Lisa Huang comenzó a construir el asistente de IA para las gafas inteligentes Meta Ray-Ban en 2019. Tuvo que convencer al equipo de que el asistente de IA se convertiría en la característica más importante de las gafas. No todos estaban de acuerdo. Ese proceso de cero a uno sacó a la luz limitaciones que los PMs de software puro nunca enfrentan. Peso. Duración de la batería. Privacidad. Preocupaciones de los transeúntes sobre una cámara en la cara de alguien. Y el hecho de que Luxottica, una empresa de moda, no opera como un equipo de ingeniería de Silicon Valley. La cantidad de complejidad de ingeniería empaquetada en algo que aún necesita parecer un par de gafas de sol es asombrosa. La mayor pregunta técnica: ¿procesamiento en la nube o en el dispositivo? La nube es la opción predeterminada hoy en día. Pero Lisa hizo una predicción en este episodio que creo que vale la pena tener en cuenta. Ella cree que la gran mayoría de la IA para AR eventualmente funcionará en el dispositivo. Su razonamiento: una vez que llevas un dispositivo en la cara todo el día, capturando lo que ves y oyes, la gente querrá que esos datos se mantengan locales. A medida que los modelos se vuelven más pequeños y eficientes, las barreras técnicas siguen disminuyendo. Esto se relaciona con un patrón más amplio que se está desarrollando en el hardware de IA. Apple está invirtiendo fuertemente en modelos en el dispositivo. La nueva ola de teléfonos de IA está empujando más procesamiento hacia el borde. La privacidad se está convirtiendo en una característica del producto, no solo en un chequeo de cumplimiento. La lección que Lisa extrajo para cualquier PM que construya características de IA, en cualquier contexto: comprende profundamente la tecnología, pero no te enamores de ella. Los mejores productos viven en la intersección de lo que el usuario realmente necesita y lo que la tecnología puede hacer de manera confiable hoy. Construye rápido. Observa lo que hacen los usuarios. Actualiza tus suposiciones. Repite.