リサ・ホアンは2019年にMeta Ray-Banスマートグラス向けのAIアシスタントの開発を開始しました。彼女はチームを説得し、AIアシスタントがメガネの最も重要な機能になると信じ込まなければならなかった。全員が同意したわけではありません。 このゼロから一のプロセスは、純粋なソフトウェアPMが直面しない制約を浮き彫りにしました。重さ。バッテリー持ち。プライバシー。誰かの顔にカメラが当たっていることについて、通行人の懸念。そして、ファッション会社であるルクソティカがシリコンバレーのエンジニアリングチームのように運営されていないという事実も。サングラスのように見えるものに詰め込まれたエンジニアリングの複雑さは驚くべきものです。 最大の技術的疑問:クラウド処理かデバイス処理か? クラウドは現在デフォルトです。しかし、リサがこのエピソードで予言したことは注目に値すると思います。彼女はARのAIの大部分が最終的にデバイス上で動作すると信じています。彼女の理由はこうです。一日中顔にデバイスをつけて、見聞きを記録していると、人々はそのデータをローカルに留めておきたいと思うでしょう。モデルが小さく効率的になるにつれて、技術的な障壁はどんどん下がっていきます。 これはAIハードウェア全体で展開するより広範なパターンと一致しています。Appleはオンデバイスモデルに多額の投資を行っています。新しいAIスマホの波は、より多くの処理能力を極限まで押し上げています。プライバシーは単なるコンプライアンスチェックボックスではなく、製品機能となりつつあります。 リサがどんな文脈でもAI機能を構築するPMに教訓したのは、技術を深く理解しつつも、恋に落ちてはいけないことです。最高の製品は、ユーザーが実際に必要としていることと、今日技術が確実にできることの交差点にあります。早く建設しましょう。ユーザーがどうするか見てみましょう。前提を更新しましょう。繰り返す。