AI bukan lagi sekadar tentang menghasilkan teks, gambar atau bertanya soalan kepada chatbot. Dalam organisasi, nilai sebenar AI bermula apabila teknologi ini dapat membantu pegawai menyelesaikan tugasan dengan lebih tersusun, pantas dan praktikal.
Itulah antara fokus yang saya bawakan dalam sesi Bengkel AI bersama pegawai Kementerian Digital. Pendekatan bengkel ini bukan sekadar memperkenalkan sebanyak mungkin aplikasi AI, tetapi membantu peserta memahami bagaimana beberapa tools boleh digabungkan menjadi satu workflow kerja yang lebih bermakna.
Kenapa Tidak Perlu Belajar Terlalu Banyak Tools AI?
Hari ini hampir setiap minggu muncul aplikasi AI baharu. Cabarannya bukan kekurangan tools, tetapi bagaimana kita memilih tools yang sesuai dengan tugasan sebenar.
Sebab itu dalam bengkel ini, antara platform yang diberi perhatian ialah Claude, Gemini, Canva dan Zapier. Setiap satu mempunyai peranan berbeza, tetapi lebih menarik apabila digunakan secara saling melengkapi.
1. Claude — Membantu Berfikir, Menyusun dan Mengolah Maklumat
Claude boleh digunakan sebagai rakan kerja AI untuk membantu menyusun idea, menganalisis kandungan, menghasilkan draf, memperkemas penulisan dan membina struktur dokumen.
Dalam konteks organisasi, perkara penting bukan sekadar meminta AI “tuliskan laporan”, tetapi belajar memberikan konteks, objektif, audiens, format output dan batasan yang jelas. Prompt yang baik menghasilkan output yang jauh lebih dekat dengan keperluan sebenar pegawai.
2. Gemini — Daripada Maklumat kepada Output Kerja
Gemini pula boleh membantu dalam proses penyelidikan, pencarian idea, analisis maklumat, penyediaan kandungan dan tugasan produktiviti yang berkaitan dengan ekosistem kerja digital.
Contohnya, pegawai boleh bermula dengan data atau maklumat mentah, meminta AI mengenal pasti perkara utama, kemudian menukarkannya kepada struktur laporan, cadangan pembentangan, FAQ atau kandungan komunikasi.
3. Canva — Menukar Idea kepada Komunikasi Visual
Selepas kandungan dan idea disediakan, cabaran seterusnya ialah bagaimana maklumat itu disampaikan supaya lebih mudah difahami.
Di sinilah Canva menjadi sangat berguna. Maklumat yang dibangunkan dengan bantuan AI boleh diterjemahkan kepada poster, infografik, presentation, bahan kempen, visual penerangan dan kandungan digital yang lebih menarik.
Maknanya, kita tidak melihat Canva sebagai tool design semata-mata. Ia menjadi sebahagian daripada workflow komunikasi organisasi.
4. Zapier — Menghubungkan Kerja dan Mengurangkan Tugasan Berulang
Bahagian yang lebih menarik ialah apabila peserta mula melihat AI daripada perspektif automasi.
Banyak masa dalam organisasi sebenarnya digunakan untuk kerja berulang: menerima maklumat, memindahkan data, menghantar notifikasi, merekod respons atau menyediakan tindakan susulan.
Zapier membantu menghubungkan aplikasi dan membina workflow supaya sebahagian proses ini boleh dijalankan dengan lebih sistematik. Apabila digabungkan dengan AI, automasi bukan sekadar memindahkan data tetapi juga boleh membantu memproses dan menyusun maklumat sebelum tindakan seterusnya dilakukan.
Daripada Empat Tools kepada Satu Workflow
Ini perkara paling penting yang saya mahu peserta nampak.
Tip Praktikal: Cuba Workflow 4 Tools Ini
Kalau mahu mula dengan cara yang mudah, cuba gunakan empat tools ini untuk satu tugasan sebenar — contohnya menyediakan laporan ringkas program atau bahan pembentangan jabatan.
- Claude — Susun pemikiran dan draf.
Minta Claude membantu menyusun objektif, isu utama, dapatan, cadangan dan struktur laporan. Jangan beri arahan terlalu umum; nyatakan konteks, audiens dan format yang diperlukan. - Gemini — Semak, tambah konteks dan bina versi alternatif.
Gunakan Gemini untuk menilai semula struktur tadi, mengenal pasti perkara yang tertinggal, menghasilkan ringkasan eksekutif atau menukarkan kandungan kepada format lain seperti FAQ, jadual tindakan atau poin pembentangan. - Canva — Tukarkan maklumat kepada visual.
Ambil poin utama daripada AI dan bina presentation, infografik, poster atau visual penerangan. Fokus kepada satu mesej utama bagi setiap slide supaya maklumat tidak terlalu padat. - Zapier — Automasi tindakan selepas itu.
Selepas output siap, fikirkan proses berulang yang boleh diautomasi. Contohnya, apabila borang respons diterima, rekod dimasukkan ke spreadsheet, notifikasi dihantar kepada pegawai berkaitan dan data disediakan untuk analisis seterusnya.
Formula mudahnya: Claude membantu berfikir dan menyusun → Gemini membantu menyemak dan mengembangkan → Canva membantu menyampaikan → Zapier membantu menggerakkan proses secara automatik.
Tip tambahan: jangan automasikan proses yang masih berserabut. Kemas dan standardkan workflow dahulu, kemudian barulah tentukan bahagian mana yang sesuai dibantu oleh AI atau automasi.
Contoh Workflow Sebenar: Daripada Borang kepada Laporan dan Tindakan Susulan
Bayangkan satu unit menjalankan program, taklimat atau kaji selidik dan perlu mengurus puluhan respons peserta. Daripada pegawai membaca, menyalin dan menyusun semuanya secara manual, kita boleh membina workflow yang lebih sistematik.
Langkah 1 — Data masuk.
Peserta atau pegawai mengisi borang maklum balas. Respons dikumpulkan secara tersusun dalam spreadsheet atau pangkalan data yang diluluskan organisasi.
Langkah 2 — Claude membantu analisis awal.
Untuk data yang sesuai digunakan dengan platform AI, Claude boleh membantu mengkategorikan komen, mengenal pasti tema berulang, menyusun isu utama dan menyediakan draf dapatan. Bagi maklumat sensitif atau terperingkat, data perlu dinyahpengenal atau diproses mengikut polisi keselamatan organisasi sebelum menggunakan mana-mana perkhidmatan AI.
Langkah 3 — Gemini membantu membina output pengurusan.
Dapatan tadi boleh dikembangkan kepada ringkasan eksekutif, cadangan tindakan, jadual isu mengikut keutamaan atau poin utama untuk dibentangkan kepada pengurusan.
Langkah 4 — Canva menukarkan dapatan kepada visual.
Daripada menghantar laporan teks yang panjang sahaja, poin penting boleh diterjemahkan kepada beberapa slide, infografik atau dashboard visual yang lebih mudah difahami semasa mesyuarat.
Langkah 5 — Zapier mengurus tindakan susulan.
Workflow boleh ditetapkan supaya apabila respons baharu diterima atau sesuatu kriteria dipenuhi, rekod dikemas kini dan notifikasi atau tugasan susulan disediakan kepada pegawai yang berkaitan. Untuk organisasi, automasi perlu dibina mengikut akses, kelulusan dan polisi data yang ditetapkan.
Alirannya menjadi:
Borang → Data → Claude (analisis) → Gemini (ringkasan & cadangan) → Canva (visual & presentation) → Zapier (rekod & tindakan susulan).
Perubahan sebenar di sini bukan kerana kita menggunakan empat aplikasi AI. Nilainya datang apabila empat tools tersebut membantu menyelesaikan satu proses kerja dari awal hingga akhir.
Jangan belajar Claude, Gemini, Canva dan Zapier sebagai empat aplikasi yang terpisah. Fikirkan bagaimana semuanya boleh berada dalam satu proses kerja.
Sebagai contoh, sesuatu tugasan boleh bermula dengan maklumat yang perlu dianalisis. AI membantu menyusun dan menghasilkan draf. Kandungan tersebut kemudian diterjemahkan kepada visual atau presentation menggunakan Canva. Selepas itu, sebahagian proses pengumpulan data, rekod atau susulan boleh dihubungkan melalui automasi.
Apabila cara berfikir ini berubah, kita tidak lagi bertanya:
“Tool AI apa lagi yang saya perlu belajar?”
Sebaliknya, soalan yang lebih bernilai ialah:
“Proses kerja mana yang boleh saya tingkatkan dengan AI?”
AI dalam Organisasi Perlu Bermula dengan Masalah, Bukan Tools
Ini juga antara prinsip yang saya tekankan dalam latihan AI untuk organisasi. Membeli atau mempelajari banyak aplikasi tidak semestinya menghasilkan transformasi.
Kita perlu bermula dengan masalah sebenar: tugas mana mengambil terlalu banyak masa, proses mana terlalu manual, maklumat mana sukar disusun, komunikasi mana boleh diperjelaskan dan kerja berulang mana boleh diautomasi.
Selepas masalah dikenal pasti, barulah kita memilih AI dan teknologi yang sesuai.
Manusia Masih Menjadi Penentu
Dalam konteks sektor awam dan organisasi, penggunaan AI juga perlu disertai pertimbangan manusia. Output AI perlu disemak, fakta perlu disahkan dan maklumat sensitif tidak sepatutnya dimasukkan sewenang-wenangnya ke dalam platform AI tanpa memahami dasar serta tahap keselamatan yang berkaitan.
AI boleh membantu mempercepatkan kerja, tetapi akauntabiliti dan keputusan akhir masih berada pada manusia.
Apa Selepas Belajar AI?
Bagi saya, ukuran kejayaan sebuah bengkel AI bukan berapa banyak tools yang sempat ditunjukkan.
Ukuran yang lebih penting ialah sama ada peserta pulang dengan satu atau dua proses kerja yang mereka boleh perbaiki selepas latihan.
Mulakan kecil. Pilih satu tugasan yang dibuat setiap minggu. Kenal pasti bahagian yang mengambil masa. Uji bagaimana AI boleh membantu. Semak hasilnya. Kemudian bina workflow yang lebih baik sedikit demi sedikit.
Itulah bagaimana AI boleh bergerak daripada sekadar teknologi yang menarik kepada satu keupayaan kerja yang benar-benar memberi nilai kepada organisasi.
Coach Mohd Noor
AI & Digital Transformation Trainer
CMN Digylearn Sdn Bhd
Untuk organisasi, agensi kerajaan atau pasukan yang ingin meneroka latihan AI berasaskan tugasan dan workflow sebenar, sesi penerangan awal boleh digunakan untuk mengenal pasti keperluan serta modul yang paling sesuai sebelum sesuatu program dilaksanakan.