Lisa Huang comenzó a desarrollar el asistente de IA para las gafas inteligentes Meta Ray-Ban en 2019. Tenía que convencer al equipo de que el asistente de IA sería la característica más importante de las gafas. No todos estuvieron de acuerdo. Ese proceso cero a uno puso a la luz restricciones que los gestores de software puro nunca enfrentan. Peso. Duración de la batería. Privacidad. Preocupación de un espectador por una cámara en la cara de alguien. Y el hecho de que Luxottica, una empresa de moda, no funciona como un equipo de ingeniería de Silicon Valley. La cantidad de complejidad de ingeniería que contiene algo que aún debe parecer unas 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 merece la pena prestar atención. Cree que la gran mayoría de la IA para AR acabará funcionando en el dispositivo. Su razonamiento: una vez que llevas un dispositivo en la cara todo el día, capturando lo que ves y escuchas, la gente querrá que esos datos permanezcan en la zona. A medida que los modelos se vuelven más pequeños y eficientes, las barreras técnicas siguen cayendo. Esto se refleja en un patrón más amplio que se desarrolla en el hardware de IA. Apple está invirtiendo mucho en modelos integrados en el dispositivo. La nueva ola de teléfonos con IA está llevando más procesamiento al límite. La privacidad se está convirtiendo en una característica del producto, no solo en una casilla de cumplimiento. La lección que Lisa sacó para cualquier gestor de proyectos que desarrolle funciones de IA, en cualquier contexto: entiende profundamente la tecnología, pero no te enamores de ella. Los mejores productos se encuentran en la intersección entre lo que el usuario realmente necesita y lo que la tecnología puede hacer de forma fiable hoy en día. Construye rápido. Mira qué hacen los usuarios. Actualiza tus suposiciones. Repito.