Manual Book Learning Center
Learning Center

AI Feedback Loop

Mengubah koreksi manusia menjadi sinyal peningkatan AI.

Penanggung jawab utamaQuality Analyst / Knowledge Owner
Tujuan bisnisMengubah outcome dan koreksi manusia menjadi perbaikan terkontrol, bukan pembelajaran otomatis tanpa persetujuan.
Gunakan menu ini ketikaMulai setelah respons memiliki data yang cukup matang atau supervisor memberi rating, edit, reject, dan catatan outcome.
Mental model

Alur kerja dari input sampai handoff

Baca dari kiri ke kanan. Kotak ungu adalah keputusan manusia; proses tidak dianggap selesai sebelum hasil diteruskan atau ditutup dengan alasan.

1
Input

Mulai setelah respons memiliki data yang cukup matang atau supervisor memberi rating, edit, reject, dan catatan outcome.

2
Otomasi sistem

Sistem menghitung efektivitas, mengelompokkan feedback, mendeteksi gap, dan membentuk audience insight.

3
Kontrol manusia

Reviewer menerima/menolak usulan dan menentukan target perbaikan: KB, persona, rule, intent, atau prompt.

4
Keputusan

Apakah data lengkap, valid, dan sesuai periode/workspace?

5
Handoff

Perbaikan APPROVED/APPLIED kembali ke Knowledge Center; insight agregat masuk Executive Center.

Input

Apa yang harus tersedia?

  • Rating/edit/reject
  • Actual outcome
  • Learning note
Output

Apa hasil yang harus terlihat?

  • Accepted/rejected/applied improvement
Decision logic

Jika kondisi berbeda, tindakan juga berbeda

Operator wajib membaca bukti sumber sebelum memilih cabang keputusan.

1
Pertanyaan kontrolApakah data lengkap, valid, dan sesuai periode/workspace?
YA

Lanjutkan proses dan catat hasil atau perubahan status.

TIDAK

Hentikan keputusan, perbaiki input, atau eskalasikan kepada pemilik data.

Status lifecycle

Bagaimana membaca posisi pekerjaan?

Status harus bergerak karena tindakan nyata. Jangan mengubah status hanya agar antrean terlihat kosong.

1NEW
2REVIEWED
3ACCEPTED / REJECTED
4APPLIED / FAILED
Istilah penting

Bahasa yang harus dipahami

Feedback

Penilaian terstruktur atas kualitas output AI.

Jejak data utama
learning_feedbacklearning_ai_feedback
Nama tabel ditampilkan untuk audit/troubleshooting; operator tidak perlu mengakses database.
Success indicators

Apa yang perlu dipantau?

  • Acceptance rate
  • Applied feedback
Operator checklist

Sebelum menutup pekerjaan

  • Pastikan periode, client, dan filter sudah benar.
  • Validasi sampel data sebelum mengambil keputusan.
  • Catat atau eskalasikan anomali yang ditemukan.
Output berikutnyaPerbaikan APPROVED/APPLIED kembali ke Knowledge Center; insight agregat masuk Executive Center.
Risiko salah operasiKorelasi setelah respons tidak selalu berarti respons menjadi penyebab perubahan.
Business & operational impact

Mengapa modul ini penting?

Kesalahan berulang dapat ditekan.

Meningkatkan keterlacakan proses dan kualitas keputusan operator.

Prinsip kendali manusia

AI membantu mengelompokkan, menilai, dan menyarankan. Keputusan penting, approval, publikasi, penerapan pembelajaran, dan eskalasi tetap diverifikasi oleh pengguna yang berwenang.