Lisa Huang zaczęła budować asystenta AI dla inteligentnych okularów Meta Ray-Ban w 2019 roku. Musiała przekonać zespół, że asystent AI stanie się najważniejszą funkcją okularów. Nie wszyscy się z tym zgadzali. Ten proces od zera do jednego ujawnił ograniczenia, z którymi nie spotykają się czysto programowi menedżerowie produktów. Waga. Czas pracy na baterii. Prywatność. Obawy osób postronnych dotyczące kamery na czyjejś twarzy. I fakt, że Luxottica, firma modowa, nie działa jak zespół inżynieryjny z Doliny Krzemowej. Ilość złożoności inżynieryjnej zawartej w czymś, co wciąż musi wyglądać jak para okularów przeciwsłonecznych, jest oszałamiająca. Największe pytanie techniczne: przetwarzanie w chmurze czy na urządzeniu? Chmura jest dzisiaj domyślnym rozwiązaniem. Ale Lisa w tym odcinku postawiła prognozę, na którą warto zwrócić uwagę. Wierzy, że zdecydowana większość AI dla AR ostatecznie będzie działać na urządzeniu. Jej rozumowanie: gdy nosisz urządzenie na twarzy przez cały dzień, rejestrując to, co widzisz i słyszysz, ludzie będą chcieli, aby te dane pozostały lokalne. W miarę jak modele stają się mniejsze i bardziej wydajne, techniczne bariery wciąż maleją. To wpisuje się w szerszy wzór, który rozgrywa się w sprzęcie AI. Apple intensywnie inwestuje w modele działające na urządzeniu. Nowa fala telefonów AI przenosi więcej przetwarzania na krawędź. Prywatność staje się cechą produktu, a nie tylko polem do zaznaczenia w zgodności. Lekcja, którą Lisa wyciągnęła dla każdego menedżera produktu budującego funkcje AI w jakimkolwiek kontekście: głęboko zrozum technologię, ale nie zakochuj się w niej. Najlepsze produkty żyją na przecięciu tego, czego użytkownik naprawdę potrzebuje, a tego, co technologia może niezawodnie zrobić dzisiaj. Buduj szybko. Obserwuj, co robią użytkownicy. Aktualizuj swoje założenia. Powtarzaj.