כריס סטראל, מייסד ומנכ"ל Knapsack - סדרת ראיונות

כריס סטראל הוא המייסד השותף והמנכ"ל של Knapsack, שם הוא מתמקד בעיצוב מחדש של האופן שבו מוצרים דיגיטליים מודרניים נבנים על ידי יישור צוותי עיצוב, הנדסה ומוצר סביב מערכת אמת משותפת. עם רקע מושרש במערכות עיצוב ופיתוח קצה-קדמי, הוא ידוע גם בזכות אירוח הכנס פודקאסט מערכות עיצוב, שם הוא בוחן כיצד ארגונים מגדילים את העיצוב, משפרים את שיתוף הפעולה ומודרניזים את הייצור הדיגיטלי.

תַרמִיל גַב היא מערכת עיצוב ארגונית ופלטפורמת ייצור דיגיטלית הפועלת כמערכת תיעוד חיה, המחברת נכסי עיצוב, קוד, תוכן ותיעוד בזמן אמת. הפלטפורמה מאפשרת לצוותים לבנות ולנהל רכיבים רב פעמיים ומוכנים לייצור, לנהל טוקנים של עיצוב ולשמור על עקביות במערכות אקולוגיות דיגיטליות מורכבות. על ידי מבנה נתוני עיצוב וממשק משתמש באופן הניתן להרחבה ומוכן לבינה מלאכותית, Knapsack מסייעת לארגונים גדולים להאיץ את האספקה, להפחית כפילויות ולהבטיח שלמות מותג ומוצר בין צוותים וערוצים.

Knapsack צצה לאחר שנים של בניית מערכות עיצוב עבור ארגונים גדולים ב-Basalt, שם חיכוכים חוזרים ונשנים בין קבצי עיצוב, זרימות עבודה הנדסיות וקוד שנשלח הפכו לבלתי ניתנים להתעלמות. מתי דפוס זה הפך ברור מספיק כדי להצדיק השקת פלטפורמה ייעודית?

בנינו אינספור מערכות עיצוב ב-Basalt, והדפוס היה ברור: קבצי עיצוב, זרימות עבודה הנדסיות וקוד שנשלח, כולם התקיימו ביקומים נפרדים. התוצאה לא הייתה כישלון דרמטי אחד, אלא אלף הפסדים חוזרים: כפתורים בגודל שגוי, התנהגות לא עקבית וסטיית סגנון בין מאפיינים שעלתה לצוותים חודשים של עבודה מחדש. ידענו שזו בעיה אמיתית כשראינו שלא ניתן לתקן את הבעיות הללו באמצעות תקעי סינכרון טובים יותר או תיעוד יפה יותר. הם דרשו מערכת תיעוד אחת וסמכותית עבור כללי עיצוב, קוד ומותג. הבנה זו הבהירה כי פלטפורמה ייעודית נחוצה.

המעבר מעבודת סוכנות וייעוץ לבניית חברת מוצרים חשף בעיה עמוקה יותר שכלי מערכת העיצוב ופלטפורמות זרימת העבודה הקיימים לא טיפלו בה. מה היה הפער הבסיסי שעיצב את הארכיטקטורה והכיוון המוקדמים ביותר של Knapsack?

כאשר עברנו מעבודת סוכנות לבניית מוצר, החלק החסר המרכזי הפך לברור. לא הייתה מערכת אמינה וקריאה על ידי מכונה שתפסה רכיבים, אילוצים ואת הסינרגיה בין מעצבים למהנדסים. הכלים הקיימים התמקדו בקבצים או במאגרים מבודדים, אך לא בייצוג חי של המצב האמיתי של המוצר, כולל רכיבים, ערכות נושא, כללי שימוש ומטא-דאטה של ​​תאימות. בנינו את Knapsack סביב מערכת קנונית של רישומים שהיא ראשית כל רכיבים, בעלת גרסאות, ניתנת למכשירים ויכולה להשתלב הן עם כלי עיצוב והן עם בסיסי קוד. מסקנה זו עיצבה את מודל הבליעה שלנו ואת שכבת הקישור, ובסופו של דבר הובילה למנוע המוצר החכם.

"עידן הקנבס" מפנה את מקומו למערכות חיות המחוברות לקוד. כיצד אתם מגדירים את השינוי הזה, ומה משתנה עבור צוותים כאשר יצירת מוצרים עוברת מקבצים סטטיים למערכות המתעדכנות באופן רציף?

עידן הקנבס התייחס לחוויית משתמש (UX) כאל ארטיפקטים סטטיים, בדרך כלל קבצים המועברים בין צוותים. העידן החדש מונע על ידי מערכות מתעדכנות וניתנות לביצוע באופן רציף, המשקפות יישום אמיתי. השינוי עבור הצוותים הוא משמעותי. במקום להתווכח איזה קובץ או ענף הוא מקור האמת, הם עובדים ממערכת משותפת שחושפת את המצב הנוכחי של רכיבים, טוקנים, אילוצי נגישות והתנהגות ייצור. זה מפחית עמימות, מאפשר אימות אוטומטי ותומך בזרימות עבודה סוכניות שמייצרות ממשק משתמש שמיש המבוסס על רכיבים אמיתיים ולא על קירובים.

ממשק משתמש שנוצר על ידי סוכנים נכשל לעיתים קרובות ללא מערכת תיעוד המשקפת רכיבים, כללים ואילוצים אמיתיים. מדוע שכבת עיגון זו חיונית עבור בינה מלאכותית כדי לייצר ממשקים מוכנים לארגון?

בינה מלאכותית יכולה לסנתז פריסות ולהעתיק, אך היא זקוקה לאוצר מילים סמכותי כדי לייצר ממשקים מוכנים לארגון. שכבת העיגון, המכילה רכיבים קונקרטיים, אביזרים, אילוצים, טוקנים וכללי שימוש, נותנת לבינה מלאכותית את הגבולות שעליה לכבד. בלעדיה, סוכנים מדמיינים סגנונות, מתעלמים מדרישות נגישות או יוצרים קוד שאינו תואם את מה שצוותי הנדסה שולחים בפועל. בעזרת גרף רכיבים אמיתי ומערכת כללים, סוכנים מייצרים פלטים הניתנים ליישום, תואמים ועקביים עם תקני המותג. זהו ההבדל בין מדומה יפה לממשק הניתן לפריסה.

ככל שמנוע המוצר החכם התפתח, מה התגלה כקשה ביותר באיחוד נכסי עיצוב, קוד, כללי מותג, דרישות תאימות, דפוסי חוויית משתמש ונתוני ביצועים למערכת קוהרנטית אחת?

האתגר אינו אינטגרציה אחת, אלא סדרה של אינטגרציות. היא משלבת כוונה ומציאות על פני ייצוגים שונים, כולל אסימוני עיצוב ב-Figma, הטמעת רכיבים במספר מאגרים, הנחיות מותג במסמכים משפטיים, טלמטריה ממערכות ייצור ומטא-דאטה של ​​תאימות. כל אחד מאלה חי בפורמטים שונים, עם בעלים שונים ובמחזורי עדכון שונים. הפיכת אותות אלה למודל עקבי אחד דרשה צינורות קליטה חזקים, כללי יישוב סכסוכים ומודל ברור למקור ובעלות. צוותים צריכים לדעת מה השתנה, מי ביצע את השינוי ומדוע הוא בוצע. בניית שכבת האמון הזו הייתה החלק הקשה ביותר.

כעת, כאשר בינה מלאכותית מסוגלת לייצר ממשקים שלמים יותר ויותר, כיצד אתה רואה את תפקידיהם של מעצבים ומהנדסים מתפתחים בתוך זרימות עבודה בין אדם לסוכן?

סוכנים יטפלו במשימות חוזרות ונשנות, כגון בניית עמודים, הצעת גרסאות נגישות ויצירת תוכן מותאם לשוק. מעצבים יתמקדו באסטרטגיה, כוונת חוויית משתמש, חוויית משתמש קצה-מקרה והגדרת האילוצים שמניעים תוצאות טובות. מהנדסים יתמקדו פחות בהקלדת כל פיקסל ויותר בנכונות רכיבים, חוזי זמן ריצה, יכולת תצפית וביצועים. בני אדם הופכים לאוצרים ומאמתים. אנו מגדירים את הכללים, סוקרים פלטים וקובעים כיצד נראית איכות. המיומנויות האנושיות בעלות הערך הגבוה ביותר יהיו חשיבה מערכתית ושיקול דעת.

לאחר סדרה A, מה הפכו לתחומי המיקוד בעלי העדיפות הגבוהה ביותר להאצת פיתוח מוצרים ואימוץ ארגוני?

סדרה A אפשרה לנו להאיץ בשלושה תחומים. ראשית, קליטה וקליטה, המאפשרים לארגונים ליצור מערכת תיעוד תוך ימים במקום חודשים. שנית, מנוע המוצר החכם, הכולל יכולות מותאמות מודלים המבטיחות שממשקים שנוצרו מכבדים את המותג והכללים. שלישית, בקרות ארגוניות, כגון הרשאות, יכולת ביקורת ו-hooks לתאימות, מבטיחות למנהיגים להרגיש בטוחים באימוץ Knapsack בארגונים גדולים. אלו הם המנופים המניעים אימוץ בקנה מידה אמיתי.

צוותים ארגוניים מתקשים לעתים קרובות לעבור מזרימות עבודה סטטיות למערכות דינמיות ומוכנות לסוכנים. מהם המכשולים הגדולים ביותר, וכיצד Knapsack עוזרת לארגונים להסתגל?

ארגונים מתמודדים עם מערכות מקוטעות, חלוקת בעלות, אילוצים רגולטוריים ועלות גבוהה של שמירה על הכל מעודכן. אנו עוזרים על ידי הפיכת קליטה מהירה ודטרמיניסטית, על ידי מידול מקור ובעלות, ועל ידי מתן תכונות ממשל כגון הרשאות ויומני ביקורת. כלים אלה מאפשרים לצוותים לאמת אמון בזרימות עבודה אוטומטיות.

ככל שיצירת מוצרים הופכת לאוטומטית יותר ויותר, אילו יכולות חדשות לדעתך צוותים חייבים לפתח כדי להישאר יעילים בסביבה שבה בינה מלאכותית מייצרת יותר מהעבודה הבסיסית?

צוותים חייבים לפתח מיומנויות חשיבה מערכתית חזקות יותר, ובמיוחד את היכולת לכתוב אילוצים, מדיניות וחוזי רכיבים בהם סוכנים יכולים להשתמש. הם זקוקים גם לשיטות ניטור ואימות טובות יותר, כולל יכולת צפייה בהחלטות סוכנים, בקרות פריסה ומסגרות שאלות ותשובות עבור ממשק משתמש שנוצר. אוריינות ממשל הופכת חיונית, ובמיוחד היכולת לבטא דרישות תאימות, נגישות ופרטיות בפורמט קריא על ידי מכונה. הארגונים שיצליחו יהיו אלה שיוכלו לקודד מדיניות ואיכות במערכות שלהם.

במבט חמש שנים קדימה, כיצד אתה צופה שיצירת מוצרים המונעים על ידי בינה מלאכותית תתפתח, ואיזה תפקיד אתה רוצה ש-Knapsack תחזיק בשלב הבא של התעשייה?

בעוד חמש שנים, יצירת מוצרים תהיה דומה להרכבת שירותים מול גרף רכיבים חי, במקום העברת תוצאות סטטיות בין צוותים. כלי Agentic ייצרו משטחים מוכנים לייצור באמצעות מדיניות, תקציבי ביצועים ואילוצי מותג. המטרה שלי היא ש-Knapsack תהיה מערכת הרישומים הקנונית שעליה מסתמכים סוכנים ואפליקציות כדי להבין את הפרימיטיבים והכללים האמיתיים של ממשק המשתמש של חברה. זה כולל אינטגרציה עמוקה עם מודלים ו-CI/CD, ממשל חזק עבור ארגונים מוסדרים וקליטה מהירה של צוותים חדשים. Knapsack צריכה להיות השכבה המהימנה למותג, התנהגות ובטיחות, שכן חברות מאפשרות לסוכנים לפעול באופן אוטונומי יותר.

תודה על הראיון הנפלא, קוראים המעוניינים ללמוד עוד על מערכות עיצוב מודרניות וייצור דיגיטלי גמיש מוזמנים לבקר באתר תַרמִיל גַב.