Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

Neste episódio do Produto Gurus, recebo Nicolas Câmara, co-founder e CTO da Firecrawl, a startup que está construindo a infraestrutura que conecta a web aos agentes de IA.
A Firecrawl nasceu de um pivot radical. O time tinha um chatbot para documentação, com clientes como Snapchat, DoorDash e Coinbase. Crescia, mas de forma linear. Em um fim de semana, decidiram extrair apenas uma parte da tecnologia interna: o motor de ingestão de dados da web. Fizeram deploy antes de embarcar em um voo. Ao pousar, o projeto já tinha mil estrelas no GitHub e clientes pagantes.
Hoje, a Firecrawl transforma sites cheios de HTML, anúncios e scripts em dados limpos e estruturados (Markdown e JSON), prontos para modelos de linguagem. Em vez de a IA “ver” lixo, ela consome informação organizada. É a ponte entre a internet desenhada para humanos e a nova internet usada por agentes.
Falamos sobre open source como estratégia de distribuição, GitHub como canal de aquisição, o que investidores compram quando apostam em infraestrutura de IA, como atender empresas como Shopify e Canva com um time de 22 pessoas e o debate sobre bolha versus fundamentos econômicos da IA.
Se você está construindo um SaaS com IA, levantando capital ou tentando entender onde realmente está o valor na nova stack, este episódio é um mapa estratégico.
Nesse episódio você vai descobrir:
• Como a Firecrawl nasceu de um pivot brutal depois de um produto que “crescia, mas não explodia”.
• O que realmente significa transformar qualquer site em texto limpo e JSON que IA entende de verdade.
• Por que ser 100% open source foi a estratégia que mais acelerou a adoção.
• Como atender Shopify, Canva e milhares de devs com apenas 22 pessoas no time.
• A velocidade insana que eles alcançaram (menos de 1 segundo pra scrapear uma página).
• E o que o Nick acha que todo mundo está subestimando nos próximos 24 meses de IA.
Se você constrói com IA, vende pra devs ou sonha em fazer um SaaS que realmente escala, esse papo é ouro puro.

🔗 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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Por que a concentração da produção de chips em Taiwan é um risco geopolítico global? E se a China realmente está fazendo dumping de modelos de IA?
Neste episódio do Product Guru's, Paulo Chiodi conversa com Pedro Teberga, PhD e educador em tecnologia, sobre a infraestrutura por trás da IA, os riscos geopolíticos da concentração de chips em Taiwan e o futuro da indústria de inteligência artificial.
Você vai entender porque olhar apenas para chatbots ignora toda uma cadeia crítica de valor, como a guerra entre EUA e China afeta o mercado e onde está o real valor para startups de nicho.

--- CAPITULOS---
00:00 - Intro: O risco geopolítico de Taiwan
01:34 - Por que não dá pra olhar IA só como chatbot
04:04 - China está fazendo dumping de modelos de IA?
06:35 - A concentração perigosa de chips em Taiwan
10:57 - Energia elétrica: o gargalo invisível da IA
13:12 - Existe uma bolha de IA? Análise crítica
18:13 - Open source vs closed source: quem acelera mais?
19:35 - Quem captura mais valor: quem cria ou quem distribui?
22:30 - SaaS morreu? O dilema das startups de IA
27:12 - IA na educação: o que muda nos currículos
33:13 - Brasil tem chance de competir em IA?

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#IA #Taiwan #Geopolitica #InteligenciaArtificial #TechPodcast

Neste episódio, eu recebo Mario Marcoccia, engenheiro e cofundador da Compra Rápida, para uma aula prática sobre checkout e otimização de conversão no e-commerce brasileiro.
A conversa vai do básico que quase ninguém mede até os detalhes que mais derrubam vendas: frete surpresa, fricção de preenchimento, tempo de carregamento, usabilidade, confiança e o equilíbrio delicado entre conversão e segurança contra fraude.
Se você trabalha com produto, growth, e-commerce, CRO, UX ou tecnologia, esse episódio é um mapa direto do que mexer primeiro para reduzir abandono de carrinho e aumentar taxa de conversão sem “quebrar” o checkout.

Takeaways do episódio:
Por que o frete surpresa é o maior ofensor do abandono de carrinho.
Os 3 grupos de fricção que mais derrubam conversão: compreensão, agilidade e comodidade.
Como aplicar teste A/B em checkout com o nível certo de cautela e validação.
IA no checkout na prática: análise de sentimento, checkout agêntico e automação de testes.
Conversão vs fraude: como evitar decisões “8 ou 80”.
O que é checkout headless e por que ajuda performance sem trocar o motor do e-commerce.

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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/

Neste episódio do Product Guru’s, eu converso com Luiz Gattaz (iFood) sobre o Faster, a plataforma interna que virou uma das engrenagens mais importantes para analytics, experimentação e crescimento dentro do app.
A gente fala sobre o que quase ninguém explica quando o assunto é plataforma: como ela realmente vira um motor de escala, como muda o comportamento dos times, e por que experimentação só funciona de verdade quando está conectada à audiência, dados e execução.
Se você trabalha com produto, growth, dados ou engenharia, esse episódio é um mapa prático de como empresas grandes constroem loops de crescimento de forma consistente, sem depender de “sorte” ou achismo.

Takeaways do episódio:
- Por que o Faster nasceu (e como ele evoluiu de analytics para uma plataforma completa).
- O erro clássico de usar plataforma de forma “isolada” e perder o valor da integração.
- Como audiências e segmentação viram armas reais para acelerar experimentos e decisões.
- O que muda quando um time aprende a operar em ciclo contínuo de testes e aprendizado.
- O desafio invisível de produto plataforma: ansiedade dos times e pressão por “liberar logo”.
- Quando uma demanda vira capability de plataforma (e quando deve ficar com o time).
- Como conectar backlog, experimentos e métricas com dinheiro de verdade no fim do mês.
- Por que plataformas bem feitas viram parte da estratégia de crescimento da empresa.

Esse episódio também abre o caminho para a parte 2, onde vamos entrar mais fundo no tema de mensageria, CRM e comunicação com usuários dentro do ecossistema do iFood.

/// Recados importantes:
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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 ​

Débito técnico virou a explicação padrão para tudo que dá errado em produto. Mas e se o problema não for engenharia?
Neste episódio do Product Gurus, converso com Zara, líder de engenharia com passagem por empresas de alto crescimento, para desmontar uma das narrativas mais repetidas do mercado.

Falamos sobre:
– Por que débito técnico nasce do desalinhamento entre produto e engenharia
– O erro de tratar times como comando e controle
– A diferença entre build to learn e build to earn
– Por que velocidade sem clareza destrói produtos
– Como entregas “vazias” criam times ocupados, não times produtivos
– O papel da intencionalidade, da definição de sucesso e do problem framing

Este episódio é para quem lidera produto, engenharia ou tecnologia e está cansado de repetir frameworks sem resolver problemas reais.

Se você já sentiu que seu time entrega muito e gera pouco impacto, esse papo é pra você.

/// Recado Importante:
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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

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