TIMES MALANG, BANDUNG – Perkembangan teknologi membawa perubahan mendasar dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam pengembangan sumber daya manusia. Virtual Human Resources Development (VHRD) muncul sebagai paradigma baru dalam dunia kerja yang semakin terdigitalisasi.

Seiring dengan kemajuan kecerdasan buatan (AI), implementasi deep learning untuk pembelajaran pendidikan menjadi tantangan dalam membangun sumber daya manusia yang lebih adaptif dan inovatif.

Tulisan ini mengeksplorasi bagaimana deep learning dapat menjadi pilar utama dalam evolusi VHRD dan bagaimana implikasinya terhadap masa depan pengelolaan sumber daya manusia di era digital.

Rujukannya, bersumber dari artikel "Introducing New Perspectives on Virtual HR Development" oleh Bennett, E.E. (2014), dalam jurnal Advances in Developing Human Resources.

Artikel yang menitikberatkan bagaimana membangun kapasitas organisasi dengan teknologi baru juga pembelajaran berbasis virtual untuk meningkatkan kreatifitas individu serta organisasi.

Paradigma Baru dalam VHRD

VHRD bukan hanya tentang menyediakan kursus daring atau pelatihan berbasis teknologi, melainkan tentang menciptakan lingkungan belajar digital yang strategis, di mana individu dapat mengembangkan keterampilan dan kinerja mereka melalui pembelajaran formal dan informal.

Menurut Bennett (2009), VHRD didefinisikan sebagai media berbasis web yang meningkatkan kompetensi, inovasi, dan pengembangan komunitas.

Hal ini menunjukkan bahwa interaksi dalam lingkungan virtual tidak hanya terjadi antarindividu, tetapi juga dengan media dan objek digital yang memediasi proses pembelajaran.

Pada konteks ini, deep learning berperan dalam mengoptimalkan VHRD dengan memahami pola pembelajaran individu, menyesuaikan materi dengan kebutuhan siswa, serta memberikan umpan balik yang lebih akurat dalam dunia AI.

Berbeda dengan sistem pelatihan tradisional yang sering kali bersifat statis, deep learning dapat menganalisis kebutuhan siswa, mengidentifikasi kelemahan, dan merekomendasikan strategi pembelajaran yang lebih memahami latar belakang individu.

Deep Learning dan Pembelajaran Informal dalam VHRD

Salah satu aspek penting dalam VHRD adalah pembelajaran informal, yang lebih dominan dibandingkan pembelajaran formal dalam lingkungan belajar digital.

Penelitian menunjukkan bahwa banyak individu lebih cenderung belajar dari interaksi sosial, eksperimen, dan penyelesaian tugas sehari-hari dibandingkan dari pelatihan formal (Marsick & Watkins, 1990; Spitler, 2005).

Deep learning dapat mendukung pembelajaran informal ini dengan berbagai cara. Pertama, personalisasi pembelajaran. Algoritma deep learning dapat mengidentifikasi pola pembelajaran individu dan memberikan rekomendasi materi atau tantangan yang sesuai dengan kebutuhan siswa.

Kedua, chatbot berbasis AI. Sistem berbasis deep learning dapat berfungsi sebagai mentor virtual, memberikan solusi instan terhadap pertanyaan pengguna, sehingga mengurangi ketergantungan pada staf pendukung TI.

Ketiga, simulasi berbasis realitas virtual. Dengan deep learning, pengalaman belajar dalam realitas virtual dapat dibuat lebih realistis dan interaktif, meningkatkan keterlibatan serta pemahaman pengguna.

Dalam lingkungan kerja virtual, di mana banyak tim bekerja secara remote tanpa interaksi fisik, pembelajaran informal melalui teknologi deep learning dapat menjadi solusi yang memungkinkan individu untuk tetap berkembang tanpa harus bergantung pada pelatihan konvensional.

Keseimbangan Sosial dan Teknis dalam VHRD

Artikel sebelumnya menekankan bahwa pengembangan VHRD harus mempertimbangkan keseimbangan antara aspek sosial dan teknis. Thomas (2014) dan Bennett (2014) menggunakan teori budaya organisasi untuk memahami bagaimana teknologi dapat meningkatkan pembelajaran dan kinerja.

Fagan (2014) bahkan menekankan perlunya pendekatan yang lebih holistik, di mana teknologi dipandang sebagai kombinasi sosial dan material.

Dalam konteks deep learning, keseimbangan ini dapat diterapkan dengan menggunakan deep learning tidak hanya untuk otomatisasi pembelajaran tetapi juga untuk mendukung interaksi sosial dalam sekolah. Misalnya, algoritma AI dapat membantu membentuk tim kelompok berdasarkan analisis keahlian dan gaya kerja siswa.

Selanjutnya, memanfaatkan deep learning untuk meningkatkan trust dalam tim kelompok virtual. Studi Germain dan McGuire (2014) menunjukkan bahwa membangun kepercayaan dalam tim virtual menjadi tantangan besar.

Dengan analisis data yang akurat, sistem berbasis deep learning dapat membantu pemimpin tim memahami pola kerja anggota mereka, mengurangi miskomunikasi, dan meningkatkan sinergi dalam tim.

Masa Depan VHRD dengan Deep Learning

McWhorter dan Lynham (2014) menyebutkan bahwa virtual scenario planning (VSP) adalah salah satu strategi penting dalam VHRD untuk membangun kapasitas belajar di masa depan.

Dengan deep learning, VSP dapat dikembangkan menjadi sistem yang lebih canggih, di mana skenario pelatihan dapat disesuaikan secara real-time berdasarkan data yang dikumpulkan dari kinerja individu dan tim.

Selain itu, realitas virtual berbasis layar yang dikaji oleh Ausburn dan Ausburn (2014) dapat lebih efektif jika dikombinasikan dengan deep learning, karena teknologi ini mampu menyesuaikan tingkat kesulitan pelatihan, mengidentifikasi kelemahan pengguna, dan memberikan simulasi yang lebih realistis serta relevan dengan kondisi dunia nyata.

Dengan penerapan deep learning yang tepat, VHRD tidak hanya menjadi platform pelatihan berbasis teknologi, tetapi juga menjadi ekosistem pembelajaran yang mampu meningkatkan keterampilan individu, mendukung kolaborasi tim virtual kelompoknya siswa, serta membangun kapasitas sekolah maupun Pendidikan tinggi dalam menghadapi tantangan masa depan.

Oleh karena itu, organisasi yang ingin bertahan di era digital harus mulai mengadopsi pendekatan berbasis deep learning dalam pengembangan individu mereka.

***

*) Oleh : Tati, S.Pd., MPA, Dosen Program Studi Administrasi Publik Universitas Muhammadiyah Bandung.

*)Tulisan Opini ini sepenuhnya adalah tanggungjawab penulis, tidak menjadi bagian tanggungjawab redaksi timesindonesia.co.id

*) Kopi TIMES atau rubik opini di TIMES Indonesia terbuka untuk umum. Panjang naskah maksimal 4.000 karakter atau sekitar 600 kata. Sertakan riwayat hidup singkat beserta Foto diri dan nomor telepon yang bisa dihubungi.

*) Naskah dikirim ke alamat e-mail: [email protected]

*) Redaksi berhak tidak menayangkan opini yang dikirim.