Neste episódio, Paulo Chiodi discute a matemática por trás da inteligência artificial e os desafios de monetização que a indústria enfrenta. Ele destaca a necessidade de gerar 400 dólares por usuário anualmente para justificar os investimentos massivos em infraestrutura de IA.
A conversa explora a discrepância entre os gastos e a receita gerada, além de considerar a curva em J como um possível cenário futuro para a produtividade e lucros na área.
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Toda empresa fala sobre cultura, mas poucas conseguem mudar a forma como as pessoas realmente trabalham. Nesta daily com a Dani Douek, discutimos os sinais que revelam quando uma cultura está de fato se transformando, e quando tudo não passa de discurso bonito em slides.
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Em empresas grandes, a experiência do cliente costuma se perder entre agendas, tribos e prioridades que não conversam entre si. Nesta daily, Dani Douek conta como a liderança de Produto pode reduzir a fragmentação, alinhar times diversos e construir uma visão realmente unificada do cliente, mesmo em ambientes complexos.
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Toda liderança tem seus métodos, mas existe um princípio que separa quem apenas ocupa um cargo de quem realmente move uma organização.
Na daily com Dani Doeuk, ela trouxe o fundamento inegociável da liderança de Produto: o que ele significa na prática, como molda decisões e por que se torna determinante para quem quer atuar em alto nível.
Uma conversa clara, estratégica e essencial para qualquer pessoa que lidera ou quer liderar Produto.
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Decisões impopulares fazem parte da liderança, mas poucos sabem equilibrar transparência, velocidade e alinhamento quando a escolha certa não é a mais fácil.
Na daily do guruzinho de hoje, exploramos como líderes de Produto podem comunicar, sustentar e executar decisões difíceis sem quebrar a confiança do time nem comprometer a estratégia. Uma conversa direta sobre maturidade, clareza e coragem na liderança moderna com a diretora de produtos da Natura, Dani Douek.
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Se você trabalha com Product Management, liderança de produto, cultura organizacional, estratégia, visão de longo prazo, gestão de times ou quer crescer na carreira em 2026, este episódio é obrigatório.Recebo Dani Douek, Diretora de Produtos e uma das vozes mais respeitadas em liderança moderna, transformação digital, estratégia de produto e construção de times de alta performance.Uma conversa que destrava a cabeça de qualquer PM, GPM, Head ou executivo que queira liderar com impacto real.Aqui você vai aprender:• A diferença entre um líder que transforma e um líder que apenas administra roadmap• Por que tantas empresas travam em comando e controle• Como construir times que são donos do problema, e não apenas da entrega• O papel da liderança em Now Next Later• Como tomar decisões difíceis sem se perder na política organizacional• Como dizer não com contexto, dados e coragem• Por que visão de longo prazo separa empresas medianas de empresas lendárias• Como liderar na era da inteligência artificial• O erro mais comum na formação de novos líderes de produto• Como escalar cultura, propósito e estratégia dentro de grandes organizaçõesEste episódio é um guia real de liderança estratégica, construção de times autônomos, pensamento crítico e transformação de produto.É uma aula sobre o que realmente importa quando o assunto é liderar com impacto./// Recado Importante:Construa uma carreira à prova do futuro, liderando produtos mais inteligentes e eficientes com IA. Acesse: https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-SpecialistCupom de 10%: PRODUCTGURUS🔗 LinkedIn da Dani: https://www.linkedin.com/in/danidouek//// Capítulos
00:00 Introdução ao Podcast e Apresentação da Convidada
02:47 Liderança de Produtos e Alta Performance
05:36 Transformação Digital e Cultura Organizacional
08:45 Desafios da Liderança em Ambientes Tradicionais
11:17 Equilíbrio entre Curto e Longo Prazo
13:59 Visão de Produto e Engajamento de Times
16:53 Propósito e Estratégia nas Empresas
19:29 Desdobramento de Visão e Execução
22:14 Mensuração de Resultados e Conexão com Times
24:46 Planejamento Estratégico e Roadmap
26:07 Empoderamento da Equipe e Inovação
27:22 Coragem para Dizer Não
30:22 Leitura de Cenário e Política Organizacional
33:41 Tomada de Decisão em Equipes Multidisciplinares
36:56 Cultura de Protagonismo e Aprendizado
42:44 Inteligência Artificial e Liderança de Produto
Este episódio do Product Guru’s com Bianca Maia é praticamente uma aula avançada de Product Marketing. A conversa começa com os sinais reais de maturidade de times de Product Marketing em empresas B2B e SaaS, passa pelo que diferencia um Go To Market estratégico de um simples checklist de push e e-mail, e entra fundo em temas como sales enablement, relacionamento entre PMM, produto e vendas, uso de dados e o impacto da IA no futuro da área.
Bianca traz o olhar de quem veio de vendas, vive pressão por meta e hoje lidera marketing de produto com foco em receita, narrativa e posicionamento. Ela explica como estruturar uma área de PMM em negócios mais maduros, como sair do operacional para se tornar PMM estratégico de negócio, quais métricas importam de verdade para a diretoria e por que PMM precisa ser medido por dinheiro na mesa e não só por materiais bonitos.
O episódio também discute o cenário do mercado de PMM no Brasil, o aumento de vagas em setores como automotivo, o risco de medir PMM como marketing tradicional e o princípio central de GTM que realmente funciona: o básico bem feito, com clareza absoluta sobre o que se vende, para quem, por que e como isso gera resultado.
/// Convidada:
Perfil do LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ataldabiancamaia/
Perfil do Instagram: https://www.instagram.com/ataldabiancamaia/
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Inclui todos os cursos PM3 Sprints (mais de 45 cursos rápidos para criar sua trilha de aprendizado e desenvolver as habilidades mais requisitadas), 1 ano de Alura Língua (inglês e espanhol) e 1 mês grátis de Lovable Pro para praticar.
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Como o Mercado Livre faz cerca de 30 mil deploys por dia, coordena 35 mil microserviços e 18 mil devs sem virar um caos completo? Neste episódio, Juliano Martins, Head de Plataforma do Mercado Livre, abre a caixa preta do Fury e mostra por que plataforma deixou de ser “time de suporte” e virou alavanca estratégica de negócio.
A conversa mergulha no coração da engenharia de plataforma do Meli. Juliano explica como o Fury nasceu para resolver gargalos reais de time to market, custos e segurança, por que a empresa preferiu padronizar tecnologia antes de sair criando catálogo bonito, e como essa base permitiu escalar de 3 mil para mais de 20 mil pessoas em tecnologia. Ele também conta o que mudou para a área de plataforma ganhar status de protagonista no board: deixar de falar só de lead time e MTTR e passar a provar impacto direto em receita, velocidade de lançamento e competitividade.
Falamos sobre governança e autonomia em um ambiente com 35 mil microserviços, a cultura de “liberdade com responsabilidade” que permite que qualquer dev crie recursos críticos sem travas burocráticas, e os riscos quando a empresa começa plataforma pelo lado errado. Juliano compartilha ainda os bastidores da adoção de IA na engenharia do Meli, por que métricas como linhas de código geradas por IA são pura vaidade, o papel de ferramentas como GitHub Copilot e Cursor, e por que ele acredita que juniors e plenos precisam de cuidado ao usar IA para produzir código em produção.
No fim, ele deixa um mini playbook para quem quer elevar plataforma ao nível de Mercado Livre: resolver problema de negócio antes de tecnologia, medir impacto como se fosse um produto com P&L próprio, fugir da cilada do “aqui já está resolvido”, decidir com calma entre comprar ou construir e conquistar os desenvolvedores antes de empurrar qualquer solução top down. É uma aula prática para quem lidera engenharia, plataforma ou produto e quer parar de brincar de DevOps para realmente mudar o jogo da empresa.
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Fica ligado nessa dica: já começou a Black Friday da PM3, e esse ano veio com muita novidade.
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Links Importantes:
Por Dentro do Mercado Livre: https://www.productgurus.com.br/p/serie-por-dentro-do-mercado-livre?r=2jz3x1
30.000 deployments per day? https://medium.com/mercadolibre-tech/30-000-deployments-per-day-heres-how-we-operate-without-losing-our-minds-0eddc0480fb9
Capítulos
00:00 Introdução ao Mercado Livre e sua Cultura de Deploys
02:29 A Plataforma Fiori e sua Importância
05:28 Impacto da Inteligência Artificial na Plataforma
08:00 Governança e Escalabilidade com Microserviços
10:42 Cultura de Responsabilidade e Autonomia
13:26 Desafios e Oportunidades na Engenharia de Plataforma
30:08 Governança e Autonomia nas Equipes
34:47 Trade-offs entre Autonomia e Padronização
37:50 O Papel do Fury como Diferencial Competitivo
41:33 Estratégias de Gestão e Estrutura de Equipes
46:15 Inteligência Artificial e seu Impacto no Desenvolvimento
51:27 Conselhos para Líderes em Engenharia e Plataforma
Plataforma não é tela. É capacidade que libera novos negócios. No iFood, APIs viram peças de Lego para lançar produtos em dias. IA entra como infraestrutura de eficiência, com guardrails e revisão humana. PM de plataforma conecta domínios, dados e estratégia.O que você vai aprender: domínios bem definidos, ownership de dados, como medir impacto sem métrica de vaidade, limites práticos da automação, uso de agentes em dev, produto e vendas, e por que o PM de plataforma virou crítico no Brasil.Convidado: Diogo Ramos - Senior Software Engineering Manager no iFoodLinkedIn: https://www.linkedin.com/in/diogo-ramos-4624a725/Principais aprendizados:- Plataforma é capacidade, não jornada. Construa módulos genéricos que sirvam múltiplos produtos e BUs.- Comece por domínios bem definidos. Dados com ownership claro evitam duplicidade e garantem consistência.- Pense em Lego de APIs. Se um hackathon não consegue criar vários produtos só plugando APIs, falta maturidade de plataforma.- Evolua, não reescreva. Plataformas crescem com o negócio e suportam novas ofertas sem começar do zero.- Estratégia com horizontes. Squads olham semanas, gerências meses, diretorias anos. Todos cascateiam visão e protegem foco.- IA é eficiência embutida. Apoia devs, produto, operações e vendas. O cliente não precisa ver IA para sentir o ganho.- Qualidade primeiro. Agentes fazem code review, mas revisão humana continua. MRs pequenos e testes com regra de negócio importam.- Automação tem limite. Use agentes como primeira linha e faça handoff para humanos quando o contexto ficar complexo.- Dados e processos antes de IA. Sem governança e higiene, o modelo aprende lixo e entrega pouco valor.- Meça sem vaidade. Comprove impacto com métricas de negócio, testes e comparações justas, não só adoção de IA.- Maturidade depende do setor. Bancos têm restrições e cadência diferente de startups. Adapte o plano ao risco e à regulação.- PM de plataforma é crítico. Traduza estratégia em capacidades, orquestre domínios e priorize o que libera novos negócios rápido.- Cultura ajuda. Treinamento de prompts para a empresa toda acelera aprendizado e padroniza o uso responsável de IA.🚨 Aviso importante:LISTA VIP da PM3!Todo ano, a Black Friday da PM3 é o momento mais esperado por quem vive produto digital. Mas esse ano tem uma novidade: tem Lista VIP com acesso antecipado à oferta turbinada e bônus que não vão aparecer durante a Black Friday.Entre agora na Lista VIP da PM3 e aproveita enquanto dá tempo. Acesse: https://go.pm3.com.br/mVmLFxCapítulos00:00 Introdução ao Podcast e Apresentação do Convidado01:10 A Importância da Plataformização nas Empresas05:02 Estrutura e Organização das Plataformas no iFood10:38 Crescimento e Interoperabilidade no Ecossistema do iFood15:52 Visão Estratégica e Desenvolvimento de Plataformas19:24 Integração da Inteligência Artificial na Plataforma do iFood24:11 A Importância da Automação e Eficiência25:21 Limites da Automação: O Papel Humano27:45 Aplicações Práticas de IA no Dia a Dia30:25 Cultura de Produto e a Integração da IA33:21 Garantindo a Qualidade do Código com IA39:58 Maturidade das Empresas e o Uso de IA
Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Jota e Otávio sobre a intersecção entre marketing e produto, destacando a importância da colaboração entre as equipes para otimizar a aquisição e retenção de clientes. Eles discutem erros comuns, métricas essenciais, o impacto da inteligência artificial e a evolução do marketing digital, incluindo o conceito de Retail Media.Pontos chaves da conversa:A desconexão entre produto e marketing gera desperdício.Métricas devem ser compartilhadas entre equipes para alinhar objetivos.O cliente ideal deve ser o foco na construção de produtos.O CAC é uma métrica que deve ser entendida como um sistema.Inteligência artificial é essencial para otimizar processos de marketing.A colaboração entre equipes acelera o ciclo de aprendizado.O Retail Media é uma tendência crescente no marketing digital.A personalização é crucial para a aquisição de clientes.Dados estruturados são fundamentais para o sucesso da AI.A revolução do marketing está na convergência de canais e dados.Links importantes:Capítulo00:00 Introdução ao Marketing e Produto02:52 Desconexão entre Produto e Marketing05:34 A Importância da Colaboração entre Equipes08:20 Métricas e Sinais de Alerta11:02 Definindo Personas e Problemas do Cliente13:51 Responsabilidades entre Produto e Marketing16:42 O Papel do CAC e LTV19:24 A Revolução da Inteligência Artificial29:18 Transformação e Crescimento nas Empresas35:08 A Importância dos Dados na Inteligência Artificial38:50 Casos de Sucesso em Marketing com AI40:49 A Revolução do Retail Media e Novas Linhas de Receita47:07 O Papel da IA na Eficiência de Times de Growth
Neste episódio, Paulo Chiodi e Felipe Bede discutem a interseção entre Inteligência Artificial (IA) e o processo de Discovery em gestão de produtos.
Eles exploram como a IA pode acelerar a análise de dados, mitigar riscos e melhorar a tomada de decisões, além de abordar os desafios enfrentados por profissionais na implementação de Discovery.
A conversa também destaca a importância da transparência e da construção de confiança com stakeholders, bem como dicas práticas para integrar IA em empresas de diferentes tamanhos.
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🔗 Links impotentes
Felipe Bede: https://www.linkedin.com/in/felipe-bede
Aryel: https://www.linkedin.com/in/aryelm/
Gocase: https://www.gocase.com.br
Cafezin: https://cafezin-49a7c.web.app/
Cafezin no Linkedin: https://www.linkedin.com/company/cafezin-ai/
Instagram do Felipe: @bdemmvp
Assuntos abordados
O Discovery é uma ferramenta essencial para mitigar riscos.
A IA pode acelerar o processo de análise de dados.
Gestão de produtos deve focar na resolução de problemas.
A transparência é fundamental para construir confiança com stakeholders.
Não se deve aplicar IA apenas por modismo.
O contexto da empresa influencia o processo de Discovery.
A democratização do processo de Discovery é importante.
A IA deve ser vista como uma ferramenta de apoio, não como uma substituta.
A integração da IA pode expandir as capacidades do Discovery.
O aprendizado contínuo é crucial para o sucesso do produto.
Capítulo
00:00 Introdução ao Discovery e IA
02:33 A Evolução do Processo de Discovery
05:23 Desafios e Frustrações no Discovery
08:03 Integração da IA no Processo de Discovery
10:52 Exemplos Práticos de Uso da IA
13:27 Demonstração de Ferramentas de IA
16:06 O Papel da IA na Mitigação de Viés
19:01 A Importância do Fator Humano no Discovery
24:56 Tomada de Decisão e IA
25:35 O Processo de Discovery
26:10 A Velocidade do Discovery
28:06 Experimentação e Validação
29:26 Análise de Dados e IA
32:47 Compartilhamento de Aprendizados
36:27 Acessibilidade às Ferramentas de IA
40:00 Construindo Confiança com Stakeholders
41:42 Lançamento do Cafézinho
Como uma empresa realmente vira AI First sem cair na perfumaria de chatbot genérico e telas confusas. Neste papo direto com Felipe Bedê, do Mercado Livre, entramos no que importa: produtividade, métricas e arquitetura por trás de IA que gera resultado.
Do case de logística que liberou frete grátis a partir de R$ 19 à orquestração de agentes no atendimento da GoCase, passando por governança, MCP, design system com geração de interface e a linha tênue entre “IA como projeto” e “IA como produto”.
Por que ouvir agora: você sai com um mapa de prioridades para adotar IA em três horizontes. Primeiro eficiência operacional. Depois personalização útil. Só então novos modelos de negócio.
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O que você vai aprender
• O que é AI First no contexto do Mercado Livre e como testar IA antes de qualquer solução tradicional
• Como modelos estatísticos e simulações tipo Monte Carlo reduziram custo logístico e abriram espaço para frete grátis a partir de R$ 19
• Como orquestrar multiagentes de atendimento e integrar com sistemas reais para resolver 80% dos casos sem perder empatia
• Como medir valor de IA além do hype: MAU de features, frequência de uso por propósito, GMV, load factor, SPP, on-time, early, CSAT e esforço
• Governança que funciona: providers, MLGPT interno, dados isolados, limites de temperatura e acesso via MCP
• Treinamento e cultura: prompting como 80% do impacto, low code para MVPs e experimentação governada
• Quando usar NPS, quando usar CSAT e por que escalas pares geram dados melhores
🔗 Links importantes:
Felipe Bedê: https://www.linkedin.com/in/felipe-bede
Diego: https://www.linkedin.com/in/diegoalira
Gocase: https://www.gocase.com.br
Clind.ai: https://clind.ai/
Capítulos
00:00 Abertura e contexto do episódio
01:30 O que é AI First de verdade no MELI
04:00 Testar IA antes do caminho tradicional e por quê
06:30 Design System + geração de interface com IA
08:00 Verde, MLGPT e a camada de plataforma de IA no MELI
09:45 Case logístico: planejar caminhões, Monte Carlo e janela slow
12:30 Como a janela slow elevou vendas e reduziu custo
14:10 IA invisível para o usuário e percepção de velocidade
16:00 IA como produto vs IA como projeto
18:10 Como acalmar a ansiedade das empresas e por onde começar
19:30 Prompting como base e low code para MVPs
22:10 Automação de triagem com Verde Flows e integração com Slack
23:50 E-commerce AI native e o case GoCase
26:30 Orquestração multiagente e integrações reais no atendimento
29:20 Guardrails, segurança e aprendizado contínuo do agente
31:10 Resultados: 4k atendimentos dia e 80% de resolução
33:30 Governança, providers e dados isolados
36:50 MCP, acesso controlado e comparação de modelos
39:30 Mudança de mentalidade: perguntar melhor, experimentar melhor
46:30 Métricas que importam por propósito de produto
50:20 Logística avançada: load factor, SPP e on-time vs early
52:40 NPS, CSAT, esforço e escalas pares
55:00 Encerramento, próximos passos e teaser do episódio de Discovery
Como a Blip transforma necessidades reais de clientes em IA que funciona no mundo real. Neste episódio, entramos no detalhe do que é IA aplicada em produto, como escolher modelos e frameworks, onde estão os limites sem uma boa camada de produto e dados, e como medir valor de verdade. Conversa direta, zero template de automação vazia.
/// Pontos importantes da conversa
• A IA deve resolver necessidades reais dos clientes.
• A comunicação natural é o próximo nível de aperfeiçoamento em IA.
• A Blip utiliza IA para construir experiências conversacionais.
• A atualização constante em IA é crucial para a competitividade.
• Limites da IA incluem a necessidade de uma boa governança de dados.
• As métricas de sucesso devem focar nos objetivos dos clientes.
• A adoção de IA deve ser impulsionada pela alta gestão.
• A eficiência e a produtividade são trade-offs importantes na adoção de IA.
• Conhecimento técnico em IA é acessível e necessário para Product Managers.
• A colaboração entre desenvolvedores e gerentes de produto será cada vez mais importante.
/// Links importantes
LinkedIn do William: https://www.linkedin.com/in/williamcolen/
/// Sobre a Blip
A Blip é a principal plataforma de inteligência conversacional que conecta marcas e consumidores em aplicativos sociais, como WhatsApp, Instagram, Messenger, RCS e Apple. Em 2022, a Blip adquiriu a STILINGUE, plataforma que utiliza inteligência artificial para o monitoramento de conversas em canais digitais e, em 2023, a GUS, empresa mexicana do setor conversacional, reforçando a estratégia global da empresa.
Além do Brasil, a Blip está presente em 36 países e conta com escritórios na Cidade do México, no México, e em Madri, na Espanha. A marca tem ajudado cerca de 3 mil empresas como Dell, GM, Itaú Unibanco, Stellantis, Claro e outras a vender, engajar e se relacionar com os consumidores em canais digitais utilizando Contatos Inteligentes. A Blip já recebeu aportes, Séries A e B, de mais de US$170 milhões da Warburg Pincus. Em novembro de 2024, a Blip anunciou sua Série C no valor de US$60 milhões liderada pelo SoftBank e com participação da Microsoft.
Mais informações em https://www.blip.ai/
Linkedin Blip: https://www.linkedin.com/company/blipbr/posts/?feedView=all
/// Assunto Importante
O futuro dos produtos digitais já começou e a Inteligência Artificial é parte do time. A PM3 acaba de lançar a Formação em Gestão de Produtos de IA: um curso pensado para Product Managers que querem criar, delegar e inovar com mais inteligência.
Muito além dos prompts: você vai aprender a liderar produtos baseados em IA, dominar temas como Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa, e aplicar novas formas de discovery, experimentação e validação.
Prepare-se para o mercado que mais cresce no mundo e torne-se o PM que lidera a transformação.
Acesse o link e saiba mais: https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-Specialist
/// Capítulos
00:00 Introdução à Inteligência Artificial e Produtos
02:48 A Aplicação Prática da IA na Blip
05:13 Desafios e Limites da IA
08:01 Atualização e Adoção de Novas Tecnologias
11:01 A Importância do Produto na IA
13:32 Exemplos de Aplicações de IA na Blip
16:20 Estratégia e Inovação na Blip
23:25 Inovação Rápida e Estratégia de Longo Prazo
29:40 Métricas e Eficiência na IA
35:42 Trade-offs na Adoção de IA
39:34 Desmistificando Mitos sobre IA
42:03 Conselhos para Product Managers e Líderes de Produto
/// Onde encontrar a Product Guru’s:
WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Va7uwHS5fM5U0LIatu3X
X (antigo Twitter): https://twitter.com/product_gurus
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/product-guru-s/
Instagram: https://www.instagram.com/product.gurus/
Neste episódio do Product Guru's, Paulo Chiodi recebe Milena para um debate profundo e provocador sobre o papel da média gestão nas empresas.
A conversa desconstrói a visão tradicional de liderança intermediária, trazendo uma perspectiva humana, crítica e atual sobre os desafios enfrentados por líderes que estão entre a alta direção e os times operacionais.
Com exemplos reais, insights de comportamento organizacional e referências à psicologia e cultura empresarial, os convidados exploram como a média gestão muitas vezes é negligenciada e mal compreendida.
Milena compartilha experiências e dados que mostram o impacto da média gestão na mudança cultural das organizações, destacando que o verdadeiro motor da transformação não está no topo, mas no meio da pirâmide corporativa.
Além disso, o episódio discute o futuro da liderança em tempos de inteligência artificial, a importância da clareza estratégica, a humanização dos processos e o papel das lideranças introvertidas.
Um conteúdo essencial para quem lidera, quer liderar ou deseja entender os bastidores da gestão moderna.
/// Takeaways
/// Links importantes:
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Comunidade: https://persora.app/comunidade
TikTok: https://www.tiktok.com/@persora.app
/// Capítulos
00:00 A solidão da liderança e a desconexão entre alta gestão e times
02:12 O silêncio e a pressão psicológica na média gestão dentro das empresas
04:30 O mito da meritocracia e os erros ao promover líderes operacionais
06:23 A cultura da liderança dominante e a valorização dos introvertidos
09:29 O impacto da inteligência artificial e o desafio de desenvolver juniores
10:49 A importância do propósito e a clareza estratégica como guia das equipes
14:11 Como mudar a cultura organizacional a partir da liderança média
18:25 A falha de promover pelo domínio técnico sem preparo para liderar
21:11 A ilusão das escolas de liderança e os limites do aprendizado teórico
23:53 Liderança como prática colaborativa e o problema da tentativa e erro
25:02 O valor do simples bem executado e a resistência à simplicidade
29:23 Vulnerabilidade, confiança e comunicação como base para liderar
33:34 O ego da alta gestão e a insegurança frente à liderança do meio
40:15 O ataque à média gestão e o movimento global por mais eficiência
44:21 A cultura colaborativa como alternativa às metas e processos rígidos
// Recado importante
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Se você quer ampliar seu networking, aprender com líderes e especialistas de referência e ficar por dentro das tendências mais estratégicas de Produto, esse é o evento certo
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Neste episódio, Paulo Chiodi e André Gomes discutem a evolução da inteligência artificial no setor bancário, analisando como os principais bancos brasileiros estão se adaptando a essa nova realidade.
Eles exploram a transição da IA de um diferencial para uma infraestrutura essencial, o impacto das tecnologias de propósito geral, e a importância da liderança e cultura organizacional na implementação dessas inovações.
A conversa também aborda a competição entre Bradesco, Itaú e Santander, e como o Nubank está se posicionando como um player disruptivo no mercado.
/// Takeaways
A inteligência artificial se tornou uma infraestrutura essencial para os bancos.
O hype em torno da IA pode levar a uma bolha que estourará em breve.
Tecnologias de propósito geral, como a IA, têm um impacto profundo em diversas indústrias.
A competição entre os bancos está se intensificando com a adoção de IA.
A liderança e a cultura organizacional são cruciais para a transformação digital.
O Bradesco está tentando mudar sua narrativa e se reposicionar no mercado.
O Itaú se destaca pela sua alta produtividade e implementação de IA.
O Santander ainda está buscando sua estratégia em relação à IA.
O Nubank está se posicionando como um player inovador no setor bancário.
A internacionalização do Nubank pode abrir novas oportunidades de mercado.
/// Capítulos
00:00 Introdução à Inteligência Artificial no Setor Bancário
02:41 A Evolução da Inteligência Artificial como Infraestrutura
05:15 O Ciclo do Hype e a Realidade da IA
08:06 Tecnologia de Propósito Geral e seu Impacto
10:57 Transformações Estruturais nos Bancos
13:36 Comparação entre Bradesco, Itaú e Santander
16:35 Desafios e Oportunidades para o Santander
19:36 A Importância da Gestão na Transformação
21:59 Cultura Organizacional e seu Reflexo no Time
24:42 A Cultura Organizacional e seu Impacto
26:59 Liderança e Transformação Cultural
28:38 Responsabilidade e Coragem na Liderança
30:30 A Importância da Autoridade e do Exemplo
34:08 A Influência da Inteligência Artificial no Mercado
38:52 Nubank e a Transformação Digital no Setor Bancário
43:52 O Futuro da Liderança em IA e Tecnologia
/// Recado importante
O Product Camp Brasil 2025 está chegando e eu temos um cupom exclusivo para você!
Se você quer ampliar seu networking, aprender com líderes e especialistas de referência e ficar por dentro das tendências mais estratégicas de Produto, esse é o evento certo
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/// Onde encontrar a Product Guru’s:WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Va7uwHS5fM5U0LIatu3XX (antigo Twitter): https://twitter.com/product_gurusLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/product-guru-s/Instagram: https://www.instagram.com/product.gurus/
Neste episódio do Product Guru's, exploramos o papel do GTM Engineer, uma função híbrida que une tecnologia, automação, marketing e vendas em uma estratégia coesa de crescimento.
A convidada Natalia Gaal compartilha sua experiência prática com a ferramenta Clay, que está transformando a forma como empresas orquestram dados e personalizam campanhas de marketing B2B com alta precisão.
Ao longo da conversa, discutimos a origem do termo GTM Engineer, os diferentes arquétipos profissionais da função, como a maturidade dos EUA difere da brasileira e quais as oportunidades para quem quer se especializar na área.
Também foi feito um tour visual pelo Clay, mostrando na prática como ele se diferencia de CRMs e ferramentas tradicionais de automação. Se você quer entender o futuro da integração entre tecnologia e marketing, este episódio é imperdível!
/// Você vai aprender:
• GTM Engineer é uma função híbrida que une tecnologia, marketing e vendas.
• A profissão surgiu e se popularizou com a empresa Clay, em 2023.
• O papel principal é integrar ferramentas e sistemas de forma estratégica.
• Existem quatro arquétipos principais de GTM Engineers com diferentes focos.
• O Clay é uma ferramenta de orquestração de dados, não um CRM.
• GTM Engineers são altamente valorizados por empresas americanas, e contratados do Brasil.
• O Brasil ainda está em estágio inicial, mas com enorme potencial de crescimento.
• O pensamento sistêmico é mais importante que dominar várias ferramentas.
• Personalização de campanhas com dados enriquecidos é o grande diferencial do Clay.
• Networking e comunidades são cruciais para crescer nessa nova profissão.
/// Recado Importante: O futuro dos produtos digitais já começou e a Inteligência Artificial é parte do time. A PM3 acaba de lançar a Formação em Gestão de Produtos de IA: um curso pensado para Product Managers que querem criar, delegar e inovar com mais inteligência.
Muito além dos prompts: você vai aprender a liderar produtos baseados em IA, dominar temas como Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa, e aplicar novas formas de discovery, experimentação e validação.
Prepare-se para o mercado que mais cresce no mundo e torne-se o PM que lidera a transformação.
Acesse o link e saiba mais: https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-Specialist
Cupom: PRODUCTGURUS
/// Linkedin da Natalia Gaal: https://www.linkedin.com/in/nataliagaal/
/// Outros links mencionados:
Clay university: https://www.clay.com/university
Clay Cohorts - https://www.clay.com/university/cohorts
Clay Blog - https://www.clay.com/blog
Clay slack community - https://clayhq.typeform.com/slack?typeform-source=community.clay.com
Clay Bootcamp + GTM Engineering Youtube videos - recheado de videos legais - https://www.youtube.com/@nathanlippi
Clay Bootcamp - https://www.claybootcamp.com/
The rise of GTM engineer Clay blog post - https://www.clay.com/blog/gtm-engineering
GTM Engineer Archetypes by Victor Kim - https://claude.ai/public/artifacts/7c5edf14-f674-4141-8c68-4b1b955f1b3b
Revenue Thinkers - comunidade de revops no BR - https://revenuethinkers.com/
Linkedin do Bruno Head Mkt Clay - https://www.linkedin.com/in/brunoestrella/
/// Capítulos:
00:00 – Introdução
02:20 – A importância do papel do GTM Engineer nas empresas
06:00 – O cenário nos EUA vs. Brasil
11:09 – Formação em gestão de produtos e IA
13:08 – Os 4 arquétipos do GTM Engineer
18:42 – O que é o Clay e como ele funciona na prática
31:21 – Maturidade de mercado: Brasil vs. EUA
37:33 – Como GTM Engineer conecta marketing e vendas
41:41 – Conselhos para quem quer se tornar GTM Engineer
46:13 – Encerramento
/// Onde encontrar a Product Guru’s:
WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Va7uwHS5fM5U0LIatu3X
X (antigo Twitter): https://twitter.com/product_gurus
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/product-guru-s/
Instagram: https://www.instagram.com/product.gurus/
Como transformar personalização em resultados de negócio?
Neste episódio do Product Guru’s, Larissa Alcântara (Product Manager na RD Saúde) compartilha insights sobre como usar personalização, navegação e checkout para reduzir fricção, aumentar conversão e entregar valor real para o cliente.
/// Você vai aprender:
• O que é personalização de verdade em produtos digitais
• Como evitar “over personalization” que gera frustração
• Estratégias de checkout que aumentam vendas
• Quais métricas e indicadores acompanhar (conversão, NPS, métricas de saúde)
• Escala vs. personalização: quando aplicar para todos ou para nichos
• O papel do PM em comunicar resultados e gerar impacto
Esse episódio é essencial para quem trabalha com produto digital, e-commerce, healthtech, experiência do cliente, UX e gestão de produto.
/// Recado Importante: O futuro dos produtos digitais já começou e a Inteligência Artificial é parte do time. A PM3 acaba de lançar a Formação em Gestão de Produtos de IA: um curso pensado para Product Managers que querem criar, delegar e inovar com mais inteligência.
Muito além dos prompts: você vai aprender a liderar produtos baseados em IA, dominar temas como Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa, e aplicar novas formas de discovery, experimentação e validação.
Prepare-se para o mercado que mais cresce no mundo e torne-se o PM que lidera a transformação.
Acesse o link e saiba mais: https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-Specialist
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/// LinkedIn da Larissa: https://www.linkedin.com/in/larissalcantara
/// Capítulos
00:00 – Abertura e apresentação da Larissa Alcântara
02:46 – O perigo do over personalization e o papel real do PM
09:36 – Personalização além da compra: olhar cross e pós-compra
16:17 – AI e personalização não são bala de prata
23:48 – Plano de guerra e métricas para validar personalização
33:23 – Checkout simples: atalhos e redução de fricção
42:24 – Escala vs. personalização: como adaptar para regiões e perfis
50:14 – Conselhos para PMs: comunicar, entender o negócio e dizer “não sei”
55:39 – Encerramento e aprendizados finais
/// Onde encontrar a Product Guru’s:
WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Va7uwHS5fM5U0LIatu3X
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LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/product-guru-s/
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Como usar Inteligência Artificial para transformar dados em decisões reais. Neste episódio do Product Guru’s, o especialista em dados e AI Huxley Dias explica onde a IA generativa realmente faz diferença, como preparar dados para gerar insights confiáveis e o papel do human in the loop na tomada de decisão.
Você vai aprender:
- Onde a IA agrega valor em analytics e data-driven decisions.
- Por que “garbage in, garbage out” é a regra número 1.
- Como começar com dados fragmentados sem perder tempo.
- Quando não usar IA em automações.
- Como medir o ROI em projetos de AI e Data.
- O futuro da análise de dados nos próximos 3 anos.
Esse é um episódio essencial para quem trabalha com produto, growth, tecnologia, dados e inteligência artificial e quer separar hype de prática.
📍 Siga o Huxley no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/huxleydias/
/// Capítulos
00:00 — Introdução e volta do Huxley
02:36 — IA generativa: hype ou valor real?
05:45 — Preparação de dados: a base do sucesso
07:11 — Garbage in, garbage out: erros fatais
13:07 — Empresas com dados fragmentados: por onde começar
14:04 — Gerir expectativas e comunicar avanços
19:38 — O papel do humano no loop da IA
23:54 — ROI em projetos de AI e dados
28:48 — Pensamento crítico na análise com IA
36:44 — Quando não usar IA em automações
40:28 — Encerramento
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/// Recado Importante: O futuro dos produtos digitais já começou e a Inteligência Artificial é parte do time. A PM3 acaba de lançar a Formação em Gestão de Produtos de IA: um curso pensado para Product Managers que querem criar, delegar e inovar com mais inteligência.
Muito além dos prompts: você vai aprender a liderar produtos baseados em IA, dominar temas como Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa, e aplicar novas formas de discovery, experimentação e validação.
Prepare-se para o mercado que mais cresce no mundo e torne-se o PM que lidera a transformação.
Acesse o link e saiba mais: https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-Specialist
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/// Onde encontrar a Product Guru’s:
WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Va7uwHS5fM5U0LIatu3X
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LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/product-guru-s/
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Neste episódio, Allan Baptista, fundador do Skip (apelidado por muitos como o “Lovable brasileiro”), compartilha os bastidores de um experimento que virou produto real. Ele fala sobre os primeiros 10 dias de beta, com mais de mil usuários na fila e quase 5 mil mensagens trocadas com agentes de IA, mesmo na “pior versão do produto”.
Discutimos:
🔸 Como é possível lançar um construtor de produtos com IA no Brasil
🔸 O que eles já aprenderam com os primeiros 1.500 projetos criados
🔸 Por que prompts prontos e emojis são os maiores vilões da produtividade
🔸 Como criar um time de produto virtual com agentes inteligentes
🔸 O que ainda falta para alcançar paridade com os gigantes
🔸 O impacto de bugs, ataques e uma conta de LLM acima de R$ 8 mil por mês
🔸 Como é possível construir em público sem romantismo
🔸 Por que a infraestrutura (e o custo) pode matar o produto
Se você se interessa por IA aplicada, builders reais, criação de produto digital e bastidores de uma startup brasileira que está tentando competir com ferramentas globais, esse papo vai te instigar.
📌 Skip - Crie produtos em minutos com AI: goskip.dev/
📌 Extensão para extrair layout de qualquer site: https://skip-design-extractor-787d0.goskip.app/
📌 DBExpert - crie estrutura de BDs em minutos com AI: https://dbexpert.usecurling.com/
📌 Comunidade Codando Sem Codar - aprenda a codar com AI: https://www.codandosemcodar.com.br/
📌 Codando Sem Codar Expert - alcance o próxime nível de criação de produtos com AI: https://www.usecurling.com/expert
📍 Siga o Allan no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/allanbaptista/
Capitulos:
00:00 - Introdução: Quem é Allan Baptista e o que é o Skip
00:38 - O Lovable brasileiro: IA, microagentes e MVP em público
01:48 - O que é o Skip e por que ele existe
02:54 - A dor que o Skip resolve (mesmo tendo começado como experimento)
05:40 - Construir em público com um produto inacabado
10:35 - O que sabiam que ia dar errado — e o que surpreendeu
13:59 - Números atualizados: mais de 1.500 projetos e 8 mil mensagens
15:22 - O bug mais idiota (e os erros que ensinaram mais)
19:34 - Se o Skip morrer amanhã, qual será o motivo?
22:29 - O que os usuários estão fazendo que ninguém imaginava
26:21 - O problema dos prompts exagerados (e com emojis)
27:20 - A bullshitagem dos templates prontos de IA
32:09 - Demonstração ao vivo: como funciona o Skip
41:02 - Ataque DDoS e infraestrutura segura desde o dia 1
45:27 - Pizzaria pronta em 4 minutos: build completo com agentes
47:44 - Integrações com API e roadmap de banco de dados
48:56 - Usuários recriando apps como Airbnb e iFood
50:52 - Convite: vamos derrubar o Skip com 1.000 usuários
51:33 - Encerramento: visão, ambição e convite para apoiar o produto brasileiro
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/// Recado Importante: O futuro dos produtos digitais já começou e a Inteligência Artificial é parte do time.
A PM3 acaba de lançar a Formação em Gestão de Produtos de IA: um curso pensado para Product Managers que querem criar, delegar e inovar com mais inteligência.
Muito além dos prompts: você vai aprender a liderar produtos baseados em IA, dominar temas como Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa, e aplicar novas formas de discovery, experimentação e validação.
Prepare-se para o mercado que mais cresce no mundo e torne-se o PM que lidera a transformação.
Acesse o link e saiba mais: https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-Specialist
Cupom: PRODUCTGURUS
/// Outros parceiros:
Codando sem Codar - A maior comunidade de AI (Vibe) Coding do Brasilhttps://codandosemcodar.com.br/?utm_campaign=pg_podcast
Curling - Do treinamento à criação de soluções com IA, estamos em cada etapa. https://www.usecurling.com
/// Onde encontrar a Product Guru’s:
WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Va7uwHS5fM5U0LIatu3X
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/product-guru-s/
Instagram: https://www.instagram.com/product.gurus/
Neste episódio brutalmente honesto, Ana Zucato compartilha a jornada da Noh, de um app genérico de divisão de contas que quebrou, até se tornar uma conta digital para casais que hoje cresce no boca a boca. Ana detalha como reposicionou o produto, o que realmente é Product-Market Fit (spoiler: não é uma sensação) e por que NPS é uma métrica superestimada.Discutimos:🔸 Como descobrir seu PMF olhando para a DRE🔸 A métrica que vale mais que NPS🔸 Por que a NOH fechou o app por 3 meses🔸 Como bateram 88% no teste de Sean Ellis🔸 O erro de tentar atender todo mundo🔸 Crescer 18x com nicho, não com mídia🔸 O que todo PM deveria saber sobre margem e unit economics🔸 E por que IA não substitui entendimento de negócioSe você trabalha com produto, é founder, PM, ou quer entender o que realmente faz uma empresa parar de pé, esse papo é obrigatório.📌 Conheça a NOH: https://www.noh.com.br/📍 Siga Ana no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/anazucato/📥 Inscreva-se no canal e ative as notificações para mais episódios!---Capítulos:00:00 - Introdução e boas-vindas 00:38 - Product-Market Fit não é IA com glitter 01:55 - O que é Product-Market Fit de verdade 05:09 - O método de Sean Ellis e os 88% da NOH 07:31 - Clientes desesperados e impacto real 08:49 - Reposicionamento: de divisão de despesas a conta para casais 10:34 - Quando a NOH quebrou e tirou o app do ar 11:46 - Construindo o novo PMF com casais 14:10 - NOH cresce 18x no orgânico 15:46 - Dificuldade de desapegar do produto antigo 18:13 - Quais métricas importam depois do PMF 21:11 - Por que NPS é uma métrica falha 24:12 - Os vieses culturais que distorcem o NPS 26:38 - NPS como métrica de vaidade nas empresas 29:42 - Se fosse começar de novo: o que mudaria 32:11 - PMs em empresas grandes: o que fazer com PMF 35:19 - Encerramento e convite para conhecer a NOH---/// Recado Importante: O futuro dos produtos digitais já começou e a Inteligência Artificial é parte do time.A PM3 acaba de lançar a Formação em Gestão de Produtos de IA: um curso pensado para Product Managers que querem criar, delegar e inovar com mais inteligência. Muito além dos prompts: você vai aprender a liderar produtos baseados em IA, dominar temas como Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa, e aplicar novas formas de discovery, experimentação e validação.Prepare-se para o mercado que mais cresce no mundo e torne-se o PM que lidera a transformação.Acesse o link e saiba mais: https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-SpecialistCupom: PRODUCTGURUS/// Outros parceiros:Codando sem Codar - A maior comunidade de AI (Vibe) Coding do Brasilhttps://codandosemcodar.com.br/?utm_campaign=pg_podcastCurling - Do treinamento à criação de soluções com IA, estamos em cada etapa. https://www.usecurling.com/// Onde encontrar a Product Guru’s:WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Va7uwHS5fM5U0LIatu3XX (antigo Twitter): https://twitter.com/product_gurusLinkedIn: https://www.linkedin.com/company/product-guru-s/Instagram: https://www.instagram.com/product.gurus/