Lisa Huang začala v roce 2019 vyvíjet AI asistenta pro chytré brýle Meta Ray-Ban. Musela tým přesvědčit, že AI asistent se stane nejdůležitější funkcí brýlí. Ne všichni s tím souhlasili. Tento proces nula ku jedné odhalil omezení, se kterými se čistí softwaroví PM nikdy nesetkají. Váha. Výdrž baterie. Soukromí. Přihlížející se obávají kamery na něčí tváři. A fakt, že Luxottica, módní společnost, nefunguje jako inženýrský tým ze Silicon Valley. Množství inženýrské složitosti zabalené do něčeho, co stále musí vypadat jako sluneční brýle, je ohromující. Největší technická otázka: cloudové nebo zpracování přímo na zařízení? Cloud je dnes výchozí režim. Ale Lisa udělala v této epizodě předpověď, kterou si myslím, že stojí za pozornost. Věří, že většina AI pro AR nakonec poběží přímo na zařízeních. Její argumentace: jakmile budete mít celý den na obličeji zařízení a zachycujete, co vidíte a slyšíte, lidé budou chtít, aby ta data zůstala lokálně. Jak se modely zmenšují a stávají efektivnějšími, technické bariéry stále klesají. To odpovídá širšímu vzoru, který se odehrává napříč AI hardwarem. Apple výrazně investuje do modelů přímo na zařízení. Nová vlna AI telefonů posouvá více výpočetního zpracování na hranici vývoje. Soukromí se stává funkcí produktu, nikoli jen zaškrtávací políčkem pro dodržování předpisů. Poučení, které si Lisa odnesla pro každého projektového manažera, který vytváří AI funkce, v jakémkoli kontextu: pochopte technologii do hloubky, ale nezamilujte se do ní. Nejlepší produkty se nacházejí na pomezí toho, co uživatel skutečně potřebuje, a toho, co technologie dnes spolehlivě zvládne. Stavte rychle. Podívejte se, co uživatelé dělají. Aktualizujte své předpoklady. Opakujte.

Skrytým úzkým hrdlem v AI produktivních nástrojích byla cena nastavení. Každý uživatel Claudeova kódu narazí na stejnou zeď. Nainstalujete ho, spustíte pár promptů, dostanete obecný výstup a pak se vrátíte k ručnímu řešení. Odpovědi působí jako rozhovor s chytrým cizincem, který nezná vaši firmu, váš produkt, vaše metriky ani jak vypadá dobrý výstup. Na svém nastavení Claude Code jsem pracoval více než stokrát, než jsem našel vzor, který funguje. Klíčem jsou tři vrstvy. První vrstva je paměť. Claude potřebuje vědět, kdo jste, čeho se snažíte dosáhnout a jak pracujete. Většina lidí to úplně přeskočí. Vyplnění jednoduchého paměťového promptu s cíli, profesí a největšími překážkami mění každou další odpověď, kterou dostanete. Druhá vrstva je CLAUDE.md soubor. To je trvalý kontext, který se načítá každou relaci. Tvoje role a produkt, takže Claude přestane ptát. Tvůj PRD strukturuje tak, aby každý dokument měl stejný formát. Role subagenta, takže můžete říct "recenzovat jako inženýr" nebo "recenzovat jako skeptik" a získat odlišné pohledy během minuty. Třetí vrstvou jsou dovednosti. Pět startovacích dovedností, které fungují napříč běžným kódem Claude, Cowork a Claude. Autor příspěvků na LinkedIn, validátor nápadů, prompt engineer, produktový designér, autor statusových aktualizací. Každý z nich kóduje specifický pracovní postup, takže výstup je konzistentní, ať už ho spustíte dnes nebo za šest měsíců. Pak Cowork přidá automatizační vrstvu. Naplánované úkoly, které běží každý týden. Konkurenční výzkum v prohlížeči pomocí vaší skutečné relace v Chrome. Generování tabulek z nepořádných PDF a e-mailů. Zpracování přepisu schůzky za 30 sekund. Celé nastavení jsem zabalil do průvodce se dvěma GitHub repozitáři. Vše, co potřebujete, abyste se dostali ze studeného startu na produktivní za 60 sekund:

"Neplatím PM za psaní PRD. Platím jim za jejich hodnocení produktů." Lisa Huang je SVP pro produkt ve společnosti Xero, která má 18 miliard dolarů. Najala AI PM pro Apple, Meta, Google a nyní i Xero. Když jsem se jí zeptal, jestli AI nahradí PM, to byla její odpověď. AI automatizuje vykonávací vrstvu. Psaní PRD. Vytváření modelů. Řízení plánů. Stahuji data. Vše bude urychleno nebo zvládnuté AI nástroji. Poměr PM k inženýrovi se stlačí. Méně inženýrů znamená méně projektových manažerů. Struktura se skutečně mění. Ale hodnocení produktu, sledování nejasných signálů a rozhodování, co postavit a co zlikvidovat, to je část, kterou AI nezvládne. Neexistuje jasná správná odpověď. Je tam spousta hlučných dat, protichůdné zpětné vazby od zákazníků, technická omezení a obchodní tlak. Někdo to všechno musí syntetizovat a rozhodnout. Lisina předpověď: role PM se vyvine v hybrid. PM, kteří také staví. Nejen specifikace a předání, ale také prototyp, návrh, kód dostatečně na to, aby bylo jasné, co znamenají. Nástroje k tomu existují právě teď. Její rada pro projektové manažery, kteří mají z trhu úzkost: "Teď je čas transformace a každý má možnost to udělat." Naučte se nástroje. Znovu se objevte. Cesta je otevřená každému, kdo je ochoten na tom pracovat. PM, kteří budou mít potíže, budou ti, jejichž veškerá hodnota spočívala v výstupech. Ti, kdo budou prosperovat, jsou ti, jejichž hodnota byla vždy v rozhodnutích.