HACKTIV8 TECHNICAL WORKSHOP
18 September 2026
AI-assisted decision making
Borrowed
Confidence
When AI Gets It Wrong,
Who Pays?
Who Pays?
Using AI to make better decisions with
Engineered Clarity.
Alexandro Wibowo
Creator of EC5 · Founder, Avonetiq
alexandrowibowo.com
SESSION 1
01
OPENING QUESTION
Siapa yang minggu ini memakai AI untuk membantu memutuskan sesuatu?
AI bisa memberi jawaban dalam hitungan detik.
Tapi keputusan tetap punya pemilik.
Tapi keputusan tetap punya pemilik.
Borrowed Confidence · Session 102
THE PROBLEM
Masalah terbesar bukan prompt jelek
Masalahnya adalah proses di sekitar AI sering tidak ada.
Input kurangKonteks belum lengkap.
Asumsi tidak dicekAI mengisi kekosongan.
Tidak ada lawan debatKesimpulan tidak pernah diserang.
Output langsung dipakaiRekomendasi berubah menjadi tindakan.
Borrowed Confidence · Session 103
LIVE DEMO
AI akan tetap menjawab, bahkan ketika konteksnya tipis
LANGKAH 1 · TANYA
“Penjualan bisnis saya turun 20% dalam 3 bulan. Apa penyebabnya dan apa yang harus saya lakukan?”
LANGKAH 2 · SETELAH AI MENJAWAB
“Dari jawabanmu tadi, mana yang berdasarkan informasi dari saya, dan mana yang kamu asumsikan?”
Jalankan live. Jangan beri informasi tambahan.
Borrowed Confidence · Session 104
HOW AI FINDS ANSWERS
AI tidak mencari kata. AI memahami arti.
Setiap kali kita bertanya, AI melakukan tiga hal — dalam hitungan detik.
01 · RECOGNIZEMengenali artiMembaca intent, entitas, dan batasan. Bukan kata per kata — maknanya.“bisnis · penjualan turun · 3 bulan · minta sebab + solusi”
→
02 · LOOK AROUNDMelihat sekitarnyaMenjangkau apa yang secara makna berdekatan: yang ia pelajari, dan yang bisa ia cari.Pola umum: kompetitor, harga, musim, marketing, produk…
→
03 · SYNTHESIZEMenyusun jawabanMenulis kata demi kata — memilih kelanjutan yang paling mungkin, secara real-time.Jawaban rapi yang terdengar spesifik untuk bisnis Anda.
Jawaban disusun, bukan diambil dari rak. Karena itu pertanyaan yang sama, ditanya dua kali, bisa memberi jawaban berbeda.
Borrowed Confidence · Session 105
WHY AI HALLUCINATES
Mesin yang membuat AI pintar adalah mesin yang sama yang membuatnya berhalusinasi.
AI dilatih untuk menghasilkan jawaban yang masuk akal, bukan jawaban yang terverifikasi. Ketika sekitarnya kosong, ia jarang berkata “saya tidak tahu” — celahnya tetap diisi.
Halusinasi bukan kerusakan. Itu cara kerja yang sama — di area yang datanya tipis.
Borrowed Confidence · Session 106
WHEN AI GETS IT WRONG · WHO PAID?
AI-nya tidak pernah membayar.
AIR CANADA · 2024Chatbot mengarang kebijakanChatbot website menjanjikan refund tarif duka yang tidak ada di kebijakan. Maskapai berargumen chatbot adalah “entitas terpisah”. Tribunal menolak: perusahaan bertanggung jawab atas semua isi websitenya.Wajib membayar ganti rugi
MATA v. AVIANCA · 2023Putusan pengadilan fiktifDua pengacara di New York mengutip enam putusan yang dikarang ChatGPT — lalu tetap membelanya ketika hakim mempertanyakan.Denda US$5.000 + reputasi
DELOITTE AUSTRALIA · 2025Rujukan yang tidak adaLaporan untuk pemerintah senilai A$440.000 berisi kutipan pengadilan palsu dan referensi riset yang tidak ada. Laporan harus direvisi dan penggunaan AI diungkapkan.Refund cicilan terakhir kontrak
Yang membayar selalu manusia atau organisasi yang memakai jawabannya.
Borrowed Confidence · Session 107
BORROWED CONFIDENCE
Confidence bisa terlihat sebelum clarity benar-benar ada
Jawaban bisa rapi. Bisa logis. Bisa terdengar senior.
Tapi clarity yang terlihat belum tentu clarity yang sudah dibangun.
Clarity is not luck. It is engineered.
Borrowed Confidence · Session 108
WHY EC5
PDCA memberi kita loop. AI membutuhkan disiplin baru di dalam loop itu.
PDCA = Plan → Do → Check → Act, siklus perbaikan berkelanjutan yang sudah dipakai puluhan tahun.
Confident fictionOutput plausible sebelum diverifikasi.
Convergent collapseHuman + AI makin lama makin setuju dengan dirinya sendiri.
Strategy without artefactRekomendasi ada, tindakan traceable tidak ada.
EC5 adalah evolusi PDCA untuk kerja yang dibantu AI.
Borrowed Confidence · Session 109
EC5
EC5 = Engineered Clarity 5
C1CollectAI as Researcher
C2CheckAI as Critic
C3ConsolidateAI as Organiser
C4ChallengeAI as Sparring Partner
C5CommitAI as Executor
Satu AI. Lima peran. Lima cara berpikir.
Borrowed Confidence · Session 110
PROMPTING INSIDE EC5
Prompt bukan framework-nya. Prompt adalah cara kita memberi AI pekerjaan di setiap step.
ROLEPeran AI saat ini
CONTEXTBahan yang perlu dipahami
CONSTRAINTBatas yang nyata
OUTPUTApa yang harus dihasilkan
Yang berubah dari step ke step adalah ROLE dan tujuan berpikirnya.
Borrowed Confidence · Session 111
C1 · COLLECT
Collect — kumpulkan dulu sebelum menyaring
Pertanyaan utama: “Apa saja bahan yang relevan untuk keputusan ini?”
HumanTentukan question, scope, dan apa yang perlu dicari.
AI = ResearcherPerluas field. Cari data, sumber, contoh, dan hal yang mungkin kita lewatkan.
Sample prompt
“Saya sedang mencoba menjawab: [PERTANYAAN]. Sebelum mengambil kesimpulan, bantu saya memperluas bahan yang perlu dikumpulkan. Apa data, sumber, stakeholder input, comparable cases, atau konteks yang sebaiknya saya cari? Include things I might not have considered.”
“Saya sedang mencoba menjawab: [PERTANYAAN]. Sebelum mengambil kesimpulan, bantu saya memperluas bahan yang perlu dikumpulkan. Apa data, sumber, stakeholder input, comparable cases, atau konteks yang sebaiknya saya cari? Include things I might not have considered.”
Borrowed Confidence · Session 112
C2 · CHECK
Check — verifikasi sebelum percaya
FactualApakah claim, angka, dan sumbernya benar?
ComparableApakah ada kasus yang benar-benar mirip?
LogicalAda asumsi, contradiction, atau framing tersembunyi?
Sample prompt
“Audit informasi ini. Tandai claim penting sebagai VERIFIED, FLAGGED, atau REMOVE. Cek: apakah faktanya benar, apakah ada comparable case yang relevan, dan apakah logikanya mengandung asumsi, contradiction, atau framing yang belum diuji.”
“Audit informasi ini. Tandai claim penting sebagai VERIFIED, FLAGGED, atau REMOVE. Cek: apakah faktanya benar, apakah ada comparable case yang relevan, dan apakah logikanya mengandung asumsi, contradiction, atau framing yang belum diuji.”
Follow-up: “Apa yang terdengar benar tetapi sebenarnya belum punya cukup bukti?”
Ingat bubble putus-putus di slide 7? Check adalah tempat kita memverifikasinya — dan AI yang membuat claim tidak boleh jadi satu-satunya yang memverifikasi.
Borrowed Confidence · Session 113
C3 · CONSOLIDATE
Consolidate — jangan cuma meringkas. Bentuk gambaran yang bisa dipakai untuk berpikir.
ThemesApa yang sebenarnya dikatakan material?
SignalsApa yang berulang atau mengejutkan?
TensionsApa yang masih bertentangan?
Sample prompt
“Jangan hanya merangkum. Susun material yang sudah diverifikasi ini berdasarkan tema yang muncul. Tunjukkan pola yang berulang, signal paling kuat, surprise yang bertentangan dengan asumsi awal, dan tension yang belum terselesaikan.”
“Jangan hanya merangkum. Susun material yang sudah diverifikasi ini berdasarkan tema yang muncul. Tunjukkan pola yang berulang, signal paling kuat, surprise yang bertentangan dengan asumsi awal, dan tension yang belum terselesaikan.”
Lalu: “Dari semua ini, apa satu keputusan utama — the pivot — yang sebenarnya harus kita buat?”
Borrowed Confidence · Session 114
C4 · CHALLENGE
Challenge — serang keputusan sebelum realitas yang menyerangnya
Pre-mortemAnggap keputusan sudah gagal. Kenapa?
AdversarialApa yang akan dilihat pihak yang berlawanan?
InversionBagaimana kalau kebalikannya justru benar?
Forced recommendationKalau harus memilih satu, pilih dan pertahankan.
Di step ini AI berubah menjadi Sparring Partner, bukan assistant.
Borrowed Confidence · Session 115
C4 · SAMPLE PROMPTS
Empat prompt untuk membuat AI benar-benar melawan
1Pre-mortem: “Anggap keputusan ini sudah gagal 12 bulan dari sekarang. Reverse-engineer kegagalannya. Apa yang kita lewatkan?”
2Adversarial: “Ambil posisi pihak yang paling tidak setuju. Argue against this as strongly as possible.”
3Inversion: “Bagaimana kalau kebalikan dari kesimpulan kita justru benar? Steelman opsi yang sedang kita abaikan.”
4Forced recommendation: “Sekarang pilih satu arah. Jangan beri jawaban seimbang. Commit dan defend.”
Borrowed Confidence · Session 116
C5 · COMMIT
Commit — ubah keputusan yang survived menjadi artefact yang bisa dipakai
SpecificApa yang dilakukan, siapa, kapan.
TraceableSetiap elemen punya dasar evidence.
BoundedCukup untuk next useful action, bukan semuanya sekaligus.
Sample prompt
“Berdasarkan keputusan yang berhasil melewati Challenge, ubah keputusan ini menjadi artefact yang bisa langsung digunakan. Buat spesifik: apa yang dilakukan, siapa yang bertanggung jawab, kapan dilakukan, success signal-nya apa, dan apa yang harus memicu rethink.”
“Berdasarkan keputusan yang berhasil melewati Challenge, ubah keputusan ini menjadi artefact yang bisa langsung digunakan. Buat spesifik: apa yang dilakukan, siapa yang bertanggung jawab, kapan dilakukan, success signal-nya apa, dan apa yang harus memicu rethink.”
Borrowed Confidence · Session 117
C5 · TRACEABILITY
Sebelum action, cek apakah kita mengarang detail baru
“Untuk setiap elemen utama dalam rencana, tunjukkan evidence atau keputusan sebelumnya yang menjadi dasar. Flag apa pun yang tidak punya sumber yang jelas.”
Kalau sebuah angka, deadline, target, atau tindakan muncul tiba-tiba di Commit, itu belum earned.
Commit should translate the decision — not invent a new one.
Borrowed Confidence · Session 118
THE GATES
Setiap step punya satu honesty checkpoint
Sebelum lanjut, tanyakan:
“Apakah step ini benar-benar selesai, atau saya hanya ingin cepat maju?”
Dalam EC5 formal, setiap Gate dijawab secara tertulis.
Gate mencegah kita melompat dari rasa yakin ke tindakan sebelum evidence-nya siap.
Borrowed Confidence · Session 119
THE ACCOUNTABILITY PRINCIPLE
AI menjalankan pekerjaan. Manusia tetap memiliki keputusan.
AI can research, criticise, organise, argue and execute.
AI cannot own the consequence.
AI cannot own the consequence.
The human is the decision maker. Always.
Borrowed Confidence · Session 120
DECISION CONFIDENCE
EC5 bukan membuat kita 100% yakin. EC5 membuat confidence lebih layak.
Low confidenceInvestigate / small test
Medium confidenceControlled commitment
High confidenceScale / major commitment
Semakin besar consequence dan semakin sulit dibalik, semakin tinggi standar evidence.
Borrowed Confidence · Session 121
EC5 · MASTER PROMPT
Kalau ingin dibantu AI menjalankan EC5, jangan minta semuanya sekaligus
“Bantu saya menjalankan keputusan ini dengan EC5.
COLLECT: bantu saya memperluas bahan yang perlu dikumpulkan.
CHECK: setelah saya approve, audit apa yang verified, flagged, atau removed.
CONSOLIDATE: setelah saya approve, bentuk themes, signals, tensions, dan pivot.
CHALLENGE: setelah saya approve, jalankan pre-mortem, adversarial view, inversion, dan forced recommendation.
COMMIT: setelah saya approve, ubah keputusan yang survived menjadi action yang specific, traceable, dan bounded.
Jangan lanjut ke step berikutnya sebelum saya approve.”
COLLECT: bantu saya memperluas bahan yang perlu dikumpulkan.
CHECK: setelah saya approve, audit apa yang verified, flagged, atau removed.
CONSOLIDATE: setelah saya approve, bentuk themes, signals, tensions, dan pivot.
CHALLENGE: setelah saya approve, jalankan pre-mortem, adversarial view, inversion, dan forced recommendation.
COMMIT: setelah saya approve, ubah keputusan yang survived menjadi action yang specific, traceable, dan bounded.
Jangan lanjut ke step berikutnya sebelum saya approve.”
Borrowed Confidence · Session 122
EC5 · ONE VIEW
Gather → Verify → Structure → Attack → Act
CollectGather
→
CheckVerify
→
ConsolidateStructure
→
ChallengeAttack
→
CommitAct
Engineered clarity before consequential action.
Borrowed Confidence · Session 123
WORKSHOP CASE
Sekarang kita coba
dengan keputusan nyata.
Anda akan menjadi management team sebuah bisnis.
Anda akan menerima dokumen internal perusahaan.
Informasinya tidak sempurna.
Anda boleh menggunakan AI seperti biasanya.
Dan Anda tetap harus membuat keputusan.
Download Management Pack
Scan sebelum mulai
alexandrowibowo.com/
KOPI_KITA_Management_Pack.pdf
KOPI_KITA_Management_Pack.pdf
Borrowed Confidence · Session 124