Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

A inteligência artificial reduziu o tempo necessário para escrever e entregar software. O novo gargalo aparece antes do código: descobrir o que merece ser construído e assumir responsabilidade pelo resultado.

Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Lucas Faria, engenheiro de software na PostHog, com passagens por Coinbase e Brex, e criador do NaGringa.

Lucas explica por que empresas com times enxutos procuram product engineers: profissionais capazes de conversar com clientes, analisar o mercado, tomar decisões técnicas, acompanhar métricas e participar do ciclo completo do produto.

A conversa passa pelo impacto da IA na tríade de produto, por uma migração de DynamoDB que trouxe 35% de ganho de performance e pela experiência de colocar um produto em produção durante um hackathon de dois dias, mesmo com código ainda imperfeito.

Lucas também revela o erro que mais elimina candidatos em entrevistas internacionais e questiona uma crença comum entre profissionais brasileiros: trabalhar para fora deveria ser um meio de acessar empresas melhores, não o destino da carreira.

Neste episódio:
Por que desenvolvedores encontram mais vagas internacionais
O que diferencia um product engineer
Como a IA está mudando a tríade de produto
Por que a IA beneficia mais os times que já trabalham bem
Como defender uma decisão técnica de alto risco
Quando o perfeccionismo atrasa o produto
O erro mais comum nas entrevistas de system design
Como transformar uma entrevista em conversa
Por que trabalhar para fora não deveria ser o objetivo final
Como escolher empresas com problemas e profissionais melhores

Conheça Lucas Faria e o NaGringa:
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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Uma carreira acelerada costuma ser explicada por competência e esforço. Bruno Sena acrescenta duas variáveis menos confortáveis: tempo e sorte.

Neste episódio do Product Guru’s, Paulo Chiodi conversa com Bruno Sena sobre carreira, liderança e o medo de ficar obsoleto em um mercado transformado pela inteligência artificial.

Formado em Ciência da Computação, Bruno começou a carreira em tecnologia, migrou para uma estrutura de Recursos Humanos no Itaú e voltou à sala de aula para fazer um MBA na Columbia Business School. Hoje, lidera produtos relacionados a talentos, seleção e planejamento de pessoas.

A conversa passa pela importância das bases técnicas, pelo risco de se especializar apenas na ferramenta da vez e pelas competências que a IA ainda não resolve: pensamento crítico, julgamento e comunicação.

Bruno também explica por que não acredita em um método único de liderança, como adapta sua atuação a pessoas com perfis diferentes e o que aprendeu ao tomar decisões que afetam processos com até 200 mil candidatos.

Neste episódio:
​Como evitar a obsolescência profissional
​Por que fundamentos sobrevivem às mudanças tecnológicas
​O que a IA muda nas competências de início de carreira
​Por que liderança exige adaptação a cada pessoa
​Como dados e contexto entram em decisões sobre talentos
​O impacto de voltar a ser aluno depois de virar referência
​Por que times multidisciplinares resolvem problemas maiores
​O papel do tempo, da sorte e dos relacionamentos na carreira
​Por que carreiras deixaram de seguir uma linha previsível
​
Conecte-se com Bruno Sena: https://www.linkedin.com/in/brunosena4/

Conheça os parceiros mencionados:
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🧡 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/

Roletas, moedas, check-ins, ofensivas e barras de progressão apareceram em bancos, marketplaces, aplicativos educacionais e plataformas de apostas. Todos estão disputando o mesmo recurso: a atenção do usuário.

Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Amanda Farias sobre como Duolingo, Shopee, Itaú, iFood e outros produtos aplicam gamificação para estimular progressão, aumentar sessões, converter vendas e criar novos hábitos.

Amanda apresenta um framework que separa a gamificação em três camadas: dinâmicas, mecânicas e componentes. Essa distinção mostra por que copiar uma roleta ou distribuir pontos dificilmente produz uma estratégia consistente.

A conversa também aborda o limite entre engajamento saudável e manipulação, a diferença entre jogo e gamificação e um problema que costuma aparecer depois do primeiro resultado: como manter o usuário interessado quando a novidade perde o efeito?

Neste episódio:
Por que tantos aplicativos adotaram gamificação
O que Duolingo, Itaú e Shopee fazem de maneira diferente
A diferença entre dinâmica, mecânica e componente
Como começar pelo problema de negócio
Por que uma roleta não constitui uma estratégia
Como a gamificação altera tempo de sessão e conversão
Onde o engajamento pode se transformar em manipulação
Por que as mecânicas perdem efeito com o tempo
O que fazer depois que o usuário engaja

Links mencionados
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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Empresas adicionam novas features, etapas e ferramentas de inteligência artificial para parecer que estão avançando. O resultado muitas vezes é um produto mais caro, confuso e difícil de usar.
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Yasmin Florêncio, PMO Chief of Staff e mentora, sobre a ansiedade que leva empresas e profissionais a correr antes de entender qual problema precisam resolver.
Yasmin explica como reduzir o esforço cognitivo durante o onboarding, por que produtos B2B também precisam ser pensados para a pessoa que usa a ferramenta e como vendas e produto podem investigar um pedido antes de transformá-lo automaticamente em uma nova funcionalidade.
A conversa também passa pela diferença entre crescimento de curto e longo prazo, pela corrida corporativa para adotar inteligência artificial e pelo papel da personalidade na construção de produtos e carreiras menos genéricas.

Neste episódio:
Como identificar etapas desnecessárias no onboarding
Por que o usuário precisa de menos coisas para pensar
Como aplicar os cinco porquês na jornada do produto
Por que B2B também é uma relação entre pessoas
Quando recusar uma nova feature protege o produto
Como separar uma necessidade real do hype competitivo
Por que empresas brasileiras privilegiam resultados imediatos
Como manter personalidade sem prejudicar a experiência

Links e parceiros mencionados:
LinkedIn da Yasmin Florêncio: https://www.linkedin.com/in/yasminfb/
Artigo mencionado no episódio: https://www.linkedin.com/pulse/seu-time-tem-ejacula%25C3%25A7%25C3%25A3o-precoce-yasmin-flor%25C3%25AAncio-bortolotti-vqbyf/?trackingId=5WPR7M0xQMSqTO%2BGrkrWRg%3D%3D
Livro Aperte F5, de Satya Nadella: https://link.amazon/B0jbuJwKE

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Capítulos:
00:00 Por que estamos correndo tanto?
00:30 Da medicina para negócios e relacionamento
03:04 O custo de querer crescer antes da hora
07:36 Como reduzir o esforço no onboarding
13:21 Existe um onboarding ideal?
15:17 Todo produto é feito entre pessoas
19:11 Quando o comercial pede outra feature
24:25 A ansiedade por lançamentos e IA
28:26 Curto prazo no Brasil e longo prazo nos EUA
33:28 A pergunta que todo CEO deveria responder
35:53 Personalidade em produtos e carreiras
38:25 Encerramento

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Empresas estão colocando inteligência artificial em produtos, processos e metas antes de responder uma pergunta básica: o problema realmente precisa de IA?

Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Isabela Chitolina, Staff Product Manager no Mercado Livre e professora de AI Product Builder na PM3, sobre os critérios que deveriam orientar qualquer iniciativa de inteligência artificial.

Isabela explica como avaliar a solução mais simples, calcular o ROI de projetos de IA e considerar o time to market antes de iniciar o desenvolvimento. Ela também conta como ajudou a reduzir um processo de dois meses para duas semanas, sem tratar IA como resposta automática para todas as etapas.

A conversa passa pela falsa confiança nos outputs dos modelos, pelo erro de medir produtividade por consumo de tokens, pela decisão entre build, buy ou partner e pelos casos em que construir um modelo proprietário custa mais do que o valor que ele entrega.

Conecte-se com Isabela Chitolina: https://www.linkedin.com/in/isabela-chitolina/?locale=pt
Newsletter: https://www.productgurus.com.br/

Você também vai entender:
O que significa ser um Product Builder
Como separar um problema real do hype da diretoria
Como calcular o retorno de iniciativas de IA
Por que consumo de tokens não representa produtividade
Quando uma automação simples resolve melhor
Os riscos de confiar cegamente nas respostas da IA
Quando um modelo proprietário pode fazer sentido
Por que a adoção deveria começar nos processos internos

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Capítulos:

00:00 IA nem sempre é a resposta
00:37 O que significa ser um Product Builder
03:59 Síndrome do impostor e aprendizado em IA
07:47 Problema real ou hype da diretoria?
10:01 Os três critérios para construir com IA
13:02 Como calcular o ROI de iniciativas de IA
19:11 O perigo de confiar cegamente nos modelos
22:22 Quando construir um modelo proprietário
27:35 A verdade que os cursos de IA não contam
33:21 Por que a adoção deve começar dentro da empresa
39:24 Encerramento

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#InteligênciaArtificial #ProductManagement #ProdutoDigital