Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

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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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.

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🔗 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:
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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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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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