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Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

Paulo Chiodi
Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira
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  • 35 mil microserviços e 30 mil deploys por dia: a arquitetura secreta do Mercado Livre
    Como o Mercado Livre faz cerca de 30 mil deploys por dia, coordena 35 mil microserviços e 18 mil devs sem virar um caos completo? Neste episódio, Juliano Martins, Head de Plataforma do Mercado Livre, abre a caixa preta do Fury e mostra por que plataforma deixou de ser “time de suporte” e virou alavanca estratégica de negócio.A conversa mergulha no coração da engenharia de plataforma do Meli. Juliano explica como o Fury nasceu para resolver gargalos reais de time to market, custos e segurança, por que a empresa preferiu padronizar tecnologia antes de sair criando catálogo bonito, e como essa base permitiu escalar de 3 mil para mais de 20 mil pessoas em tecnologia. Ele também conta o que mudou para a área de plataforma ganhar status de protagonista no board: deixar de falar só de lead time e MTTR e passar a provar impacto direto em receita, velocidade de lançamento e competitividade.Falamos sobre governança e autonomia em um ambiente com 35 mil microserviços, a cultura de “liberdade com responsabilidade” que permite que qualquer dev crie recursos críticos sem travas burocráticas, e os riscos quando a empresa começa plataforma pelo lado errado. Juliano compartilha ainda os bastidores da adoção de IA na engenharia do Meli, por que métricas como linhas de código geradas por IA são pura vaidade, o papel de ferramentas como GitHub Copilot e Cursor, e por que ele acredita que juniors e plenos precisam de cuidado ao usar IA para produzir código em produção.No fim, ele deixa um mini playbook para quem quer elevar plataforma ao nível de Mercado Livre: resolver problema de negócio antes de tecnologia, medir impacto como se fosse um produto com P&L próprio, fugir da cilada do “aqui já está resolvido”, decidir com calma entre comprar ou construir e conquistar os desenvolvedores antes de empurrar qualquer solução top down. É uma aula prática para quem lidera engenharia, plataforma ou produto e quer parar de brincar de DevOps para realmente mudar o jogo da empresa.🚨 IMPORTANTE! Fica ligado nessa dica: já começou a Black Friday da PM3, e esse ano veio com muita novidade.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.E ainda leva todos os cursos PM3 Sprints: são mais de 45 cursos rápidos pra montar a sua própria trilha e desenvolver as habilidades que o mercado mais pede.Tem também 1 ano de Alura Língua, pra estudar inglês e espanhol, e 1 mês grátis de Lovable Pro, pra colocar tudo em prática.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. As vagas são limitadas, então se você quer chegar em 2026 dominando Produtos Digitais e IA, garanta a sua vaga.Anotou a dica?Acesse: https://go.pm3.com.br/pg-sfy-bfpm3Links Importantes:Por Dentro do Mercado Livre: https://www.productgurus.com.br/p/serie-por-dentro-do-mercado-livre?r=2jz3x130.000 deployments per day? https://medium.com/mercadolibre-tech/30-000-deployments-per-day-heres-how-we-operate-without-losing-our-minds-0eddc0480fb9Capítulos00:00 Introdução ao Mercado Livre e sua Cultura de Deploys02:29 A Plataforma Fiori e sua Importância05:28 Impacto da Inteligência Artificial na Plataforma08:00 Governança e Escalabilidade com Microserviços10:42 Cultura de Responsabilidade e Autonomia13:26 Desafios e Oportunidades na Engenharia de Plataforma30:08 Governança e Autonomia nas Equipes34:47 Trade-offs entre Autonomia e Padronização37:50 O Papel do Fury como Diferencial Competitivo41:33 Estratégias de Gestão e Estrutura de Equipes46:15 Inteligência Artificial e seu Impacto no Desenvolvimento51:27 Conselhos para Líderes em Engenharia e Plataforma
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    1:05:10
  • Como o iFood usa APIs e IA para lançar produtos em dias com Diogo Ramos, Senior Software Engineering Manager no iFood
    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:LISTA VIP da PM3!Todo ano, a Black Friday da PM3 é o momento mais esperado por quem vive produto digital. Mas esse ano tem uma novidade: tem Lista VIP com acesso antecipado à oferta turbinada e bônus que não vão aparecer durante a Black Friday.Entre agora na Lista VIP da PM3 e aproveita enquanto dá tempo. Acesse: https://go.pm3.com.br/mVmLFxCapítulos00:00 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
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    51:49
  • Quem manda no CAC: Produto ou Marketing?
    Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Jota e Otávio sobre a intersecção entre marketing e produto, destacando a importância da colaboração entre as equipes para otimizar a aquisição e retenção de clientes. Eles discutem erros comuns, métricas essenciais, o impacto da inteligência artificial e a evolução do marketing digital, incluindo o conceito de Retail Media.TakeawaysA desconexão entre produto e marketing gera desperdício.Métricas devem ser compartilhadas entre equipes para alinhar objetivos.O cliente ideal deve ser o foco na construção de produtos.O CAC é uma métrica que deve ser entendida como um sistema.Inteligência artificial é essencial para otimizar processos de marketing.A colaboração entre equipes acelera o ciclo de aprendizado.O Retail Media é uma tendência crescente no marketing digital.A personalização é crucial para a aquisição de clientes.Dados estruturados são fundamentais para o sucesso da AI.A revolução do marketing está na convergência de canais e dados.Links importantes:Data e IA para growth: https://data.winclap.com/ptOtávio, Martech Manager na Winclap https://www.linkedin.com/in/otaviokiel/ Jota, líder Data na Winclap https://www.linkedin.com/in/juanjuarezpascual/ Capítulo00:00 Introdução ao Marketing e Produto02:52 Desconexão entre Produto e Marketing05:34 A Importância da Colaboração entre Equipes08:20 Métricas e Sinais de Alerta11:02 Definindo Personas e Problemas do Cliente13:51 Responsabilidades entre Produto e Marketing16:42 O Papel do CAC e LTV19:24 A Revolução da Inteligência Artificial29:18 Transformação e Crescimento nas Empresas35:08 A Importância dos Dados na Inteligência Artificial38:50 Casos de Sucesso em Marketing com AI40:49 A Revolução do Retail Media e Novas Linhas de Receita47:07 O Papel da IA na Eficiência de Times de Growth
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    1:00:01
  • 5 Coisas que a IA Muda no Processo de Discovery
    Neste episódio, Paulo Chiodi e Felipe Bede discutem a interseção entre Inteligência Artificial (IA) e o processo de Discovery em gestão de produtos. Eles exploram como a IA pode acelerar a análise de dados, mitigar riscos e melhorar a tomada de decisões, além de abordar os desafios enfrentados por profissionais na implementação de Discovery. A conversa também destaca a importância da transparência e da construção de confiança com stakeholders, bem como dicas práticas para integrar IA em empresas de diferentes tamanhos.🚨 AVISO IMPORTANTE! LISTA VIP da PM3!Todo ano, a Black Friday da PM3 é o momento mais esperado por quem vive produto digital. Mas esse ano tem uma novidade: tem Lista VIP com acesso antecipado à oferta turbinada e bônus que não vão aparecer durante a Black Friday.Entre agora na Lista VIP da PM3 e aproveita enquanto dá tempo. Acesse: https://go.pm3.com.br/mVmLFx🔗 Links impotentesFelipe Bede: https://www.linkedin.com/in/felipe-bedeAryel: https://www.linkedin.com/in/aryelm/Gocase: https://www.gocase.com.brCafezin: https://cafezin-49a7c.web.app/Cafezin no Linkedin: https://www.linkedin.com/company/cafezin-ai/Instagram do Felipe: @bdemmvp Assuntos abordadosO 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.Capítulo00:00 Introdução ao Discovery e IA02:33 A Evolução do Processo de Discovery05:23 Desafios e Frustrações no Discovery08:03 Integração da IA no Processo de Discovery10:52 Exemplos Práticos de Uso da IA13:27 Demonstração de Ferramentas de IA16:06 O Papel da IA na Mitigação de Viés19:01 A Importância do Fator Humano no Discovery24:56 Tomada de Decisão e IA25:35 O Processo de Discovery26:10 A Velocidade do Discovery28:06 Experimentação e Validação29:26 Análise de Dados e IA32:47 Compartilhamento de Aprendizados36:27 Acessibilidade às Ferramentas de IA40:00 Construindo Confiança com Stakeholders41:42 Lançamento do Cafézinho
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    55:32
  • AI First na prática: Mercado Livre, logística inteligente e atendimento, com Felipe Bede
    Como uma empresa realmente vira AI First sem cair na perfumaria de chatbot genérico e telas confusas. Neste papo direto com Felipe Bedê, do Mercado Livre, entramos no que importa: produtividade, métricas e arquitetura por trás de IA que gera resultado. Do case de logística que liberou frete grátis a partir de R$ 19 à orquestração de agentes no atendimento da GoCase, passando por governança, MCP, design system com geração de interface e a linha tênue entre “IA como projeto” e “IA como produto”.Por que ouvir agora: você sai com um mapa de prioridades para adotar IA em três horizontes. Primeiro eficiência operacional. Depois personalização útil. Só então novos modelos de negócio.🚨 AVISO IMPORTANTE!LISTA VIP da PM3! Todo ano, a Black Friday da PM3 é o momento mais esperado por quem vive produto digital. Mas esse ano tem uma novidade: tem Lista VIP com acesso antecipado à oferta turbinada e bônus que não vão aparecer durante a Black Friday.Entre agora na Lista VIP da PM3 e aproveita enquanto dá tempo. Acesse: https://go.pm3.com.br/mVmLFxO que você vai aprender• O que é AI First no contexto do Mercado Livre e como testar IA antes de qualquer solução tradicional• Como modelos estatísticos e simulações tipo Monte Carlo reduziram custo logístico e abriram espaço para frete grátis a partir de R$ 19• Como orquestrar multiagentes de atendimento e integrar com sistemas reais para resolver 80% dos casos sem perder empatia• Como medir valor de IA além do hype: MAU de features, frequência de uso por propósito, GMV, load factor, SPP, on-time, early, CSAT e esforço• Governança que funciona: providers, MLGPT interno, dados isolados, limites de temperatura e acesso via MCP• Treinamento e cultura: prompting como 80% do impacto, low code para MVPs e experimentação governada• Quando usar NPS, quando usar CSAT e por que escalas pares geram dados melhores🔗 Links importantes:Felipe Bedê: https://www.linkedin.com/in/felipe-bedeDiego: https://www.linkedin.com/in/diegoaliraGocase: https://www.gocase.com.brClind.ai: https://clind.ai/Capítulos00:00 Abertura e contexto do episódio01:30 O que é AI First de verdade no MELI04:00 Testar IA antes do caminho tradicional e por quê06:30 Design System + geração de interface com IA08:00 Verde, MLGPT e a camada de plataforma de IA no MELI09:45 Case logístico: planejar caminhões, Monte Carlo e janela slow12:30 Como a janela slow elevou vendas e reduziu custo14:10 IA invisível para o usuário e percepção de velocidade16:00 IA como produto vs IA como projeto18:10 Como acalmar a ansiedade das empresas e por onde começar19:30 Prompting como base e low code para MVPs22:10 Automação de triagem com Verde Flows e integração com Slack23:50 E-commerce AI native e o case GoCase26:30 Orquestração multiagente e integrações reais no atendimento29:20 Guardrails, segurança e aprendizado contínuo do agente31:10 Resultados: 4k atendimentos dia e 80% de resolução33:30 Governança, providers e dados isolados36:50 MCP, acesso controlado e comparação de modelos39:30 Mudança de mentalidade: perguntar melhor, experimentar melhor46:30 Métricas que importam por propósito de produto50:20 Logística avançada: load factor, SPP e on-time vs early52:40 NPS, CSAT, esforço e escalas pares55:00 Encerramento, próximos passos e teaser do episódio de Discovery
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    58:22

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Sobre Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

O Product Guru’s é um podcast direto ao ponto sobre produto, tecnologia e decisões difíceis. Entrevistas com product managers e líderes de empresas como Nubank, iFood, e Ambev, além de reflexões que provocam e ajudam a crescer na prática.
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Generated: 11/10/2025 - 3:15:40 PM