Industri teknologi informasi khususnya dalam bidang Pengembangan Aplikasi Intelegensi Buatan (AI) dan ETL (Extract, Transform, Load) atau yang lebih dikenal sebagai EITCA telah mengalami perkembangan pesat seiring dengan meningkatnya permintaan teknologi digital dan big data. Peningkatan ini didukung oleh berbagai faktor seperti industrial revolution 4.0, kemajuan algoritma pembelajaran mesin, dan peningkatan kapasitas komputasi yang memungkinkan perhitungan skala besar dalam waktu singkat.

Berbagai standar industri seperti SKKNI (Standar Kompetensi Keahlian Nasional Indonesia) menjadi acuan untuk pelatihan dan uji kompetensi pekerja. Salah satu standar yang relevan adalah Standar Kompetensi Kerja Nyata (SKKN) EITCA, yang dikeluarkan oleh BNSP (Badan Nasional Sertifikasi Profesi). Namun, tantangan utama yang dihadapi industri dalam melaksanakan pelatihan dan uji kompetensi ini adalah kurangnya standar umum untuk kompetensi spesialis senior pengembang AI/ETL.

Melalui pelatihan dan uji kompetensi BNSP skema ini, tujuan utama yang ingin dicapai adalah:

1. Memastikan peserta mendapatkan pengetahuan mendalam mengenai teknologi AI dan ETL;
2. Meningkatkan keterampilan praktis peserta dalam pengembangan aplikasi AI dan ETL;
3. Pengembangan karakter yang terarah, seperti etika profesionalisme, kreativitas, inovasi, dan komunikasi efektif;
4. Penyediaan sertifikasi resmi bagi pekerja senior untuk mengukur pemahaman dan keterampilan mereka dalam bidang ini;
5. Peningkatan daya saing peserta di pasar kerja lokal dan internasional.

Sasaran peserta pelatihan ini meliputi:

• Pengembang senior aplikasi AI/ETL;
• Teknisi sistem yang ingin memperluas pengetahuan dan keterampilan dalam pengembangan AI/ETL;
• Ketua tim proyek teknologi informasi yang membutuhkan pemahaman lebih mendalam tentang teknologi AI/ETL;
• Pelatih atau instruktur pelatihan teknologi informasi yang ingin mengupdate pengetahuan mereka dalam bidang AI/ETL;
• Kepala laboratorium atau departemen teknologi informatika yang membutuhkan keahlian lebih mendalam dalam pengembangan AI/ETL.

Unit kompetensi yang akan diberikan meliputi:

1. Kode: UK01 (Pengenalan dan Konsep Dasar Pengembangan Aplikasi AI)
   Namun, untuk kebutuhan detail, kami akan memulai dengan unit kompetensi pertama yang membahas pengenalan dan konsep dasar dalam pengembangan aplikasi AI. Unit ini meliputi pemahaman tentang terminologi, model pembelajaran, dan algoritma AI serta implementasinya. Peserta juga belajar mengenai etika dan hukum yang berkaitan dengan penggunaan AI di industri.
2. Kode: UK02 (Pengembangan dan Pelatihan Model Pembelajaran)
   Namun, untuk unit kompetensi kedua, peserta belajar tentang proses pengembangan dan pelatihan model pembelajaran. Mereka memahami bagaimana data diolah dan diproses, dan cara merancang arsitektur yang tepat untuk model. Keterampilan praktis dalam menggunakan berbagai metode optimasi dan evaluasi model juga diberikan.
3. Kode: UK03 (Implementasi ETL dalam Pengembangan Aplikasi)
   Namun, unit ketiga ini fokus pada implementasi ETL dalam pengembangan aplikasi. Peserta belajar cara menyiapkan skema data dan struktur database, serta proses transformasi data dari sumber yang berbeda ke format yang cocok dengan tujuan analisis.
4. Kode: UK04 (Penggunaan Alat dan Teknik Visualisasi Data)
   Namun, unit kompetensi ini membahas penggunaan alat dan teknik visualisasi data dalam pengembangan aplikasi AI/ETL. Peserta belajar tentang bagaimana menginterpretasikan data dengan efektif dan menampilkan informasi secara grafis untuk mendukung keputusan bisnis.
5. Kode: UK05 (Desain dan Implementasi Aplikasi AI)
   Namun, unit ini mencakup desain dan implementasi aplikasi AI. Peserta belajar tentang cara merancang antarmuka pengguna yang intuitif dan memanfaatkan teknologi terkini untuk meningkatkan efisiensi dan kemudahan pengguna.
6. Kode: UK06 (Pengujian dan Debugging Aplikasi AI)
   Namun, unit kompetensi ini membahas proses pengujian dan debugging aplikasi AI. Peserta memahami bagaimana menjamin kualitas software melalui berbagai jenis uji coba dan perbaikan kode yang diperlukan untuk mengatasi masalah.
7. Kode: UK07 (Pengelolaan Proyek Pengembangan Aplikasi AI/ETL)
   Namun, unit kompetensi ini membahas bagaimana merencanakan dan mengkoordinasikan proyek pengembangan aplikasi AI/ETL. Peserta belajar tentang manajemen sumber daya dan risiko dalam konteks proyek besar.
8. Kode: UK08 (Pengelolaan Aset Intelektual)
   Namun, unit kompetensi ini membahas pengelolaan aset intelektual, termasuk hak cipta dan informasi rahasia yang berkaitan dengan model dan algoritma AI. Peserta belajar tentang bagaimana menjaga kerahasiaan dan integritas data dalam organisasi.
9. Kode: UK09 (Etika Profesional dan Hukum Pengembangan Aplikasi AI)
   Namun, unit ini memfokuskan pada aspek etika dan hukum pengembangan aplikasi AI. Peserta belajar tentang tata cara penggunaan data pribadi, keamanan informasi, dan isu-isu etika yang berkaitan dengan penggunaan teknologi AI.
10. Kode: UK10 (Pengembangan Karir dalam Bidang Pengembangan Aplikasi AI)
    Namun, unit kompetensi terakhir ini membahas bagaimana peserta dapat membangun karir mereka dalam bidang pengembangan aplikasi AI. Peserta belajar tentang peluang pekerjaan dan peningkatan keterampilan yang diperlukan untuk maju di industri.

Investasi dalam sertifikasi ini tidak hanya memberikan keahlian teknis yang komprehensif, namun juga membantu peserta membangun karir mereka. Sertifikasi ini membuka peluang kerja yang lebih baik dan dapat meningkatkan daya saing di pasar tenaga kerja.