Lisa Huang a commencé à construire l'assistant AI pour les lunettes intelligentes Meta Ray-Ban en 2019. Elle a dû convaincre l'équipe que l'assistant AI deviendrait la fonctionnalité la plus importante des lunettes. Tout le monde n'était pas d'accord. Ce processus de zéro à un a mis en lumière des contraintes que les PMs de logiciels purs ne rencontrent jamais. Poids. Autonomie de la batterie. Confidentialité. Inquiétudes des passants concernant une caméra sur le visage de quelqu'un. Et le fait que Luxottica, une entreprise de mode, ne fonctionne pas comme une équipe d'ingénierie de la Silicon Valley. La quantité de complexité technique intégrée dans quelque chose qui doit encore ressembler à une paire de lunettes de soleil est stupéfiante. La plus grande question technique : traitement dans le cloud ou sur l'appareil ? Le cloud est le choix par défaut aujourd'hui. Mais Lisa a fait une prédiction dans cet épisode qui mérite, selon moi, d'être prise en compte. Elle croit que la grande majorité de l'IA pour la réalité augmentée fonctionnera finalement sur l'appareil. Sa raison : une fois que vous portez un appareil sur votre visage toute la journée, capturant ce que vous voyez et entendez, les gens vont vouloir que ces données restent locales. À mesure que les modèles deviennent plus petits et plus efficaces, les barrières techniques continuent de diminuer. Cela s'inscrit dans un schéma plus large qui se déroule dans le matériel AI. Apple investit massivement dans des modèles sur appareil. La nouvelle vague de téléphones AI pousse davantage de traitement vers la périphérie. La confidentialité devient une fonctionnalité produit, pas seulement une case à cocher de conformité. La leçon que Lisa a tirée pour tout PM construisant des fonctionnalités AI, dans n'importe quel contexte : comprendre profondément la technologie, mais ne pas en tomber amoureux. Les meilleurs produits vivent à l'intersection de ce dont l'utilisateur a réellement besoin et de ce que la technologie peut faire de manière fiable aujourd'hui. Construisez rapidement. Voyez ce que font les utilisateurs. Mettez à jour vos hypothèses. Répétez.