O futuro da tecnologia é soluções de software focadas em interconectividade e a AI fornece um hub centralizado para toda a tecnologia que os consumidores desejam. Isso é de acordo com Andy Rubin, fundador e CEO da Essential e criador do ecossistema Android, que recentemente falou com o Time sobre sua própria visão sobre o assunto. Mais ao ponto, a Rubin vê soluções como o sistema operacional emergente da empresa como um começo para encontrar uma maneira de preencher a lacuna entre os dispositivos e oferecer aos consumidores a liberdade de escolher as tecnologias que eles usam e quando, sem ter que pagar tanta atenção ao quanto eles interagem uns com os outros. Ele também aponta para o que ele vê como uma necessidade de modernizar a maneira como as novas tecnologias como a AI estão sendo desenvolvidas para começar.

Embora a visão de Rubin para o mundo da tecnologia, em particular no que diz respeito ao SO Ambient, possa ser facilmente vinculada ao aumento de assistentes digitais alimentados por AI, Rubin recorda rapidamente que sua idéia de solução não deve ser vista como uma nova iteração daqueles. Paralelamente ao progresso da Internet das Coisas (IoT), a solução subjacente para os consumidores deve ser sobre escolha, em vez de criar um novo ecossistema para os consumidores escolherem. O problema não abordado na indústria é, de acordo com Rubin, a falta de algo para reunir toda a eletrônica dos consumidores, permitindo que eles escolham quando e como eles usam seus dispositivos. Ele aponta para o fato de que as operadoras suportam vários dispositivos móveis no mesmo número de telefone, o que os liberta para ter mais de um dispositivo, cada um com as necessidades separadas de trabalho, vida doméstica, e outros cenários. Por exemplo, um usuário pode ter um dispositivo móvel mais simplificado por conveniência quando sair na cidade ou para correr. Esse mesmo usuário pode ter um dispositivo maior e mais complexo para quando eles precisam trabalhar. A próxima grande solução tecnológica, de acordo com Rubin, está na criação de uma solução de software para gerenciar esses tipos de cenários e outros invisivelmente sem sobrecarregar os usuários.

Além disso, o objetivo final é criar uma experiência personalizável através do sistema operacional que se estende por todas as aplicações e incorpora a consciência situacional impulsionada pela aprendizagem por máquinas. Rubin aponta um problema significativo com a forma como os assistentes funcionam atualmente, tanto para entrada quanto para saída. Para começar, Rubin parece pensar que falar com uma pessoa gerada por software em qualquer cenário público não é uma solução para um problema que existe. Em vez disso, os dispositivos devem ser “completamente transparentes” para como um usuário obtém informações. Há situações em que falar com um dispositivo pode ser útil, mas aqueles ocorrem principalmente quando um usuário é por si só. Do outro lado daquela equação, Rubin diz que realmente não há nenhum motivo pelo qual um usuário deve pedir instruções para dirigir-se apenas para que as instruções sejam dadas antes que esse usuário chegue no seu carro. Além disso, O problema se estende em recursos de assistente baseados em texto. Rubin fornece um exemplo apontando para as opções de resposta automática do Gmail, que foram apresentadas no início deste ano. Ele diz que eles não são suficientemente diversos e que eles devem usar o AI para ajustar com base nos próprios padrões de fala do usuário e no contexto do e-mail – além de ter em conta coisas como qual dispositivo está sendo usado e como esse dispositivo é geralmente utilizado pelo usuário. Por causa dessas questões, Rubin atualmente detém a opinião de que assistentes já são “tecnologia de ontem”. para ajustar com base nos próprios padrões de fala do usuário e no contexto do e-mail – além de levar em consideração coisas como qual dispositivo está sendo usado e como esse dispositivo geralmente é utilizado pelo usuário. Por causa dessas questões, Rubin atualmente detém a opinião de que assistentes já são “tecnologia de ontem”. para ajustar com base nos próprios padrões de fala do usuário e no contexto do e-mail – além de levar em consideração coisas como qual dispositivo está sendo usado e como esse dispositivo geralmente é utilizado pelo usuário. Por causa dessas questões, Rubin atualmente detém a opinião de que assistentes já são “tecnologia de ontem”.

No entanto, não é apenas o Gmail, diz Rubin, que muda para que as funções de AI sejam prevalentes em todos os aplicativos. Embora ele não tenha entrado em detalhes, uma vez que é algo que a empresa está trabalhando, é uma solução que a Essencial quer começar a se aproximar com o SO Ambient – o que aparecerá primeiro no hub conectado à casa da empresa. O sistema operacional, de acordo com Rubin, faz progresso ao ser um sistema operacional “horizontal” para o IoT, da mesma forma que o Android foi quando ele foi lançado pela primeira vez. O Android, ele continua, permitiu que os aplicativos fossem executados em uma variedade maior de dispositivos que anteriormente tinham todos seus próprios sistemas operacionais. Ele também admite que o mercado atual de assistentes digitais, que é o principal ponto focal da empresa para o lançamento inicial do SO Ambient, é extremamente competitivo. Cada empresa que trabalha no espaço está despejando recursos e tempo para desenvolver suas próprias soluções para os vários problemas que os usuários enfrentam. O Essential também terá seu próprio Assistente Essencial para adicionar a esse mix. Isso poderia criar problemas para a empresa em termos de obter outras empresas para permitir o uso de suas APIs no SO Ambient. Contudo,

Claro, como indica Rubin, também há mudanças que precisam acontecer em termos de abordagens de desenvolvimento para que a indústria como um todo avance. Como a AI é orientada a dados, os sistemas realmente precisam de acesso a uma grande quantidade de informações do cliente. Isso é controverso, para começar, o que Rubin diz cria um problema de “frango ou ovo”. Usando o exemplo fornecido por automóveis auto-dirigidos, ele continua explicando que as montadoras precisam de mais dados para pressionar por altos níveis de precisão e segurança, mas precisa colocar mais veículos na estrada para colecionar esses dados. Tanto Tesla Motors quanto Essential, ele diz, mostram como esse problema pode ser superado. Em ambos os casos, a empresa respectiva concentrou-se primeiro na criação de uma plataforma de hardware e produto que funcionou bem em sua função primária e incorporou recursos de prova de futuro. O foco foi então transferido para um objetivo a mais longo prazo através do software, à medida que os dados foram coletados. No que diz respeito à Essential, Rubin fornece o exemplo específico da câmera do dispositivo. Quando o dispositivo foi fornecido pela primeira vez aos revisores e usuários, houvevários problemas com a câmera. Aqueles podiam ser consertados com software e, uma vez que a empresa estava focada em inovar através de soluções orientadas por software que combinam melhores recursos de captura de luz de fotografia em preto e branco com sensores de captura de cores modernos, a câmera deve continuar a ver melhorias para pelo menos nos próximos dois anos. Essa mesma “abordagem iterativa”, diz Rubin, realmente precisa ser aplicada em uma escala maior em toda a indústria.