בעידן שבו כל אחד יכול לבנות אפליקציה בלי קוד, מי שיצליח הם אלו שמבינים איך מערכות חושבות, לא רק איך להפעיל אותן.
למי שאין כוח לקרוא הנה ה-TL;DR 👇
כדי לעבוד עם AI בצורה אפקטיבית לא צריך תואר במדעי המחשב, אבל כן צריך להבין את השפה והמבנה של המערכות שאנחנו יוצרים. הנה שלוש יכולות מפתח כשדאי להתמקד בהן:
- לדעת להסביר ולהגדיר היטב מה רוצים – ניסוחים חדים וברורים משפרים דרמטית את איכות התוצרים
- להבין את המבנה של מערכות – להכיר מושגים כמו Frontend, Backend, API, בסיס נתונים ואחסון, כדי לדבר באותה שפה עם מפתחים
- לאמץ חשיבה של מנהל מוצר – לדעת לפרק בעיה, להגדיר מטרות, לתעדף שלבים ולחבר בין הפתרון לחוויית המשתמש
ועכשיו לאלה שיש להם כוח לקרוא 😉
למה חשוב להבין טכנולוגיה גם בעידן ה-No Code?
נכון, בינה מלאכותית מאפשרת לנו לבנות אפליקציות בלי לדעת קוד. אבל, האם זה אומר שלא צריך הבנה טכנולוגית בכלל? אז זהו שלא! (בינתיים).
אז נכון אפשר לבנות היום אפליקציות ע״י דיבור (Vibe Coding) ויש בזה המון היבטים חיוביים. שפות תכנות הם כבר לא מחסום שמונע מאנשים עם רעיונות טובים ליצור אפליקציות, והכל בזכות הבינה המלאכותית, אפשר לחשוב על זה קצת כמו על google translate.
תחשבו על זה, אתם טסים לחו״ל, נגיד לסין, וצריכים להסביר לנהג המונית לאן אתם צריכים להגיע.
בטיול אחרי צבא שלי, הייתי צריך לוודא שמישהו כותב לי את הכתובת בסינית על פתק, כדי שאוכל להראות לנהג המונית לאן לקחת אותי. היום, אנחנו פשוט פותחים גוגל טרנסלייט, מסבירים בעברית ו-google translate כבר מתרגם לנהג הסיני מה לעזעזאל אנחנו רוצים ממנו. AI וכלים כמו Lovable עושים בדיוק את אותו דבר. הכלים האלה ״מקשיבים״ לבקשות שלנו (פיצ׳רים) בעברית, ופשוט מתרגמים את הבקשות ל-java script (סינית 😉).
מה שלושת היכולות שכדאי להשקיע בהם (לדעתי)?
אם אם אני צריך להשקיע את הזמן שלי היום (כשאני מתקרב לגיל 40) במשהו יש שני דברים שהייתי עושה:
- משפר את יכולות הביטוי שלי – העבודה עם כלי בינה מלאכותית מצריכה מאיתנו להסביר בצורה מאוד מדויקת ומפורטת מה אנחנו מנסים להשיג. ככל שאנחנו מצליחים לפרט בצורה ברורה ומדויקת מה צריך לבנות ולא פחות חשוב מה צריך לתקן ככה התוצאות שאנחנו מקבלים טובות יותר. אגב, בעולם שבו בינה מלאכותית תופסת מקום משמעותי כל כך יכולות בינאישיות כאלה הן סופר חשובות, אז זה win-win.
- מפתח מיינדסט של מנהל מוצר – בקצרה בדיוק כמו מנהלי מוצר אתם צריכים להגדיר מה המטרה של האפליקציה, לפרק את העבודה לאבני דרך עם תוצאות ברורות, לשים דגש על חווית משתמש, לשחרר מה שמוכן, ללמוד ולתקן.
- לומד איך מערכות עובדות – אני הולך להגיד מילה מפחידה…..ארכיטקטורה. כדי ליצור אתרים או אפליקציות צריך להבין ממה הן מורכבות ואיך הן עובדות. אז זה לא שאני ממליץ לכם להפוך למהנדסי תוכנה, פשוט תשקיעו קצת זמן בהבנה בסיסית של: איך אפליקציה בנויה, ממה היא מורכבת, מה גורם, איזה ממשקים יש בה וכל מה שמעניין אתכם.
איך מערכת בנויה?
גילוי נאות אני לא מגיע מרקע של תכנות, לא למדתי מדעי המחשב (אולי קצת לצערי) אני מגיע מתחום הלמידה והפיתוח הארגוני (משאבי אנוש כזה) אבל חשבתי שיכול להיות נחמד להכין לכם תרשים (לא מקצועי בעליל) שמראה ממה מורכבת אפליקציה, אז הנה זה ממש כאן 👇
איזה רכיבים יש לנו כאן ומה הם עושים?
- צד משתמש – זה החלק שחשוף למשתמשים בדפדפן או באפליקציה ומאפשר להם להשתמש באפליקציה. החלק הזה הוא החלק שמרכז את האינטראקציה עם המשתמש ומעביר משתנים לשרת שעושה עיבוד כלשהו ומחזיר תשובה למשתמש.
💡דוגמא: נגיד שיצרת אפליקציה שמאפשר למשתמשים להעלות קישורים לכתבות ולקבל סיכום שלהם. בחלק הזה המשתמש יראה מסך שאליו הוא יכול להזין את כתובת ה-URL של הכתבה וללחוץ Submit. לאחר הליחצה כתובת ה-URL תעבור לצד השרת, השרת יעשה עיבוד כלשהו ויחזיר למשתמש על גבי המסך את הסיכום. - צד שרת – בחלק הזה בעצם נמצאת הלוגיקה של האפליקציה כלומר, מה היא צריכה לעשות, באיזה אופן, לאיזה שירותים היא מחוברת כדי לעשות את זה איזה סוגי משתמשים יש ומה ההרשאות של כל סוג משתמש וכד׳.
💡דוגמא: אחרי שהמשתמש הזין הכתובת של הכתבה ה-backend צריך בעצם לגשת לאתר ו״לקרוא״ את הכתבה (זה נקרא scraping, שליפת התוכן מהעמוד). אחרי שאספנו את התוכן הוא עובר עיבוד שמחלץ ממנו לדוגמא את הנקודות המרכזיות ומנסח אותן בשפה מדוברת פשוטה ולאחר מכן מחזיר את הסיכום למשתמש. - בסיס נתונים – פה נשמרת טבלאות שמכילות מידע ומשתנים, לדוגמא: טבלה משתמשים ששומרת מידע על כל משתמש שרשום למערכת, טבלת תפקידים והרשאות שמחברת בין סוג המשתמש להרשאות שהוא מקבל במערכת. כדי שממשק המשתמש יציג את התוצאות הוא צריך ״לשלוף״ אותן בעצם מה-Data Base.
💡דוגמא: נניח שאני יצרתי את המערכת, ואני רוצה לראות מי כל המשתמשים שנרשמו אליה. במקרה כזה אני צריך מסכים שונים שמציגים מידע שונה (לפי הרשאה) ממשתמשים רגילים שמגיעים למערכת. בדיוק בשביל זה צריך טבלאות שונות ב-DB שינהלו את סוגי המשתמשים וסוגי ההרשאות. אבל זה לא נגמר כאן, האפליקציה שלנו מייצרת סיכומים של כתבות, זה אומר שהיא צריכה טבלה עם קישורים של הכתובות כדי שהיא תדע איזה כתבה לסכם לאיזה משתמש. בקיצור, הבנתם את הקטע. - אחסון -שכבת האחסון נועדה לשמור קבצים גדולים כמו תמונות, קבצי אודיו, סרטונים או מסמכים (PDF). בניגוד למסד הנתונים ששומר מידע טקסטואלי ומבני, בשכבת האחסון נשמרים הקבצים עצמם. בדרך כלל מדובר בשירותי ענן ייעודיים כמו Amazon, Google Cloud או Azure, שמאפשרים גישה מהירה מכל מקום, שיתוף פשוט וגיבויים אוטומטיים.
💡דוגמא: כל התמונות או קבצי האודיו שהאפליקציה מציגה למשתמש נשמרים בשכבת האחסון. כאשר המשתמש מבקש לצפות או להאזין, השרת מחזיר קישור מאובטח לקובץ הרלוונטי. - ממשקים – כשבונים אפליקציה לא בהכרח בונים את כל התהליכים שהיא עושה מאפס, הרבה פעמים אנחנו נבחר לקשר שירותים חיצוניים כמו: מיילים, AI או תשלום. ככל שתבינו טוב יותר אילו שירותים אפשר לחבר ובאילו ממשקים להשתמש, כך תוכלו להרחיב את היכולות של האפליקציה בלי לפתח מאפס.
💡דוגמא: האפליקציה שלנו מסכמת כתבות, כדי לעשות את זה אנחנו צריכים לייצר ממשק למודל שפה גדולה (LLM), שיקרא את הכתבה ויחלץ ממנה את הנקודות. הממשק הזה נקרא API והוא מאפשר לנו לחבר את האפליקציה שלנו לשירות של OpenAI לדוגמא או לשירות תשלומים.
בקיצור, המהפכה של הבינה המלאכותית לא מבטלת את הצורך להבין טכנולוגיה, היא פשוט הופכת את זה לנגיש יותר ומאפשר לנו להפוך ליזמים שיכולים ליצור מיני-אפליקציות ושירותים. אבל אם אנחנו רוצים להפוך אותן ל-Production Ready אנחנו חייבים להבין איך אפליקציות עובדות, לשאול שאלות חכמות יותר, לעבוד בצורה אפקטיבית עם מפתחים, כדי לבנות מוצרים טובים יותר, גם אם אנחנו לא כותבים את הקוד. הבנה בסיסית של המבנה הטכנולוגי היא לא Nice to Have, היא מה שמאפשר לכם להפוך מרעיונאים למובילי מוצר.