Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

O cadastro de entregadores do iFood passou de 12 para cinco passos, e o tempo de aprovação caiu de 30 horas para dois minutos.
Sandy Zambeli conta como design, produto, engenharia, negócio e fornecedores precisaram coordenar suas entregas para chegar a esse resultado.
Nesta conversa, Sandy, gerente de design de logística, e Vanessa Spanholi, líder de UX Research, explicam como o iFood pesquisa com entregadores, conecta conhecimento entre equipes e usa IA para apoiar o planejamento e a análise de pesquisas.
Falamos sobre os conflitos entre consumidor e entregador, a Athena, os mecanismos de escuta recorrente e o que faz uma descoberta chegar à mesa antes de a decisão estar tomada.
No final, duas discussões que merecem atenção: por que conversão pode esconder problemas de experiência e por que mais interações com uma IA podem indicar respostas insatisfatórias.
Converse com elas:
Sandy: https://www.linkedin.com/in/sandy-zambeli/
Vanessa: https://www.linkedin.com/in/vanessa-spanholi/✌️ Siga e deixe suas 5 estrelas para esse episódio.

Quando escrever código fica mais barato com IA, o trabalho de engenharia muda junto.Neste episódio do Product Gurus, Mauricio fala sobre como a IA está transformando o papel de engenheiros, líderes e times de produto dentro da Deel. A conversa passa por uso real de agentes, métricas de adoção, experimentação mais barata, liderança técnica, troubleshooting, times de suporte em hypergrowth e o que diferencia profissionais que apenas executam de quem realmente gera impacto.Também falamos sobre um caso em que a automação de aprovações de reembolso saiu de 83% para 99%, sobre por que gasto de tokens não deveria ser tratado como métrica de sucesso e sobre o que muda no discovery quando experimentar fica muito mais barato.No fim, a discussão central é simples: IA reduz o custo de execução, mas aumenta a importância de julgamento, contexto, visão de negócio e capacidade de resolver problemas.LinkedIn Mauricio: https://www.linkedin.com/in/mauriciojs/Garanta seu certificado gratuito para conseguir sua vaga na gringa aqui: https://productgurus.short.gy/pPAeWy Capítulos00:00 Resultado importa mais que gasto de tokens00:36 O custo de deixar de ser apenas técnico05:24 O engenheiro precisa virar 360?06:04 O que muda quando escrever código fica barato08:50 Experimentar ficou mais barato10:10 Quanto do código já é feito por IA12:18 Como a Deel usa agentes internos13:30 De 83% para 99% de aprovações automáticas16:21 Como sobreviver ao caos do hypergrowth17:30 O time criado para apagar incêndios22:17 Quais métricas realmente importam25:04 O que Mauricio busca em engenheiros25:51 As duas perguntas que ele faz em entrevistas28:31 O futuro da engenharia de software31:02 Encerramento

Esse episódio é um oferecimento da PM3, garanta 10% de desconto em todos os seus cursos. Deel Global Badges, a certificação gratuita que te ajuda na carreira internacional. ReveLumi, pesquisas qualitativas diretamente no WhatsApp.
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Sua equipe passa quatro semanas testando, descobre um caminho melhor para o produto e acaba cobrada pelo atraso. O aprendizado aconteceu. A avaliação continua premiando outra coisa.
Neste episódio do Product Guru’s, converso com Thais sobre os incentivos que dificultam a experimentação e o desafio de transformar a maneira de construir produtos no Itaú.
Falamos sobre o Jeito Itaú de Produtar, como medir o valor de Product Operations e por que contar testes pode estimular experimentos que não ensinam nada. Thais também explica o que a fez sair da consultoria para trabalhar com produto: continuar responsável pelas consequências de uma ideia depois da entrega.
Com IA tornando a construção mais fácil, ganha importância a capacidade de decidir o que merece existir. Inclusive quando os clientes mostram que a sua melhor ideia deveria ser abandonada.
Linkedin da Thais: https://www.linkedin.com/in/thaiscirenza/

Capítulos
00:00 Minha ideia era horrível
00:23 Da consultoria à construção de produtos
02:45 Jeito Itaú de Produtar: transformar sem burocratizar
04:50 Cultura, incentivos e mudança de comportamento
09:53 Product Operations: equipe e métricas de sucesso
15:17 O que as escolas não ensinam sobre execução
18:08 Recados: Deel e PM3
20:26 Os erros ao criar uma cultura de experimentação
23:37 Aprender e ser penalizado pelo prazo
27:02 A responsabilidade depois da boa ideia
29:48 As habilidades de um bom PM
32:51 IA, curiosidade e decisões de produto
35:12 Humildade para abandonar a própria solução
35:58 Encerramento

Currículos genéricos produzidos por inteligência artificial estão sendo avaliados por outros sistemas de inteligência artificial. Nesse processo, experiências diferentes começam a parecer iguais e o candidato perde justamente aquilo que deveria diferenciá-lo.Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Gabriela Marculino sobre como conseguir uma vaga em tecnologia quando dominar ferramentas já não é suficiente para chamar a atenção.Gabriela explica como adaptar o currículo aos requisitos da vaga, usar os métodos STAR e XYZ para comunicar resultados e construir um portfólio que revele decisões, raciocínio e impacto, em vez de apenas reproduzir tutoriais.A conversa também passa pelas habilidades comportamentais avaliadas em profissionais juniores, pela dificuldade dos introvertidos em tornar seu trabalho visível e pelas perguntas que ajudam o candidato a avaliar a empresa antes de aceitar uma proposta.Gabriela conta ainda como uma entrevista para uma vaga júnior simulou uma rotina de burnout, apesar do bom salário, contratação CLT e vale-refeição de R$ 2 mil. O episódio discute outras red flags, a importância da formação técnica, a ansiedade causada pelo ritmo das novas ferramentas e a presença de mulheres em posições de decisão na tecnologia.A pergunta que atravessa a conversa é simples: quando todos possuem currículo, LinkedIn e portfólio, o que torna um profissional impossível de ignorar?LinkedIn da Gabi: https://www.linkedin.com/in/gabriela-m-297493164/Linktree: https://linktr.ee/GabrielaMarculinoRecado importante:10% de desconto em qualquer curso da PM3: https://productgurus.short.gy/HBiSmtCertificado Gratuito para carreira na Gringa com a Deel: https://productgurus.short.gy/pPAeWyCapítulo00:00 O mercado de trabalho virou teatro00:13 Como a IA mudou os processos seletivos04:08 Como usar os métodos STAR e XYZ07:22 Competência, visibilidade e introversão12:04 As perguntas que o candidato deve fazer14:11 Red flags durante a entrevista17:55 Faculdade ainda importa em tecnologia?24:16 Como lidar com a ansiedade causada pela IA30:59 Do básico ao impossível de ignorar34:05 Mulheres nas decisões técnicas38:33 Carreira internacional e encerramento

Desenvolver produtos ficou mais rápido e barato com inteligência artificial. O problema é que velocidade não ajuda quando o time ainda não sabe o que merece ser construído.
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Joaquim Torres, o Joca, e Anderson Borges, fundadores da ReveLumi, sobre como a IA pode transformar pesquisa qualitativa e product discovery.
Eles apresentam uma agente capaz de conduzir entrevistas pelo WhatsApp, aceitar respostas em áudio, aprofundar temas em linguagem natural e organizar centenas de conversas em insights acionáveis.
Durante a demonstração, Joca mostra uma pesquisa com 149 conversas que terminou questionando a hipótese inicial do próprio time. A conversa também passa por NPS, recrutamento de participantes, entrevistas contínuas, arquitetura de agentes, human in the loop, segurança, memória e prevenção de alucinações.
Neste episódio:
Por que os dados mostram “o quê”, mas não explicam “por quê”
Como a IA tornou mais importante decidir o que construir
O que visitas a clientes revelam que os dashboards escondem
Como automatizar entrevistas sem transformar tudo em formulário
Uma pesquisa qualitativa com 149 conversas
Como a pesquisa pode rejeitar a hipótese do próprio time
Por que o modelo de IA não é o principal diferencial
Como funcionam guardrails e intervenção humana
O futuro do product discovery contínuo
Crie a sua primeira pesquisa via Whatsapp agora com a ReveLumi: https://productgurus.short.gy/miSFA2
Linkedins:
Joaquim Torres: https://www.linkedin.com/in/jocatorres/
Anderson: https://www.linkedin.com/in/andersongeisonborges/
Capítulos:
00:00 Como nasceu a pesquisa pelo WhatsApp
01:38 Por que conversar com clientes continua difícil
03:44 O choque de visitar usuários reais
06:46 Desenvolver ficou barato; decidir ficou crítico
12:04 Por que uma pesquisa pode levar meses
16:08 Como nasceu a ReveLumi
19:21 Entrevistas em escala com IA
21:38 O que o NPS não consegue explicar
25:48 Demonstração da plataforma
36:02 A arquitetura por trás da agente
41:20 Human in the loop e guardrails
43:14 Como experimentar a ReveLumi
49:38 Encerramento