Od pomysłu do wdrożenia. Tak HMOOD tworzy rozwiązania cyfrowe.
Za gotową stroną internetową czy rozwiązaniem cyfrowym kryje się znacznie więcej niż projekt graficzny i kod. Oto kulisy mojej pracy w HMOOD: planowanie, projektowanie, programowanie, testowanie i odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji.
Gdy odwiedzamy stronę internetową, zwykle najpierw zwracamy uwagę na warstwę wizualną. Kolory, zdjęcia, animacje i sposób, w jaki treść została ułożona.
Nie widać natomiast wszystkich decyzji, zmian i godzin pracy, które za tym stoją.
Uważam, że jednym z najciekawszych elementów tworzenia rozwiązań cyfrowych jest właśnie ten proces. Zacząć od pomysłu, zbadać różne możliwości i stopniowo zbudować coś, co dobrze wygląda i działa tak, jak powinno.
W HMOOD zwykle dzielę projekt na cztery główne etapy: analizę, projektowanie, programowanie i wdrożenie. Etapy nadają pracy strukturę, ale nie oznacza to, że wszystko przebiega w linii prostej. Czasem w trakcie programowania okazuje się, że projekt trzeba dopracować. Innym razem testy pokazują, że jakąś funkcję można rozwiązać lepiej.
I to jest zupełnie naturalne.
Od pomysłu do gotowej strony
Określane są cele, użytkownicy i potrzeby, a struktura powstaje, zanim cokolwiek zostanie zaprojektowane.
Struktura zyskuje kierunek wizualny: typografię, kolory, zdjęcia, przyciski i układ.
Projekt staje się działającym interfejsem, złożonym z części, które muszą współgrać na ekranach każdej wielkości.
Funkcjonalność, wydajność, dostosowanie do urządzeń mobilnych i dostępność są sprawdzane przed publikacją.
01. Analiza – zrozumieć, zanim zacznie się budować
Projekt zaczyna się od zrozumienia, co właściwie ma powstać, i dlaczego.
Co firma chce osiągnąć? Kto będzie korzystał z rozwiązania? Jakie problemy ma ono rozwiązać?
Mogą się wydawać prostymi pytaniami, ale odpowiedzi mają duży wpływ na to, jak projekt się rozwija.
Strona, która ma przede wszystkim prezentować usługi i ułatwiać kontakt, ma inne potrzeby niż portal klienta, w którym użytkownicy logują się i zarządzają informacjami.
Dlatego etap analizy polega nie tylko na zbieraniu oczekiwań i pomysłów, lecz także na ocenie, co warto zbudować.
Celem jest stworzenie jasnych podstaw, zanim rozpocznie się praca nad projektem graficznym i programowaniem.
02. Projektowanie – od pomysłu do kierunku wizualnego
Gdy cele i potrzeby są już określone, rozpoczyna się projektowanie wizualne.
Pracuję tu nad strukturą, typografią, kolorami, układem i doświadczeniem użytkownika. Lubię badać różne style, a zwłaszcza to, jak animacje i elementy interaktywne mogą uczynić stronę ciekawszą.
Jednocześnie projekt musi pełnić określoną funkcję.
Animacja może robić wrażenie, ale jeśli utrudnia korzystanie ze strony albo pogarsza wydajność, niekoniecznie jest dobrym wyborem.
Na tym etapie korzystam też ze sztucznej inteligencji jako narzędzia pomocniczego. Modele takie jak Sol, Astra i Opus mogą podsuwać pomysły, alternatywne propozycje projektowe i techniczne spojrzenie.
Dzięki temu można zbadać więcej kierunków w krótszym czasie.
Ale propozycja modelu AI to wciąż tylko propozycja. Oceniam, czy pasuje do projektu, jak działa na ekranach różnej wielkości i czy rzeczywiście poprawia doświadczenie użytkownika.
Ostateczny projekt ma być nie tylko atrakcyjny wizualnie. Ma być także przemyślany i wygodny w użyciu.
03. Programowanie – gdy projekt zaczyna działać
Gdy kierunek projektu zostanie zatwierdzony, zaczyna się praca nad przekształceniem go w działające rozwiązanie.
Obejmuje to budowę interfejsu, wdrażanie funkcji i dbanie o to, aby poszczególne części działały razem.
W zależności od projektu może to być wszystko – od stosunkowo prostej strony internetowej po bardziej rozbudowane oprogramowanie z wieloma funkcjami i systemami technicznymi.
Również tutaj AI może być przydatna.
Korzystam z modeli AI między innymi jako pomocy przy programowaniu, źródła sugestii technicznych i wsparcia przy szukaniu błędów. Może to ułatwić analizę alternatywnych rozwiązań i wykrywanie problemów.
Ale kod wygenerowany przez AI nie jest automatycznie dobrym kodem.
Propozycja może działać w jednym scenariuszu, a w innym powodować problemy. Może zawierać zbędną złożoność, być trudna w utrzymaniu albo pomijać ważne szczegóły.
Dlatego kod trzeba przejrzeć, dostosować i przetestować.
Dla mnie programowanie nie polega wyłącznie na tym, żeby coś zadziałało. Chodzi także o zrozumienie, jak to działa, oraz o to, jak rozwiązanie można utrzymywać i dalej rozwijać.
Testowanie i poprawianie błędów – praca, której często nie widać
To chyba ta część procesu tworzenia, o której moim zdaniem najważniejsze jest mówić otwarcie.
Rozwiązanie może wyglądać na gotowe na długo przed tym, zanim faktycznie będzie gotowe do użytku.
Nierzadko poświęcam sporo czasu na sprawdzanie drobnych szczegółów, dopracowywanie animacji, poprawianie błędów i testowanie różnych sposobów, w jakie może zachowywać się dana funkcja.
Jak strona działa na telefonie? Co się stanie, jeśli użytkownik kilka razy kliknie ten sam przycisk? Czy nawigacja działa z klawiatury? Co się dzieje, gdy żądanie się nie powiedzie?
Takie pytania są ważne.
Testowanie nie polega też wyłącznie na znajdowaniu błędów. Chodzi o sprawdzenie, czy rozwiązanie rzeczywiście zapewnia takie doświadczenie użytkownika, jakie ma zapewniać.
Dlatego testuję i ulepszam na bieżąco w trakcie prac, a nie dopiero na samym końcu.
Zmiana może też wpłynąć na inne części systemu. Gdy coś zostaje poprawione lub ulepszone, trzeba więc sprawdzić, czy pozostałe funkcje nadal działają zgodnie z oczekiwaniami.
Ta praca wymaga czasu, ale jest ważną częścią zapewniania jakości.
Jak korzystam z AI, nie udostępniając informacji o klientach
Sztuczna inteligencja znalazła naturalne miejsce w mojej pracy. Jednocześnie uważam, że ważne jest jasne określenie, jakie obowiązują granice.
Gdy korzystam z chmurowych usług AI, takich jak ChatGPT, Claude czy Gemini, nie mogą one otrzymywać prawdziwych informacji o klientach ani firmach, z którymi pracuję.
Dotyczy to między innymi nazw firm, imion i nazwisk, zdjęć, danych kontaktowych, dokumentów wewnętrznych oraz innych informacji, które należą do klienta lub mogą zostać z nim powiązane.
Praca z takimi modelami odbywa się więc na fikcyjnych treściach, ogólnych przykładach i danych testowych.
Dopiero gdy praca z chmurowymi modelami AI w projekcie zostanie zakończona, wprowadzam do rozwiązania prawdziwe informacje klienta.
Jeśli przy pracy z tymi informacjami potrzebne jest wsparcie AI, mogę zamiast tego korzystać z modeli uruchamianych lokalnie w prywatnym i odizolowanym środowisku, bez wysyłania danych do zewnętrznych usług AI.
To rozdzielenie jest świadome.
Uważam, że można w pełni korzystać z nowoczesnych narzędzi AI, nie dając im dostępu do informacji klientów.
Technologia ma pomagać ulepszać proces pracy, a nie ograniczać kontrolę nad przetwarzanymi informacjami.
04. Wdrożenie – gdy rozwiązanie spotyka się z rzeczywistością
Gdy prace zbliżają się do końca, przeprowadzane są ostatnie kontrole i poprawki.
Chodzi tu między innymi o sprawdzenie funkcjonalności, wydajności, dostosowania do urządzeń mobilnych, dostępności i istotnych aspektów bezpieczeństwa.
Prawdziwe treści również muszą być na swoim miejscu i zostać sprawdzone w gotowym rozwiązaniu.
Celem jest, aby to, co zostaje uruchomione, było dopracowane, a ewentualne znane błędy zostały usunięte przed publikacją.
Ale wdrożenie nie musi oznaczać, że praca dobiegła końca.
Potrzeby mogą się zmieniać. Technologia się rozwija. Nowe funkcje mogą okazać się potrzebne, a istniejące rozwiązania można ulepszać.
Dlatego ważne jest także, by przemyśleć, jak projekt będzie można utrzymywać w przyszłości.
Dobre rozwiązanie to efekt wielu przemyślanych decyzji
Rozwój sztucznej inteligencji uważam za niezwykle fascynujący i sądzę, że takie narzędzia będą odgrywać coraz większą rolę w tym, jak powstają rozwiązania cyfrowe.
Jednocześnie praca nad HMOOD nauczyła mnie, jak ważne jest poświęcanie czasu szczegółom.
Łatwo dać się zachwycić tym, jak szybko technologia potrafi wygenerować projekt czy napisać kod.
Ale często dopiero gdy zaczyna się testować, dopracowywać i ulepszać efekt, odkrywa się, co naprawdę działa.
Dla mnie właśnie połączenie kreatywności, technologii, rzetelnego testowania i odpowiedzialnych wyborów sprawia, że praca nad tworzeniem rozwiązań jest ciekawa.
Rozwiązanie cyfrowe nie jest dobre tylko dlatego, że wygląda na gotowe.
Musi działać dla ludzi, którzy będą z niego korzystać.