Lisa Huang começou a construir o assistente de IA para os óculos inteligentes Meta Ray-Ban em 2019. Ela teve que convencer a equipe de que o assistente de IA se tornaria o recurso mais importante dos óculos. Nem todos concordaram. Esse processo de zero a um revelou restrições que os PMs de software puro nunca enfrentam. Peso. Duração da bateria. Privacidade. Preocupações de transeuntes sobre uma câmera no rosto de alguém. E o fato de que a Luxottica, uma empresa de moda, não opera como uma equipe de engenharia do Vale do Silício. A quantidade de complexidade de engenharia embutida em algo que ainda precisa parecer um par de óculos de sol é impressionante. A maior questão técnica: processamento na nuvem ou no dispositivo? A nuvem é o padrão hoje. Mas Lisa fez uma previsão neste episódio que eu acho que vale a pena prestar atenção. Ela acredita que a vasta maioria da IA para AR acabará rodando no dispositivo. Sua razão: uma vez que você está usando um dispositivo no rosto o dia todo, capturando o que vê e ouve, as pessoas vão querer que esses dados permaneçam locais. À medida que os modelos ficam menores e mais eficientes, as barreiras técnicas continuam a cair. Isso se mapeia para um padrão mais amplo que está se desenrolando em todo o hardware de IA. A Apple está investindo pesadamente em modelos no dispositivo. A nova onda de telefones com IA está empurrando mais processamento para a borda. A privacidade está se tornando uma característica do produto, não apenas uma caixa de verificação de conformidade. A lição que Lisa tirou para qualquer PM que construa recursos de IA, em qualquer contexto: entenda profundamente a tecnologia, mas não se apaixone por ela. Os melhores produtos vivem na interseção do que o usuário realmente precisa e do que a tecnologia pode fazer de forma confiável hoje. Construa rápido. Veja o que os usuários fazem. Atualize suas suposições. Repita.