Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

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

A empresa lançou uma ferramenta de inteligência artificial e chegou a mil usuários. Isso ainda não prova que a IA melhorou o produto, reduziu desperdícios ou gerou resultado para o negócio.Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Diogo Boëchat, gerente de Plataforma de Produtos do Itaú, sobre o que precisa acontecer para a IA deixar de ser uma assistente reativa e começar a participar do trabalho estratégico dos times.Diogo apresenta três etapas para medir o impacto da IA: adoção real, transformação dos processos e resultado de produto. Também explica por que frequência importa mais que número de usuários, como produtos internos de uso obrigatório podem esconder baixa qualidade e por que ferramentas deveriam surgir depois da definição de processos.A conversa passa pela fragmentação do trabalho dos PMs, pela integração de dados e sistemas, pelo papel da liderança na mudança cultural e por um possível modelo de operação criado para agentes de IA, com humanos inseridos nos pontos de decisão.No final, Diogo usa sua experiência com uma padaria artesanal para explicar uma consequência incômoda: o melhor forno do mercado não salva uma massa mal preparada. Com IA, dados ruins e processos frágeis produzem o mesmo resultado.Capítulos:00:00 Por que a IA não é uma bala de prata01:31 Paciência para transformar sem quebrar03:23 Da consultoria para a execução05:18 Quando a IA vira parceira do PM09:52 O fim da fragmentação de ferramentas12:14 Processos e cultura vêm primeiro16:02 Como medir o ROI da IA19:20 Adoção real em produtos internos21:49 O que pode surgir depois do Agile25:00 Como criar uma plataforma para toda a empresa28:00 O forno tecnológico que queima o pãoLinkedin Diogo: https://www.linkedin.com/in/diogo-bo%C3%ABchat-22275410b/Parceiros:10% de desconto nos cursos da PM3: https://productgurus.short.gy/HBiSmt
Certificado Gratuito para carreira na Gringa com a Deel: https://productgurus.short.gy/pPAeWyAssine a nossa newsletter: https://www.productgurus.com.br/p/eu-coloquei-28-frameworks-de-produto?r=2jz3x1

Como uma empresa com mais de 8 mil pessoas mantém autonomia, velocidade e coerência ao criar produtos para um ecossistema com 60 milhões de usuários, 500 mil entregadores e 500 mil estabelecimentos?

No primeiro episódio da série especial sobre o jeito iFood de fazer produto, Paulo Chiodi conversa com Gabriela Fumo, GPM de Reservas, e Bruno Parizotto, Head de Produtos do iFood.

Eles explicam como funciona o JIP, a cultura de produto da empresa, e mostram como seus cinco princípios aparecem nas decisões do dia a dia.

A conversa passa pelo Dexter, conjunto de agentes que ajuda PMs a criar PRDs e estruturar testes, e pela história da Dora, uma agente conversacional criada há quatro anos que fracassou como produto, mas gerou aprendizados sobre catálogo, latência, fraude e experiência conversacional.

Também discutimos autonomia, tolerância ao erro, inteligência artificial, liderança e o desafio de testar rápido sem quebrar um ecossistema usado por milhões de pessoas.

Se conecte:
Gabriela Fumo: https://www.linkedin.com/in/gabriela-fumo/
Bruno Parizotto: https://www.linkedin.com/in/brunoparizotto/

Capítulos:
00:00 Primeiro episódio da série com o iFood
02:20 Por que o JIP foi criado08:05 Cultura de produto precisa de rituais
13:51 Os cinco princípios do JIP
17:29 iFood Ads e o fracasso da Dora
25:05 Convite para o iFood Camp
27:06 Como o iFood cria produtos do zero
33:49 Autonomia sem perder o alinhamento
37:59 Dexter: agentes de IA para PMs
44:37 A meta de 3 mil experimentos
45:59 O CEO como primeiro agente
49:17 Por que o iFood tolera tantos erros
54:35 Encerramento

Participe do iFood Camp: https://negocios.ifood.com.br/eventos/ifood-camp

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87% das empresas brasileiras planejam crescer em 2026, mas 75% não bateram suas metas de vendas no ano anterior. O mercado quer resultados maiores enquanto opera com menos orçamento, jornadas fragmentadas e inteligência artificial ainda concentrada em tarefas básicas.
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Luis Lourenço, Diretor de Novos Negócios da RD Station e fundador da Plug CRM, empresa adquirida pela RD Station em 2018.
Luis conta o que acontece depois da venda de uma startup, quando o fundador precisa abandonar parte da autonomia e desenvolver competências de executivo. Ele explica por que algumas aquisições se transformam em pesadelo e como cultura, metas irreais e decisões tomadas no início podem comprometer anos de integração.
A conversa também passa pelo fim dos funis lineares, pelos limites do Product-Led Growth como fórmula universal e pelo erro de importar estratégias do Vale do Silício sem considerar WhatsApp, Pix, boleto, logística e as diferenças entre os vários Brasis.
Luis mostra como aproximar produto de receita usando Voice of Customer, Voice of Buyer, dados do CRM e conversas reais de vendas. Também explica por que a inteligência artificial deveria processar informações de marketing, vendas, atendimento e produto, em vez de servir apenas para gerar textos e pequenas automações.
Neste episódio:
Por que algumas aquisições viram pesadelo
A diferença entre fundador e executivo
Quando previsibilidade vale mais que velocidade
Por que os funis de vendas deixaram de ser lineares
O risco de copiar playbooks estrangeiros
Como WhatsApp e Pix mudam a estratégia brasileira
Como produto pode contribuir diretamente para receita
O que 59 campos inúteis revelam sobre um CRM
Por que o uso de IA ainda não aparece nas metas
Como construir uma empresa capaz de durar décadas

LinkedIn de Luis Lourenço: https://www.linkedin.com/in/luisjlourenco/

Capítulos:
00:00 De fundador a executivo após uma aquisição
07:53 Quando uma aquisição vira pesadelo
13:16 A diferença entre founder mode e liderança
16:28 Dez milhões ou algumas pizzas?
19:50 O fim dos funis lineares
26:19 Por que o playbook do Vale do Silício falha
31:31 Os vários Brasis dentro do mercado
35:31 Recados dos parceiros
38:15 Como produto pode gerar mais receita
44:40 O CRM com 59 campos inúteis
48:43 Como usar IA para tomar decisões
52:23 Como construir uma empresa duradoura

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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