Lisa Huang begann 2019 mit dem Aufbau des KI-Assistenten für die Meta Ray-Ban Smart Glasses. Sie musste das Team überzeugen, dass der KI-Assistent das wichtigste Feature der Brille werden würde. Nicht jeder war sich einig. Dieser Prozess von null auf eins brachte Einschränkungen ans Licht, mit denen reine Software-PMs nie konfrontiert sind. Gewicht. Akkulaufzeit. Datenschutz. Bedenken von Unbeteiligten bezüglich einer Kamera im Gesicht einer Person. Und die Tatsache, dass Luxottica, ein Modeunternehmen, nicht wie ein Ingenieurteam im Silicon Valley agiert. Die Menge an technischer Komplexität, die in etwas gepackt ist, das immer noch wie eine Sonnenbrille aussehen muss, ist überwältigend. Die größte technische Frage: Cloud- oder On-Device-Verarbeitung? Cloud ist heute der Standard. Aber Lisa machte in dieser Episode eine Vorhersage, die meiner Meinung nach Beachtung verdient. Sie glaubt, dass die überwiegende Mehrheit der KI für AR letztendlich auf dem Gerät selbst laufen wird. Ihre Begründung: Sobald man den ganzen Tag ein Gerät im Gesicht trägt, das aufzeichnet, was man sieht und hört, werden die Menschen wollen, dass diese Daten lokal bleiben. Während die Modelle kleiner und effizienter werden, sinken die technischen Barrieren weiter. Dies entspricht einem breiteren Muster, das sich im Bereich der KI-Hardware abspielt. Apple investiert stark in On-Device-Modelle. Die neue Welle von KI-Handys verlagert mehr Verarbeitung an den Rand. Datenschutz wird zu einem Produktmerkmal, nicht nur zu einem Compliance-Checkbox. Die Lektion, die Lisa für jeden PM, der KI-Funktionen in jedem Kontext entwickelt, zog: Verstehe die Technologie tief, aber verliebe dich nicht in sie. Die besten Produkte entstehen an der Schnittstelle dessen, was der Nutzer tatsächlich braucht und was die Technologie heute zuverlässig leisten kann. Schnell bauen. Beobachten, was die Nutzer tun. Aktualisiere deine Annahmen. Wiederhole.