Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

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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

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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

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 Encerramento

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

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 Encerramento

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

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

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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 décadas

LinkedIn 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 duradoura

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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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/

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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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.

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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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.

Parceiros 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

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.

Parceiros do episódio:PM3 Cursos — 10% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS → https://productgurus.short.gy/HBiSmt

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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/ | pedro@distrito.ai 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

🔗 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

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UserGuiding: https://productgurus.short.gy/Au9oVX

cupom PRODUCTGURUS: 20% de desconto na plataforma no-code de onboarding

LinkedIn do AJ: https://www.linkedin.com/in/appariciojunior/

X (twitter) do AJ: https://x.com/appariciojunior

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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 Encerramento

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 menos

Capítulos:
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/

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Fernando Mazzarolo, CEO do Zé Delivery, veio no Product Guru’s para contar como funciona por dentro: como o Zé manteve cultura de startup depois da integração com a nave-mãe, por que recusou virar supermercado, como estrutura autonomia para 18 squads sem perder alinhamento, e o que aconteceu quando a IA saiu do controle de 100 agentes catalogados para ninguém mais sabe quantos.

Também fala sobre o erro que cometeu antes de acertar na estratégia de IA, o KPI que ficou parado quatro anos e se moveu quatro pontos em quatro meses, e por que mapeamento de processo vem antes de qualquer automação.

O que você vai aprender nesse episódio:

• Como proteger cultura de produto dentro de uma corporação grande

• Por que estratégia é sacrifício, e como o Zé aplica isso com 18 squads

• O erro clássico de IA corporativa e o que funcionou de verdade

• Como expandir portfólio sem perder identidade de marca

• O skill número 1 de PM segundo o CEO do Zé Delivery

Capítulos:
00:00 O que o Zé Delivery é de verdade
01:43 Quem é Fernando Mazzarolo
05:02 Como o Zé sobreviveu à integração com a Ambev
08:47 A verdade sobre cultura de produto que ninguém admite
13:04 O que tira o sono do CEO: os 6 KPIs diários
15:43 Por que o Zé recusou virar supermercado
19:13 Como o bar da esquina virou parceiro de logística
22:11 25% do faturamento sem cerveja (e a meta de 40%)
25:28 Gestão de portfólio: como lançar categoria sem errar
29:45 Modelo de negócio do Zé e o papel do PM
36:47 Autonomia dos PMs dentro de uma corporação
37:25 Processo é ferramenta de autonomia, não obstáculo
43:07 Estratégia é sacrifício
43:46 Como a IA entrou no Zé — e o primeiro erro
47:00 De 20 para 200 pessoas no AI Talks
51:00 Mapeamento de 100% dos processos com IA
53:00 Perdemos o controle: de 100 agentes para ninguém sabe
55:41 Cases reais de IA no Brasil e o convite ao time do Zé
58:22 Encerramento

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Henrique de Castro é CEO na New Horizon e trabalha com IA desde 2009. Ele veio aqui para falar as verdades que a maioria dos influencers de IA nunca vai te contar.99% das empresas estão experimentando IA. Menos de 5% têm resultados mensuráveis. O problema não é o modelo. Não é o prompt. É que a empresa comprou ferramenta antes de arrumar processo, e agora paga pedágio em cima de pedágio sem colher nada.Nesse episódio a gente discute por que "AI First" virou slogan vazio, o que é TCO de IA e o que os vendedores escondem, quando faz sentido criar modelo próprio (e quando não faz), por que 93% dos executivos dizem que o desafio é cultura, mas continuam debatendo qual LLM escolher, e a única pergunta que separa quem vai usar IA de quem vai ser substituído por quem usa.Se você toma decisão sobre tecnologia ou produto, esse episódio é pra você.🔗 Henrique de Castro: https://www.linkedin.com/in/henrique-de-castro-innovation/🔗 New Horizon: https://newrizon.global/📌 Se você ouve pelo Spotify, segue o canal e deixa 5 estrelas.📺 No YouTube: se inscreva, deixa o joinha e comenta o que achou.00:00 Introdução — o episódio mais polêmico do PG01:50 A maior mentira que os gurus de IA vendem05:10 Por que IA tem mais de 80 anos e ainda é novidade06:55 93% dos executivos dizem que o problema é cultura. Por que ninguém age?09:20 Automação ou ampliação? Como descobrir em qual lista você está11:20 TCO: o custo real de manter IA que os vendedores ignoram19:30 Tecnologia escala eficiência, liderança humana escala valor23:10 A verdade que todo CEO precisa saber nos próximos 5 anos25:40 Por que a IA ainda está na bolha de tech29:00 Modelos próprios vs. modelos genéricos: o caminho das empresas grandes🛠️ 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 exclusivo PG: userguiding.com/?utm_source=productgurus&utm_medium=podcast&utm_campaign=sponsorship🛠️ Construa uma carreira à prova do futuro, liderando produtos mais inteligentes e eficientes com IA. Acesse: ⁠https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-Specialist⁠Cupom de 10%: PRODUCTGURUS🛠️ Pingback é a plataforma simples e rápida para automatizar marketing e vendas sem burocracia. Crie formulários, dispare e-mails e WhatsApp, segmente leads e automatize fluxos enquanto seu time acompanha tudo no CRM. Acesse: ⁠https://pbck.link/paulo-chiodi

Você faz o trabalho, bate a meta, entrega o resultado. E mesmo assim não é promovido. A Liliane Araújo, psicóloga e recrutadora, explica por quê esse padrão é tão comum e o que os profissionais que sobem fazem de diferente.Nesse episódio a gente fala sobre a diferença entre trabalhar bem e ser percebido como bom, como introvertidos podem construir presença sem virar outra pessoa, os erros mais comuns no LinkedIn e por que mandar currículo para tudo é sinal de falta de estratégia.A Liliane também bate na tecla que mais profissionais precisam ouvir: o mercado não vai se adaptar a você.O que você vai encontrar nesse episódio:Por que quem entrega mais raramente é o primeiro a ser promovidoComo construir visibilidade no trabalho sem bajulaçãoEstratégia de LinkedIn que atrai recrutadores (e o que afasta)O problema do profissional que manda currículo para tudoBurnout como risco de carreira de longo prazoA verdade sobre o mercado corporativo que as pessoas demoram para aceitar🔗 LinkedIn da Liliane: https://www.linkedin.com/in/lilianeara%C3%BAjo/?locale=pt

Capítulo:00:00 Introdução01:56 Por que entregar bem não garante a promoção04:56 Como construir percepção logo que entra numa empresa06:51 Introvertido no corporativo: como aparecer sem ser falso09:54 Frustração de carreira e saúde mental12:41 LinkedIn: como sair do perfil passivo e atrair recrutadores16:57 O problema de se candidatar para tudo21:31 Como passar pela triagem da IA nos processos seletivos24:40 Foto de anime no perfil do LinkedIn afeta?26:07 Burnout como risco de carreira de longo prazo30:12 Diferença entre startup e empresa grande31:49 O que a Liliane diria para si mesma mais jovem33:29 A verdade sobre o mercado que ninguém aceita37:21 Como contratar a Liliane para consultoriaSe esse episódio te ajudou, compartilha com alguém que está travado na carreira. Se inscreve no canal e ativa o sino para não perder os próximos episódios.

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🔗 Estudo completo: https://radardanuvem.com.br/

🔗 Magalu Cloud (avaliação gratuita): https://magalu.cloud/?utm_source=org%C3%A2nico&utm_medium=organic&utm_campaign=podcast+products+guru+radar+da+nuvem&utm_id=podcast+products+guru+radar+da+nuvem

🔗 LinkedIn Lúcio Cordeiro: https://www.linkedin.com/in/luciocordeiro/

🔗 LinkedIn Lívia Facchin: https://www.linkedin.com/in/l%C3%ADvia-facchin-43ab5b12/

🔗 LinkedIn Rodrigo Schiavini: https://www.linkedin.com/in/rodrigo-schiavini/

Capítulos:

00:00 65% das empresas não sabem onde estão gastando em cloud

01:10 Por que o custo de cloud explode sem aviso

04:38 Da startup ao scale-up: quando a torneira abre

10:14 IA tornou o problema pior: o caso dos 50 milhões

15:41 Finops não é cortar custo, é conectar tech e financeiro

26:13 O preço do código ruim em escala

35:23 Anthropic, 200 dólares x 5 mil por dia: erro de precificação

41:42 Como antecipar custo antes de virar problema

46:54 Passo a passo: limpeza de lixo, right sizing e refatoramento

58:24 Qual é o papel do PM nessa conta?

01:07:46 Encerramento e links

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Nesse episódio do Product Guru's a gente fala sobre o que realmente trava a adoção de IA no enterprise, o que separa um projeto de demo de um produto que gera valor, e por que os dados da sua empresa nunca vão estar perfeitos, e tudo bem.
O que você vai ouvir:
Como a Indicum montou uma agência de marketing, viu que não funcionava. e voltou para o core de dados e IA.
O que mudou na empresa depois da aquisição da Mesh.AI (UK e Europa).
A diferença entre DataOps, MLOps e AgentOps.
O risco real que a Anthropic admitiu sobre o próximo modelo.
Por que dados vão ter problema sempre, e o que fazer com isso.
00:00 Introdução
00:54 O momento mais solitário como cofundador
02:26 O maior medo ao contratar as primeiras pessoas
03:32 Diluir o foco para crescer, o que a Indicum fez
06:35 Aquisição da Mesh.AI: desafios culturais Brasil-Europa
09:20 O que se perde quando a startup vira empresa grande
10:59 Como levar IA do laboratório para a produção
13:16 Construindo confiança com Anthropic, OpenAI e Databricks
16:20 Claude Computer Use e agentes: eficiência ou risco?
19:54 IA vai substituir empregos?
22:53 A infraestrutura das empresas aguenta a velocidade da IA?
28:52 A verdade sobre dados que ninguém admite
31:47 Encerramento e vagas na Indicum
🔗 Indicum AI: https://indicium.ai/
🔗 LinkedIn Daniel: https://www.linkedin.com/in/daniel-avancini/
🔗 Vagas na Indicum: https://indicium.ai/pt-br/sobre-nos/carreiras#jobs
Recados importantes:
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Capítulo:00:00 Introdução01:40 Criar conteúdo de IA sem virar mais um canal de hype03:38 Background: empresa vendida para a Adobe, depois demissão voluntária10:13 O que é Vibe Coding de verdade (e onde mora o perigo)15:20 Dev ainda é necessário16:52 Design System com IA: componentes, variáveis e os dois erros mais comuns23:57 Skills vs. Agentes: context engineering na prática29:44 Designers serão os founders do futuro? (Y Combinator diz que sim)33:43 IA faz discovery de produto?34:13 O experimento: 350 CMOs sintéticos e 70% de overlap38:22 Como empurrar a IA para fora do centro de distribuição41:38 Demo ao vivo: o Epic (Lovable com PM embutido)48:32 Próximo episódio: construir algo sem PM e sem devOnde encontrar a Deborah:LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dfolloni/Twitter: https://x.com/dfolloniYouTube:  @deborahfolloni  Acesse e use o Epic: https://epic.new/pt-BR

🚨 Recado importante:

Tem gente que passa anos esperando o momento certo para se capacitar. Enquanto isso, os cargos sênior continuam indo para quem já sabe fazer discovery de verdade, que sabe defender uma decisão difícil para stakeholders, que consegue crescer produto sem improvisar.
A PM3 está no oitavo ano formando justamente esse perfil. A campanha de aniversário ainda está aberta, com condições bem acima do que a escola oferece no restante do ano.
Uso do cupom PRODUCTGURUS garante 10% adicional.
A oferta muda no dia 24. Acesse: https://dub.sh/bnawLJq
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Siga o Product Guru's:🔗 Newsletter: https://www.productgurus.com.br/

Convidados:🔗 Renata Gagetti: https://www.linkedin.com/in/renata-gagetti/🔗 Dani Douek: https://www.linkedin.com/in/danidouek/🔗 Zara: https://www.linkedin.com/in/eusouozara/

🔗 Newsletter Pack Lead: https://www.packlead.com.br/
🔗 LinkedIn da Kakau: https://www.linkedin.com/in/kakaufonseca/

🚨 Recado importante:
Tem gente que passa anos esperando o momento certo para se capacitar. Enquanto isso, os cargos sênior continuam indo para quem já sabe fazer discovery de verdade, que sabe defender uma decisão difícil para stakeholders, que consegue crescer produto sem improvisar.

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🔗 Instagram da Cami: @cami_product
🔗 Linkedin da Cami: https://www.linkedin.com/in/camila-hakim-lorenzi/

🚨 Recado importante:
A PM3 está completando oito anos e resolveu comemorar do jeito deles: 6 aulas gratuitas com profissionais de produto do iFood, Nubank e Pipefy. Duas por semana durante março, 40 minutos cada, ao vivo com gravação disponível depois.
Quem fizer checkin em todas as aulas sai com certificado. É gratuito, sem letra miúda. Se depois você quiser se matricular num dos cursos deles, meu cupom PRODUCTGURUS dá condições especiais.
Maratona PM3 (gratuita): https://dub.sh/4fTDuyN
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LinkedIn do Ricardo: https://www.linkedin.com/in/ricardo-kremer/

Principais tópicos do episódio:

• Diferenças reais entre produto B2B e B2C
• Por que customização destrói escalabilidade
• Parametrização como estratégia de produto
• ROI e redução de turnover como proposta de valor
• PLG no B2B: educar antes de vender
• Discovery focado em onde o cliente perde dinheiro
• Como equilibrar experimentação e qualidade em ambientes críticos
• Motor A vs Motor B: execução vs inovação
• O perfil ideal de PM para B2B
• Como fomentar cultura de testes sem comprometer clientes

Capítulos:
00:00 Introdução e contexto da Solides
01:40 Diferenças entre B2B e B2C na prática
06:40 Pressão de stakeholders e pedidos de clientes
07:30 Parametrização vs customização
09:50 PLG no B2B e educação de mercado
13:40 Discovery focado em dor financeira
17:45 Como estruturar e escalar times de produto B2B
21:38 Cultura de experimentação em ambientes críticos
25:40 Motor A vs Motor B e gestão de portfólio
30:10 Conselhos para PMs que querem crescer no B2B
33:30 Encerramento

Recados importantes:

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🔗 Firecrawl: https://www.firecrawl.dev/
🔗 LinkedIn do Nick: https://www.linkedin.com/in/nicolas-silberstein-camara/
🔗 X/Twitter do Nick: x.com/nickscamara_

Capítulos:
00:00 Deploy antes do voo → mil estrelas ao chegar em SF 🔥
01:25 O que é Firecrawl? Ponte entre web e agentes de IA (explicação simples)
02:00 Por que isso importa na era dos LLMs e agentes?
03:05 História do pivot: Mendable não escalava exponencialmente
05:15 Priorização brutal: o que NÃO fazer para focar no core
07:00 Problemas reais de web scraping que Firecrawl resolveu
08:02 Como limpar sites: de HTML bagunçado → Markdown/JSON limpo (economia de tokens)
10:05 Decisão estratégica: por que open source explodiu?
12:00 Monetização open source → Cloud escalável (browsers próprios)
13:26 Atendendo gigantes: Shopify, Canva e exigências enterprise
16:16 Métricas de qualidade: cobertura, precisão, estabilidade e latência
19:03 Fire Engine: velocidade média 2s → meta 1s em breve
21:23 O que YC e investidores compram: fundação da nova internet
23:23 Tese de pitch em 1 frase + dicas para founders
29:09 Go-to-market dev-first: GitHub + docs + experiência insana
31:55 O que todo mundo subestima: superinteligência em 12–24 meses
33:15 Bolha de IA: compute caro hoje, mas vai baratear (aposta otimista)

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Capítulos:

00:37 Introdução e o mito da IA no checkout

01:40 Checkout no Brasil é cultural (e tem dinheiro na mesa)

03:16 Quem é Mario Marcoccia e a Compra Rápida

04:15 Por que o abandono de carrinho ainda é tão alto

04:40 O maior fator de abandono: frete surpresa

06:05 Falta de compreensão no checkout mata conversão

07:35 Agilidade, cliques demais e tempo de carregamento

09:15 Cadastro obrigatório e fricção na recompra

10:24 Teste A/B em checkout sem quebrar vendas

11:01 Como filtrar sinal vs ruído nos dados

14:58 Onde a IA entra de verdade no checkout

15:18 IA aplicada a frete, sentimento e conversão

18:09 Personalização, dados e governança

20:13 IA para priorizar o que mexer no checkout

22:20 Conversão vs fraude: o ajuste fino

26:23 O que é checkout headless (sem jargão)

28:11 Onde mais a IA gera retorno no e-commerce

29:36 O que a Compra Rápida faz (sem falar IA)

30:42 Checkout agêntico e compras via WhatsApp

Conecte com o Mario no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mariomarcoccia/

Site da Compra Rápida: https://comprarapida.co/

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Capítulos do episódio:

00:00 Por que o Faster importa

03:00 A dor que levou o iFood a criar uma plataforma própria

06:00 Analytics, experimentação e audiência: como tudo se conecta

13:00 Quem extrai mais valor do Fester

17:00 O Faster como loop de crescimento

21:00 Jornada, eventos e decisões baseadas em dados

35:00 O desafio de escalar plataforma sem virar caos

44:00 Encerramento e gancho pro próximo episódio

Assista até o final se você quer entender como plataformas internas realmente destravam crescimento e por que produto plataforma é um jogo completamente diferente de produto “normal”.

Links e recomendações:

Conecte com Luiz Gattaz no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/luizdgattaz/

Canal do Liam Bolling, ex-PM do Google: @liambolling ​

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Capítulo:

00:00 – A polêmica: débito técnico não é da engenharia

01:40 – Produto e tech brigam por quê?

03:05 – Quando produto e engenharia viram uma coisa só

05:10 – Confiança importa mais que hierarquia

07:00 – Débito técnico nasce do desalinhamento

09:30 – Entregas vazias e times ocupados

11:40 – Build to learn vs build to earn

14:30 – Velocidade sem clareza destrói produtos

17:10 – O erro de tratar desejo como problema

20:00 – IA, hype e apostas de um milhão

23:10 – Produto builder: ajuda ou atrapalha?

26:00 – Fatiar, descartar e priorizar de verdade

29:20 – Por que frameworks não salvam times

32:10 – O maior desafio de liderar engenharia

35:30 – Comunicação é o gargalo invisível

38:00 – Cultura de engenharia não é anarquia

41:20 – Verdade inconveniente: PM precisa entender tech

44:30 – PM de plataforma é raro no Brasil

47:10 – Por que plataforma não é tratada como negócio

48:50 – Encerramento e gancho para o próximo episódio

🎙️ Convidado: https://www.linkedin.com/in/eusouozara/📚 Livro citado no episódio: https://www.amazon.com.br/Gest%C3%A3o-Plataformas-APIs-Estrat%C3%A9gia-discovery-ebook/dp/B0DH13H5Q7🔗 Conecte-se com o Zara na newsletter: https://substack.com/@zarathon

Se inscreva no canal para mais conversas reais sobre produto, tecnologia, negócio e liderança.

LinkedIn da Nicole: https://www.linkedin.com/in/nicolegrossmann/

Texto sobre Builder.AI: https://www.productgurus.com.br/p/o-colapso-da-builderai-e-o-fim-de?r=2jz3x1

Texto sobre $400 doláres por usuário: https://www.productgurus.com.br/p/a-conta-dos-400-dolares-para-a-bolha?r=2jz3x1

Tópicos Principais

Nicole começou sua carreira em engenharia e se tornou programadora.

O estágio zero para um é desafiador, mas o um para dez também.

A inteligência artificial está transformando a eficiência em várias áreas.

Existem pressões diferentes em cada estágio de crescimento de uma startup.

A integração de IA em produtos traz desafios significativos.

A experiência do usuário deve ser priorizada no design de produtos com IA.

Métricas como NRR são cruciais para entender a retenção de clientes.

A monetização de funcionalidades de IA é complexa e variável.

A educação e a formação contínua são essenciais para o sucesso na tecnologia.

Mulheres na tecnologia devem se apoiar e buscar oportunidades.

Capítulos

00:00 Introdução ao Podcast e Apresentação de Nicole

02:47 Entendendo o Conceito de 'Zero pra Um'

05:14 Inteligência Artificial e Eficiência em Startups

08:07 A Bolha da Inteligência Artificial

10:27 Desafios da Integração da IA Generativa

13:22 Construindo um Roadmap de Produto com IA

16:17 Erros Comuns na Experiência do Usuário com IA

26:19 Interação Humano-Computador e IA

29:47 Construindo um Pitch Convincente

35:14 Métricas e KPIs em Startups

40:01 Precificação de Produtos com IA

45:20 Desafios e Oportunidades para Mulheres em Tecnologia

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/paulochiodi/

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/// Capítulos

00:00 Introdução ao Podcast e Apresentação da Convidada

02:47 Liderança de Produtos e Alta Performance

05:36 Transformação Digital e Cultura Organizacional

08:45 Desafios da Liderança em Ambientes Tradicionais

11:17 Equilíbrio entre Curto e Longo Prazo

13:59 Visão de Produto e Engajamento de Times

16:53 Propósito e Estratégia nas Empresas

19:29 Desdobramento de Visão e Execução

22:14 Mensuração de Resultados e Conexão com Times

24:46 Planejamento Estratégico e Roadmap

26:07 Empoderamento da Equipe e Inovação

27:22 Coragem para Dizer Não

30:22 Leitura de Cenário e Política Organizacional

33:41 Tomada de Decisão em Equipes Multidisciplinares

36:56 Cultura de Protagonismo e Aprendizado

42:44 Inteligência Artificial e Liderança de Produto

Perfil do LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ataldabiancamaia/

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🚨 Aviso importante:

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Links Importantes:

Por Dentro do Mercado Livre: https://www.productgurus.com.br/p/serie-por-dentro-do-mercado-livre?r=2jz3x1

30.000 deployments per day? https://medium.com/mercadolibre-tech/30-000-deployments-per-day-heres-how-we-operate-without-losing-our-minds-0eddc0480fb9

Capítulos

00:00 Introdução ao Mercado Livre e sua Cultura de Deploys

02:29 A Plataforma Fiori e sua Importância

05:28 Impacto da Inteligência Artificial na Plataforma

08:00 Governança e Escalabilidade com Microserviços

10:42 Cultura de Responsabilidade e Autonomia

13:26 Desafios e Oportunidades na Engenharia de Plataforma

30:08 Governança e Autonomia nas Equipes

34:47 Trade-offs entre Autonomia e Padronização

37:50 O Papel do Fury como Diferencial Competitivo

41:33 Estratégias de Gestão e Estrutura de Equipes

46:15 Inteligência Artificial e seu Impacto no Desenvolvimento

51:27 Conselhos para Líderes em Engenharia e Plataforma

Plataforma não é tela. É capacidade que libera novos negócios. No iFood, APIs viram peças de Lego para lançar produtos em dias. IA entra como infraestrutura de eficiência, com guardrails e revisão humana. PM de plataforma conecta domínios, dados e estratégia.O que você vai aprender: domínios bem definidos, ownership de dados, como medir impacto sem métrica de vaidade, limites práticos da automação, uso de agentes em dev, produto e vendas, e por que o PM de plataforma virou crítico no Brasil.Convidado: Diogo Ramos - Senior Software Engineering Manager no iFoodLinkedIn: https://www.linkedin.com/in/diogo-ramos-4624a725/Principais aprendizados:- Plataforma é capacidade, não jornada. Construa módulos genéricos que sirvam múltiplos produtos e BUs.- Comece por domínios bem definidos. Dados com ownership claro evitam duplicidade e garantem consistência.- Pense em Lego de APIs. Se um hackathon não consegue criar vários produtos só plugando APIs, falta maturidade de plataforma.- Evolua, não reescreva. Plataformas crescem com o negócio e suportam novas ofertas sem começar do zero.- Estratégia com horizontes. Squads olham semanas, gerências meses, diretorias anos. Todos cascateiam visão e protegem foco.- IA é eficiência embutida. Apoia devs, produto, operações e vendas. O cliente não precisa ver IA para sentir o ganho.- Qualidade primeiro. Agentes fazem code review, mas revisão humana continua. MRs pequenos e testes com regra de negócio importam.- Automação tem limite. Use agentes como primeira linha e faça handoff para humanos quando o contexto ficar complexo.- Dados e processos antes de IA. Sem governança e higiene, o modelo aprende lixo e entrega pouco valor.- Meça sem vaidade. Comprove impacto com métricas de negócio, testes e comparações justas, não só adoção de IA.- Maturidade depende do setor. Bancos têm restrições e cadência diferente de startups. Adapte o plano ao risco e à regulação.- PM de plataforma é crítico. Traduza estratégia em capacidades, orquestre domínios e priorize o que libera novos negócios rápido.- Cultura ajuda. Treinamento de prompts para a empresa toda acelera aprendizado e padroniza o uso responsável de IA.🚨 Aviso importante:Pela primeira vez, você pode garantir todas as formações da PM3 — de Product Management a Leadership, com mais de 83% de desconto e o dobro de tempo de acesso.Inclui todos os cursos PM3 Sprints (mais de 45 cursos rápidos para criar sua trilha de aprendizado e desenvolver as habilidades mais requisitadas), 1 ano de Alura Língua (inglês e espanhol) e 1 mês grátis de Lovable Pro para praticar.Tudo isso por apenas 12 parcelas de R$ 208,25, ou pode parcelar em até 24 vezes. Se pagar por PIX, garante mais 5% de desconto, e com o cupom PRODUCTGURUS, ganha mais 10% OFF. Garanta aqui: https://go.pm3.com.br/pg-sfy-bfpm3Capítulos00:00 Introdução ao Podcast e Apresentação do Convidado01:10 A Importância da Plataformização nas Empresas05:02 Estrutura e Organização das Plataformas no iFood10:38 Crescimento e Interoperabilidade no Ecossistema do iFood15:52 Visão Estratégica e Desenvolvimento de Plataformas19:24 Integração da Inteligência Artificial na Plataforma do iFood24:11 A Importância da Automação e Eficiência25:21 Limites da Automação: O Papel Humano27:45 Aplicações Práticas de IA no Dia a Dia30:25 Cultura de Produto e a Integração da IA33:21 Garantindo a Qualidade do Código com IA39:58 Maturidade das Empresas e o Uso de IA

Data e IA para growth: https://data.winclap.com/pt

Otávio, Martech Manager na Winclap https://www.linkedin.com/in/otaviokiel/

Jota, líder Data na Winclap https://www.linkedin.com/in/juanjuarezpascual/

Capítulo

00:00 Introdução ao Marketing e Produto

02:52 Desconexão entre Produto e Marketing

05:34 A Importância da Colaboração entre Equipes

08:20 Métricas e Sinais de Alerta

11:02 Definindo Personas e Problemas do Cliente

13:51 Responsabilidades entre Produto e Marketing

16:42 O Papel do CAC e LTV

19:24 A Revolução da Inteligência Artificial

29:18 Transformação e Crescimento nas Empresas

35:08 A Importância dos Dados na Inteligência Artificial

38:50 Casos de Sucesso em Marketing com AI

40:49 A Revolução do Retail Media e Novas Linhas de Receita

47:07 O Papel da IA na Eficiência de Times de Growth

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Felipe Bede: https://www.linkedin.com/in/felipe-bede

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Assuntos abordados

O Discovery é uma ferramenta essencial para mitigar riscos.

A IA pode acelerar o processo de análise de dados.

Gestão de produtos deve focar na resolução de problemas.

A transparência é fundamental para construir confiança com stakeholders.

Não se deve aplicar IA apenas por modismo.

O contexto da empresa influencia o processo de Discovery.

A democratização do processo de Discovery é importante.

A IA deve ser vista como uma ferramenta de apoio, não como uma substituta.

A integração da IA pode expandir as capacidades do Discovery.

O aprendizado contínuo é crucial para o sucesso do produto.

Capítulo

00:00 Introdução ao Discovery e IA

02:33 A Evolução do Processo de Discovery

05:23 Desafios e Frustrações no Discovery

08:03 Integração da IA no Processo de Discovery

10:52 Exemplos Práticos de Uso da IA

13:27 Demonstração de Ferramentas de IA

16:06 O Papel da IA na Mitigação de Viés

19:01 A Importância do Fator Humano no Discovery

24:56 Tomada de Decisão e IA

25:35 O Processo de Discovery

26:10 A Velocidade do Discovery

28:06 Experimentação e Validação

29:26 Análise de Dados e IA

32:47 Compartilhamento de Aprendizados

36:27 Acessibilidade às Ferramentas de IA

40:00 Construindo Confiança com Stakeholders

41:42 Lançamento do Cafézinho