Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

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

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

Parceiros do episódio:
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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
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