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:
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🚨 Aviso importante:
Pela primeira vez, você pode garantir todas as formações da PM3 — de Product Management a Leadership, com mais de 83% de desconto e o dobro de tempo de acesso.
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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As vagas são limitadas, então se você quer chegar em 2026 dominando Produtos Digitais e IA, garanta a sua vaga.
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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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Felipe Bede: https://www.linkedin.com/in/felipe-bede
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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
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/// 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
O Product Camp Brasil 2025 está chegando e eu temos um cupom exclusivo para você!
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/// Onde encontrar a Product Guru’s:
WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Va7uwHS5fM5U0LIatu3X
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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
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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
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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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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
---
/// 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.
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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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/// 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
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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/
Neste episódio do Product Guru's, Paulo Chiodi conversa com Iago Maciel, especialista em produto com passagens por Ambev e experiências atuais no Vale do Silício. Iago compartilha sua jornada de reinvenção profissional, onde mergulhou no ecossistema de IA em São Francisco para entender como a inteligência artificial está moldando o futuro dos produtos digitais.
A conversa aborda temas como segurança em produtos de IA, mudanças de mentalidade na gestão de produtos, o papel controverso do “Product Builder”, estratégias para integração de times técnicos e jurídicos, e como os PMs podem se tornar mais estratégicos. Iago também compartilha ferramentas práticas, como o uso de dados sintéticos, evaluations e o uso do Manus para pesquisas complexas.
Um episódio indispensável para quem quer liderar na nova era da tecnologia.
// Onde encontrar o convidado:
Iago Maciel
https://www.linkedin.com/in/iagomsouza
/// 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.
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Curling - Do treinamento à criação de soluções com IA, estamos em cada etapa. https://www.usecurling.com
/// Nesse episódio abordamos:
/// Capítulos
00:00 Abertura
01:30 Sabático no Vale: por que largar tudo e estudar IA
02:36 Eventos e aprendizado com o ecossistema de startups
03:49 O hype dos engenheiros de IA e o mercado atual
05:41 Segurança em IA: por que ninguém fala sobre isso
08:07 Mentalidade de produto na era da IA
10:40 Casos de uso, riscos e prompt injection
13:04 Estratégias de dados e feedback loops em IA
14:48 O risco real de modelos de IA mal treinados
17:21 Casos jurídicos e discriminação por IA nos EUA
18:31 A polêmica do Product Builder
22:55 Diferença entre maturidade de PMs no Brasil e EUA
27:42 O que o PM precisa desaprender com IA
32:20 O “jogo do Tigrinho” das automações e uso consciente
36:09 A pandemia e a perda de protagonismo do PM
38:32 Como se tornar um PM mais estratégico com IA
41:00 Como usar IA como mentor de negócios
43:23 A importância da curiosidade como soft skill
46:41 Liderança de adoção de IA nas empresas
48:01 Como conversar com jurídico, segurança e engenharia
52:40 Ferramentas práticas e dicas de prompt
55:37 Uso avançado do Manus para pesquisa multistep
58:22 Encerramento e links úteis na descrição
Neste episódio especial do "Joca Responde", Paulo Chiodi entrevista Joaquim Torres — referência nacional em gestão de produtos digitais — para responder dúvidas reais enviadas anonimamente pela comunidade.O programa aborda temas cruciais como o papel do Product Manager júnior, o uso de inteligência artificial no discovery, as armadilhas do "2 em 1" no mercado de produto e até dicas valiosas para quem deseja fazer uma transição de carreira da área de desenvolvimento para produtos.Joca compartilha suas experiências práticas em empresas reais e dá conselhos diretos sobre como agir frente às mudanças do mercado, como entregar valor com mais agilidade e como evoluir dentro da área de produto. Se você trabalha com produto digital, agilidade ou quer entrar nesse universo, este vídeo é essencial para entender como gerar impacto real com tecnologia!/// Envie suas perguntas para o JocaQuer ter sua pergunta lida e respondida pelo Joca Torres no próximo Joca Responde? Acesse o link abaixo e envie as suas perguntas!https://forms.gle/PSMHoiYaRs52WD1R8/// Onde encontrar os convidados:Joca Torres | Founder & Principal Consultant @ Gyaco:https://www.linkedin.com/in/jocatorres/// 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/// 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/// Nesse episódio abordamos:• Conversas reais com usuários ainda são insubstituíveis no discovery.• A IA pode acelerar análises, mas não substitui a empatia humana.• O mercado está exigindo profissionais mais completos e adaptáveis.• Scrum Master dedicado por squad já é visto como modelo ultrapassado.• OKRs não devem limitar o tempo de discovery; rapidez e impacto são chave.• É possível fazer discovery em horas usando protótipos e testes rápidos.• A transição de carreira exige estudo, prática e exposição intencional.• PMs juniores devem assumir produtos menores para aprender na prática.• O foco do produto deve sempre ser resultado — para o cliente e para a empresa.• Market research deve considerar dados, IA e principalmente a voz do usuário./// 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, Paulo Chiodi recebe Cheila Portela, cofundadora da Prototipe AI, para uma conversa prática e profunda sobre prototipação de agentes de inteligência artificial (IA).
Com muito bom humor e clareza, Cheila explica como times de produto e UX podem criar agentes de IA funcionais e eficientes sem escrever uma linha de código, focando em comportamentos, instruções e orquestração, não em programação.
A conversa revela os erros mais comuns cometidos na criação desses agentes e oferece insights sobre como lidar com a natureza probabilística das LLMs, garantindo resultados consistentes mesmo sem domínio técnico profundo.
Ao longo do episódio, Cheila compartilha cases reais, mostra a ferramenta Prototipe AI na prática, e revela como estruturar fluxos com memória, lógica condicional e chamadas de API de forma simples e eficaz. O papo também aborda a importância de métricas como custo por execução e taxa de aprovação e desconstrói a ilusão de que criar agentes em ferramentas como N8N em “5 minutos” é suficiente para produção real.
Se você trabalha com produtos digitais, IA generativa ou busca formas reais de inovar com eficiência, este episódio é essencial.
// Onde encontrar a convidada:
Cheila Portela | Cofounder @ Prototipe AI
https://www.linkedin.com/in/cheilaportela
/// Conteúdos mencionados:
Prototipe AI - https://www.prototipe.ai/
/// 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.
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/// Outros parceiros:
Codando sem Codar - A maior comunidade de Vibe Coding do Brasil https://codandosemcodar.com.br/?utm_campaign=pg_podcast
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/// Nesse episódio abordamos:
• Prototipar agentes de IA é diferente de prototipar telas por causa da natureza probabilística das LLMs.
• Agentes de IA podem ser construídos sem código, usando ferramentas especializadas.
• Processos repetitivos e estruturados são ideais para aplicar IA inicialmente.
• Ferramentas como Zapier e N8N são úteis, mas não substituem plataformas de prototipação.
• O maior desafio é arquitetar bem os prompts e fluxos, não escrever código.
• Testes e iteração com feedback são essenciais para atingir bons resultados.
• Métricas como custo por execução e taxa de aprovação são cruciais.
• Prototipação ajuda a evitar retrabalho e código desperdiçado.
• Ferramentas próprias como Prototip.ai aceleram o processo e organizam o ciclo de feedback.
• A área de produto tende a liderar esse processo, mas hoje a demanda vem mais da tecnologia.
/// Capítulos
00:00 Abertura
01:40 Origem do nome “Prototipe.ai”
02:30 Diferença entre prototipar tela e prototipar agente de IA
05:20 Recados
06:55 Primeiros passos para quem quer prototipar um agente de IA
09:45 Quando (não) usar ferramentas como N8N e Zapier
12:10 Exemplo prático de automação com agentes no RH
15:10 Demonstração da ferramenta Prototipe.ai
17:50 Como testar, ajustar e iterar o comportamento dos agentes
22:00 Estrutura de agentes conversacionais e máquina de estados
25:10 Fluxos com memória, lógica e integração via API
32:10 Métricas para mensurar sucesso de protótipos de IA
36:52 Diferença entre prototipar e já ir para produção
41:22 Quem mais se beneficia com o uso da Prototipe.ai
44:10 Equilíbrio entre fidelidade e velocidade no protótipo
47:30 Como encontrar a Cheila e conhecer a plataforma
Neste episódio do Product Guru's, Paulo Chiodi conversa com Guilherme Gonzalez, referência em Design Systems no Brasil, sobre como ele usou inteligência artificial para criar, do zero, um Design System real, escalável e pronto para uso — em apenas 5 dias.
Você vai descobrir como ele estruturou prompts, integrou ferramentas como Figma, V0.dev e Cloud Code, e aplicou tokens exportados via plugin para gerar componentes funcionais.
O episódio é uma verdadeira aula prática sobre como aliar IA ao design de produto de forma estratégica e eficiente, com reflexões importantes sobre maturidade no design, a relação entre designers e tecnologia, e como construir frameworks aplicáveis à realidade brasileira.
// Onde encontrar o convidado:
Guilherme Gonzalez | Especialista em Design + AI
https://www.linkedin.com/in/guigonzalez
/// Conteúdos mencionados:
https://futurism.com/ai-agents-failing-industry
https://futurism.com/professors-company-ai-agents
https://v0.dev/chat/ai-ds-experience-J9gcGFoFwCp
https://www.untitledui.com/
https://guigonzalez.github.io/design-system/
https://github.com/guigonzalez/design-system
https://dareframework.com.br/
https://www.linkedin.com/pulse/como-trabalhar-com-vibe-coding-sem-virar-ref%25C3%25A9m-da-ia-gui-gonzalez-yzvhf
/// Recado Importante: O futuro dos produtos digitais já começou e a Inteligência Artificial é parte do time.
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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.
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/// Nesse episódio abordamos:
/// Capítulos
00:00 Introdução
00:46 Apresentação de Guilherme Gonzalez
04:47 Primeiros testes com IA e design system
06:00 Falhas na primeira versão e aprendizados
08:20 Criando botão com boas práticas e tokens
10:30 Como a IA interpretou os componentes
12:27 Integração com Figma e exportação via plugin
14:32 Exportando tokens do Figma para JSON
17:40 O papel da IA como parceira de trabalho
19:00 Processo de estruturar tokens e prompts
22:48 Como a experiência influenciou no sucesso
24:48 A diferença entre biblioteca e design system real
26:09 IA e velocidade vs. qualidade no design
29:16 Testando limites da IA em projeto pessoal
33:12 Estrutura de prompts inteligentes
36:00 As 10 lições sobre uso consciente da IA
38:54 Aplicando IA com documentação e Storybook
44:00 Testando JSON de 14 mil linhas no Cloud Code
48:15 Aplicação prática de IA no dia a dia do designer
56:33 Aprendizados ao vivo e erros com IA
58:42 Apresentação do framework DER para IA no design
01:03:51 Design System como produto real nas empresas
01:08:48 Maturidade do design e das empresas no Brasil
01:14:00 Limitações de cursos e o papel do contexto
01:19:12 A real valorização do design nas empresas
Neste episódio do Joca Responde, o especialista Joaquim Torres — uma das maiores autoridades em gestão de produtos digitais do Brasil — aborda as principais dúvidas enviadas pela comunidade sobre cultura de produto.
Com uma linguagem clara e direta, ele explica como times de produto, design e engenharia devem atuar juntos, como adaptar a cultura de produto em empresas grandes, e quais são os pilares fundamentais dessa mentalidade.
Além disso, Joca compartilha insights sobre a diferença entre produtos digitais e não digitais, como quebrar silos organizacionais, estratégias para engajar equipes multidisciplinares, e o que o mercado espera hoje dos profissionais de produto.
Se você trabalha com produtos digitais ou deseja ingressar nessa área, este vídeo traz dicas práticas e estratégicas que podem transformar sua visão sobre desenvolvimento de produto nas empresas.
/// Envie suas perguntas para o JocaQuer ter sua pergunta lida e respondida pelo Joca Torres no próximo Joca Responde? Acesse o link abaixo e envie as suas perguntas!
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/// Onde encontrar os convidados:Joca Torres | Founder & Principal Consultant @ Gyaco:
https://www.linkedin.com/in/jocatorres
/// Recado Importante:
O futuro dos produtos digitais já começou e a Inteligência Artificial é parte do time.
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/// Outros parceiros:
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/// Nesse episódio abordamos:• Produto não se constrói apenas com uma área — é trabalho de time.• Objetivos separados para cada função criam desalinhamento no squad.Cultura de produto foca em entrega rápida, foco no problema e no cliente.
• Resultados concretos são a linguagem universal das empresas.
• Mandatos não mudam cultura; entregas consistentes sim.
• Produtos digitais e físicos estão cada vez mais integrados.
• O digital é peça-chave em empresas tradicionais.
• Para quebrar silos, é preciso definir objetivos compartilhados.
• O mercado atual quer profissionais que entreguem valor desde o início.
• Use sua experiência anterior como vantagem competitiva para transição de carreira.
/// Capítulos
00:00 Introdução
04:00 Primeira pergunta: como trabalhar com produto em grandes empresas?
12:10 Segunda pergunta: diferenças entre produto digital e não digital?
18:03 Terceira pergunta: como integrar times com silos?
23:07 Quarta pergunta: o que as empresas buscam ao contratar PMs?
/// 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, Paulo Chiodi recebe Jefferson Andrade, um dos maiores especialistas em scraping e agentes de IA do Brasil, para um bate-papo profundo e direto sobre o futuro da extração de dados.
Jeff compartilha como a evolução do scraping, de scripts simples para agentes autônomos baseados em IA, está transformando setores como turismo, varejo, automobilístico e farmacêutico. Ele detalha os desafios técnicos, as complexidades dos sites dinâmicos e a crescente importância de decisões baseadas em dados estruturados.
Além disso, o episódio apresenta uma demonstração prática de scraping com agentes de IA utilizando ferramentas open source como LangChain e Browserless.
Jeff mostra como os agentes planejam ações, interagem com sites, enfrentam barreiras como captchas e utilizam prints e DOM para tomada de decisão.
O conteúdo também aborda aspectos éticos e legais do scraping e revela casos reais de aplicação, como o uso dos dados pela BMW para planejamento global de produtos.
Um episódio imperdível para quem quer dominar scraping com IA de verdade.
// Onde encontrar o convidado:
Cristian Pedroso | Lead Software Developer @ rpc
https://www.linkedin.com/in/andradejefferson
/// Conteúdos mencionados:
Cogni2 - https://cogni2.com
/// 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.
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Acesse o link e saiba mais: https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-Specialist
/// 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
/// Nesse episódio abordamos:
• Scraping é a extração automatizada de dados estruturados a partir de sites.
• Agentes de IA tornaram a extração de dados muito mais dinâmica e adaptável.
• Frameworks modernos dificultam o scraping com identificadores dinâmicos.
• Setores como turismo, varejo e farmacêutica dependem fortemente de dados extraídos.
• A BMW usa scraping para tomar decisões sobre novos modelos de veículos.
• Agentes de IA conseguem contornar erros de navegação com raciocínio lógico.
• Privacidade e ética são cruciais: scraping deve respeitar dados públicos e regras legais.
• Sites usam defesas como captchas e headers para impedir bots automatizados.
• Agentes com reasoning permitem auto-recuperação em ambientes instáveis (self-healing).
• O futuro do scraping será moldado por IA, prompt engineering e navegação visual.
/// Capítulos
00:00 Introdução
01:36 Apresentação de Jefferson Andrade
01:44 O que é scraping?
02:39 Como o scraping evoluiu com IA
05:04 Scraping em escala e desafios técnicos
07:29 Casos reais: hotéis e BMW
10:32 Setores que dependem de scraping
12:37 Demonstração: scraping com agentes de IA
16:06 Tecnologias e ferramentas utilizadas
19:35 Execução prática: scraping em e-commerce
24:07 Prompt engineering e limitações
27:43 Navegação autônoma com IA na prática
30:15 Privacidade, segurança e bloqueios
33:07 Estratégias para contornar barreiras legais
35:29 Scraping de dados públicos e limites éticos
40:01 Riscos e responsabilidade com agentes de IA
42:32 Armazenamento e uso dos dados extraídos
45:11 Futuro do scraping com IA
46:46 Encerramento
/// Onde encontrar a Product Guru’s:
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/product-guru-s/
Instagram: https://www.instagram.com/product.gurus/