AI לצוותי 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.
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
זה לא פער של כלים ולא פער של מדיניות. שניהם כבר קיימים ברוב הארגונים שאנחנו נכנסים אליהם.
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.
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.
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.
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
החלק הקצר של המפגש, וזה שמונע את רוב התסכול. בלעדיו כל שאר העבודה נשענת על ניחושים.
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.
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.
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.
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
רוב זמן המפגש. כל משתתף מול מחשב, עם החומרים שהוא הביא מהעבודה.
מהמסמך הראשוני או מסיכום פגישת הפתיחה למבנה עבודה מפורק: אבני דרך, תלויות, הערכות ראשוניות ורשימת השאלות הפתוחות שדורשות הכרעה לפני שמתחילים.
סטטוסים שמורכבים מתוך מקורות אמיתיים ולא מהזיכרון, סיכומי פגישות שהופכים למשימות עם בעלים, ותיעוד שמתעדכן כחלק מהעבודה במקום להישאר משימה נדחית.
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.
תהליך שרץ בין המערכות בלי העתקה ידנית בין חלונות. מתחילים מתהליך אחד שחוזר על עצמו הרבה, מריצים אותו מקצה לקצה, ומשם מרחיבים.
חלק ג
החלק שמופיע בכל מסמך מדיניות ונשאר מופשט. כאן הופכים אותו לכללי עבודה כתובים.
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.
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.
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
לכל קהל כאב אחר ותוצרים אחרים. בחרו את הצוות ותגיעו לעמוד המלא: הכאב, מה לומדים, מה יוצא מזה ושאלות נפוצות.
סדנת AI למנהלי פרויקטים
תכנון, סטטוסים, ניהול סיכונים ודוחות: הפיכת שעות התיאום והדיווח לתהליך שרץ עם סוכן ונבדק על ידי אדם.
סדנת AI לצוותי מוצר
מחקר, אפיון וכתיבת דרישות: מהערימה של קולות לקוח וראיונות למסמך דרישות שאפשר לבנות ממנו.
סדנת AI לצוותי פיתוח ו-R&D
קוד, בדיקות, תיעוד וסקירת קוד: עבודה עם סוכן בתוך הריפוזיטורי, עם גבולות ברורים ובקרה של מפתח.
סדנת AI לIT ותשתיות
מיגרציות, אוטומציה תפעולית ותיעוד מערכות: הפרויקטים שאף אחד לא רוצה לגעת בהם, עם שיטת עבודה ובקרה.
איך זה עובד
הכנה לפני, עבודה על חומרים אמיתיים בפנים, וחומר שממשיך לעבוד אחרי.
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.
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.
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.
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.
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
אותו גוף ידע, באריזה שמתאימה לצוות בודד, לכמה צוותים או לכל החטיבה.
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.
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.
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.
המשך אחרי המפגש, כדי לוודא שמה שנבנה באמת נכנס לשגרה: מפגשי המשך קצרים, מענה לצוות בזמן העבודה, וסיוע בהגדרת הכללים והגבולות ברמת הארגון.
המלצות וידאו אמיתיות של מנהלים, אנשי מקצוע וארגונים, במילים שלהם, מסדנאות והרצאות AI שהעברנו בארגונים ובחברות טכנולוגיה.
מי מעביר את הסדנאות

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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.