Product Guru’s : Produto | Negócios | Carreira
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- 14 Nov 2026
Sobre el podcast
O Product Guru’s é um podcast sobre produto, negócios, carreira, IA, tecnologia e decisões difíceis. Entrevistas com product managers e líderes de empresas como Nubank, iFood, Ambev, Mercado Livre, Itaú e outras, além de reflexões que provocam e ajudam a crescer na carreira na prática. Disponível também em vídeo no YouTube @productgurus
Episodios 369
No iFood, errar faz parte. A ideia é errar pequeno e aprender rápido.
No iFood, conhecimento se treina. O que pesa na contratação é postura. Quem diz isso é a diretora que abriu o terminal pela primeira vez na vida num bootcamp de IA com a liderança sênior de tecnologia.Esse é o …
Notas del episodio
No iFood, conhecimento se treina. O que pesa na contratação é postura. Quem diz isso é a diretora que abriu o terminal pela primeira vez na vida num bootcamp de IA com a liderança sênior de tecnologia.Esse é o último episódio da série com o iFood sobre o jeito iFood de fazer produto. A Bel explica por que a IA mudou o papel do designer e do PM sem matar o processo de design. Ela conta como um produto novo nasceu com um time de três pessoas, em que a pessoa de produto também constrói junto com design e engenharia. A gente fala dos ICs espalhados pelas áreas, que testam pequeno antes de a solução ir pro core, e da Athena, a inteligência de research que reúne as pesquisas do time. Também entram os oito meses testando caminhos novos depois de pivotar uma tese, o AI Bootcamp e o que virou o jet ski. No fim, a Bel fala da própria trajetória e das apostas do iFood além do delivery.Convidada: Bel Araújo (Isabel Araújo), diretora de Design e Produto no iFood. Ela vai fazer nove anos de casa em janeiro, entrou como líder de design e hoje toca três negócios na empresa.LinkedIn dela: https://www.linkedin.com/in/franciscaisabel/Vagas no iFood: https://carreiras.ifood.com.br/Capítulos00:00 O erro que a Bel não recomenda00:32 Abertura do último episódio da série01:52 O processo de design morreu?07:18 Um produto novo feito por três pessoas13:41 ICs: os super contribuidores do iFood21:00 Athena, a inteligência de research24:56 Errar barato e não persistir no erro30:10 O AI Bootcamp da liderança36:51 O que virou o jet ski do iFood40:52 Medo de IA? Postura vale mais que conhecimento44:54 De líder de design a três negócios48:35 Dá pra copiar o app, não a cultura52:07 A diretora que tinha vergonha de falar com o time54:47 Além do delivery: as apostas do iFood1:02:38 Os loucos que acham que mudam o mundo1:06:15 Encerramento da série
Cobrado pra ser egoísta na carreira e punido por ser
Black Friday PM3 com cupom PRODUCTGURUS você ganha +10% de desconto dos quase 55% de desconto da black friday. Acesse aqui.----Você entrega demais, faz de tudo e mesmo assim não é promovido? A Mayara Paolini …
Notas del episodio
Black Friday PM3 com cupom PRODUCTGURUS você ganha +10% de desconto dos quase 55% de desconto da black friday. Acesse aqui.
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Você entrega demais, faz de tudo e mesmo assim não é promovido? A Mayara Paolini, GPM na Gedanken - GCertifica com mais de 15 anos em produto entre marketplace, antifraude e healthtech, diz que a resposta passa pelo seu líder.
Nesse episódio a gente fala de carreira versus negócio sem papo de coach. A Mayara conta da nota baixa que tomou por ficar perto do time, por que a gente é cobrado de ser egoísta com a carreira e punido quando faz isso, por que os cargos de GPM estão sumindo e como sair do papagaio de framework. No fim, um conselho prático pra quem está pensando no próximo passo.Framework do Ravi Mehta mencionado no episódio aqui.
Capítulos
00:00 Entrego demais e não sou promovida
00:31 Quem é a Mayara
01:00 Do Colheita Feliz ao GPM
04:53 A pergunta mais capciosa da carreira em produto
06:35 De quem é a responsabilidade pela sua carreira
09:19 A nota baixa por ficar perto do time
11:23 Cobrado pra ser egoísta, punido por ser
13:47 Por que os cargos de GPM estão sumindo
15:23 Sinais de quem otimiza o título
16:24 Você não é PM, é fundador sem equity
19:51 Papagaio de framework e IA no protótipo
23:07 Trilha de carreira pra um time de 60 pessoas
31:11 O conselho prático pro próximo passo
33:11 O peso do ambiente e da liderança------------
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Por que um produto validado fracassou em 500 lojas? | Yasmin Stivelman
Um produto foi lançado em 500 lojas, mas as vendas ficaram próximas de zero. A equipe tinha validado a solução com o comprador e com o consumidor final. O problema era que ninguém havia considerado quem …
Notas del episodio
Um produto foi lançado em 500 lojas, mas as vendas ficaram próximas de zero. A equipe tinha validado a solução com o comprador e com o consumidor final. O problema era que ninguém havia considerado quem realmente precisava operar o produto: o vendedor.
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Yasmin Stivelman sobre comportamento do usuário e os erros que surgem quando decisões de produto são tomadas longe da operação.
Yasmin compartilha a experiência desse lançamento, os ajustes necessários para conquistar a adesão dos vendedores e uma decisão diferente em outro projeto: desenvolver uma solução de cuidado de idosos pelo WhatsApp, em vez de exigir mais um aplicativo.
A conversa também aborda Product Discovery, entrevistas presenciais, testes com usuários no Ibirapuera, inteligência artificial na pesquisa e os desafios de alinhar produto, vendas e tecnologia.
Uma discussão sobre o que acontece quando a hipótese funciona no protótipo, mas encontra pessoas, incentivos e comportamentos reais depois do lançamento.
Sobre a convidada
Yasmin Stivelman compartilha experiências no desenvolvimento de produtos digitais, plataformas de e-commerce, gift cards, projetos B2B2C e soluções voltadas ao comportamento do usuário.
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yasmin-stivelman/
A Black das Blacks Friday da PM3 Cursos já começou. 3x a melhor oferta + tempo + Cursos + Desconto + acesso a maior comunidade de alunos da américa latina com uma plataforma de mentoria individual para você crescer na carreira. Acesse e garanta essa promoção + desconto com cupom PRODUCTGURUS aqui.
Capitulos00:52 Introdução: é possível mudar o comportamento do usuário?01:34 Por que o brasileiro não vê gift card como presente?03:56 Como mudar o comportamento de compra05:40 Mapeando a jornada e entendendo os usuários06:57 Nubank, iFood e Uber: como mudar hábitos08:52 O erro de produto que afetou 500 lojas12:15 Como identificar todos os usuários de um produto13:35 Lançamento, vendas baixas e o problema na operação16:24 Por que criar um produto dentro do WhatsApp20:36 Recado da PM321:06 Pesquisa de campo: saia do home office23:23 Os erros da IA no Product Discovery24:51 Como a IA mudou nosso comportamento27:54 Os erros mais comuns de Product Managers31:11 Como gerenciar stakeholders e expectativas33:41 Diferenças entre startup e grandes empresas35:18 Como testar produtos físicos e digitais35:59 Quase 100 entrevistas no Ibirapuera38:44 Encerramento
Por que o iFood está criando negócios fora do delivery?
O iFood já domina o delivery. Então por que está investindo em conta digital, crédito e serviços financeiros para restaurantes? E o que faz um restaurante escolher o iFood Pago em vez de um banco …
Notas del episodio
O iFood já domina o delivery. Então por que está investindo em conta digital, crédito e serviços financeiros para restaurantes? E o que faz um restaurante escolher o iFood Pago em vez de um banco tradicional?Neste episódio do Product Gurus, Paulo Chiodi conversa com Bruno Inojosa, diretor de Produto e Design do iFood Pago, sobre a estratégia do iFood para construir novos negócios além das entregas.Bruno explica por que o iFood não se enxerga apenas como uma empresa de delivery, mas como um ecossistema que ajuda restaurantes a prosperar. E mostra como essa visão se transforma em produtos financeiros, decisões de investimento, experimentação e novas oportunidades de negócio.A conversa entra nos bastidores da construção do iFood Pago: a confiança conquistada com os restaurantes, a busca pela conta principal do parceiro, o desenvolvimento de microcrédito e uma aposta em antecipação de recebíveis que precisou ser revista depois dos primeiros testes.Também falamos sobre o que muda quando um produto ainda precisa provar que merece existir, como trabalhar com hipóteses e métricas de aprendizado, o papel do design no discovery contínuo e os desafios de experimentar rapidamente dentro de uma fintech regulada.Na parte final, Bruno compartilha um erro de liderança que mudou sua forma de avaliar negócios e explica como a inteligência artificial está transformando o trabalho de produto, design e engenharia no iFood, com ferramentas internas como Tocan, Dexter e Athena.
LinkedIn do Bruno: https://www.linkedin.com/in/brunoinojosa/
Página de vagas no iFood: https://carreiras.ifood.com.br/Neste episódio:Por que o iFood está construindo negócios fora do deliveryComo o iFood Pago quer se tornar a conta principal dos restaurantesMicrocrédito, fluxo de caixa e antecipação de recebíveisComo validar novos produtos antes de investir pesadoO que fazer quando uma hipótese de produto está erradaDesign, continuous discovery e times com perfil empreendedorIA no desenvolvimento de produtos e o futuro do trabalho de PMCapítulos00:00 O iFood não é mais só delivery00:33 Apresentação do Product Gurus e do convidado01:29 O que é o iFood Pago?02:40 Por que o iFood entra em novos negócios?06:00 Como o iFood escolhe suas apostas10:10 Por que um restaurante escolheria o iFood em vez de um banco?14:25 A aposta para tornar o iFood Pago a escolha óbvia17:58 Como criar produtos que ainda precisam provar seu valor23:04 O perfil dos times que constroem novos negócios27:19 O papel do design e do discovery contínuo31:24 A aposta financeira que não funcionou como esperado37:08 Como experimentar rápido sem perder qualidade40:22 O erro de liderança que Bruno não repetiria44:29 Como o iFood usa IA nas decisões de produto48:44 Como se preparar para trabalhar com produto no iFood51:07 Considerações finaisSobre o Product GurusConversas sobre produto, tecnologia, inteligência artificial, negócios, design, liderança e carreira com profissionais que estão construindo e transformando empresas.Inscreva-se no canal e acompanhe os próximos episódios da série sobre o jeito iFood de fazer produto.#iFood #iFoodPago #GestaoDeProdutos
O erro de tratar API como “só integração” · Shirley Balbino
Tratar API como apenas uma integração é um erro estratégico. Descubra como elevar o nível do seu produto e da sua arquitetura.Neste episódio, Shirley Balbino explica por que o trabalho de um PM de API vai muito …
Notas del episodio
Tratar API como apenas uma integração é um erro estratégico. Descubra como elevar o nível do seu produto e da sua arquitetura.
Neste episódio, Shirley Balbino explica por que o trabalho de um PM de API vai muito além da conexão técnica. Ela discute como o papel evolui para a gestão de produtos invisíveis, onde a documentação funciona como parte essencial da experiência do usuário e as decisões de negócio moldam o sucesso da plataforma.Você também entenderá como aplicar técnicas de discovery de produtos para identificar necessidades reais e como estruturar uma arquitetura de API robusta, capaz de resolver problemas complexos como o caso de antifraude apresentado. A conversa ainda aborda o futuro com agentes de IA, focando em governança e rastreabilidade.
Como você tem gerenciado a visão estratégica dos seus produtos de plataforma? Deixe seu comentário e inscreva-se para receber análises semanais sobre gestão de produto.
Links:
- Shirley Balbino: https://www.linkedin.com/in/shirley-balbino/
- PM na Gringa: https://productgurus.short.gy/4WzUzDRecado importante:
A IA não vai esperar você se atualizar. E o mercado também não.
A PM3 tem formações em Produto, Growth e Inteligência Artificial.
Acesse https://productgurus.short.gy/HBiSmt
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00:00 Mais integrações não significam melhor decisão
00:13 Como Shirley virou PM de API
02:39 O que um PM de API precisa entender
09:58 Discovery de um produto invisível
14:46 Como provar o valor de plataforma
20:11 Documentação é produto
26:49 O erro de tratar API como integração
28:52 O caso antifraude do iFood
33:40 APIs para agentes de IA
36:48 Como sair do hype
40:15 Próximo episódio e encerramentoPor que sua empresa fica lenta quando cresce - Vitor Olivier da Decade
Vitor Olivier entrou no Nubank quando a empresa tinha apenas 5 pessoas e nenhum cliente. Saiu 11 anos e meio depois, quando o banco já tinha cerca de 10 mil funcionários, 125 milhões de clientes e um valor de …
Notas del episodio
Vitor Olivier entrou no Nubank quando a empresa tinha apenas 5 pessoas e nenhum cliente. Saiu 11 anos e meio depois, quando o banco já tinha cerca de 10 mil funcionários, 125 milhões de clientes e um valor de mercado de US$ 75 bilhões.
O que essa experiência ensina sobre liderança, cultura organizacional, escala, inteligência artificial e decisões de produto?
Neste episódio do Product Gurus, Vitor Olivier, ex-CTO do Nubank e fundador da Decade, compartilha os bastidores do crescimento do banco e explica por que grandes empresas ficam lentas, como o excesso de processos reduz a autonomia e por que líderes são frequentemente incentivados a evitar erros em vez de assumir riscos.
A conversa também revela um episódio em que um bug aumentou a receita do Nubank, mas a empresa decidiu devolver o dinheiro aos clientes. Um exemplo concreto de como a cultura é testada quando fazer a coisa certa tem um custo financeiro.
Falamos ainda sobre IA generativa, agentes de IA, modelos proprietários, fine-tuning, evals, Open Finance e o futuro dos serviços financeiros. Vitor explica como a Decade utiliza inteligência artificial para oferecer planejamento financeiro personalizado e por que construir um modelo próprio nem sempre é a melhor decisão tecnológica.
Entre os assuntos da conversa:
- Como o Nubank escalou de 5 pessoas para 125 milhões de clientes.
- Por que processos demais podem destruir a velocidade de uma empresa.
- Como construir uma cultura centrada no cliente com incentivos reais.
- O que diferencia um produto funcional de um produto excelente.
- Como avaliar a qualidade de recomendações financeiras feitas por IA.
- Quando usar modelos proprietários, agentes de IA e harnesses.
- Por que o Open Finance brasileiro ainda entrega pouco valor percebido.
- O que deu errado com a aposta do Nubank em marketplace.
- Por que pensar no longo prazo é tão difícil para executivos e fundadores.
Uma conversa sobre o que acontece com produto, tecnologia e liderança quando uma empresa cresce e precisa decidir quais riscos está disposta a aceitar.
Linkedin do Vitor: https://www.linkedin.com/in/vitor-olivier/?isSelfProfile=falseA Black Friday da PM3 tá chegando, e a lista VIP já abriu. É grátis, e quem entra recebe as condições antes de todo mundo. O link tá aqui: 3x mais barato, eu quero!Capítulos
00:25 De 5 pessoas a 125 milhões de clientes no Nubank
01:13 O que mudou para startups financeiras
03:29 O que significa colocar o cliente no centro
05:09 O bug que aumentou a receita do Nubank
06:35 Como criar uma cultura de liderança e incentivos
10:20 Qualidade de produto na era da IA
13:34 Por que empresas ficam lentas quando escalam
18:03 Onde a IA gera valor nos serviços financeiros
21:09 Como testar recomendações financeiras feitas por IA
24:21 Como a Decade avalia a qualidade da IA
25:57 A bolha da IA e os riscos dos investimentos
28:05 Vale a pena criar um modelo próprio de IA?
30:15 Por que o Open Finance ainda entrega pouco valor
33:53 Hipóteses de produto que não funcionaram
34:33 O fracasso do marketplace do Nubank
36:08 Por que pensar no longo prazo é tão difícil
40:27 O conselho que Vitor daria a si mesmo em 2014
42:04 Encerramento-----Acesso à PM EspecialistaTenha acesso imediato à skill completa, com o roteador central, os 27 arquivos de referência e os frameworks para priorização, discovery, estratégia, métricas, posicionamento, comunicação executiva, produto de IA, influência e carreira.
Acesse: https://www.productgurus.com.br/p/eu-coloquei-28-frameworks-de-produto
De candidaturas recusadas a recrutadores no LinkedIn · Cami Hakim
Como conseguir vagas no exterior quando as empresas brasileiras não são conhecidas? Aprenda a traduzir sua experiência profissional.Muitas vezes, profissionais qualificados enfrentam recusas automáticas ao …
Notas del episodio
Como conseguir vagas no exterior quando as empresas brasileiras não são conhecidas? Aprenda a traduzir sua experiência profissional.
Muitas vezes, profissionais qualificados enfrentam recusas automáticas ao buscar oportunidades em Londres ou outros centros globais simplesmente porque os recrutadores desconhecem suas experiências passadas.
Neste episódio, conversamos com a Camila Hakim sobre como superar esse obstáculo focando em habilidades transferíveis. Ela compartilha como ajustou seu currículo para fora para destacar problemas resolvidos e desafios superados, tornando sua trajetória compreensível para qualquer mercado.
Além da estratégia de currículo, discutimos a preparação prática para entrevistas de produto, incluindo Product Sense e Product Execution. Exploramos ferramentas como o Claude para simulação de respostas, o uso do Glassdoor para pesquisa de cultura e ajustes essenciais no LinkedIn.
É um guia completo para quem planeja uma carreira internacional, abordando desde a mentalidade necessária até a negociação de ofertas para quem busca vagas no exterior.
Inscreva-se para mais conversas sobre carreira e desenvolvimento profissional, e comente: qual é o seu maior desafio hoje na busca por uma vaga fora?
Convidada:
Camila Hakim - https://www.linkedin.com/in/camila-hakim-lorenzi/
Instagram: @pmnagringa
Site: https://productgurus.short.gy/4WzUzD
Nossa Newlstter: https://productgurus.short.gy/Oyrzi5
Capítulos00:00 Síndrome do impostor ao buscar vagas no exterior
01:54 Por que tanta experiência não garantia entrevistas?
03:42 A decisão de deixar o Brasil e morar em Londres
07:39 Como funcionam os processos seletivos na Europa
10:13 O que diferencia os Product Managers brasileiros dos europeus
12:20 Como são os cases nas entrevistas internacionais
14:00 Como usar Claude e Glassdoor para treinar entrevistas
16:08 Criar conteúdo ajuda a conseguir emprego?
17:40 Como a Cami começou a atrair recrutadores pelo LinkedIn
20:36 Como a IA aparece nas entrevistas de emprego
22:34 O que mudar no LinkedIn para atrair recrutadores
24:40 Como abordar recrutadores e gestores de contratação
26:21 Diferenças culturais e como se apresentar nas entrevistas
27:48 Os Product Managers brasileiros são inferiores aos gringos?
29:49 Os desafios de morar fora e os próximos passos
30:53 Por que trabalhar no Itaú não impressiona na Europa
Teste A/B: como decidir o que medir antes de testar · Caio Dimas
Sua empresa usa dados para tomar decisões ou para confirmar decisões que já foram tomadas?Caio Dimas, especialista em experimentação e testes A/B no Itaú, conversa com Paulo Chiodi sobre o que acontece quando …
Notas del episodio
Sua empresa usa dados para tomar decisões ou para confirmar decisões que já foram tomadas?Caio Dimas, especialista em experimentação e testes A/B no Itaú, conversa com Paulo Chiodi sobre o que acontece quando um experimento contraria a liderança e como medir resultado sem ignorar os efeitos colaterais.A conversa passa por uma área de CRO que ficou anos sem rodar testes, uma mudança de mensagem que elevou cliques e frustrou a compra, os limites de conclusões tiradas na Black Friday e a diferença entre pesquisa, teste de usabilidade e teste A/B.Caio também mostra como organizar objetivos, problemas, hipóteses, priorização e resultados em um programa de experimentação. O fechamento traz uma cobrança simples: quantos testes foram feitos importa menos quando ninguém consegue mostrar o valor que eles geraram.Contato de Caio: https://www.linkedin.com/in/paulochiodi/Newsletter Product Gurus: https://productgurus.short.gy/n8RncZ🔗 Aviso importante:Decisões melhores começam com repertório: aprenda com cases reais e profissionais do mercado nos cursos da PM3 e use o cupom PRODUCTGURUS para garantir 10% de desconto: https://productgurus.short.gy/HBiSmtCapítulos00:00 Dados para confirmar opiniões00:11 Quando dados contrariam a decisão01:25 Como provar o valor de testar04:34 O custo de lançar sem medir06:46 Por onde começar um experimento11:50 Onde a estatística complica14:21 Pesquisa, usabilidade e teste A/B16:55 Sucesso e métricas de segurança21:14 Sazonalidade, CRM e Black Friday24:40 Como comunicar resultados negativos28:40 Templates para um programa de experimentação32:32 Como pesquisar concorrentes35:18 Ideias, hipóteses e priorização37:51 O valor do programa39:35 Materiais e contato
Como a plataforma do iFood acelerou novas verticais e IA | Débora Ferreira
O iFood não começou pela IA. Antes dos agentes e das LLMs, a empresa precisou construir catálogo, dados e capacidades compartilhadas capazes de sustentar novas formas de busca, navegação e operação. Sem essa …
Notas del episodio
O iFood não começou pela IA. Antes dos agentes e das LLMs, a empresa precisou construir catálogo, dados e capacidades compartilhadas capazes de sustentar novas formas de busca, navegação e operação.
Sem essa fundação, a IA simplesmente não encontraria o que precisa para funcionar.
Neste episódio do Product Guru’s, Débora Ferreira explica como a plataforma do iFood deixou de ser apenas infraestrutura técnica e passou a acelerar novas verticais, experimentos e resultados de negócio.
A conversa passa por
:• O que caracteriza uma plataforma dentro do iFood
• Como capacidades compartilhadas aceleram novas verticais
• A relação entre catálogo, confiança do cliente e receita
• Como medir saúde, adoção e valor de uma plataforma
• O papel dos dados na criação de experiências com IA
• Por que agentes especializados podem superar agentes generalistas
• Como precisão, recall, cobertura e custo entram nas decisões
• A importância de metas compartilhadas entre plataforma e negócio
Uma conversa para profissionais de produto, engenharia, dados, design e liderança que querem entender o trabalho que precisa acontecer antes de a IA gerar valor real.
LinkedIn da Debora: https://www.linkedin.com/in/ferreiradebora/
Assine a nossa newsletter: https://www.productgurus.com.br/
Capítulos
00:00 A base que fez a IA avançar
00:35 Abertura
01:12 O que existe por trás do aplicativo
03:52 Como plataforma acelera novas verticais
05:57 O que é plataforma no iFood
08:04 Quando plataforma vira estratégia de negócio
11:55 Quem é o usuário de uma plataforma
14:25 Como fazer discovery e testes em plataforma
17:52 O mito da plataforma como mal necessário
19:44 Como catálogo gera confiança e vendas
22:55 As métricas de uma plataforma
26:16 O que o iFood não conseguiria fazer sem essa base
27:27 Por que IA depende de plataforma
29:33 Como os agentes organizam o catálogo
34:01 Por que agentes específicos funcionam melhor
36:14 Precisão, recall, cobertura e custo
38:46 Metas compartilhadas e vantagem competitiva
40:24 Encerramento
Inscreva-se no Product Guru’s e acompanhe os próximos episódios sobre produto, tecnologia, inteligência artificial e negócios.
Design além da tela: como o iFood coloca o usuário dentro do processo
O cadastro de entregadores do iFood passou de 12 para cinco passos, e o tempo de aprovação caiu de 30 horas para dois minutos. Sandy Zambeli conta como design, produto, engenharia, negócio e fornecedores …
Notas del episodio
O cadastro de entregadores do iFood passou de 12 para cinco passos, e o tempo de aprovação caiu de 30 horas para dois minutos.
Sandy Zambeli conta como design, produto, engenharia, negócio e fornecedores precisaram coordenar suas entregas para chegar a esse resultado.
Nesta conversa, Sandy, gerente de design de logística, e Vanessa Spanholi, líder de UX Research, explicam como o iFood pesquisa com entregadores, conecta conhecimento entre equipes e usa IA para apoiar o planejamento e a análise de pesquisas.
Falamos sobre os conflitos entre consumidor e entregador, a Athena, os mecanismos de escuta recorrente e o que faz uma descoberta chegar à mesa antes de a decisão estar tomada.
No final, duas discussões que merecem atenção: por que conversão pode esconder problemas de experiência e por que mais interações com uma IA podem indicar respostas insatisfatórias.
Converse com elas:
Sandy: https://www.linkedin.com/in/sandy-zambeli/
Vanessa: https://www.linkedin.com/in/vanessa-spanholi/✌️ Siga e deixe suas 5 estrelas para esse episódio.
A IA barateou o código. Agora o gargalo é outro
Quando escrever código fica mais barato com IA, o trabalho de engenharia muda junto.Neste episódio do Product Gurus, Mauricio fala sobre como a IA está transformando o papel de engenheiros, líderes e times de …
Notas del episodio
Quando escrever código fica mais barato com IA, o trabalho de engenharia muda junto.Neste episódio do Product Gurus, Mauricio fala sobre como a IA está transformando o papel de engenheiros, líderes e times de produto dentro da Deel. A conversa passa por uso real de agentes, métricas de adoção, experimentação mais barata, liderança técnica, troubleshooting, times de suporte em hypergrowth e o que diferencia profissionais que apenas executam de quem realmente gera impacto.Também falamos sobre um caso em que a automação de aprovações de reembolso saiu de 83% para 99%, sobre por que gasto de tokens não deveria ser tratado como métrica de sucesso e sobre o que muda no discovery quando experimentar fica muito mais barato.No fim, a discussão central é simples: IA reduz o custo de execução, mas aumenta a importância de julgamento, contexto, visão de negócio e capacidade de resolver problemas.LinkedIn Mauricio: https://www.linkedin.com/in/mauriciojs/Garanta seu certificado gratuito para conseguir sua vaga na gringa aqui: https://productgurus.short.gy/pPAeWy Capítulos00:00 Resultado importa mais que gasto de tokens00:36 O custo de deixar de ser apenas técnico05:24 O engenheiro precisa virar 360?06:04 O que muda quando escrever código fica barato08:50 Experimentar ficou mais barato10:10 Quanto do código já é feito por IA12:18 Como a Deel usa agentes internos13:30 De 83% para 99% de aprovações automáticas16:21 Como sobreviver ao caos do hypergrowth17:30 O time criado para apagar incêndios22:17 Quais métricas realmente importam25:04 O que Mauricio busca em engenheiros25:51 As duas perguntas que ele faz em entrevistas28:31 O futuro da engenharia de software31:02 Encerramento
Por que bons PMs abandonam as próprias ideias
Esse episódio é um oferecimento da PM3, garanta 10% de desconto em todos os seus cursos. Deel Global Badges, a certificação gratuita que te ajuda na carreira internacional. ReveLumi, pesquisas qualitativas …
Notas del episodio
Esse episódio é um oferecimento da PM3, garanta 10% de desconto em todos os seus cursos. Deel Global Badges, a certificação gratuita que te ajuda na carreira internacional. ReveLumi, pesquisas qualitativas diretamente no WhatsApp.
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Sua equipe passa quatro semanas testando, descobre um caminho melhor para o produto e acaba cobrada pelo atraso. O aprendizado aconteceu. A avaliação continua premiando outra coisa.
Neste episódio do Product Guru’s, converso com Thais sobre os incentivos que dificultam a experimentação e o desafio de transformar a maneira de construir produtos no Itaú.
Falamos sobre o Jeito Itaú de Produtar, como medir o valor de Product Operations e por que contar testes pode estimular experimentos que não ensinam nada. Thais também explica o que a fez sair da consultoria para trabalhar com produto: continuar responsável pelas consequências de uma ideia depois da entrega.
Com IA tornando a construção mais fácil, ganha importância a capacidade de decidir o que merece existir. Inclusive quando os clientes mostram que a sua melhor ideia deveria ser abandonada.
Linkedin da Thais: https://www.linkedin.com/in/thaiscirenza/Capítulos
00:00 Minha ideia era horrível
00:23 Da consultoria à construção de produtos
02:45 Jeito Itaú de Produtar: transformar sem burocratizar
04:50 Cultura, incentivos e mudança de comportamento
09:53 Product Operations: equipe e métricas de sucesso
15:17 O que as escolas não ensinam sobre execução
18:08 Recados: Deel e PM3
20:26 Os erros ao criar uma cultura de experimentação
23:37 Aprender e ser penalizado pelo prazo
27:02 A responsabilidade depois da boa ideia
29:48 As habilidades de um bom PM
32:51 IA, curiosidade e decisões de produto
35:12 Humildade para abandonar a própria solução
35:58 EncerramentoComo conseguir uma vaga em tech quando todo candidato usa IA
Currículos genéricos produzidos por inteligência artificial estão sendo avaliados por outros sistemas de inteligência artificial. Nesse processo, experiências diferentes começam a parecer iguais e o candidato …
Notas del episodio
Currículos genéricos produzidos por inteligência artificial estão sendo avaliados por outros sistemas de inteligência artificial. Nesse processo, experiências diferentes começam a parecer iguais e o candidato perde justamente aquilo que deveria diferenciá-lo.Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Gabriela Marculino sobre como conseguir uma vaga em tecnologia quando dominar ferramentas já não é suficiente para chamar a atenção.Gabriela explica como adaptar o currículo aos requisitos da vaga, usar os métodos STAR e XYZ para comunicar resultados e construir um portfólio que revele decisões, raciocínio e impacto, em vez de apenas reproduzir tutoriais.A conversa também passa pelas habilidades comportamentais avaliadas em profissionais juniores, pela dificuldade dos introvertidos em tornar seu trabalho visível e pelas perguntas que ajudam o candidato a avaliar a empresa antes de aceitar uma proposta.Gabriela conta ainda como uma entrevista para uma vaga júnior simulou uma rotina de burnout, apesar do bom salário, contratação CLT e vale-refeição de R$ 2 mil. O episódio discute outras red flags, a importância da formação técnica, a ansiedade causada pelo ritmo das novas ferramentas e a presença de mulheres em posições de decisão na tecnologia.A pergunta que atravessa a conversa é simples: quando todos possuem currículo, LinkedIn e portfólio, o que torna um profissional impossível de ignorar?LinkedIn da Gabi: https://www.linkedin.com/in/gabriela-m-297493164/Linktree: https://linktr.ee/GabrielaMarculinoRecado importante:10% de desconto em qualquer curso da PM3: https://productgurus.short.gy/HBiSmtCertificado Gratuito para carreira na Gringa com a Deel: https://productgurus.short.gy/pPAeWyCapítulo00:00 O mercado de trabalho virou teatro00:13 Como a IA mudou os processos seletivos04:08 Como usar os métodos STAR e XYZ07:22 Competência, visibilidade e introversão12:04 As perguntas que o candidato deve fazer14:11 Red flags durante a entrevista17:55 Faculdade ainda importa em tecnologia?24:16 Como lidar com a ansiedade causada pela IA30:59 Do básico ao impossível de ignorar34:05 Mulheres nas decisões técnicas38:33 Carreira internacional e encerramento
A morte do 'achismo' no desenvolvimento de produtos
Desenvolver produtos ficou mais rápido e barato com inteligência artificial. O problema é que velocidade não ajuda quando o time ainda não sabe o que merece ser construído.Neste episódio, Paulo Chiodi conversa …
Notas del episodio
Desenvolver produtos ficou mais rápido e barato com inteligência artificial. O problema é que velocidade não ajuda quando o time ainda não sabe o que merece ser construído.
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Joaquim Torres, o Joca, e Anderson Borges, fundadores da ReveLumi, sobre como a IA pode transformar pesquisa qualitativa e product discovery.
Eles apresentam uma agente capaz de conduzir entrevistas pelo WhatsApp, aceitar respostas em áudio, aprofundar temas em linguagem natural e organizar centenas de conversas em insights acionáveis.
Durante a demonstração, Joca mostra uma pesquisa com 149 conversas que terminou questionando a hipótese inicial do próprio time. A conversa também passa por NPS, recrutamento de participantes, entrevistas contínuas, arquitetura de agentes, human in the loop, segurança, memória e prevenção de alucinações.
Neste episódio:
Por que os dados mostram “o quê”, mas não explicam “por quê”
Como a IA tornou mais importante decidir o que construir
O que visitas a clientes revelam que os dashboards escondem
Como automatizar entrevistas sem transformar tudo em formulário
Uma pesquisa qualitativa com 149 conversas
Como a pesquisa pode rejeitar a hipótese do próprio time
Por que o modelo de IA não é o principal diferencial
Como funcionam guardrails e intervenção humana
O futuro do product discovery contínuo
Crie a sua primeira pesquisa via Whatsapp agora com a ReveLumi: https://productgurus.short.gy/miSFA2
Linkedins:
Joaquim Torres: https://www.linkedin.com/in/jocatorres/
Anderson: https://www.linkedin.com/in/andersongeisonborges/
Capítulos:
00:00 Como nasceu a pesquisa pelo WhatsApp
01:38 Por que conversar com clientes continua difícil
03:44 O choque de visitar usuários reais
06:46 Desenvolver ficou barato; decidir ficou crítico
12:04 Por que uma pesquisa pode levar meses
16:08 Como nasceu a ReveLumi
19:21 Entrevistas em escala com IA
21:38 O que o NPS não consegue explicar
25:48 Demonstração da plataforma
36:02 A arquitetura por trás da agente
41:20 Human in the loop e guardrails
43:14 Como experimentar a ReveLumi
49:38 EncerramentoComo o Itaú está incorporando IA ao trabalho dos times de produto | Diogo Boëchat
A empresa lançou uma ferramenta de inteligência artificial e chegou a mil usuários. Isso ainda não prova que a IA melhorou o produto, reduziu desperdícios ou gerou resultado para o negócio.Neste episódio, Paulo …
Notas del episodio
A empresa lançou uma ferramenta de inteligência artificial e chegou a mil usuários. Isso ainda não prova que a IA melhorou o produto, reduziu desperdícios ou gerou resultado para o negócio.Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Diogo Boëchat, gerente de Plataforma de Produtos do Itaú, sobre o que precisa acontecer para a IA deixar de ser uma assistente reativa e começar a participar do trabalho estratégico dos times.Diogo apresenta três etapas para medir o impacto da IA: adoção real, transformação dos processos e resultado de produto. Também explica por que frequência importa mais que número de usuários, como produtos internos de uso obrigatório podem esconder baixa qualidade e por que ferramentas deveriam surgir depois da definição de processos.A conversa passa pela fragmentação do trabalho dos PMs, pela integração de dados e sistemas, pelo papel da liderança na mudança cultural e por um possível modelo de operação criado para agentes de IA, com humanos inseridos nos pontos de decisão.No final, Diogo usa sua experiência com uma padaria artesanal para explicar uma consequência incômoda: o melhor forno do mercado não salva uma massa mal preparada. Com IA, dados ruins e processos frágeis produzem o mesmo resultado.Capítulos:00:00 Por que a IA não é uma bala de prata01:31 Paciência para transformar sem quebrar03:23 Da consultoria para a execução05:18 Quando a IA vira parceira do PM09:52 O fim da fragmentação de ferramentas12:14 Processos e cultura vêm primeiro16:02 Como medir o ROI da IA19:20 Adoção real em produtos internos21:49 O que pode surgir depois do Agile25:00 Como criar uma plataforma para toda a empresa28:00 O forno tecnológico que queima o pãoLinkedin Diogo: https://www.linkedin.com/in/diogo-bo%C3%ABchat-22275410b/Parceiros:10% de desconto nos cursos da PM3: https://productgurus.short.gy/HBiSmt
Certificado Gratuito para carreira na Gringa com a Deel: https://productgurus.short.gy/pPAeWyAssine a nossa newsletter: https://www.productgurus.com.br/p/eu-coloquei-28-frameworks-de-produto?r=2jz3x1
Como o iFood cria produtos para 60 milhões de pessoas
Como uma empresa com mais de 8 mil pessoas mantém autonomia, velocidade e coerência ao criar produtos para um ecossistema com 60 milhões de usuários, 500 mil entregadores e 500 mil estabelecimentos?No primeiro …
Notas del episodio
Como uma empresa com mais de 8 mil pessoas mantém autonomia, velocidade e coerência ao criar produtos para um ecossistema com 60 milhões de usuários, 500 mil entregadores e 500 mil estabelecimentos?
No primeiro episódio da série especial sobre o jeito iFood de fazer produto, Paulo Chiodi conversa com Gabriela Fumo, GPM de Reservas, e Bruno Parizotto, Head de Produtos do iFood.
Eles explicam como funciona o JIP, a cultura de produto da empresa, e mostram como seus cinco princípios aparecem nas decisões do dia a dia.
A conversa passa pelo Dexter, conjunto de agentes que ajuda PMs a criar PRDs e estruturar testes, e pela história da Dora, uma agente conversacional criada há quatro anos que fracassou como produto, mas gerou aprendizados sobre catálogo, latência, fraude e experiência conversacional.
Também discutimos autonomia, tolerância ao erro, inteligência artificial, liderança e o desafio de testar rápido sem quebrar um ecossistema usado por milhões de pessoas.
Se conecte:
Gabriela Fumo: https://www.linkedin.com/in/gabriela-fumo/
Bruno Parizotto: https://www.linkedin.com/in/brunoparizotto/
Capítulos:
00:00 Primeiro episódio da série com o iFood
02:20 Por que o JIP foi criado08:05 Cultura de produto precisa de rituais
13:51 Os cinco princípios do JIP
17:29 iFood Ads e o fracasso da Dora
25:05 Convite para o iFood Camp
27:06 Como o iFood cria produtos do zero
33:49 Autonomia sem perder o alinhamento
37:59 Dexter: agentes de IA para PMs
44:37 A meta de 3 mil experimentos
45:59 O CEO como primeiro agente
49:17 Por que o iFood tolera tantos erros
54:35 Encerramento
Participe do iFood Camp: https://negocios.ifood.com.br/eventos/ifood-camp
O erro de copiar estratégias de empresas americanas | Luis Lourenço
Esse episódio é um oferecimento da PM3, garanta 10% de desconto em todos os seus cursos. Deel Global Badges, a certificação gratuita que te ajuda na carreira internacional. ReveLumi, pesquisas qualitativas …
Notas del episodio
Esse episódio é um oferecimento da PM3, garanta 10% de desconto em todos os seus cursos. Deel Global Badges, a certificação gratuita que te ajuda na carreira internacional. ReveLumi, pesquisas qualitativas diretamente no WhatsApp.
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87% das empresas brasileiras planejam crescer em 2026, mas 75% não bateram suas metas de vendas no ano anterior. O mercado quer resultados maiores enquanto opera com menos orçamento, jornadas fragmentadas e inteligência artificial ainda concentrada em tarefas básicas.
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Luis Lourenço, Diretor de Novos Negócios da RD Station e fundador da Plug CRM, empresa adquirida pela RD Station em 2018.
Luis conta o que acontece depois da venda de uma startup, quando o fundador precisa abandonar parte da autonomia e desenvolver competências de executivo. Ele explica por que algumas aquisições se transformam em pesadelo e como cultura, metas irreais e decisões tomadas no início podem comprometer anos de integração.
A conversa também passa pelo fim dos funis lineares, pelos limites do Product-Led Growth como fórmula universal e pelo erro de importar estratégias do Vale do Silício sem considerar WhatsApp, Pix, boleto, logística e as diferenças entre os vários Brasis.
Luis mostra como aproximar produto de receita usando Voice of Customer, Voice of Buyer, dados do CRM e conversas reais de vendas. Também explica por que a inteligência artificial deveria processar informações de marketing, vendas, atendimento e produto, em vez de servir apenas para gerar textos e pequenas automações.
Neste episódio:
Por que algumas aquisições viram pesadelo
A diferença entre fundador e executivo
Quando previsibilidade vale mais que velocidade
Por que os funis de vendas deixaram de ser lineares
O risco de copiar playbooks estrangeiros
Como WhatsApp e Pix mudam a estratégia brasileira
Como produto pode contribuir diretamente para receita
O que 59 campos inúteis revelam sobre um CRM
Por que o uso de IA ainda não aparece nas metas
Como construir uma empresa capaz de durar décadasLinkedIn de Luis Lourenço: https://www.linkedin.com/in/luisjlourenco/
Capítulos:
00:00 De fundador a executivo após uma aquisição
07:53 Quando uma aquisição vira pesadelo
13:16 A diferença entre founder mode e liderança
16:28 Dez milhões ou algumas pizzas?
19:50 O fim dos funis lineares
26:19 Por que o playbook do Vale do Silício falha
31:31 Os vários Brasis dentro do mercado
35:31 Recados dos parceiros
38:15 Como produto pode gerar mais receita
44:40 O CRM com 59 campos inúteis
48:43 Como usar IA para tomar decisões
52:23 Como construir uma empresa duradouraComo trabalhar para a gringa como desenvolvedor
A inteligência artificial reduziu o tempo necessário para escrever e entregar software. O novo gargalo aparece antes do código: descobrir o que merece ser construído e assumir responsabilidade pelo …
Notas del episodio
A inteligência artificial reduziu o tempo necessário para escrever e entregar software. O novo gargalo aparece antes do código: descobrir o que merece ser construído e assumir responsabilidade pelo resultado.
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Lucas Faria, engenheiro de software na PostHog, com passagens por Coinbase e Brex, e criador do NaGringa.
Lucas explica por que empresas com times enxutos procuram product engineers: profissionais capazes de conversar com clientes, analisar o mercado, tomar decisões técnicas, acompanhar métricas e participar do ciclo completo do produto.
A conversa passa pelo impacto da IA na tríade de produto, por uma migração de DynamoDB que trouxe 35% de ganho de performance e pela experiência de colocar um produto em produção durante um hackathon de dois dias, mesmo com código ainda imperfeito.
Lucas também revela o erro que mais elimina candidatos em entrevistas internacionais e questiona uma crença comum entre profissionais brasileiros: trabalhar para fora deveria ser um meio de acessar empresas melhores, não o destino da carreira.
Neste episódio:
Por que desenvolvedores encontram mais vagas internacionais
O que diferencia um product engineer
Como a IA está mudando a tríade de produto
Por que a IA beneficia mais os times que já trabalham bem
Como defender uma decisão técnica de alto risco
Quando o perfeccionismo atrasa o produto
O erro mais comum nas entrevistas de system design
Como transformar uma entrevista em conversa
Por que trabalhar para fora não deveria ser o objetivo final
Como escolher empresas com problemas e profissionais melhores
Conheça Lucas Faria e o NaGringa:
NaGringa: www.nagringa.dev
Newsletter: newsletter.nagringa.dev
LinkedIn de Lucas: https://www.linkedin.com/in/lucas-faria/
Comprove a sua experiência internacional no LinkedIn com os Global Badges. É gratuito. Acesse: https://productgurus.short.gy/pPAeWy
Capitulos:
00:00 Como o NaGringa virou uma empresa
02:52 Por que existem mais vagas internacionais para devs
05:32 A mentalidade exigida pelas startups
08:11 Por que engenheiros precisam pensar como produto
12:04 Software engineer versus product engineer
15:50 Como a IA está refazendo a tríade
20:21 A decisão técnica mais arriscada da carreira
24:18 Como abandonar o perfeccionismo técnico
28:39 O erro que elimina candidatos nas entrevistas
32:03 A plataforma aberta de salários
35:21 Trabalhar para fora deveria ser o objetivo?
40:39 Encerramento
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O que ninguém te conta sobre crescer na carreira | Bruno Sena
Uma carreira acelerada costuma ser explicada por competência e esforço. Bruno Sena acrescenta duas variáveis menos confortáveis: tempo e sorte.Neste episódio do Product Guru’s, Paulo Chiodi conversa com Bruno …
Notas del episodio
Uma carreira acelerada costuma ser explicada por competência e esforço. Bruno Sena acrescenta duas variáveis menos confortáveis: tempo e sorte.
Neste episódio do Product Guru’s, Paulo Chiodi conversa com Bruno Sena sobre carreira, liderança e o medo de ficar obsoleto em um mercado transformado pela inteligência artificial.
Formado em Ciência da Computação, Bruno começou a carreira em tecnologia, migrou para uma estrutura de Recursos Humanos no Itaú e voltou à sala de aula para fazer um MBA na Columbia Business School. Hoje, lidera produtos relacionados a talentos, seleção e planejamento de pessoas.
A conversa passa pela importância das bases técnicas, pelo risco de se especializar apenas na ferramenta da vez e pelas competências que a IA ainda não resolve: pensamento crítico, julgamento e comunicação.
Bruno também explica por que não acredita em um método único de liderança, como adapta sua atuação a pessoas com perfis diferentes e o que aprendeu ao tomar decisões que afetam processos com até 200 mil candidatos.
Neste episódio:
- Como evitar a obsolescência profissional
- Por que fundamentos sobrevivem às mudanças tecnológicas
- O que a IA muda nas competências de início de carreira
- Por que liderança exige adaptação a cada pessoa
- Como dados e contexto entram em decisões sobre talentos
- O impacto de voltar a ser aluno depois de virar referência
- Por que times multidisciplinares resolvem problemas maiores
- O papel do tempo, da sorte e dos relacionamentos na carreira
- Por que carreiras deixaram de seguir uma linha previsível
-
Conecte-se com Bruno Sena: https://www.linkedin.com/in/brunosena4/
Conheça os parceiros mencionados:
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Certificação gratuita da Deel Global Badges: https://productgurus.short.gy/pPAeWy
🧡 Inscrições abertas Trainee Itaú 2027.
Bora fazer parte do futuro do maior banco da América Latina? As inscrições para o Programa Trainee Itaú 2027 já estão abertas!
Nesta edição, o programa passa a contar com uma jornada de desenvolvimento de 18meses, estruturada em seis trilhas de atuação: Crédito, Analytics, Estratégia deNegócios, Finanças, Pessoas, Produtos Digitais e Riscos.
Pré-requisitos:
- Formação entre Dez/24 e Dez/27;• Qualquer curso de longa duração (bacharelado ou licenciatura) nas áreas deExatas, Humanas e Biológicas;
- Inglês avançado somente para a trilha de Finanças.
- Disponibilidade para trabalhar 8 horas por dia em formato híbrido em SãoPaulo/SP, a partir de janeiro/2027.
Inscrições até o dia 1º de setembro, através do site: https://traineeitauunibanco.com.br/
Por que todo aplicativo virou um jogo | Amanda Farias
Roletas, moedas, check-ins, ofensivas e barras de progressão apareceram em bancos, marketplaces, aplicativos educacionais e plataformas de apostas. Todos estão disputando o mesmo recurso: a atenção do …
Notas del episodio
Roletas, moedas, check-ins, ofensivas e barras de progressão apareceram em bancos, marketplaces, aplicativos educacionais e plataformas de apostas. Todos estão disputando o mesmo recurso: a atenção do usuário.
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Amanda Farias sobre como Duolingo, Shopee, Itaú, iFood e outros produtos aplicam gamificação para estimular progressão, aumentar sessões, converter vendas e criar novos hábitos.
Amanda apresenta um framework que separa a gamificação em três camadas: dinâmicas, mecânicas e componentes. Essa distinção mostra por que copiar uma roleta ou distribuir pontos dificilmente produz uma estratégia consistente.
A conversa também aborda o limite entre engajamento saudável e manipulação, a diferença entre jogo e gamificação e um problema que costuma aparecer depois do primeiro resultado: como manter o usuário interessado quando a novidade perde o efeito?
Neste episódio:
Por que tantos aplicativos adotaram gamificação
O que Duolingo, Itaú e Shopee fazem de maneira diferente
A diferença entre dinâmica, mecânica e componente
Como começar pelo problema de negócio
Por que uma roleta não constitui uma estratégia
Como a gamificação altera tempo de sessão e conversão
Onde o engajamento pode se transformar em manipulação
Por que as mecânicas perdem efeito com o tempo
O que fazer depois que o usuário engaja
Links mencionados
Artigo sobre Duolingo: https://www.productgurus.com.br/p/duolingo-uma-maquina-de-retencao
LinkedIn de Amanda Farias: https://www.linkedin.com/in/amanda-farias-16334b97/
Capítulos:
00:00 Por que todo aplicativo virou um jogo
01:22 A nova corrida pela atenção
05:11 Duolingo, bets e intenções diferentes
08:54 A apresentação de gamificação
11:43 O reCAPTCHA visto como mecânica de jogo
16:58 Gamificação precisa gerar emoção positiva?
20:03 Dinâmicas, mecânicas e componentes
27:31 Como identificar gamificação nos aplicativos
29:07 A estratégia de progressão do Duolingo
35:59 Duolingo versus aplicativos asiáticos
36:20 Como a Shopee aumenta o tempo de sessão
42:58 Engajamento ou manipulação?
47:21 A verdade incômoda sobre gamificação
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O excesso está piorando seu produto | Yasmin Florêncio
Empresas adicionam novas features, etapas e ferramentas de inteligência artificial para parecer que estão avançando. O resultado muitas vezes é um produto mais caro, confuso e difícil de usar.Neste episódio …
Notas del episodio
Empresas adicionam novas features, etapas e ferramentas de inteligência artificial para parecer que estão avançando. O resultado muitas vezes é um produto mais caro, confuso e difícil de usar.
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Yasmin Florêncio, PMO Chief of Staff e mentora, sobre a ansiedade que leva empresas e profissionais a correr antes de entender qual problema precisam resolver.
Yasmin explica como reduzir o esforço cognitivo durante o onboarding, por que produtos B2B também precisam ser pensados para a pessoa que usa a ferramenta e como vendas e produto podem investigar um pedido antes de transformá-lo automaticamente em uma nova funcionalidade.
A conversa também passa pela diferença entre crescimento de curto e longo prazo, pela corrida corporativa para adotar inteligência artificial e pelo papel da personalidade na construção de produtos e carreiras menos genéricas.
Neste episódio:
Como identificar etapas desnecessárias no onboarding
Por que o usuário precisa de menos coisas para pensar
Como aplicar os cinco porquês na jornada do produto
Por que B2B também é uma relação entre pessoas
Quando recusar uma nova feature protege o produto
Como separar uma necessidade real do hype competitivo
Por que empresas brasileiras privilegiam resultados imediatos
Como manter personalidade sem prejudicar a experiência
Links e parceiros mencionados:
LinkedIn da Yasmin Florêncio: https://www.linkedin.com/in/yasminfb/
Artigo mencionado no episódio: https://www.linkedin.com/pulse/seu-time-tem-ejacula%25C3%25A7%25C3%25A3o-precoce-yasmin-flor%25C3%25AAncio-bortolotti-vqbyf/?trackingId=5WPR7M0xQMSqTO%2BGrkrWRg%3D%3D
Livro Aperte F5, de Satya Nadella: https://link.amazon/B0jbuJwKE
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Capítulos:
00:00 Por que estamos correndo tanto?
00:30 Da medicina para negócios e relacionamento
03:04 O custo de querer crescer antes da hora
07:36 Como reduzir o esforço no onboarding
13:21 Existe um onboarding ideal?
15:17 Todo produto é feito entre pessoas
19:11 Quando o comercial pede outra feature
24:25 A ansiedade por lançamentos e IA
28:26 Curto prazo no Brasil e longo prazo nos EUA
33:28 A pergunta que todo CEO deveria responder
35:53 Personalidade em produtos e carreiras
38:25 Encerramento
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Quando a IA é a solução errada | Isabela Chitolina
Empresas estão colocando inteligência artificial em produtos, processos e metas antes de responder uma pergunta básica: o problema realmente precisa de IA?Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Isabela …
Notas del episodio
Empresas estão colocando inteligência artificial em produtos, processos e metas antes de responder uma pergunta básica: o problema realmente precisa de IA?
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Isabela Chitolina, Staff Product Manager no Mercado Livre e professora de AI Product Builder na PM3, sobre os critérios que deveriam orientar qualquer iniciativa de inteligência artificial.
Isabela explica como avaliar a solução mais simples, calcular o ROI de projetos de IA e considerar o time to market antes de iniciar o desenvolvimento. Ela também conta como ajudou a reduzir um processo de dois meses para duas semanas, sem tratar IA como resposta automática para todas as etapas.
A conversa passa pela falsa confiança nos outputs dos modelos, pelo erro de medir produtividade por consumo de tokens, pela decisão entre build, buy ou partner e pelos casos em que construir um modelo proprietário custa mais do que o valor que ele entrega.
Conecte-se com Isabela Chitolina: https://www.linkedin.com/in/isabela-chitolina/?locale=pt
Newsletter: https://www.productgurus.com.br/
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Capítulos:
00:00 IA nem sempre é a resposta
00:37 O que significa ser um Product Builder
03:59 Síndrome do impostor e aprendizado em IA
07:47 Problema real ou hype da diretoria?
10:01 Os três critérios para construir com IA
13:02 Como calcular o ROI de iniciativas de IA
19:11 O perigo de confiar cegamente nos modelos
22:22 Quando construir um modelo proprietário
27:35 A verdade que os cursos de IA não contam
33:21 Por que a adoção deve começar dentro da empresa
39:24 Encerramento
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#InteligênciaArtificial #ProductManagement #ProdutoDigital
A verdade sobre crescimento de carreira para Product Managers
Gerar resultado é parte da carreira. Entender como as decisões realmente são tomadas dentro de uma empresa é a outra parte.Neste episódio, Pablo Silva volta ao Product Gurus para uma conversa direta sobre …
Notas del episodio
Gerar resultado é parte da carreira. Entender como as decisões realmente são tomadas dentro de uma empresa é a outra parte.
Neste episódio, Pablo Silva volta ao Product Gurus para uma conversa direta sobre carreira, liderança, inteligência artificial e o papel atual do Product Manager.
Pablo explica por que toda empresa funciona como um ambiente diplomático, como a relação com a liderança influencia oportunidades e por que questionar prioridades sem dados pode fazer um profissional parecer reativo, mesmo quando ele está certo.
A conversa também aborda como a IA pode retirar trabalho operacional da rotina dos PMs, devolver tempo para análise e melhorar a qualidade das decisões. Mas isso só acontece quando a tecnologia resolve um problema concreto de custo, receita ou comportamento do usuário.
Ao longo do episódio, discutimos:
• Por que Product Managers ficaram presos no operacional
• Como confrontar prioridades usando dados
• O peso da confiança e da influência na carreira
• Por que sua liderança é uma aliada decisiva para o crescimento
• Como usar IA para ganhar tempo de qualidade
• Quando frameworks, OKRs e processos deixam de ajudar
• Por que empresas adotam ferramentas sem entender seu propósito
• O que realmente diferencia um PM excelente
Um episódio para quem trabalha com Produto e percebeu que conhecer frameworks ajuda, mas não explica por que algumas pessoas crescem e outras continuam apenas acumulando entregas.
Convidado: Pablo Silva
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/souopablosilva/
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Capítulos:
00:00 O papel do PM na era da IA
10:00 Por que Produto ficou tão operacional
16:00 Liderança, prioridades e trade-offs
24:50 Resultado, política e crescimento na carreira
34:50 Como lidar com frustração no trabalho
40:10 Onde a IA realmente gera valor
46:40 Por que empresas copiam frameworks
53:15 A IA pode recuperar a agilidade?
56:05 O que realmente mudou em Produto
Inscreva-se no canal e compartilhe o episódio com alguém que entrega muito, mas ainda não aprendeu a navegar a empresa onde trabalha.
O verdadeiro gargalo dos times de produto com IA
A IA tornou mais rápido escrever código, criar protótipos e lançar funcionalidades. Mas o principal gargalo do desenvolvimento nunca esteve na digitação.Neste episódio, Raphael Albino discute por que a IA está …
Notas del episodio
A IA tornou mais rápido escrever código, criar protótipos e lançar funcionalidades. Mas o principal gargalo do desenvolvimento nunca esteve na digitação.
Neste episódio, Raphael Albino discute por que a IA está deslocando o problema para a formulação, a arquitetura, a validação e a tomada de decisão.
A conversa passa por métricas de produtividade, pensamento crítico, fundamentos de engenharia, liderança e as habilidades necessárias para trabalhar com IA sem terceirizar o julgamento.
LinkedIn Rapha: https://www.linkedin.com/in/rapha-albino/
Capítulo:
00:48 Introdução ao Gargalo do Desenvolvimento
03:05 A Visibilidade e a Escrita de Código
04:53 Validação de Hipóteses e Aprendizado
07:39 A Ilusão da Produtividade com IA
09:54 Métricas de Sucesso em Desenvolvimento
12:40 Estruturação do Problema e Pensamento Crítico
15:50 A Importância da Leitura e Aprendizado Contínuo
22:18 A Nova Mentalidade nas Equipes de Produto
27:45 Habilidades Essenciais para o Futuro do Trabalho
Parceiros do episódio:
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O Erro de ensinar produto para júniors
Neste episódio do Product Guru’s, Paulo Chiodi conversa com Taynara Franck, coordenadora de produtos no Flamengo e ex-Globo/Globoplay, sobre uma pergunta que quase ninguém responde bem: como desenvolver uma …
Notas del episodio
Neste episódio do Product Guru’s, Paulo Chiodi conversa com Taynara Franck, coordenadora de produtos no Flamengo e ex-Globo/Globoplay, sobre uma pergunta que quase ninguém responde bem: como desenvolver uma pessoa júnior ou estagiária em Produto sem jogar um manual impossível no colo dela?
A conversa parte de uma experiência concreta: Taynara precisou estruturar o desenvolvimento de um estagiário de Produto em um contexto real, com múltiplas tecnologias, stakeholders, prioridades concorrentes e decisões acontecendo fora da ordem bonita dos livros.
O episódio mostra por que aprender Produto não começa decorando frameworks, discovery, priorização ou Marty Cagan. Começa entendendo contexto, problema, relacionamento, métrica e decisão.
Ao longo da conversa, Taynara explica como ensinou um estagiário a sair da linguagem de curso e começar a raciocinar como alguém de Produto: olhar menos para interface, mais para dor; menos para feature, mais para problema; menos para certeza, mais para decisão responsável.
Também falamos sobre cultura de produto, fábrica de demanda, problemas analíticos versus problemas conceituais, métricas de vaidade, relacionamento com stakeholders e o papel real da liderança no desenvolvimento de pessoas iniciantes.
Se você é Product Manager, Head de Produto, GPM, liderança de tecnologia, pessoa júnior ou alguém tentando entrar em Produto, este episódio ajuda a entender uma coisa desconfortável: muitas vezes o júnior não está perdido por falta de esforço. Está perdido porque ninguém ensinou a ordem certa das coisas.
Assista até o final para entender:
* O que ensinar primeiro para um estagiário de Produto
* Por que Produto “by the book” quebra na vida real
* Como separar problema analítico de problema conceitual
* Quando parar de pesquisar e começar a decidir
* Como dizer “isso não faz sentido” para stakeholders sem virar a pessoa do não
* Qual é o papel da liderança na formação de pessoas juniores
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/taynarafranck/
Capítulo:
01:25 Quem é Taynara Franck
02:55 Como nasceu a série sobre estagiário de Produto
07:11 O que um júnior acha que Produto é
13:01 Quando o júnior começa a pensar como PM
16:20 O que não ensinar cedo demais
21:02 Cultura de Produto ou fábrica de demanda?
23:50 Problemas analíticos vs. problemas conceituais
30:52 Quando parar de pesquisar e começar a decidir
35:00 Métricas de vaidade vs. métricas de decisão
39:40 Como dizer “não” para stakeholders
44:02 PM3, UserGuiding e IA aplicada
45:35 O papel da liderança no desenvolvimento júnior
48:46 Encerramento
Inscreva-se no canal, deixe seu like e comente qual foi o maior erro que você cometeu quando começou em Produto.
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Design não morreu. Você só parou de entender o que ele é | Natália Arsand
Neste episódio do Product Guru's, Paulo Chiodi conversa com Natália sobre design, experiência do usuário, IA, experimentação e o papel do julgamento humano em produtos digitais.A conversa passa pela trajetória …
Notas del episodio
Neste episódio do Product Guru's, Paulo Chiodi conversa com Natália sobre design, experiência do usuário, IA, experimentação e o papel do julgamento humano em produtos digitais.
A conversa passa pela trajetória da Natália em empresas como Dell, ThoughtWorks e Booking.com, pelos aprendizados em projetos no Haiti e em salas de aula nos Estados Unidos, e chega ao debate atual: os processos de design morreram com a chegada da IA?
Natália argumenta que o processo de design não morreu. O que mudou foi a velocidade com que conseguimos gerar soluções. E isso cria um risco: usar IA para acelerar achismo, pular pesquisa, ignorar contexto e terceirizar julgamento.
O episódio também aborda cultura de experimentação na Booking.com, A/B testing, overoptimization, autonomia de times, liderança, affordances, ChatGPT, iFood, taste, curadoria e a diferença entre experiência do usuário e experiência para o usuário.
Linkedin da Natalia: https://www.linkedin.com/in/nataliarsand/
Site da Eixo Design: https://eixo.design/pt/
Capitulos:
00:59 Abertura
01:20 Como Natália entrou em design
08:16 Os processos de design morreram?
12:09 Startup vs empresa grande
15:41 Booking, experimentação e A/B test
20:37 O perigo de otimizar partes e perder o todo
23:29 Design Sprint, protótipo e teste com usuários
28:03 Autonomia, liderança e controle
34:31 Experiência do usuário vs experiência para o usuário
36:55 iFood, ChatGPT e padrões de experiência
42:57 Taste, método e julgamento em design
52:32 PM3 e UserGuiding
55:39 O conselho para quem está começando em design
58:30 Onde encontrar Natália Arsand
1:00:15 Encerramento
Se você trabalha com produto, design, UX, pesquisa, tecnologia ou liderança, este episódio ajuda a entender por que método, pensamento crítico e contato real com usuários ficaram ainda mais importantes na era da IA.
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Head de IA da Distrito: o que as empresas erram antes de comprar qualquer ferramenta
Pedrão Oliveira é head de IA e Produtos da @Distrito , consultoria que monitora mais de 35 mil startups no Brasil e América Latina. Ele passa o dia vendendo e entregando projetos de inteligência artificial para …
Notas del episodio
Pedrão Oliveira é head de IA e Produtos da @Distrito , consultoria que monitora mais de 35 mil startups no Brasil e América Latina. Ele passa o dia vendendo e entregando projetos de inteligência artificial para grandes corporações. E ele diz que a maioria delas não deveria estar comprando IA agora.Nesse episódio a gente fala sobre o que realmente acontece quando uma empresa resolve implementar IA, por que o ganho de produtividade em código não aparece no resultado final, como a Distrito estrutura o AI Factory para atender enterprise de ponta a ponta, e o que muda nas interfaces de software nos próximos seis meses.Convidado: Pedrão Oliveira | https://www.linkedin.com/in/pedro-oliveira-martins/ | [email protected] Medium: https://poliveiram.medium.com/Distrito: https://www.distrito.me/ | AI Factory News no LinkedInCapítulos:00:00 Pedrão Oliveira e o AI Factory do Distrito04:30 O que muda quando o output é generativo10:00 Engenharia de IA: LLM, ML e por que dados travam tudo16:00 Quem contrata e o que pede20:00 Transformação cognitiva: processo antes de IA26:00 O mito da produtividade de código31:00 A analogia do médico de 195035:00 O que muda até o fim de 2026Parceiros do episódio:PM3 Cursos — 10% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS → https://productgurus.short.gy/HBiSmtUserGuiding — 20% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS → https://productgurus.short.gy/Au9oVX
Ninguém no Brasil está fazendo o que o iFood faz com IA
Isabella Piratininga, diretora de tecnologia e inovação do iFood, explica como o AILO funciona por dentro, o assistente de IA generativa que permite fazer pedidos em linguagem natural pelo WhatsApp e como o …
Notas del episodio
Isabella Piratininga, diretora de tecnologia e inovação do iFood, explica como o AILO funciona por dentro, o assistente de IA generativa que permite fazer pedidos em linguagem natural pelo WhatsApp e como o iFood constrói inteligência artificial em escala desde 2018.
Nesse episódio:
- Como o LCM (Large Consumer Model) personaliza pedidos e é 60x mais barato que modelos internacionais
- Por que o AILO foi reescrito do zero no AILO 2.0 e o que mudou no framework de decisão autônoma
- Como o iFood orquestra múltiplos agentes de IA
- Por que 300 deploys em 4 semanas viraram rotina e o que isso muda no trabalho do PM
- O erro que a maioria das empresas comete ao implementar IA (plugar API sem governança de dados)
- Como o iFood controla custo de IA com seleção de modelo por tarefa e dashboard de eficiência
Isabela tem passagem por OLX e BanQlub antes de chegar ao iFood, onde lidera o time de inovação e produtos disruptivos. Ela conta como saiu do design, passou por todas as caixinhas de produto, e hoje reescreve o produto mais inovador do Brasil do zero.
Se você trabalha com produto digital, IA aplicada, ou quer entender como uma empresa de 8 mil pessoas realmente escala inteligência artificial, esse episódio é referência.
🔗 Teste o AILO:
🔗 Conecte com a Isa: https://www.linkedin.com/in/isabellapiratininga/?locale=pt
Capítulos:
00:00 Introdução
01:50 De designer a diretora de produto no iFood
04:41 Aprender errando: o projeto Serendipity na OLX
08:01 Filosofia de liderança da Isa
10:42 Como o iFood construiu cultura de IA desde 2018
17:03 AILO: desafios técnicos de um agente conversacional
20:38 Como garantir que o agente entende a intenção do usuário
23:42 AILO vs app: canibalização ou complementaridade?
28:02 Métricas de sucesso de um produto de IA
31:36 Os agentes do ecossistema iFood: Rose, Chris, Dion
35:17 LCM: o modelo próprio do iFood
39:17 Como escalar IA sem explodir o orçamento
46:19 O que muda no trabalho do PM com IA
52:49 AILO 2.0: o que foi reescrito e por quê
Parceiros do episódio:
PM3: https://productgurus.short.gy/HBiSmt
cupom PRODUCTGURUS: 10% de desconto na maior escola de produto do Brasil
UserGuiding: https://productgurus.short.gy/Au9oVX
cupom PRODUCTGURUS: 20% de desconto na plataforma no-code de onboarding
"Design rápido que não entrega nada é o próximo problema das empresas"
AJ (Apparicio Junior), Head of Design do The Times de Londres, veio ao Product Guru’s falar o que a maioria dos designers e PMs não quer ouvir. Processo não é produto. Protótipo bonito não é entrega. E a …
Notas del episodio
AJ (Apparicio Junior), Head of Design do The Times de Londres, veio ao Product Guru’s falar o que a maioria dos designers e PMs não quer ouvir. Processo não é produto. Protótipo bonito não é entrega. E a profissão que está na moda hoje pode ser a próxima a ouvir “por que vocês estão aqui se não colocam nada no ar?”
Nesse episódio, AJ e Paulo Chiodi discutem por que grandes empresas como The Times usam IA de forma completamente diferente do que o Twitter descreve, como personas sintéticas com 97% de precisão estão mudando o research, por que design e produto vivem um ciclo de "corrida dos ratos", e quem de verdade vai conseguir popularizar a IA para o grande público.
LinkedIn do AJ: https://www.linkedin.com/in/appariciojunior/
X (twitter) do AJ: https://x.com/appariciojunior
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🛠️ Esse episódio é patrocinado pela UserGuiding: a plataforma no-code de adoção de produto usada por PMs que querem criar experiências in-app sem depender de eng. Teste grátis com desconto de 20% exclusivo com cupom PRODUCTGURUS: https://productgurus.short.gy/Au9oVX
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Capítulos:
00:00 Intro
01:53 De engenharia de chipset para design — como a mudança aconteceu
03:41 Brasil vs. Londres: o que realmente muda nos times
06:16 Processos de design morreram? A resposta de quem trabalha no The Times
09:24 IA em empresa grande é risco, não solução
11:01 Design virou processo — e esse é o problema
13:21 Velocidade sem teste é tiro no pé
14:41 MetaPrompt: como qualquer PM já gera protótipo clicável com a marca da empresa
17:52 Como o The Times usa (e não usa) IA — as regras de um jornal de 240 anos
21:43 [PATROCÍNIO] PM3 + UserGuide
23:11 Personas sintéticas com 97% de precisão — o que é o Electric Twin
28:08 Design sentou na mesa da estratégia — ou é só corrida dos ratos?
33:26 Por que CPO raramente vira CEO
34:16 PM virou blocker — e o design está no mesmo caminho
38:13 A página de eventos que nunca foi ao ar: o alerta para designers
41:37 Engenheiros, preparem a cueca
42:20 O futuro: produto, design e engenharia todos no mesmo repositório
44:30 Startup vs. Scale Up vs. Big Corp — velocidade, risco e PMF
53:18 IA ainda é bolha técnica — quem vai popularizar de verdade
56:36 Substituição de workforce: o medo que ninguém quer nomear
1:02:24 EncerramentoPare de usar IA como chatbot
O Bruno Okamoto passou quatro meses usando OpenClaw para automatizar marketing, suporte e vendas da própria empresa. O resultado: 50 mil reais de venda em um único dia, 15 mil alunos em 45 dias, e uma estrutura …
Notas del episodio
O Bruno Okamoto passou quatro meses usando OpenClaw para automatizar marketing, suporte e vendas da própria empresa. O resultado: 50 mil reais de venda em um único dia, 15 mil alunos em 45 dias, e uma estrutura onde agentes de IA fazem 90% do trabalho operacional.
Nesse episódio, Bruno explica o que é OpenClaw, como funciona na prática, qual LLM usar, e por que a maioria das pessoas usa IA de forma completamente errada. Do zero ao agente funcionando, sem precisar saber programar nada.
O que você vai aprender:
→ O erro mais comum de quem usa IA hoje
→ O que diferencia OpenClaw de ferramentas como ChatGPT e Claude
→ Como estruturar contexto, rotinas e skills para um agente funcionar de verdade
→ Cases reais: suporte automatizado, marketing com 100 criativos por semana, contratação com scorecard de IA
→ Por que você vai trabalhar mais com IA, não menosCapítulos:
00:00 O maior erro de quem usa IA hoje
03:36 Por que a IA ainda não chegou no povão
07:41 Meta, OpenAI ou Anthropic: quem vai ganhar a corrida?
12:02 O que é OpenClaw e por que todo mundo deveria usar
17:50 Qual LLM usar dentro do OpenClaw
21:09 Demo ao vivo: como o OpenClaw funciona na prática
24:00 Como Bruno usou OpenClaw para criar um mini curso com 15 mil alunos
28:00 50 mil de venda por dia usando agentes de IA
33:00 Contexto, rotina e skills: os três pilares de um agente bom
40:00 Amora: a agente que gerencia a empresa inteira do Bruno
47:03 A verdade que ninguém fala: você vai trabalhar mais, não menos
Acesse o mini curso do Bruno: https://aihub.pixeleducacao.com.br/?r=h2xk7s
Linkedin do Bruno: https://www.linkedin.com/in/obrunookamoto/Se você ouve no Spotify ou Apple Podcasts, clica em seguir e deixa 5 estrelas. Se está no YouTube, se inscreve e comenta o que achou.
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