Chris Strahl, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Knapsack – Loạt phỏng vấn

Chris Strahl là đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Knapsack, nơi ông tập trung vào việc thay đổi cách xây dựng các sản phẩm kỹ thuật số hiện đại bằng cách liên kết thiết kế, kỹ thuật và sản phẩm xung quanh một hệ thống sự thật chung. Với nền tảng gốc rễ trong thiết kế hệ thống và phát triển front-end, ông cũng được biết đến rộng rãi với việc tổ chức Design Systems Podcast, nơi ông khám phá cách các tổ chức mở rộng thiết kế, cải thiện hợp tác và hiện đại hóa sản xuất kỹ thuật số.

Knapsack là một nền tảng thiết kế hệ thống doanh nghiệp và sản xuất kỹ thuật số hoạt động như một hệ thống hồ sơ sống, kết nối tài sản thiết kế, mã, nội dung và tài liệu trong thời gian thực. Nền tảng này cho phép các nhóm xây dựng và quản lý các thành phần có thể tái sử dụng, sản xuất sẵn, quản lý các token thiết kế và duy trì tính nhất quán trên các hệ sinh thái kỹ thuật số phức tạp. Bằng cách cấu trúc dữ liệu thiết kế và UI theo cách có thể mở rộng và sẵn sàng cho AI, Knapsack giúp các tổ chức lớn tăng tốc giao hàng, giảm trùng lặp và đảm bảo tính toàn vẹn thương hiệu và sản phẩm trên các nhóm và kênh.

Knapsack xuất hiện sau nhiều năm xây dựng hệ thống thiết kế cho các doanh nghiệp lớn tại Basalt, nơi ma sát lặp đi lặp lại giữa các tệp thiết kế, quy trình kỹ thuật và mã đã gửi trở nên không thể bỏ qua. Khi nào mẫu này trở nên rõ ràng đủ để chứng minh việc ra mắt một nền tảng chuyên dụng?

Chúng tôi đã xây dựng vô số hệ thống thiết kế tại Basalt, và mẫu đã rõ ràng: các tệp thiết kế, quy trình kỹ thuật và mã đã gửi đều tồn tại trong các vũ trụ riêng biệt. Kết quả không phải là một thất bại kịch tính duy nhất mà là hàng nghìn thất bại lặp lại: các nút bị kích thước sai, hành vi không nhất quán và sự trôi dạt phong cách trên các thuộc tính khiến các nhóm mất hàng tháng để làm lại. Chúng tôi biết đó là một vấn đề thực sự khi chúng tôi thấy rằng những vấn đề này không thể được giải quyết bằng các plug đồng bộ tốt hơn hoặc tài liệu đẹp hơn. Chúng đòi hỏi một hệ thống hồ sơ có thẩm quyền duy nhất cho thiết kế, mã và quy tắc thương hiệu. Sự nhận thức đó đã làm rõ rằng một nền tảng chuyên dụng là cần thiết.

Di chuyển từ công việc cơ quan và tư vấn sang xây dựng một công ty sản phẩm đã tiết lộ một vấn đề sâu hơn mà các công cụ và nền tảng quy trình thiết kế hệ thống hiện có không giải quyết. Vấn đề cơ bản nào đã định hình kiến trúc và hướng đầu tiên của Knapsack?

Khi chúng tôi chuyển từ công việc cơ quan sang xây dựng sản phẩm, mảnh ghép bị thiếu trở nên rõ ràng. Không có hệ thống đáng tin cậy, có thể đọc được bằng máy để ghi lại các thành phần, ràng buộc và sự tương tác giữa các nhà thiết kế và kỹ sư. Các công cụ hiện có tập trung vào tệp hoặc kho lưu trữ bị cô lập, nhưng không phải là một biểu diễn sống của trạng thái thực của sản phẩm, bao gồm các thành phần, chủ đề, quy tắc sử dụng và siêu dữ liệu tuân thủ. Chúng tôi đã xây dựng Knapsack xung quanh một hệ thống hồ sơ có thẩm quyền là thành phần đầu tiên, được phiên bản, có thể đo lường và có thể tích hợp với cả công cụ thiết kế và cơ sở mã. Kết luận đó đã định hình mô hình nhập và lớp liên kết của chúng tôi, cuối cùng dẫn đến Intelligent Product Engine.

“Thời đại canvas” đang nhường chỗ cho các hệ thống sống, kết nối mã. Bạn định nghĩa sự thay đổi này như thế nào và những gì thay đổi cho các nhóm khi việc tạo sản phẩm chuyển từ tệp tĩnh sang các hệ thống cập nhật liên tục?

Thời đại canvas đã đối xử với UX như các hiện vật tĩnh, thường là tệp được truyền giữa các nhóm. Thời đại mới được thúc đẩy bởi các hệ thống có thể thực thi, cập nhật liên tục phản ánh việc triển khai thực tế. Thay đổi cho các nhóm là đáng kể. Thay vì tranh luận về tệp hoặc nhánh nào là nguồn sự thật, họ làm việc từ một hệ thống chung hiển thị trạng thái hiện tại của các thành phần, token, ràng buộc về khả năng tiếp cận và hành vi sản xuất. Điều này giảm sự mơ hồ, cho phép xác thực tự động và hỗ trợ các quy trình công việc chủ động tạo ra UI có thể sử dụng dựa trên các thành phần thực tế chứ không phải là xấp xỉ.

UI được tạo bởi agent thường thất bại mà không có một hệ thống hồ sơ phản ánh các thành phần thực tế, quy tắc và ràng buộc. Tại sao lớp neo này là cần thiết cho AI để tạo ra các giao diện doanh nghiệp sẵn sàng?

AI có thể tổng hợp bố cục và bản sao, nhưng nó cần một từ vựng có thẩm quyền để tạo ra các giao diện doanh nghiệp sẵn sàng. Lớp neo, chứa các thành phần cụ thể, thuộc tính, ràng buộc, token và quy tắc sử dụng, cung cấp cho AI các ranh giới mà nó phải tôn trọng. Nếu không, các agent sẽ ảo tưởng về phong cách, bỏ qua các yêu cầu về khả năng tiếp cận hoặc tạo mã không khớp với những gì các nhóm kỹ thuật thực sự gửi. Với một đồ thị thành phần thực tế và tập hợp quy tắc, các agent tạo ra các đầu ra có thể triển khai, tuân thủ và nhất quán với các tiêu chuẩn thương hiệu. Đây là sự khác biệt giữa một bản mô phỏng đẹp và một giao diện có thể triển khai.

Khi Intelligent Product Engine được phát triển, điều gì chứng tỏ là khó khăn nhất về việc thống nhất tài sản thiết kế, mã, quy tắc thương hiệu, yêu cầu tuân thủ, mẫu UX và dữ liệu hiệu suất vào một hệ thống nhất quán?

Thách thức không phải là một tích hợp duy nhất, mà là một loạt các tích hợp. Nó hài hòa hóa ý định và thực tế trên các biểu diễn khác nhau, bao gồm token thiết kế trong Figma, triển khai thành phần trong nhiều kho lưu trữ, hướng dẫn thương hiệu trong tài liệu pháp lý, telemetry từ hệ thống sản xuất và siêu dữ liệu tuân thủ. Mỗi cái trong số này sống trong các định dạng khác nhau, với các chủ sở hữu khác nhau và trên các chu kỳ cập nhật khác nhau. Việc chuyển các tín hiệu này thành một mô hình nhất quán đòi hỏi phải có các đường ống nhập mạnh mẽ, các quy tắc giải quyết xung đột và một mô hình rõ ràng về nguồn gốc và quyền sở hữu. Các nhóm cần biết những gì đã thay đổi, ai đã thực hiện thay đổi và tại sao nó được thực hiện. Việc xây dựng lớp tin cậy đó là phần khó nhất.

Với AI hiện có thể tạo ra các giao diện ngày càng hoàn chỉnh, bạn nhìn thấy vai trò của các nhà thiết kế và kỹ sư đang phát triển như thế nào trong các quy trình công việc của con người – agent?

Các agent sẽ xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như tạo khuôn khổ cho các trang, đề xuất các biến thể có thể tiếp cận và tạo nội dung được định vị. Các nhà thiết kế sẽ tập trung vào chiến lược, ý định trải nghiệm, UX trường hợp cạnh và định nghĩa các ràng buộc thúc đẩy các kết quả tốt. Các kỹ sư sẽ tập trung ít hơn vào việc nhập từng pixel và nhiều hơn vào tính đúng đắn của thành phần, hợp đồng thời gian chạy, khả năng quan sát và hiệu suất. Con người trở thành người giám sát và người xác thực. Chúng tôi định nghĩa các quy tắc, xem xét đầu ra và xác định chất lượng trông như thế nào. Các kỹ năng của con người có giá trị cao nhất sẽ là tư duy hệ thống và phán quyết.

Sau Series A, những lĩnh vực nào trở thành trọng tâm ưu tiên cao nhất cho việc tăng tốc phát triển sản phẩm và áp dụng doanh nghiệp?

Series A cho phép chúng tôi tăng tốc trong ba lĩnh vực. Đầu tiên, việc nhập và tạo, cho phép các doanh nghiệp tạo một hệ thống hồ sơ trong vài ngày thay vì vài tháng. Thứ hai, Intelligent Product Engine, bao gồm các khả năng tương ứng với mô hình đảm bảo các giao diện được tạo ra tôn trọng thương hiệu và quy tắc. Thứ ba, các điều khiển doanh nghiệp, chẳng hạn như quyền, khả năng kiểm toán và các móc tuân thủ, đảm bảo các nhà lãnh đạo cảm thấy tự tin khi áp dụng Knapsack trên toàn bộ tổ chức. Những thứ này là các công tắc thúc đẩy việc áp dụng quy mô thực sự.

Các nhóm doanh nghiệp thường gặp khó khăn khi chuyển từ các quy trình công việc tĩnh sang các hệ thống động, sẵn sàng cho agent. Những chướng ngại vật lớn nhất là gì và Knapsack giúp các tổ chức thích nghi như thế nào?

Các doanh nghiệp gặp khó khăn với các hệ thống phân mảnh, các silo quyền sở hữu, các ràng buộc quy định và chi phí cao của việc giữ mọi thứ cập nhật. Chúng tôi giúp bằng cách làm cho việc nhập nhanh và quyết định, bằng cách mô hình hóa nguồn gốc và quyền sở hữu, và bằng cách cung cấp các tính năng quản trị như quyền, nhật ký kiểm toán và nhật ký. Những công cụ này cho phép các nhóm xác thực niềm tin vào các quy trình công việc tự động.

Khi việc tạo sản phẩm trở nên tự động hóa ngày càng nhiều, những khả năng mới nào bạn tin rằng các nhóm phải phát triển để duy trì hiệu quả trong một môi trường mà AI tạo ra nhiều công việc nền tảng?

Các nhóm phải phát triển các kỹ năng tư duy hệ thống mạnh mẽ hơn, đặc biệt là khả năng ủy quyền các ràng buộc, chính sách và hợp đồng thành phần mà các agent có thể sử dụng. Họ cũng cần các thực tiễn giám sát và xác thực tốt hơn, bao gồm khả năng quan sát quyết định của agent, kiểm soát triển khai và khung Q&A cho UI được tạo. Sự hiểu biết về quản trị trở nên cần thiết, đặc biệt là khả năng thể hiện các yêu cầu về tuân thủ, khả năng tiếp cận và quyền riêng tư dưới dạng có thể đọc được bằng máy. Các tổ chức thành công sẽ là những tổ chức có thể mã hóa chính sách và chất lượng vào các hệ thống của họ.

Nhìn năm năm tới, bạn dự đoán việc tạo sản phẩm AI sẽ phát triển như thế nào và bạn muốn Knapsack nắm giữ vị trí nào trong giai đoạn tiếp theo của ngành?

Trong năm năm, việc tạo sản phẩm sẽ giống như việc tổng hợp các dịch vụ chống lại một đồ thị thành phần sống, thay vì truyền các bản sao tĩnh giữa các nhóm. Các công cụ agent sẽ tạo ra các bề mặt sản xuất sẵn sàng sử dụng các chính sách, ngân sách hiệu suất và ràng buộc thương hiệu. Mục tiêu của tôi là Knapsack sẽ trở thành hệ thống hồ sơ có thẩm quyền mà các agent và ứng dụng dựa vào để hiểu các nguyên tắc UI thực sự và quy tắc của một công ty. Điều này bao gồm tích hợp sâu với các mô hình và CI/CD, quản trị mạnh mẽ cho các doanh nghiệp được quản lý và việc nhập nhanh cho các nhóm mới. Knapsack nên là lớp tin cậy cho thương hiệu, hành vi và an toàn khi các công ty cho phép các agent hoạt động tự chủ hơn.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm về các hệ thống thiết kế hiện đại và sản xuất kỹ thuật số có thể mở rộng nên truy cập Knapsack.