OPTIMIZING GENERATIVE AI THROUGH HYBRID TRAINING TO ENHANCE RAILWAY VOCATIONAL STUDENTS’ CAREER READINESS - Damar Isti Pratiwi; Teguh Arifianto; Kiki Juli Anggoro; Ardian Yosep Yohannes; Riana Eka Budiastuti (Madiun Spoor : Jurnal Pengabdian Masyarakat, 2026)
Transformasi digital dan perkembangan Generative Artificial Intelligence (Generative AI) telah membawa perubahan signifikan dalam praktik rekrutmen kerja, khususnya dalam penyusunan dokumen karier profesional seperti Curriculum Vitae (CV) dan surat lamaran kerja (cover letter). Mahasiswa vokasi sebagai calon lulusan siap kerja dituntut memiliki kemampuan adaptif terhadap perkembangan teknologi digital serta keterampilan dalam menyusun dokumen karier yang kompetitif dan selaras dengan standar industri. Namun demikian, masih banyak mahasiswa yang mengalami kesulitan dalam menghasilkan dokumen yang efektif, terstruktur, dan kompatibel dengan sistem Applicant Tracking System (ATS). Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kesiapan karier mahasiswa vokasi di Kota Madiun melalui model pelatihan hybrid yang mengintegrasikan pemanfaatan generative AI. Program ini melibatkan 120 mahasiswa vokasi yang dibagi ke dalam empat kelas pelatihan. Tahapan pelaksanaan meliputi persiapan, pelatihan interaktif hybrid, serta evaluasi melalui pretest dan posttest. Aplikasi Generative AI yang digunakan meliputi chatgpt, canva, text-to-speech, dan duolingo. Hasil evaluasi menunjukkan adanya peningkatan signifikan pada pemahaman peserta, yang tercermin dari kenaikan skor posttest. Selain itu, CV dan cover letter peserta menunjukkan perbaikan pada aspek struktur, kualitas konten, optimasi ATS, dan tampilan visual. Peserta juga memberikan respons positif terhadap relevansi materi dan manfaat praktis pelatihan. Program ini menunjukkan bahwa pelatihan hybrid berbasis generative AI efektif dalam mendukung peningkatan literasi digital dan kesiapan karier mahasiswa vokasi, khususnya dalam menghadapi tuntutan kompetitif industri perkeretaapian.