Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

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

Gerar resultado é parte da carreira. Entender como as decisões realmente são tomadas dentro de uma empresa é a outra parte.

Neste episódio, Pablo Silva volta ao Product Gurus para uma conversa direta sobre carreira, liderança, inteligência artificial e o papel atual do Product Manager.

Pablo explica por que toda empresa funciona como um ambiente diplomático, como a relação com a liderança influencia oportunidades e por que questionar prioridades sem dados pode fazer um profissional parecer reativo, mesmo quando ele está certo.

A conversa também aborda como a IA pode retirar trabalho operacional da rotina dos PMs, devolver tempo para análise e melhorar a qualidade das decisões. Mas isso só acontece quando a tecnologia resolve um problema concreto de custo, receita ou comportamento do usuário.

Ao longo do episódio, discutimos:
• Por que Product Managers ficaram presos no operacional
• Como confrontar prioridades usando dados
• O peso da confiança e da influência na carreira
• Por que sua liderança é uma aliada decisiva para o crescimento
• Como usar IA para ganhar tempo de qualidade
• Quando frameworks, OKRs e processos deixam de ajudar
• Por que empresas adotam ferramentas sem entender seu propósito
• O que realmente diferencia um PM excelente

Um episódio para quem trabalha com Produto e percebeu que conhecer frameworks ajuda, mas não explica por que algumas pessoas crescem e outras continuam apenas acumulando entregas.

Convidado: Pablo Silva
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/souopablosilva/

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Capítulos:

00:00 O papel do PM na era da IA
10:00 Por que Produto ficou tão operacional
16:00 Liderança, prioridades e trade-offs
24:50 Resultado, política e crescimento na carreira
34:50 Como lidar com frustração no trabalho
40:10 Onde a IA realmente gera valor
46:40 Por que empresas copiam frameworks
53:15 A IA pode recuperar a agilidade?
56:05 O que realmente mudou em Produto

Inscreva-se no canal e compartilhe o episódio com alguém que entrega muito, mas ainda não aprendeu a navegar a empresa onde trabalha.

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

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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.
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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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