Lisa Huang começou a desenvolver o assistente de IA para óculos inteligentes Meta Ray-Ban em 2019. Ela precisava convencer a equipe de que o assistente de IA se tornaria o recurso mais importante dos óculos. Nem todos concordaram. Esse processo zero-para-um trouxe à tona restrições que PMs puramente de software nunca enfrentam. Peso. Duração da bateria. Privacidade. Espectador preocupado com uma câmera no rosto de alguém. E o fato de que a Luxottica, uma empresa de moda, não funciona como uma equipe de engenharia do Vale do Silício. A quantidade de complexidade de engenharia condensada em algo que ainda precisa parecer um par de óculos escuros é impressionante. A maior questão técnica: processamento na nuvem ou no dispositivo? A nuvem é o padrão hoje. Mas a Lisa fez uma previsão neste episódio que acho que vale a pena prestar atenção. Ela acredita que a grande maioria da IA para AR eventualmente rodará no dispositivo. O raciocínio dela: uma vez que você usa um dispositivo no rosto o dia todo, capturando o que vê e ouve, as pessoas vão querer que esses dados fiquem locais. À medida que os modelos ficam menores e mais eficientes, as barreiras técnicas continuam caindo. Isso se mapeia para um padrão mais amplo que se desenrola em hardware de IA. A Apple está investindo fortemente em modelos integrados ao dispositivo. A nova onda de celulares de IA está levando mais processamento ao limite. A privacidade está se tornando um recurso do produto, não apenas uma caixa de verificação de conformidade. A lição que a Lisa tirou para qualquer gestor de projetos que desenvolve recursos de IA, em qualquer contexto: entenda profundamente a tecnologia, mas não se apaixone por ela. Os melhores produtos vivem na interseção entre o que o usuário realmente precisa e o que a tecnologia pode fazer de forma confiável hoje. Construa rápido. Veja o que os usuários fazem. Atualize suas suposições. Repita.