Kekosongan posisi pada Pusat Teknologi Informasi (PuTI) Telkom University akibat seringnya pergantian pegawai mengakibatkan peningkatan beban kerja dan penurunan efektivitas pengelolaan proses bisnis, termasuk penanganan Request for Change (RFC). Meskipun aplikasi penilaian pegawai telah diterapkan, fungsinya belum optimal untuk mendukung succession planning berbasis data. Penelitian ini bertujuan merancang model konseptual dan sistem succession planning yang terintegrasi dengan aplikasi penilaian pegawai, guna memfasilitasi identifikasi posisi kunci, penilaian kompetensi, dan pengembangan individu. Metode yang digunakan adalah wawancara dengan pemangku kepentingan untuk menggali tantangan dalam pengelolaan succession planning. Model yang dirancang mengintegrasikan framework Knowledge Relatives Lubis yang mencakup pemetaan peran strategis, identifikasi kompetensi, visualisasi aktivitas pengetahuan, analisis beban kerja, dan pengembangan skill matrix. Selain itu, penelitian ini juga mengusulkan penggunaan teknologi Large Language Model (LLM) seperti ChatGPT untuk meningkatkan objektivitas penilaian dan memberikan rekomendasi berbasis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ini dapat memetakan posisi kunci, menghasilkan daftar kandidat pengganti yang sesuai, serta menyediakan simulasi role-to-role yang meningkatkan efektivitas succession planning. Model ini diharapkan dapat meningkatkan kesinambungan kepemimpinan yang lebih terstruktur dan dapat menyesuaikan diri dengan perubahan organisasi di PuTI.
Kata Kunci: Succession Planning, Teknologi Inormasi, Large Language Model (LLM), Knowledge Relatives Lubis Framework.