Perkembangan teknologi sekarang ini terasa begitu cepat. Masyarakat sipil dipaksa untuk terus beradaptasi. Di satu sisi, derasnya arus informasi digital menuntut para pegiat komunitas untuk bekerja lebih efisien, akurat, dan strategis. Di sisi lain, kebutuhan ini terpenuhi dengan hadirnya teknologi Artificial Intelligence – AI atau kecerdasan buatan yang kian marak di tengah masyarakat.

Tidak dapat dipungkiri penggunaan AI menjadi suatu hal baru yang banyak digunakan bahkan juga oleh masyarakat sipil. Hal inilah yang menjadi sorotan Mafindo yang menggagas agenda pelatihan nasional. Melalui program NextGen AI, Mafindo mengadakan AI Warrior National Bootcamp 2025 selama 2 hari mulai 18-19 November 2025 bertempat di Holiday Inn & Suites Gajah Mada, Jakarta Barat.

Sebagai organisasi nirlaba di Indonesia yang berfokus pada pemeriksaan fakta serta pencegahan penyebaran hoaks, Masyarakat Antifitnah Indonesia (Mafindo) peduli akan kehadiran teknologi AI yang kian marak belakangan ini di tengah masyarakat sipil.

Artificial Intelligence – AI Warrior National Bootcamp 2025

Selama dua hari pelatihan ini, Mafindo menghadirkan isu besar, yaitu bagaimana komunitas masyarakat sipil dapat memanfaatkan kecerdasan artifisial (AI) untuk menghadapi tantangan sosial modern, sekaligus mencegah polarisasi yang semakin meningkat di ruang digital.

Diikuti oleh sekitar 100 peserta dari beragam komunitas dan organisasi nasional, mulai dari organisasi perempuan, komunitas lingkungan, kelompok digital, organisasi riset, hingga lembaga edukasi dan advokasi sosial. Walaupun berbeda latar belakang, kehadiran semua peserta memiliki tujuan yang sama, yaitu meningkatkan kapasitas organisasi agar tetap relevan dengan perkembangan zaman.

Pada acara pembukaan AI Warrior National Bootcamp 2025, Selasa (18/11), Septiaji Eko Nugroho selaku Ketua Presidium Mafindo, menjelaskan bahwa teknologi AI mengubah cara masyarakat bekerja, mengkonsumsi dan memproduksi informasi, serta mengatasi masalah.

“AI secara drastis mengubah bagaimana komunitas masyarakat sipil menjalani kerja edukasi dan advokasi. AI harus dipandang sebagai mitra kolaborasi yang bisa memberikan banyak manfaat, tanpa melupakan dampak risiko AI yang harus dimitigasi. Dengan pemahaman penerapan AI yang seimbang, komunitas masyarakat sipil dapat lebih gesit untuk mengatasi permasalahan masyarakat di tengah tantangan dunia yang semakin kompleks.”

Beliau menambahkan, kerja manual kini tak lagi memadai untuk menghadapi tantangan seperti deteksi hoaks, pemetaan masalah sosial, analisis tren, hingga produksi konten edukatif. Kombinasi kecerdasan manusia dan teknologi diperlukan agar akurasi dan dampak kerja organisasi semakin meningkat.

Hadir pula Faith Chen selaku News Partnerships Google Asia Pasifik yang menekankan pemanfaatan AI secara bertanggung jawab. Dikatakan bahwa masyarakat sipil memiliki peran besar dalam memastikan teknologi ini tidak memperparah polarisasi, melainkan memperluas ruang aman digital.

Chen juga menjelaskan bagaimana teknologi AI membuka peluang baru bagi organisasi masyarakat sipil untuk memperluas jangkauan kerja mereka, terutama bagi komunitas dengan sumber daya terbatas.

Menurutnya, AI seharusnya dilihat bukan sebagai sistem rumit yang menghambat, melainkan sebagai rekan kerja yang dapat meringankan beban operasional, menganalisis data secara cepat, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti. Google yang memiliki tools PinPoint dan SynthID (Google DeepMind) dapat dimanfaatkan secara signifikan bagi integritas informasi dan mempermudah kerja organisasi.

AI Sebagai Kompetensi Baru Masyarakat Sipil

Puji F. Susanti selaku Project Leader Mafindo NextGen AI, menegaskan bahwa literasi AI kini menjadi kompetensi baru bagi semua pegiat masyarakat sipil, mulai dari isu perempuan, keberagaman, pendidikan, UMKM, digital, lingkungan, hingga advokasi hukum.

Di sesi hari pertama membahas literasi AI, etika digital, dan pemanfaatan AI untuk produktivitas organisasi yang disampaikan oleh Septiaji Eko Nugroho. Selama pelatihan, peserta belajar bagaimana AI dapat menjadi asisten kerja yang tidak sekadar membantu tugas administratif, tetapi juga memberikan analisis, simulasi, hingga rekomendasi strategis.

Terlihat para peserta menunjukkan ketertarikan dan keseriusan pada pelatihan di hari pertama ini. Mereka optimis bahwa AI bukan sekadar teknologi masa depan, tetapi alat kerja penting yang harus digunakan hari ini. Mereka juga menyebut bahwa AI mampu membuka peluang baru untuk kampanye publik, meningkatkan akurasi program, dan memperluas jangkauan edukasi di akar rumput.

Namun begitu, tetap penggunaan dan pemanfaatan AI harus dilakukan secara bijak. Seperti yang disampaikan Septiaji, AI dibangun oleh para scientist sebagaimana otak manusia bekerja, namun tetap manusia yang menjadi penentunya. Sebagai entitas, AI tiap tahun akan bertumbuh dengan cepat, tapi jangan sampai manusia tertinggal dari AI.

Pemanfaatan AI untuk Produktivitas dan Manajemen

Sementara itu di sesi kedua, masih di hari pertama, dibahas tentang AI untuk produktivitas organisasi dan manajemen pengetahuan yang dibawakan oleh Arif Perdana. Seperti kita ketahui, dalam menangani pekerjaan kita membutuhkan alat yang dapat mempermudah pekerjaan kita. Di sini AI kita perlukan sebagai alat yang dapat membantu kita seperti penggunaan LLM.

Apa sih LLM itu? Large Language Model atau Model Bahasa Besar adalah sistem kecerdasan buatan (AI) yang sangat besar dan kompleks, dilatih menggunakan data teks dalam jumlah besar untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia secara alami. LLM menjadi dasar dari berbagai aplikasi AI generatif seperti chatbot (misalnya, ChatGPT, Bing AI) yang dapat membuat teks, menerjemahkan bahasa, dan melakukan tugas pemrosesan bahasa lainnya.

Dalam hal penggunaannya pada organisasi masyarakat sipil, LLM penting karena mempunyai kegunaan utama, seperti:

Otomasi, laporan donor dan penulisan administratif
Analisis, umpan balik komunitas dalam skala besar
Penyusunan proposal, email, policy brief
Rangkuman notulen rapat panjang secara instan

Namun dalam prakteknya, penggunaan LLM ini membutuhkan prompt yang jelas dan web tools, baik yang gratisan maupun berbayar asal digunakan yang berfokus pada misi bukan sebagai pekerjaan administratif.

Dalam menggunakan LLM ini kita tidak boleh bergantung pada satu LLM saja. Gunakan pendekatan agnostik di mana kita tidak terikat pada satu model LLM tertentu. Bisa saja kita menggabungkan model LLM tersebut. Misalnya, Chat GPG untuk penulisan terstruktur logika langkah demi langkah. Claude untuk analisis bernuansa dan penalaran etis, Gemini untuk sinkronisasi Google Workspace dan multibahasa, Grook untuk info real time yang membutuhkan akses khusus dan informal, Qwen untuk konteks Asia dengan dukungan dokumen yang panjang dan web yang gratis, dan NotebookLM yang dapat mengubah format PDF/dokumen menjadi basis pengetahuan khusus. Namun penggunaan LLM yang tepat dapat menghasilkan atau membantu tugas yang tepat. Penggunaan LLM pun juga berbeda hasilnya untuk yang berbasis gratis atau berbayar.

Saat kita menggunakan LLM kuncinya ada di penggunaan prompt atau Prompt Engineering. Yaitu seni dan ilmu untuk merancang dan menyempurnakan instruksi atau “prompt” yang diberikan kepada AI agar menghasilkan respons yang akurat, relevan, dan sesuai harapan. Tipsnya adalah:

Jelas dan spesifik
Susun pertanyaan dengan hati-hati
Batasi ChatGPT
Dorong alternatif beragam
Prompting iteratif
Uji dan Iterasi
Berikan konteks
Jangkarkan prompt dengan contoh
Pecah menjadi langkah-langkah
Eksperimen dengan panjang prompt
Tinjau dan edit

AI untuk Manajemen Proyek

AI dapat digunakan untuk membantu kita mengerjakan manajemen proyek seperti penyusunan proposal, penjadwalan dan manajemen anggaran. Penggunaannya tetap harus memperhatikan etika. Adapun panduan etisnya yaitu sebagai berikut:

Gunakan sebagai alat bantu, bukan pengganti. AI digunakan untuk menyusun kerangka, memperbaiki bahasa, atau merapikan struktur. Jangan pernah lakukan menggunakan seluruh isi hasil AI tanpa pemahaman atau validasi manusia.
Pastikan keaslian dan keakuratan data. Selalu lakukan factual check, tambahkan data yang sudah terverifikasi karena AI tidak memahami konteks lapangan.
Hindari plagiarisme dan pelanggaran hak cipta. Karena AI bisa memproduksi teks mirip sumber resmi tanpa kutipan, maka kita harus menggunakan AI untuk merumuskan ulang ide kita sendiri.
Transparansi, keamanan dan nilai organisasi. Teks yang disusun dengan bantuan AI harus sudah melalui cek transparansi dari pihak donor dan mitra organisasi. Selain itu keamanan data pribadi juga harus dijaga dan sesuaikan dengan nilai-nilai serta etika yang ada di organisasi.

Praktik Penggunaan Artificial Intelligence – AI untuk Manajemen Proyek

Dalam praktiknya, penggunaan LLM ini harus memperhatikan prompt yang digunakan dan pendekatannya, baik untuk penyusunan proposal, penjadwalan maupun manajemen anggaran/proyek. Pada penyusunan proposal dapat menggunakan prompt engineering pendekatan AUTOMATE atau CO-STAR.

Untuk prompt engineering pendekatan AUTOMATE, yaitu:

Act as, misalnya sebagai ahli proposal, maka harus dijelaskan secara lengkap.
User persona, audience. Identifikasikan pembaca proposalnya.
Targeted action, spesifikan bagian proposal yang dibutuhkan.
Output definition, tentukan format dan struktur proposal.
Mode/tonality/style, tentukan gaya penulisan, apakah persuasif, kolaboratif, partisipatif, dan sebagainya.
Atypical case, antisipasi kendala dalam proposal, misal bila data bade tidak tersedia maka bisa gunakan data sekunder.
Topic whitelisting, batasi cakupan berdasarkan pada call dorang proposal.

Sedangkan prompt engineering pendekatan CO-STAR yaitu:

Context, berikan informasi latar belakang proposal.
Objective, tentukan tugas yang jelas pada LLM.
Style, tentukan gaya penulisan yang sesuai, apakah seperti gaya grant writer atau CSO profesional, dan sebagainya.
Tone, tetapkan nada yang sesuai dengan proposal, apakah persuasif, kolaboratif atauang lainnya.
Audience, tentukan pembaca proposal dengan jelas, misal dari usia, pendidikan, dan sebagainya.
Response, tentukan format dan struktur output.

AI untuk Analisis Data dan Manajemen Pengetahuan

Selain digunakan untuk membantu pembuatan proposal atau penjadwalan, penggunaan LLM juga dapat digunakan untuk analisis survey, pembuatan diagram, analisis sentimen juga clustering. Untuk analisis data kualitatif dengan LLM yang harus dilakukan, yaitu:

Coding dan tematisasi terpisah, mengidentifikasi tema, pola dan kata kunci dari data naratif
Analisis sentimen dan nada, menganalisis sentimen baik itu positif, negatif atau netral dari respon peserta.
Ringkasan naratif, meringkas laporan FGD atau monitoring menjadi data singkat.
Ekstraksi entitas dan fakta, menemukan nama lokasi, institusi atau kebijakan yang sering muncul.

Sedangkan untuk analisis data kuantitatif menggunakan LLM yang harus dilakukan adalah:

Interpretasi data deskriptif, dimana LLM digunakan untuk membaca tabel atau hasil survey dan menjelaskan polanya.
Data story telling, mengonversi data menjadi cerita untuk keperluan laporan donor.
Analisis tren dan outlier, mengidentifikasi perubahan mencolok atau penyimpangan
Verifikasi logika angka, mengecek konsistensi antar kategori data sederhana.

Perlu diingat bahwa penggunaan LLM ini bukan sebagai pengganti perangkat statistik, melainkan bisa membantu interpretasi dan narasi data. Penggunaan LLM dalam membantu menganalisis data juga perlu dicermati dalam hal kewaspadaan dan etikanya. Anonimkan data yang digunakan, verifikasikan hasil sesuai lapangan dan edit ulang apa yang dihasilkan LLM agar merefleksikan suara komunitas.

Penggunaan LLM dengan bijak dapat membantu kerja dan kinerja komunitas dan organisasi masyarakat sipil sehingga dapat berjalan seiring pesatnya kemajuan teknologi.