Lisa Huang, 2019 yılında Meta Ray-Ban akıllı gözlükleri için yapay zeka asistanını geliştirmeye başladı. Ekibi, yapay zeka asistanının gözlüklerdeki en önemli özellik olacağına ikna etmek zorundaydı. Herkes aynı fikirde değildi. Bu sıfırdan bire işlem, saf yazılım PM'lerinin asla karşılaşmadığı kısıtlamaları ortaya çıkardı. Ağırlık. Pil ömrü. Mahremiyet. Birinin yüzündeki kamera konusundaki seyirci endişeleri. Ve moda şirketi Luxottica'nın Silikon Vadisi mühendislik ekibi gibi çalışmaması. Güneş gözlüğü gibi görünmesi gereken bir şeye sığdırılmış mühendislik karmaşıklığı inanılmaz. En büyük teknik soru: bulut mu yoksa cihaz içi işlem mi? Bugün varsayılan olarak bulut. Ama Lisa bu bölümle ilgili bir tahmin yaptı ve bence dikkat etmeye değer. AR için büyük çoğunluğun sonunda cihaz üzerinde çalışacağına inanıyor. Onun gerekçesi: Tüm gün yüzünde bir cihaz takıp gördüklerinizi ve duyduklarınızı yakaladığınızda, insanlar bu verilerin yerel kalmasını isteyecekler. Modeller küçüldükçe ve daha verimli hale geldikçe, teknik engeller düşmeye devam ediyor. Bu, yapay zeka donanımında daha geniş bir desen oluşturuyor. Apple, cihaz içi modellere büyük yatırımlar yapıyor. Yeni yapay zeka telefonları dalgası daha fazla işlem sürecini sınırlara taşıyor. Gizlilik, sadece bir uyum kutusu değil, bir ürün özelliği haline geliyor. Lisa'nın herhangi bir PM yapay zeka özellikleri geliştirmesi için çıkardığı ders: teknolojiyi derinlemesine anlayın, ama ona aşık olmayın. En iyi ürünler, kullanıcının gerçekten ihtiyaç duyduğu şeyle teknolojinin bugün güvenilir şekilde yapabilecekleri kesişimde yaşıyor. Hızlı inşa et. Kullanıcıların ne yaptığını görün. Varsayımlarınızı güncelleyin. Tekrar ediyorum.