Recomendar uma marca, um produto ou um serviço é diferente de simplesmente dizer que você gostou de uma experiência. Neste episódio do Papo Reto, eu fecho a sequência sobre métricas de experiência falando sobre uma das mais conhecidas e também mais polêmicas do mercado: o Net Promoter Score (NPS). A partir da pergunta sobre o quanto alguém recomendaria uma empresa para outra pessoa, a conversa explora o que existe por trás de uma simples nota de 0 a 10.

O NPS procura entender a disposição de uma pessoa em recomendar, mas essa resposta não explica sozinha o motivo daquela percepção. Uma nota alta ou baixa pode estar relacionada a diferentes experiências, expectativas e momentos da relação com uma marca. Por isso, entender o contexto por trás do número é tão importante quanto acompanhar o indicador.

A conversa também passa pelo risco de transformar o NPS em uma meta. Quando a preocupação deixa de ser melhorar a experiência e passa a ser simplesmente aumentar a nota, existe o perigo de otimizar o indicador sem necessariamente resolver os problemas das pessoas. É aqui que entra a Lei de Goodhart e a discussão sobre o que acontece quando uma métrica deixa de ser instrumento de aprendizado e passa a ser tratada como objetivo.

Também falo sobre a importância de combinar dados quantitativos com pesquisa qualitativa. O número ajuda a identificar padrões e mostrar onde investigar, enquanto os comentários e as conversas ajudam a entender as razões por trás daquela percepção. Assim como no CES e no CSAT, o NPS não deveria encerrar a investigação, mas abrir espaço para perguntas melhores.

A reflexão vai além dos produtos digitais e chega à confiança e à reputação profissional. Assim como uma marca constrói recomendação pela consistência das experiências que entrega, profissionais também constroem sua reputação pela qualidade das relações, entregas e compromissos que mantêm ao longo do tempo. Talvez a pergunta mais interessante não seja qual NPS uma empresa recebeu, mas se as pessoas realmente colocariam o nosso nome em uma recomendação.

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Buscar alta performance nunca foi tão desafiador. Em um cenário onde a inteligência artificial acelera processos e aumenta as expectativas sobre produtividade, como continuar entregando bons resultados sem abrir mão da saúde mental? Neste episódio, conversei com Natália Lumi sobre o que realmente significa alcançar uma alta performance sustentável em áreas como design, produto e tecnologia.

Falamos sobre a diferença entre performar bem e viver em constante sobrecarga, os sinais que indicam que o ritmo deixou de ser saudável, o impacto da IA na pressão por produtividade e os principais fatores que contribuem para o esgotamento profissional. Também discutimos como empresas e profissionais podem construir uma rotina mais equilibrada, conciliando consistência, bem-estar e resultados de longo prazo. Um episódio essencial para quem quer crescer na carreira sem deixar a própria saúde pelo caminho. Senta o dedo no play e compartilhe pra fortalecer os corres.

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Este episódio do Drops de IA explora o impacto avassalador das deepfakes nas eleições presidenciais de 2026 e como a tecnologia está sendo usada para criar narrativas políticas perigosas. Analisamos o caso recente envolvendo um vídeo gerado por inteligência artificial e discutimos os desafios de rastrear a origem dessas manipulações em um cenário onde a verdade parece cada vez mais subjetiva.

O que você vai encontrar neste episódio:

- A guerra das deepfakes: entenda como vídeos manipulados já estão sendo usados como pré-campanha eleitoral no Brasil e o risco que isso representa para a nossa democracia;

- Lições de Sócrates: por que a sabedoria de reconhecer os próprios limites e duvidar de certezas absolutas é a nossa melhor defesa contra a desinformação digital;

- Guia de identificação: aprenda a observar detalhes técnicos como iluminação inconsistente, sombras desalinhadas no rosto e falhas na sincronia labial que revelam a fraude;

- Ferramentas práticas: conheça aplicativos e sites que ajudam a escanear imagens e vídeos para validar se um conteúdo é real ou fruto de uma IA generativa;

- O poder do pensamento crítico: a diferença fundamental entre ter uma opinião baseada em gosto e construir uma crítica fundamentada em fatos e dados reais para não ser enganado por narrativas de WhatsApp.

A inteligência artificial facilitou a criação, mas o nosso trabalho agora é redobrar a vigilância para garantir que o voto seja consciente e não fruto de um engano tecnológico.

Participe da discussão: Deixe seu like e comente: você já recebeu algum vídeo político que te deixou na dúvida se era real ou IA?

Notícia comentada

- https://conjur.com.br/2026-jul-27/video-de-jair-bolsonaro-feito-com-ia-configura-deepfake-e-propaganda-antecipada/

Detector de Deepfake: https://scanner.deepware.ai/

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#InteligenciaArtificial #DeepFake #Eleicoes2026 #Politica #DropsDeIA #PapoDeUX #FakeNews #Tecnologia #PensamentoCritico #Bolsonaro

A satisfação de uma pessoa com um produto vai muito além de conseguir concluir uma tarefa. Neste episódio do Papo Reto, eu dou continuidade à conversa iniciada no episódio sobre CES para explorar outra métrica fundamental da experiência do usuário: o Customer Satisfaction Score (CSAT). Partindo de uma situação real, mostro como duas pesquisas aparentemente parecidas podem responder perguntas completamente diferentes e levar equipes a decisões muito distintas.

O Papo passa pela diferença entre facilidade e satisfação, explicando por que uma jornada pode exigir pouco esforço e, ainda assim, deixar o usuário insatisfeito. Também apresento a relação entre expectativa e percepção, mostrando como a experiência não depende apenas do que o produto entrega, mas também daquilo que a pessoa esperava encontrar antes da interação.

Ao longo do episódio, reflito sobre como escolher a métrica certa depende da hipótese que a equipe deseja validar, e não da jornada em si. Também discuto o papel das pesquisas qualitativas, a importância de fazer perguntas no momento adequado e por que a própria pesquisa faz parte da experiência do usuário. Afinal, uma pesquisa mal aplicada pode gerar tanto atrito quanto qualquer problema de usabilidade.

A reflexão vai além dos produtos digitais e mostra como satisfação também está presente nas relações humanas, na carreira e no ambiente de trabalho. Expectativas mal alinhadas podem gerar frustração mesmo quando a entrega é boa, enquanto experiências simples podem surpreender positivamente quando conseguem entregar mais do que prometem.

Mais do que apresentar uma métrica, este episódio busca mostrar que números só fazem sentido quando ajudam a compreender pessoas. Porque uma boa jornada não é construída apenas com tecnologia ou dashboards, mas com a capacidade de entender o que realmente importa para quem está do outro lado da tela.

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A inteligência artificial não está mudando apenas ferramentas e processos, ela está redefinindo profundamente a forma como produtos são pensados, construídos e evoluídos. Neste episódio, conversei com Gustavo Oliveira sobre como profissões ligadas ao desenvolvimento de produto estão sendo transformadas pela IA, desde Product Designers e Product Managers até desenvolvedores e lideranças executivas.

A partir de uma visão mais estratégica e madura sobre produto, discutimos as mudanças estruturais que a IA vem provocando nas empresas, o deslocamento do foco da execução para pensamento crítico e tomada de decisão, além do impacto disso nas dinâmicas entre times. Falamos também sobre vantagem competitiva, produtos conversacionais, automação de decisões, responsabilidade de liderança e o tipo de cultura organizacional necessária para navegar esse novo cenário sem perder profundidade humana e visão de negócio. Um papo denso e provocador sobre o futuro das profissões e dos produtos em um mundo cada vez mais impulsionado por inteligência artificial.

LinkedIn Gustavo Oliveira https://www.linkedin.com/in/gustavosoliveira

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A experiência de pagar uma simples fatura do cartão de crédito me fez refletir sobre algo que vai muito além de uma pesquisa de satisfação. Neste episódio do Papo Reto, eu uso um exemplo do dia a dia para mostrar como toda métrica nasce de uma pergunta e por que fazer a pergunta certa é muito mais importante do que apenas acompanhar indicadores e dashboards.

Ao longo da conversa, explico o que é o Customer Effort Score (CES), uma métrica focada em medir o esforço que uma pessoa precisou fazer para concluir uma tarefa, e por que ela responde perguntas completamente diferentes de métricas como satisfação ou recomendação. A partir desse conceito, reflito sobre como profissionais de produto, UX, tecnologia e liderança precisam pensar primeiro nas hipóteses que desejam validar antes de decidir o que medir.

Também abordo os limites dos dados quantitativos, mostrando que nenhuma métrica é capaz de explicar sozinha o comportamento humano. Falo sobre a importância das pesquisas qualitativas, das entrevistas com usuários e da escuta ativa para compreender o contexto por trás dos números. Além disso, exploro como o esforço de uma jornada não está apenas na quantidade de cliques, mas também na carga cognitiva que um produto exige das pessoas ao longo da experiência.

Um convite para enxergar métricas de uma forma mais crítica e estratégica, entendendo que dashboards não existem para acumular números, mas para responder perguntas que levam a decisões melhores. Porque, no fim das contas, produtos não são construídos para gráficos, e sim para pessoas.

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Uma notícia polêmica que parece saída de um filme de ficção científica, mas aconteceu aqui no Brasil: um homem foi detido após planejar um crime terrível usando o ChatGPT.

Discutimos como a OpenAI identificou a ameaça, acionou o FBI e como a polícia brasileira entrou no circuito para evitar uma tragédia. Além do caso criminal, mergulhamos na parte técnica para entender: como a IA "sabe" que você está fazendo algo errado? Existe um humano lendo suas mensagens?

O que você vai encontrar neste episódio:

- Vigilância permanente: de onde vem o conceito de "Big Brother" e por que a sensação de estar sendo observado muda nosso comportamento;

- Quem vigia os vigilantes? A provocação de Juvenal sobre o poder de fiscalização e a política atual;

- Bastidores técnicos: o que são guardrails e como a IA usa "pensamento lento" para reescrever seus prompts e evitar abusos;

- O segredo do cálculo: por que o ChatGPT não sabe "fazer conta" de verdade e precisa gerar código em Python para não errar matemática básica;

- Privacidade em risco: o perigo dos dados serem usados para espionagem industrial ou política e por que o futuro pode ser ter uma IA rodando na sua própria máquina.

A inteligência artificial trouxe segurança neste caso, mas a que custo para a nossa privacidade?

Participe da discussão!

Deixe seu like e comente: você já se sentiu vigiado pela tecnologia? Onde termina a segurança e começa a invasão de privacidade?

Notícia comentada

- https://g1.globo.com/tecnologia/noticia/2026/06/27/como-chatgpt-identificou-plano-de-pai-para-matar-o-filho-e-levou-alerta-para-autoridades.ghtml

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#InteligenciaArtificial #DropsDeIA #ChatGPT #FBI #SegurancaDigital #Privacidade #BigBrother #PapoDeUX #Tecnologia #CyberCrime

As experiências digitais deixaram de acontecer em pontos isolados e passaram a surgir da conexão entre pessoas, produtos, serviços, dados e organizações. Neste episódio, conversei com Edu Agni sobre como o design precisa evoluir para acompanhar essa transformação e pensar cada vez mais em ecossistemas, e não apenas em interfaces ou jornadas de usuário. Falamos sobre pensamento sistêmico, a complexidade de conectar diferentes áreas em torno de uma mesma experiência e como a inteligência artificial está ampliando ainda mais esse desafio.

Também discutimos o papel do designer em um mundo de plataformas integradas, sistemas cada vez mais autônomos e experiências que tendem a se tornar mais invisíveis, fluidas e contextuais. Um papo que convida à reflexão sobre o presente e o futuro do design, mostrando por que criar experiências relevantes exige olhar muito além de um único produto.

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Muitas iniciativas não dão errado por falta de competência técnica, mas porque as pessoas certas só são envolvidas quando as principais decisões já foram tomadas. Neste episódio do Papo Reto, eu compartilho uma reflexão que surgiu durante uma conversa com uma aluna, que estava enfrentando exatamente esse cenário: uma solução já estava entrando em desenvolvimento quando o time de engenharia identificou limitações técnicas que poderiam ter sido descobertas muito antes, evitando retrabalho, atrasos e frustrações.

Ao longo da conversa, mostro por que tantos problemas em projetos começam ainda nas primeiras discussões, quando diferentes áreas trabalham de forma isolada e constroem soluções sem compartilhar contexto. Também explico como a colaboração desde as etapas iniciais fortalece a construção de produtos, reunindo perspectivas de design, engenharia, produto, negócio, dados e outras áreas para identificar riscos, oportunidades e restrições antes que elas se transformem em problemas.

Além disso, reflito sobre os impactos invisíveis de envolver o time tarde demais, como perda de confiança entre áreas, desgaste nas relações, retrabalho e desperdício de tempo e recursos. Compartilho ainda como uma comunicação clara e um contexto compartilhado permitem que as pessoas colaborem de forma muito mais eficiente, sem que isso signifique colocar todo mundo em todas as reuniões.

Esse episódio é um convite para repensar a forma como construímos produtos e tomamos decisões, entendendo que as melhores soluções raramente nascem de uma única área ou de uma única pessoa, mas da inteligência coletiva construída desde o início do processo. Porque envolver as pessoas certas cedo quase sempre custa menos do que corrigir problemas tarde demais.

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O futuro do trabalho vai muito além da inteligência artificial. Ele passa pela forma como escolhemos desenvolver tecnologias, organizar nossas relações e construir um modelo mais sustentável para as pessoas e para o planeta. Neste episódio, conversei com Amyris Fernandez sobre como o avanço da IA está transformando o trabalho e quais reflexões precisamos fazer para que essa evolução não aconteça apenas em favor da produtividade, mas também do bem-estar, da diversidade e da regeneração.

Falamos sobre o aumento das expectativas em torno do trabalho, os impactos da IA na sociedade, os riscos de ampliar desigualdades e a importância de questionarmos os modelos atuais de desenvolvimento. Também exploramos conceitos como design decolonial, design centrado na natureza e habilidades verdes, discutindo como essas perspectivas podem nos ajudar a criar produtos, organizações e formas de trabalhar mais responsáveis e conectadas com diferentes realidades. Um episódio para quem acredita que o futuro do trabalho não depende apenas da tecnologia, mas das escolhas que fazemos como sociedade. Senta o dedo no play e compartilhe pra fortalecer os corres.

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