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

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

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

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

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

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

Se conecte:

Gabriela Fumo: https://www.linkedin.com/in/gabriela-fumo/

Bruno Parizotto: https://www.linkedin.com/in/brunoparizotto/

Capítulos:

00:00 Primeiro episódio da série com o iFood

02:20 Por que o JIP foi criado08:05 Cultura de produto precisa de rituais

13:51 Os cinco princípios do JIP

17:29 iFood Ads e o fracasso da Dora

25:05 Convite para o iFood Camp

27:06 Como o iFood cria produtos do zero

33:49 Autonomia sem perder o alinhamento

37:59 Dexter: agentes de IA para PMs

44:37 A meta de 3 mil experimentos

45:59 O CEO como primeiro agente

49:17 Por que o iFood tolera tantos erros

54:35 Encerramento

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

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

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

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

A inteligência artificial reduziu o tempo necessário para escrever e entregar software. O novo gargalo aparece antes do código: descobrir o que merece ser construído e assumir responsabilidade pelo resultado.

Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Lucas Faria, engenheiro de software na PostHog, com passagens por Coinbase e Brex, e criador do NaGringa.

Lucas explica por que empresas com times enxutos procuram product engineers: profissionais capazes de conversar com clientes, analisar o mercado, tomar decisões técnicas, acompanhar métricas e participar do ciclo completo do produto.

A conversa passa pelo impacto da IA na tríade de produto, por uma migração de DynamoDB que trouxe 35% de ganho de performance e pela experiência de colocar um produto em produção durante um hackathon de dois dias, mesmo com código ainda imperfeito.

Lucas também revela o erro que mais elimina candidatos em entrevistas internacionais e questiona uma crença comum entre profissionais brasileiros: trabalhar para fora deveria ser um meio de acessar empresas melhores, não o destino da carreira.

Neste episódio:

Por que desenvolvedores encontram mais vagas internacionais

O que diferencia um product engineer

Como a IA está mudando a tríade de produto

Por que a IA beneficia mais os times que já trabalham bem

Como defender uma decisão técnica de alto risco

Quando o perfeccionismo atrasa o produto

O erro mais comum nas entrevistas de system design

Como transformar uma entrevista em conversa

Por que trabalhar para fora não deveria ser o objetivo final

Como escolher empresas com problemas e profissionais melhores

Conheça Lucas Faria e o NaGringa:

NaGringa: www.nagringa.dev

Newsletter: newsletter.nagringa.dev

LinkedIn de Lucas: https://www.linkedin.com/in/lucas-faria/

Comprove a sua experiência internacional no LinkedIn com os Global Badges. É gratuito. Acesse: https://productgurus.short.gy/pPAeWy

Capitulos:

00:00 Como o NaGringa virou uma empresa

02:52 Por que existem mais vagas internacionais para devs

05:32 A mentalidade exigida pelas startups

08:11 Por que engenheiros precisam pensar como produto

12:04 Software engineer versus product engineer

15:50 Como a IA está refazendo a tríade

20:21 A decisão técnica mais arriscada da carreira

24:18 Como abandonar o perfeccionismo técnico

28:39 O erro que elimina candidatos nas entrevistas

32:03 A plataforma aberta de salários

35:21 Trabalhar para fora deveria ser o objetivo?

40:39 Encerramento

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Uma carreira acelerada costuma ser explicada por competência e esforço. Bruno Sena acrescenta duas variáveis menos confortáveis: tempo e sorte.

Neste episódio do Product Guru’s, Paulo Chiodi conversa com Bruno Sena sobre carreira, liderança e o medo de ficar obsoleto em um mercado transformado pela inteligência artificial.

Formado em Ciência da Computação, Bruno começou a carreira em tecnologia, migrou para uma estrutura de Recursos Humanos no Itaú e voltou à sala de aula para fazer um MBA na Columbia Business School. Hoje, lidera produtos relacionados a talentos, seleção e planejamento de pessoas.

A conversa passa pela importância das bases técnicas, pelo risco de se especializar apenas na ferramenta da vez e pelas competências que a IA ainda não resolve: pensamento crítico, julgamento e comunicação.

Bruno também explica por que não acredita em um método único de liderança, como adapta sua atuação a pessoas com perfis diferentes e o que aprendeu ao tomar decisões que afetam processos com até 200 mil candidatos.

Neste episódio:

• ​Como evitar a obsolescência profissional
• ​Por que fundamentos sobrevivem às mudanças tecnológicas
• ​O que a IA muda nas competências de início de carreira
• ​Por que liderança exige adaptação a cada pessoa
• ​Como dados e contexto entram em decisões sobre talentos
• ​O impacto de voltar a ser aluno depois de virar referência
• ​Por que times multidisciplinares resolvem problemas maiores
• ​O papel do tempo, da sorte e dos relacionamentos na carreira
• ​Por que carreiras deixaram de seguir uma linha previsível
• ​

Conecte-se com Bruno Sena: https://www.linkedin.com/in/brunosena4/

Conheça os parceiros mencionados:

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🧡 Inscrições abertas Trainee Itaú 2027.

Bora fazer parte do futuro do maior banco da América Latina? As inscrições para o Programa Trainee Itaú 2027 já estão abertas!

Nesta edição, o programa passa a contar com uma jornada de desenvolvimento de 18meses, estruturada em seis trilhas de atuação: Crédito, Analytics, Estratégia deNegócios, Finanças, Pessoas, Produtos Digitais e Riscos.

Pré-requisitos:

• ​ Formação entre Dez/24 e Dez/27;• Qualquer curso de longa duração (bacharelado ou licenciatura) nas áreas deExatas, Humanas e Biológicas;
• ​ Inglês avançado somente para a trilha de Finanças.
• ​ Disponibilidade para trabalhar 8 horas por dia em formato híbrido em SãoPaulo/SP, a partir de janeiro/2027.

Inscrições até o dia 1º de setembro, através do site: https://traineeitauunibanco.com.br/

Roletas, moedas, check-ins, ofensivas e barras de progressão apareceram em bancos, marketplaces, aplicativos educacionais e plataformas de apostas. Todos estão disputando o mesmo recurso: a atenção do usuário.

Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Amanda Farias sobre como Duolingo, Shopee, Itaú, iFood e outros produtos aplicam gamificação para estimular progressão, aumentar sessões, converter vendas e criar novos hábitos.

Amanda apresenta um framework que separa a gamificação em três camadas: dinâmicas, mecânicas e componentes. Essa distinção mostra por que copiar uma roleta ou distribuir pontos dificilmente produz uma estratégia consistente.

A conversa também aborda o limite entre engajamento saudável e manipulação, a diferença entre jogo e gamificação e um problema que costuma aparecer depois do primeiro resultado: como manter o usuário interessado quando a novidade perde o efeito?

Neste episódio:

Por que tantos aplicativos adotaram gamificação

O que Duolingo, Itaú e Shopee fazem de maneira diferente

A diferença entre dinâmica, mecânica e componente

Como começar pelo problema de negócio

Por que uma roleta não constitui uma estratégia

Como a gamificação altera tempo de sessão e conversão

Onde o engajamento pode se transformar em manipulação

Por que as mecânicas perdem efeito com o tempo

O que fazer depois que o usuário engaja

Links mencionados

Artigo sobre Duolingo: https://www.productgurus.com.br/p/duolingo-uma-maquina-de-retencao

LinkedIn de Amanda Farias: https://www.linkedin.com/in/amanda-farias-16334b97/

Capítulos:

00:00 Por que todo aplicativo virou um jogo

01:22 A nova corrida pela atenção

05:11 Duolingo, bets e intenções diferentes

08:54 A apresentação de gamificação

11:43 O reCAPTCHA visto como mecânica de jogo

16:58 Gamificação precisa gerar emoção positiva?

20:03 Dinâmicas, mecânicas e componentes

27:31 Como identificar gamificação nos aplicativos

29:07 A estratégia de progressão do Duolingo

35:59 Duolingo versus aplicativos asiáticos

36:20 Como a Shopee aumenta o tempo de sessão

42:58 Engajamento ou manipulação?

47:21 A verdade incômoda sobre gamificação

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Empresas adicionam novas features, etapas e ferramentas de inteligência artificial para parecer que estão avançando. O resultado muitas vezes é um produto mais caro, confuso e difícil de usar.

Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Yasmin Florêncio, PMO Chief of Staff e mentora, sobre a ansiedade que leva empresas e profissionais a correr antes de entender qual problema precisam resolver.

Yasmin explica como reduzir o esforço cognitivo durante o onboarding, por que produtos B2B também precisam ser pensados para a pessoa que usa a ferramenta e como vendas e produto podem investigar um pedido antes de transformá-lo automaticamente em uma nova funcionalidade.

A conversa também passa pela diferença entre crescimento de curto e longo prazo, pela corrida corporativa para adotar inteligência artificial e pelo papel da personalidade na construção de produtos e carreiras menos genéricas.

Neste episódio:

Como identificar etapas desnecessárias no onboarding

Por que o usuário precisa de menos coisas para pensar

Como aplicar os cinco porquês na jornada do produto

Por que B2B também é uma relação entre pessoas

Quando recusar uma nova feature protege o produto

Como separar uma necessidade real do hype competitivo

Por que empresas brasileiras privilegiam resultados imediatos

Como manter personalidade sem prejudicar a experiência

Links e parceiros mencionados:

LinkedIn da Yasmin Florêncio: https://www.linkedin.com/in/yasminfb/

Artigo mencionado no episódio: https://www.linkedin.com/pulse/seu-time-tem-ejacula%25C3%25A7%25C3%25A3o-precoce-yasmin-flor%25C3%25AAncio-bortolotti-vqbyf/?trackingId=5WPR7M0xQMSqTO%2BGrkrWRg%3D%3D

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Capítulos:

00:00 Por que estamos correndo tanto?

00:30 Da medicina para negócios e relacionamento

03:04 O custo de querer crescer antes da hora

07:36 Como reduzir o esforço no onboarding

13:21 Existe um onboarding ideal?

15:17 Todo produto é feito entre pessoas

19:11 Quando o comercial pede outra feature

24:25 A ansiedade por lançamentos e IA

28:26 Curto prazo no Brasil e longo prazo nos EUA

33:28 A pergunta que todo CEO deveria responder

35:53 Personalidade em produtos e carreiras

38:25 Encerramento

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Empresas estão colocando inteligência artificial em produtos, processos e metas antes de responder uma pergunta básica: o problema realmente precisa de IA?

Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Isabela Chitolina, Staff Product Manager no Mercado Livre e professora de AI Product Builder na PM3, sobre os critérios que deveriam orientar qualquer iniciativa de inteligência artificial.

Isabela explica como avaliar a solução mais simples, calcular o ROI de projetos de IA e considerar o time to market antes de iniciar o desenvolvimento. Ela também conta como ajudou a reduzir um processo de dois meses para duas semanas, sem tratar IA como resposta automática para todas as etapas.

A conversa passa pela falsa confiança nos outputs dos modelos, pelo erro de medir produtividade por consumo de tokens, pela decisão entre build, buy ou partner e pelos casos em que construir um modelo proprietário custa mais do que o valor que ele entrega.

Conecte-se com Isabela Chitolina: https://www.linkedin.com/in/isabela-chitolina/?locale=pt

Newsletter: https://www.productgurus.com.br/

Você também vai entender:

O que significa ser um Product Builder

Como separar um problema real do hype da diretoria

Como calcular o retorno de iniciativas de IA

Por que consumo de tokens não representa produtividade

Quando uma automação simples resolve melhor

Os riscos de confiar cegamente nas respostas da IA

Quando um modelo proprietário pode fazer sentido

Por que a adoção deveria começar nos processos internos

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Capítulos:

00:00 IA nem sempre é a resposta

00:37 O que significa ser um Product Builder

03:59 Síndrome do impostor e aprendizado em IA

07:47 Problema real ou hype da diretoria?

10:01 Os três critérios para construir com IA

13:02 Como calcular o ROI de iniciativas de IA

19:11 O perigo de confiar cegamente nos modelos

22:22 Quando construir um modelo proprietário

27:35 A verdade que os cursos de IA não contam

33:21 Por que a adoção deve começar dentro da empresa

39:24 Encerramento

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#InteligênciaArtificial #ProductManagement #ProdutoDigital