan human judgment untuk memilih penyebab yang perlu divalidasi.

Hari Kedua: VALIDATE & TAKE ACTION

• Modul 4: Validate the Root Cause
• Modul 5: Turn Root Cause into Corrective Action
• Modul 6: AI-Assisted RCA in Practice
• Praktik Individu:
  • Peserta diberikan beberapa kemungkinan root cause dan diminta menentukan mana yang perlu divalidasi lebih lanjut.
• o Simulasi/Workshop:
  • Peserta mendiskusikan hasil RCA dengan tim atau stakeholder untuk menguji root cause dan menyepakati corrective action.
• Final Workshop: AI-Assisted Root Cause Analysis Challenge;
• Problem, Possible Causes, Investigation Questions, Root Cause , Validation, Corrective Action

Metode Pelatihan:

Pelatihan menggunakan pendekatan practical, interactive, and hands-on learning,

• Presentasi Interaktif
• Praktik Individu
• Diskusi Kelompok
• Studi Kasus
• Simulasi / Workshop
• Sharing Best Practice
• Tanya Jawab
• Evaluasi Pembelajaran
• Apabila memungkinkan, peserta dapat membawa contoh situasi RCA yang biasa dihadapi dalam pekerjaan agar latihan dapat langsung dikaitkan dengan kebutuhan pekerjaan.
• Untuk menjaga confidentiality, peserta tidak perlu membawa dokumen atau data perusahaan yang bersifat confidential dan dapat menggunakan contoh data atau dokumen yang sudah disamarkan.

Facilitator

Nina Sakinah, S.Sos., CLSSBB, ICP-ACC

Beliau adalah praktisi dan trainer profesional dengan pengalaman lebih dari 15 tahun di bidang Business Process Improvement, Lean Six Sigma, Operational Excellence, Operations & Service Excellence, Customer Experience, Agile Coaching, AI Agents Implementation, dan Digital Business Transformation. Beliau memiliki pengalaman di lingkungan startup maupun korporasi pada berbagai industri, termasuk fintech, insurtech, jasa keuangan, asuransi, service, dan manufaktur.

Berpengalaman memimpin berbagai business process transformation, process improvement, pengembangan SOP, Continuous Improvement, productivity improvement, automation, problem solving, dan data analysis untuk meningkatkan efisiensi operasional, produktivitas, kualitas proses, dan customer experience. Berbagai improvement initiatives dilakukan dengan pendekatan Lean Six Sigma dan data-driven problem solving.

Dalam implementasi AI dan automation, AI digunakan sebagai work assistant untuk mempercepat data exploration, analysis, pengembangan alternatif improvement, dan evaluasi hasil perbaikan, dengan tetap menjadikan Lean Six Sigma methodology, data, evidence, dan human judgment sebagai dasar pengambilan keputusan.

Sebagai trainer, Nina telah memberikan pelatihan kepada berbagai perusahaan, antara lain Allure Industries, Igloo, PT Elnusa, Midtrans, Bank Neo Commerce, dan PT Takaful Umum. Materinya meliputi Lean Six Sigma, Business Process Management, SOP Development & Governance, Customer Experience, Service Excellence, Project Management, Leadership, Effective Communication, Public Speaking, dan Agile Coaching, dengan pendekatan praktis berbasis studi kasus dan data yang relevan dengan pekerjaan peserta.

Nina merupakan Certified Lean Six Sigma Black Belt (CLSSBB) dan ICAgile Certified Professional – Agile Coaching (ICP-ACC), dengan latar belakang pendidikan dari Universitas Padjadjaran. Dengan kombinasi pengalaman praktis, improvement, data analysis, AI & automation, serta pengalaman sebagai trainer, Nina membantu organisasi membangun budaya Continuous Improvement, meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan, serta memperkuat kinerja organisasi secara berkelanjutan.