AI לצוותי טכנולוגיה
סדנת AI למנהלי פרויקטים וצוותי טכנולוגיה
המעבר מלדבר עם צ'אט לעבוד עם סוכנים: לא עוד רשימת כלים, אלא צורת חשיבה שעובדת על הפרויקטים האמיתיים של הצוות.
סדנת AI למנהלי פרויקטים היא מפגש מעשי שבו מנהלי פרויקטים וצוותי טכנולוגיה עוברים מהשימוש בכלי AI כמו בצ'אט לעבודה עם סוכנים בתוך תהליכי העבודה עצמם. המפגש נפתח בחצי שעה של יסודות שחוסכים טעויות יקרות, ההבדל בין הכלי למודל, בחירת מודל, ניסוח נכון וחיבור כלי העבודה, וממשיך בעבודה על ה-use cases האמיתיים של המשתתפים: תכנון פרויקט, ניהול משימות ותיעוד, מיגרציות ואוטומציה חוצת-כלים. לכל תהליך מוגדרות נקודות אישור אנושי, ולידציה וכלל דראפט. את הסדנה מעביר יעקב צדק, מרצה ומטמיע AI שליווה מאות ארגונים.
מה זו סדנת AI למנהלי פרויקטים?
סדנת AI למנהלי פרויקטים היא מפגש מעשי שבו מנהלי פרויקטים וצוותי טכנולוגיה לומדים להפעיל כלי בינה מלאכותית על העבודה עצמה ולא רק לשאול אותם שאלות. במפגש עוברים מהשימוש בצ'אט לעבודה עם סוכנים שמקבלים משימה, ניגשים לחומרים ומחזירים תוצר, ומגדירים לכל תהליך היכן נדרש אישור אנושי.
התוכן נבנה סביב ה-use cases האמיתיים של המשתתפים ולא סביב דוגמאות: תכנון פרויקט, ניהול משימות ותיעוד, מיגרציות ופרויקטי תשתית, ואוטומציה של תהליכים חוצי-כלים. את הסדנה מעביר יעקב צדק, מרצה ומטמיע AI שליווה מאות ארגונים.
נתחיל מהפער
הפער האמיתי בארגוני טכנולוגיה
זה לא פער של כלים ולא פער של מדיניות. שניהם כבר קיימים ברוב הארגונים שאנחנו נכנסים אליהם.
מתודולוגיה כבר יש, צורת חשיבה עדיין אין
ארגוני טכנולוגיה משקיעים היום ברצינות בהטמעת AI: מתודולוגיות, עקרונות עבודה, מסמכי מדיניות והכשרות. ואז אותו אדם חוזר לשולחן, פותח חלון צ'אט, מדביק שאלה ומעתיק תשובה חזרה. הכלים התקדמו, צורת החשיבה נשארה במקום.
ההבדל בין לדבר עם צ'אט לבין לעבוד עם סוכן
צ'אט עונה על שאלה. סוכן מקבל משימה, ניגש לקבצים ולמערכות, מבצע רצף פעולות ומחזיר תוצר. מי שחושב בצ'אטים ישאל שאלה טובה יותר. מי שחושב בסוכנים יגדיר משימה, גבולות ונקודת עצירה. זה הפער שהסדנה סוגרת.
לא עוד סיסמאות
רוב המשתתפים כבר שמעו הרצאה על AI, כבר ראו שקף על עתיד העבודה וכבר מכירים את המילים. מה שחסר להם זה לראות תהליך אחד שלהם, מהעבודה שלהם, רץ מקצה לקצה. לכן המפגש הזה בנוי סביב החומרים שלהם ולא סביב דוגמאות.
human in the loop שמסבירים בפועל ולא כבאזוורד
כמעט כל מסמך מדיניות בארגון מזכיר human in the loop, וכמעט אף אחד לא מגדיר איפה בדיוק האדם נכנס. בסדנה מגדירים את זה לכל תהליך שבונים: מה יוצא כטיוטה, מה נדרש לאמת מול המקור, ומה לא נשלח החוצה בלי עין אנושית.
חלק א
חצי שעה של יסודות שחוסכים טעויות
החלק הקצר של המפגש, וזה שמונע את רוב התסכול. בלעדיו כל שאר העבודה נשענת על ניחושים.
ההבדל בין הכלי למודל
רוב האנשים אומרים שם של כלי כשהם מתכוונים למודל, ולהפך. ההפרדה הזו נשמעת טכנית, והיא בדיוק מה שמסביר למה אותה בקשה מחזירה תוצאה מצוינת במקום אחד ותוצאה חלשה במקום אחר.
למה בחירת מודל משנה תוצאה ועלות
משימה של ניסוח קצר ומשימה של ניתוח מסמך ארוך לא דורשות את אותו מודל. הבחירה משפיעה גם על איכות הפלט וגם על החשבון בסוף החודש, ובארגון שמריץ מאות משימות ביום זה הבדל מהותי.
כתיבת פרומפט נכונה
לא טריקים ולא רשימת ניסוחים קסומים. מבנה של בקשה שעובד: הקשר, מטרה, אילוצים, פורמט הפלט ודוגמה. זה ההבדל בין תשובה כללית שאפשר למצוא בכל מקום לבין תוצר שנכנס ישר לעבודה.
חיבור כלי העבודה: קונקטורים ו-MCP
החלק שהופך צ'אט לסוכן. חיבור מערכת המשימות, מאגר הידע והקבצים דרך קונקטורים ו-MCP (Model Context Protocol), כך שהכלי עובד על החומרים האמיתיים במקום לחכות שידביקו לו אותם.
חלק ב
עבודה על ה-use cases האמיתיים של המשתתפים
רוב זמן המפגש. כל משתתף מול מחשב, עם החומרים שהוא הביא מהעבודה.
תכנון פרויקט
מהמסמך הראשוני או מסיכום פגישת הפתיחה למבנה עבודה מפורק: אבני דרך, תלויות, הערכות ראשוניות ורשימת השאלות הפתוחות שדורשות הכרעה לפני שמתחילים.
ניהול משימות ותיעוד
סטטוסים שמורכבים מתוך מקורות אמיתיים ולא מהזיכרון, סיכומי פגישות שהופכים למשימות עם בעלים, ותיעוד שמתעדכן כחלק מהעבודה במקום להישאר משימה נדחית.
מיגרציות ופרויקטי תשתית מורכבים
מיפוי מערכת ותיקה מתוך מה שקיים, בניית תוכנית מעבר מדורגת עם נקודות חזרה לאחור, וזיהוי התלויות שנוטות להתגלות מאוחר מדי. הפרויקטים שכולם דוחים, עם שיטת עבודה.
אוטומציה של תהליכי עבודה חוצי-כלים
תהליך שרץ בין המערכות בלי העתקה ידנית בין חלונות. מתחילים מתהליך אחד שחוזר על עצמו הרבה, מריצים אותו מקצה לקצה, ומשם מרחיבים.
חלק ג
human in the loop, בפועל
החלק שמופיע בכל מסמך מדיניות ונשאר מופשט. כאן הופכים אותו לכללי עבודה כתובים.
איפה נדרש אישור אנושי
לכל תהליך שבונים במפגש מסמנים את נקודות העצירה: מה יוצא החוצה רק אחרי שאדם קרא ואישר, מי בעל האישור, ומה קורה כשהוא לא זמין. בלי זה, כל אוטומציה הופכת לסיכון תפעולי.
ולידציה ואימות
כל מספר, ציטוט, תאריך או התחייבות שמופיעים בפלט נבדקים מול המקור לפני שהם נכנסים למסמך או לדוח. מגדירים אילו סוגי נתונים תמיד דורשים אימות, כך שזה לא נשאר לשיקול דעת רגעי.
כלל הדראפט
כל מה שיוצא מהכלי הוא טיוטה עד שאדם הפך אותו לתוצר. זה נשמע פשוט, וזה הכלל שמונע את רוב התקלות: הוא מסיר את הפיתוי לשלוח פלט ישירות הלאה, ומחזיר את האחריות לאדם.
למה זה מקבל פרק שלם
אוטומציה בלי נקודת עצירה מוגדרת היא לא חיסכון בזמן אלא העברת סיכון. ברגע שתהליך רץ בין כמה מערכות, השאלה מי אישר ומה נבדק הופכת לשאלה תפעולית ולא פילוסופית. לכן כל תהליך שנבנה במפגש יוצא ממנו עם התשובות האלה כתובות.
לפי תפקיד
אותו מפגש, בגרסה של הצוות שלכם
לכל קהל כאב אחר ותוצרים אחרים. בחרו את הצוות ותגיעו לעמוד המלא: הכאב, מה לומדים, מה יוצא מזה ושאלות נפוצות.
סדנת AI למנהלי פרויקטים
מנהלי פרויקטים
תכנון, סטטוסים, ניהול סיכונים ודוחות: הפיכת שעות התיאום והדיווח לתהליך שרץ עם סוכן ונבדק על ידי אדם.
סדנת AI לצוותי מוצר
צוותי מוצר
מחקר, אפיון וכתיבת דרישות: מהערימה של קולות לקוח וראיונות למסמך דרישות שאפשר לבנות ממנו.
סדנת AI לצוותי פיתוח ו-R&D
צוותי פיתוח ו-R&D
קוד, בדיקות, תיעוד וסקירת קוד: עבודה עם סוכן בתוך הריפוזיטורי, עם גבולות ברורים ובקרה של מפתח.
סדנת AI לIT ותשתיות
IT ותשתיות
מיגרציות, אוטומציה תפעולית ותיעוד מערכות: הפרויקטים שאף אחד לא רוצה לגעת בהם, עם שיטת עבודה ובקרה.
איך זה עובד
מהשיחה הראשונה ועד מה שנשאר אחרי
הכנה לפני, עבודה על חומרים אמיתיים בפנים, וחומר שממשיך לעבוד אחרי.
שיחת אפיון לפני המפגש
שיחה של 20 עד 30 דקות עם מי שמזמין את הסדנה, שבה ממפים את ה-use cases האמיתיים של המשתתפים, את הכלים שמאושרים בארגון ואת המטרה של המפגש. התוכן נבנה מזה.
המשתתפים מביאים חומרים אמיתיים
כל משתתף מגיע עם קבצים מהעבודה: מסמך אפיון, לוח משימות, סיכום פגישה, דוח סטטוס או מודול קוד. עובדים על החומר הזה, כדי שמה שנבנה במפגש ייכנס לשגרה כבר למחרת.
קורסי הכנה אינטראקטיביים
לפני המפגש המשתתפים מקבלים קורסי הכנה אינטראקטיביים, כך שכולם מגיעים עם בסיס משותף. הזמן בחדר מוקדש לעבודה מעשית ולא להסברי פתיחה שחלק מהקבוצה כבר מכיר.
מפגש מעשי, כל אחד מול מחשב
אין מפגש שהוא רק צפייה במצגת. חצי שעה של יסודות, וכל השאר עבודה על התהליכים של המשתתפים, כולל הרצה מקצה לקצה של לפחות תהליך אחד לכל קבוצת עבודה.
ספר AI דיגיטלי לכל משתתף
כל משתתף מקבל ספר AI דיגיטלי בעברית מאת יעקב צדק, כך שהלמידה ממשיכה גם אחרי שהמפגש נגמר, וגם מי שהצטרף מאוחר לצוות יכול להשלים.
על חומרים רגישים, בגלוי
עבודה על חומרים אמיתיים מעלה מיד את שאלת המידע הרגיש, וזו שאלה נכונה. מדיניות הארגון קודמת לכל תרגיל, ובשיחת האפיון בודקים מה מאושר אצלכם. כשרוצים בכל זאת לעבוד על מסמך אמיתי בכלי חיצוני, אפשר לנקות ממנו קודם פרטים מזהים בעזרת כלי אנונימיזציה מקומי כמו בלמס (BalmasAI). גילוי נאות: יעקב מעורב בפיתוח הכלי, וזה נאמר גם בחדר. ההמלצה נשארת פשוטה: מה שאסור להעלות, לא מעלים.
פורמטים
ארבע דרכים להביא את זה לארגון
אותו גוף ידע, באריזה שמתאימה לצוות בודד, לכמה צוותים או לכל החטיבה.
מפגש בודד, ארבע שעות
הפורמט המבוקש ביותר. חצי שעה יסודות וכל השאר עבודה מעשית על שניים עד שלושה use cases של הצוות. מתאים לצוות אחד או לקבוצה מעורבת של מנהלי פרויקטים ואנשי מקצוע.
סדרת מפגשים
שניים עד ארבעה מפגשים כשרוצים לכסות לעומק כמה תחומים: ניהול פרויקטים, מוצר, פיתוח ותשתיות. בין מפגש למפגש המשתתפים מריצים את מה שנבנה, וחוזרים עם שאלות מהשטח.
הרצאה לצוות גדול
כשרוצים ליישר קו על צורת החשיבה מול קהל רחב לפני שיורדים לעומק. הרצאה של שעה עד שעה וחצי עם הדגמות חיות על מסך, ובלי מגבלת מספר משתתפים.
ליווי הטמעה
המשך אחרי המפגש, כדי לוודא שמה שנבנה באמת נכנס לשגרה: מפגשי המשך קצרים, מענה לצוות בזמן העבודה, וסיוע בהגדרת הכללים והגבולות ברמת הארגון.
מה אומרים משתתפים וארגונים על יעקב צדק
המלצות וידאו אמיתיות של מנהלים, אנשי מקצוע וארגונים, במילים שלהם, מסדנאות והרצאות AI שהעברנו בארגונים ובחברות טכנולוגיה.
מי מעביר את הסדנאות
יעקב צדק, מרצה ומטמיע AI בארגונים ובחברות טכנולוגיה
יעקב צדק הוא מרצה, יועץ ומטמיע AI, שהקים קהילות בתחומי ה-AI עם 150,000+ חברים וליווה מאות ארגונים בהטמעת בינה מלאכותית בתוך תהליכי העבודה עצמם. מול צוותי טכנולוגיה זה נראה אחרת מאשר מול קהל כללי: המשתתפים כבר מכירים כלים, כבר ניסו, ולרוב כבר התאכזבו. לכן המפגש מתחיל בדיוק בנקודה שבה הם נתקעו ולא בהסבר מה זה בינה מלאכותית.
הסדנאות שלו לא מגיעות מתיאוריה. יעקב בונה מערכות אמיתיות עם הכלים האלה מדי יום, כולל אינטגרציות, מיגרציות ואוטומציות בין מערכות, וההוכחה הפשוטה ביותר היא האתר שאתם קוראים עכשיו, שנבנה ומתוחזק כולו בעזרת AI. זה מה שמאפשר לו לדבר עם מנהל פרויקטים על תלויות ולוחות זמנים, ועם מפתח על קוד, בדיקות וסקירת קוד, באותו מפגש.
לצד ההרצאות והסדנאות, יעקב מחבר ספרי AI בעברית, מלמד את הקורס החינמי עם 300+ סרטוני הדרכה, ומדורג בגוגל 5.0 על בסיס 128 ביקורות.
שאלות נפוצות
האם צריך רקע בתכנות כדי להשתתף?+
לא. העבודה נעשית בשפה חופשית בעברית ובאנגלית, וגם חיבור הכלים נעשה דרך ממשקים ולא דרך כתיבת קוד. מנהל פרויקטים או איש מוצר בלי רקע פיתוח עובר את המפגש במלואו ויוצא עם תוצרים. בקבוצות של צוותי פיתוח מעמיקים גם בחלקים הטכניים, כי הקהל שם מבקש את זה.
כמה משתתפים אידיאלי בקבוצה?+
סדנה מעשית עובדת הכי טוב בקבוצה של עד 20 עד 25 משתתפים, כשלכל אחד מחשב והוא עובד על החומרים שלו. זה הגודל שמאפשר לעבור בין המשתתפים ולתת מענה פרטני. להרצאה לצוות גדול אין מגבלת קהל, כי הפורמט שם אחר ומטרתו ליישר קו ולא לתרגל.
עובדים על החומרים שלנו או על דוגמאות?+
על שלכם, וזה עיקרון ולא בונוס. בשיחת האפיון שלפני המפגש ממפים את ה-use cases האמיתיים, והמשתתפים מגיעים עם קבצים מהעבודה. הסיבה פשוטה: תרגיל על דוגמה מומצאת נשכח עד יום שני, ותהליך שרץ על החומר האמיתי נשאר בעבודה.
מה עם אבטחת מידע וסודיות?+
מדיניות הארגון קודמת לכל תרגיל. בשיחת האפיון מבררים אילו כלים מאושרים אצלכם, איפה עובר הקו של מידע רגיש ומה מותר להעלות. כשרוצים בכל זאת לעבוד על חומר אמיתי בכלי חיצוני, אפשר לנקות ממנו קודם פרטים מזהים, למשל בעזרת בלמס (BalmasAI), כלי לאנונימיזציה מקומית של מסמכים שיעקב מעורב בפיתוחו, וגילוי נאות זה נאמר גם בחדר. בנוסף, פרק שלם במפגש עוסק בגבולות: מה לא עולה לכלי חיצוני בכלל, ואיזה תוצר לא נשלח בלי בדיקת אדם.
המפגש פיזי או מקוון?+
שניהם עובדים. מפגש פיזי במשרדי החברה מתאים כשרוצים שגם הדינמיקה בין הצוותים תעבוד, ומפגש מקוון מתאים לצוותים מבוזרים או לחברות עם אתרים בכמה מקומות. בשני הפורמטים כל משתתף עובד מול מחשב על החומרים שלו.
כמה זמן נמשך המפגש?+
מפגש בודד נמשך כארבע שעות: כחצי שעה יסודות וכל השאר עבודה מעשית. הרצאה לצוות גדול נמשכת שעה עד שעה וחצי. כשרוצים לכסות כמה תחומים לעומק, פורסים לסדרה של שניים עד ארבעה מפגשים.
מה המשתתפים לוקחים הביתה?+
תוצרים ולא סיכום: לפחות תהליך אחד שנבנה והורץ מקצה לקצה על החומרים האמיתיים, תבניות לשימוש חוזר, ומסמך גבולות שמגדיר איפה נדרש אישור אנושי ומה מחייב אימות. בנוסף קורסי ההכנה נשארים זמינים, וכל משתתף מקבל ספר AI דיגיטלי בעברית.
יש המשך אחרי המפגש?+
כן, ובארגונים גדולים זה הנפוץ ביותר. אפשר להמשיך בסדרת מפגשים לצוותים נוספים, בליווי הטמעה שמלווה את הצוות בזמן העבודה האמיתית, או במפגש ממוקד לצוות אחד סביב פרויקט ספציפי כמו מיגרציה או השקת מוצר.
רוצים סדנת AI לצוות הטכנולוגי שלכם?
מתחילים בשיחת אפיון של 20 עד 30 דקות שבה ממפים את ה-use cases שלכם, ואחריה מקבלים הצעה מסודרת להצגה בארגון. חזרה תוך 24 שעות.