Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

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/

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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

Livro Aperte F5, de Satya Nadella: https://link.amazon/B0jbuJwKE

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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

Gerar resultado é parte da carreira. Entender como as decisões realmente são tomadas dentro de uma empresa é a outra parte.

Neste episódio, Pablo Silva volta ao Product Gurus para uma conversa direta sobre carreira, liderança, inteligência artificial e o papel atual do Product Manager.

Pablo explica por que toda empresa funciona como um ambiente diplomático, como a relação com a liderança influencia oportunidades e por que questionar prioridades sem dados pode fazer um profissional parecer reativo, mesmo quando ele está certo.

A conversa também aborda como a IA pode retirar trabalho operacional da rotina dos PMs, devolver tempo para análise e melhorar a qualidade das decisões. Mas isso só acontece quando a tecnologia resolve um problema concreto de custo, receita ou comportamento do usuário.

Ao longo do episódio, discutimos:

• Por que Product Managers ficaram presos no operacional

• Como confrontar prioridades usando dados

• O peso da confiança e da influência na carreira

• Por que sua liderança é uma aliada decisiva para o crescimento

• Como usar IA para ganhar tempo de qualidade

• Quando frameworks, OKRs e processos deixam de ajudar

• Por que empresas adotam ferramentas sem entender seu propósito

• O que realmente diferencia um PM excelente

Um episódio para quem trabalha com Produto e percebeu que conhecer frameworks ajuda, mas não explica por que algumas pessoas crescem e outras continuam apenas acumulando entregas.

Convidado: Pablo Silva

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/souopablosilva/

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Capítulos:

00:00 O papel do PM na era da IA

10:00 Por que Produto ficou tão operacional

16:00 Liderança, prioridades e trade-offs

24:50 Resultado, política e crescimento na carreira

34:50 Como lidar com frustração no trabalho

40:10 Onde a IA realmente gera valor

46:40 Por que empresas copiam frameworks

53:15 A IA pode recuperar a agilidade?

56:05 O que realmente mudou em Produto

Inscreva-se no canal e compartilhe o episódio com alguém que entrega muito, mas ainda não aprendeu a navegar a empresa onde trabalha.

A IA tornou mais rápido escrever código, criar protótipos e lançar funcionalidades. Mas o principal gargalo do desenvolvimento nunca esteve na digitação.

Neste episódio, Raphael Albino discute por que a IA está deslocando o problema para a formulação, a arquitetura, a validação e a tomada de decisão.

A conversa passa por métricas de produtividade, pensamento crítico, fundamentos de engenharia, liderança e as habilidades necessárias para trabalhar com IA sem terceirizar o julgamento.

LinkedIn Rapha: https://www.linkedin.com/in/rapha-albino/

Capítulo:

00:48 Introdução ao Gargalo do Desenvolvimento

03:05 A Visibilidade e a Escrita de Código

04:53 Validação de Hipóteses e Aprendizado

07:39 A Ilusão da Produtividade com IA

09:54 Métricas de Sucesso em Desenvolvimento

12:40 Estruturação do Problema e Pensamento Crítico

15:50 A Importância da Leitura e Aprendizado Contínuo

22:18 A Nova Mentalidade nas Equipes de Produto

27:45 Habilidades Essenciais para o Futuro do Trabalho

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Neste episódio do Product Guru’s, Paulo Chiodi conversa com Taynara Franck, coordenadora de produtos no Flamengo e ex-Globo/Globoplay, sobre uma pergunta que quase ninguém responde bem: como desenvolver uma pessoa júnior ou estagiária em Produto sem jogar um manual impossível no colo dela?

A conversa parte de uma experiência concreta: Taynara precisou estruturar o desenvolvimento de um estagiário de Produto em um contexto real, com múltiplas tecnologias, stakeholders, prioridades concorrentes e decisões acontecendo fora da ordem bonita dos livros.

O episódio mostra por que aprender Produto não começa decorando frameworks, discovery, priorização ou Marty Cagan. Começa entendendo contexto, problema, relacionamento, métrica e decisão.

Ao longo da conversa, Taynara explica como ensinou um estagiário a sair da linguagem de curso e começar a raciocinar como alguém de Produto: olhar menos para interface, mais para dor; menos para feature, mais para problema; menos para certeza, mais para decisão responsável.

Também falamos sobre cultura de produto, fábrica de demanda, problemas analíticos versus problemas conceituais, métricas de vaidade, relacionamento com stakeholders e o papel real da liderança no desenvolvimento de pessoas iniciantes.

Se você é Product Manager, Head de Produto, GPM, liderança de tecnologia, pessoa júnior ou alguém tentando entrar em Produto, este episódio ajuda a entender uma coisa desconfortável: muitas vezes o júnior não está perdido por falta de esforço. Está perdido porque ninguém ensinou a ordem certa das coisas.

Assista até o final para entender:

* O que ensinar primeiro para um estagiário de Produto

* Por que Produto “by the book” quebra na vida real

* Como separar problema analítico de problema conceitual

* Quando parar de pesquisar e começar a decidir

* Como dizer “isso não faz sentido” para stakeholders sem virar a pessoa do não

* Qual é o papel da liderança na formação de pessoas juniores

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/taynarafranck/

Capítulo:

01:25 Quem é Taynara Franck

02:55 Como nasceu a série sobre estagiário de Produto

07:11 O que um júnior acha que Produto é

13:01 Quando o júnior começa a pensar como PM

16:20 O que não ensinar cedo demais

21:02 Cultura de Produto ou fábrica de demanda?

23:50 Problemas analíticos vs. problemas conceituais

30:52 Quando parar de pesquisar e começar a decidir

35:00 Métricas de vaidade vs. métricas de decisão

39:40 Como dizer “não” para stakeholders

44:02 PM3, UserGuiding e IA aplicada

45:35 O papel da liderança no desenvolvimento júnior

48:46 Encerramento

Inscreva-se no canal, deixe seu like e comente qual foi o maior erro que você cometeu quando começou em Produto.

Parceiros do episódio:PM3 Cursos — 10% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS → ⁠https://productgurus.short.gy/HBiSmt⁠UserGuiding — 20% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS → ⁠https://productgurus.short.gy/Au9oVX⁠

Neste episódio do Product Guru's, Paulo Chiodi conversa com Natália sobre design, experiência do usuário, IA, experimentação e o papel do julgamento humano em produtos digitais.

A conversa passa pela trajetória da Natália em empresas como Dell, ThoughtWorks e Booking.com, pelos aprendizados em projetos no Haiti e em salas de aula nos Estados Unidos, e chega ao debate atual: os processos de design morreram com a chegada da IA?

Natália argumenta que o processo de design não morreu. O que mudou foi a velocidade com que conseguimos gerar soluções. E isso cria um risco: usar IA para acelerar achismo, pular pesquisa, ignorar contexto e terceirizar julgamento.

O episódio também aborda cultura de experimentação na Booking.com, A/B testing, overoptimization, autonomia de times, liderança, affordances, ChatGPT, iFood, taste, curadoria e a diferença entre experiência do usuário e experiência para o usuário.

Linkedin da Natalia: https://www.linkedin.com/in/nataliarsand/

Site da Eixo Design: https://eixo.design/pt/

Capitulos:

00:59 Abertura

01:20 Como Natália entrou em design

08:16 Os processos de design morreram?

12:09 Startup vs empresa grande

15:41 Booking, experimentação e A/B test

20:37 O perigo de otimizar partes e perder o todo

23:29 Design Sprint, protótipo e teste com usuários

28:03 Autonomia, liderança e controle

34:31 Experiência do usuário vs experiência para o usuário

36:55 iFood, ChatGPT e padrões de experiência

42:57 Taste, método e julgamento em design

52:32 PM3 e UserGuiding

55:39 O conselho para quem está começando em design

58:30 Onde encontrar Natália Arsand

1:00:15 Encerramento

Se você trabalha com produto, design, UX, pesquisa, tecnologia ou liderança, este episódio ajuda a entender por que método, pensamento crítico e contato real com usuários ficaram ainda mais importantes na era da IA.

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Pedrão Oliveira é head de IA e Produtos da  @Distrito  , consultoria que monitora mais de 35 mil startups no Brasil e América Latina. Ele passa o dia vendendo e entregando projetos de inteligência artificial para grandes corporações. E ele diz que a maioria delas não deveria estar comprando IA agora.Nesse episódio a gente fala sobre o que realmente acontece quando uma empresa resolve implementar IA, por que o ganho de produtividade em código não aparece no resultado final, como a Distrito estrutura o AI Factory para atender enterprise de ponta a ponta, e o que muda nas interfaces de software nos próximos seis meses.Convidado: Pedrão Oliveira | https://www.linkedin.com/in/pedro-oliveira-martins/ | [email protected] Medium: https://poliveiram.medium.com/Distrito: https://www.distrito.me/ | AI Factory News no LinkedInCapítulos:00:00 Pedrão Oliveira e o AI Factory do Distrito04:30 O que muda quando o output é generativo10:00 Engenharia de IA: LLM, ML e por que dados travam tudo16:00 Quem contrata e o que pede20:00 Transformação cognitiva: processo antes de IA26:00 O mito da produtividade de código31:00 A analogia do médico de 195035:00 O que muda até o fim de 2026Parceiros do episódio:PM3 Cursos — 10% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS → https://productgurus.short.gy/HBiSmtUserGuiding — 20% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS → https://productgurus.short.gy/Au9oVX

Isabella Piratininga, diretora de tecnologia e inovação do iFood, explica como o AILO funciona por dentro, o assistente de IA generativa que permite fazer pedidos em linguagem natural pelo WhatsApp e como o iFood constrói inteligência artificial em escala desde 2018.

Nesse episódio:

- Como o LCM (Large Consumer Model) personaliza pedidos e é 60x mais barato que modelos internacionais

- Por que o AILO foi reescrito do zero no AILO 2.0 e o que mudou no framework de decisão autônoma

- Como o iFood orquestra múltiplos agentes de IA

- Por que 300 deploys em 4 semanas viraram rotina e o que isso muda no trabalho do PM

- O erro que a maioria das empresas comete ao implementar IA (plugar API sem governança de dados)

- Como o iFood controla custo de IA com seleção de modelo por tarefa e dashboard de eficiência

Isabela tem passagem por OLX e BanQlub antes de chegar ao iFood, onde lidera o time de inovação e produtos disruptivos. Ela conta como saiu do design, passou por todas as caixinhas de produto, e hoje reescreve o produto mais inovador do Brasil do zero.

Se você trabalha com produto digital, IA aplicada, ou quer entender como uma empresa de 8 mil pessoas realmente escala inteligência artificial, esse episódio é referência.

🔗 Teste o AILO:

🔗 Conecte com a Isa: https://www.linkedin.com/in/isabellapiratininga/?locale=pt

Capítulos:

00:00 Introdução

01:50 De designer a diretora de produto no iFood

04:41 Aprender errando: o projeto Serendipity na OLX

08:01 Filosofia de liderança da Isa

10:42 Como o iFood construiu cultura de IA desde 2018

17:03 AILO: desafios técnicos de um agente conversacional

20:38 Como garantir que o agente entende a intenção do usuário

23:42 AILO vs app: canibalização ou complementaridade?

28:02 Métricas de sucesso de um produto de IA

31:36 Os agentes do ecossistema iFood: Rose, Chris, Dion

35:17 LCM: o modelo próprio do iFood

39:17 Como escalar IA sem explodir o orçamento

46:19 O que muda no trabalho do PM com IA

52:49 AILO 2.0: o que foi reescrito e por quê

Parceiros do episódio:

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