Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

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

UserGuiding — 20% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS → ⁠https://productgurus.short.gy/Au9oVX⁠

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.
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

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.
Parceiros do episódio:PM3 Cursos — 10% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS → https://productgurus.short.gy/HBiSmt
UserGuiding — 20% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS → https://productgurus.short.gy/Au9oVX

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

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