Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

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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AJ (Apparicio Junior), Head of Design do The Times de Londres, veio ao Product Guru’s falar o que a maioria dos designers e PMs não quer ouvir. Processo não é produto. Protótipo bonito não é entrega. E a profissão que está na moda hoje pode ser a próxima a ouvir “por que vocês estão aqui se não colocam nada no ar?”

Nesse episódio, AJ e Paulo Chiodi discutem por que grandes empresas como The Times usam IA de forma completamente diferente do que o Twitter descreve, como personas sintéticas com 97% de precisão estão mudando o research, por que design e produto vivem um ciclo de "corrida dos ratos", e quem de verdade vai conseguir popularizar a IA para o grande público.

LinkedIn do AJ: https://www.linkedin.com/in/appariciojunior/

X (twitter) do AJ: https://x.com/appariciojunior

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Capítulos:

00:00 Intro
01:53 De engenharia de chipset para design — como a mudança aconteceu
03:41 Brasil vs. Londres: o que realmente muda nos times
06:16 Processos de design morreram? A resposta de quem trabalha no The Times
09:24 IA em empresa grande é risco, não solução
11:01 Design virou processo — e esse é o problema
13:21 Velocidade sem teste é tiro no pé
14:41 MetaPrompt: como qualquer PM já gera protótipo clicável com a marca da empresa
17:52 Como o The Times usa (e não usa) IA — as regras de um jornal de 240 anos
21:43 [PATROCÍNIO] PM3 + UserGuide
23:11 Personas sintéticas com 97% de precisão — o que é o Electric Twin
28:08 Design sentou na mesa da estratégia — ou é só corrida dos ratos?
33:26 Por que CPO raramente vira CEO
34:16 PM virou blocker — e o design está no mesmo caminho
38:13 A página de eventos que nunca foi ao ar: o alerta para designers
41:37 Engenheiros, preparem a cueca
42:20 O futuro: produto, design e engenharia todos no mesmo repositório
44:30 Startup vs. Scale Up vs. Big Corp — velocidade, risco e PMF
53:18 IA ainda é bolha técnica — quem vai popularizar de verdade
56:36 Substituição de workforce: o medo que ninguém quer nomear
1:02:24 Encerramento

O Bruno Okamoto passou quatro meses usando OpenClaw para automatizar marketing, suporte e vendas da própria empresa. O resultado: 50 mil reais de venda em um único dia, 15 mil alunos em 45 dias, e uma estrutura onde agentes de IA fazem 90% do trabalho operacional.

Nesse episódio, Bruno explica o que é OpenClaw, como funciona na prática, qual LLM usar, e por que a maioria das pessoas usa IA de forma completamente errada. Do zero ao agente funcionando, sem precisar saber programar nada.

O que você vai aprender:
→ O erro mais comum de quem usa IA hoje
→ O que diferencia OpenClaw de ferramentas como ChatGPT e Claude
→ Como estruturar contexto, rotinas e skills para um agente funcionar de verdade
→ Cases reais: suporte automatizado, marketing com 100 criativos por semana, contratação com scorecard de IA
→ Por que você vai trabalhar mais com IA, não menos

Capítulos:
00:00 O maior erro de quem usa IA hoje
03:36 Por que a IA ainda não chegou no povão
07:41 Meta, OpenAI ou Anthropic: quem vai ganhar a corrida?
12:02 O que é OpenClaw e por que todo mundo deveria usar
17:50 Qual LLM usar dentro do OpenClaw
21:09 Demo ao vivo: como o OpenClaw funciona na prática
24:00 Como Bruno usou OpenClaw para criar um mini curso com 15 mil alunos
28:00 50 mil de venda por dia usando agentes de IA
33:00 Contexto, rotina e skills: os três pilares de um agente bom
40:00 Amora: a agente que gerencia a empresa inteira do Bruno
47:03 A verdade que ninguém fala: você vai trabalhar mais, não menos

Acesse o mini curso do Bruno: https://aihub.pixeleducacao.com.br/?r=h2xk7s
Linkedin do Bruno: https://www.linkedin.com/in/obrunookamoto/

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Produto entregue, usuário sumido. Isso acontece em 8 de cada 10 empresas, mas quase ninguém fala sobre isso abertamente.

Nesse episódio conversei com Bárbara Milet, Head de Parcerias nas Américas da UserGuiding, sobre o gap entre delivery e adoção, o que mata a experiência do usuário antes mesmo do produto ser adotado, e como calcular Time to Value de verdade, começando pelo V.Se você é PM, founder ou lidera produto, esse episódio vai incomodar do jeito certo.O que você vai aprender:- Por que times gastam 90% da energia em discovery e delivery e quase nada em adoção- O custo invisível de uma feature que ninguém usa- Como o onboarding errado destrói a retenção antes do aha moment- Time to Value: a métrica que todo mundo diz medir e quase ninguém mede direito- Como ferramentas no-code dão autonomia ao PM sem criar atrito com o time de engenharia- O case da UserGuiding que cortou 300 mil dólares em suporte🔗 UserGuiding (20% de desconto — link parceiro): https://productgurus.short.gy/Au9oVX🔗 LinkedIn da Bárbara Milet: https://www.linkedin.com/in/barbaramilet/Capítulo01:18 Quem é Bárbara Milet02:45 A maior frustração de adoção que Bárbara já viveu05:04 Por que PMs focam em delivery e ignoram adoção07:29 O custo invisível de uma feature que ninguém usa08:27 Gov.br e o trauma de produto difícil de usar10:15 Onboarding que encanta vs. onboarding que irrita12:43 Demo interativa fake e o churn que vem depois14:39 Time to Value: por que o T não é o problema17:15 TTV começa pelo V, não pelo tempo19:17 PM dependente de engenharia e o que isso custa24:28 Ferramentas no-code e autonomia do time de produto28:57 Como a UserGuiding fecha esse gap36:54 Merchan + a polêmica do episódio38:29 A verdade que nenhum PM admite: usuário não liga pro produto42:59 A UserGuiding que não usava a própria UserGuiding44:15 Encerramento🛠️ Construa uma carreira à prova do futuro, liderando produtos mais inteligentes e eficientes com IA. Acesse: ⁠https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-Specialist⁠Cupom de 10%: PRODUCTGURUS🛠️ Pingback é a plataforma simples e rápida para automatizar marketing e vendas sem burocracia. Crie formulários, dispare e-mails e WhatsApp, segmente leads e automatize fluxos enquanto seu time acompanha tudo no CRM. Acesse: ⁠https://pbck.link/paulo-chiodi

O Fê também fala sobre como o Zé resistiu à tentação de virar supermercado, por que 25% do faturamento já não vem de cerveja, e o que ele acha que é o skill número 1 de qualquer PM hoje.

O Zé Delivery entrega bebida em minutos para 20 milhões de pessoas, opera em 850 cidades com 3.500 parceiros e já tem 25% do faturamento fora de cerveja. Tudo isso dentro da Ambev.

Fernando Mazzarolo, CEO do Zé Delivery, veio no Product Guru’s para contar como funciona por dentro: como o Zé manteve cultura de startup depois da integração com a nave-mãe, por que recusou virar supermercado, como estrutura autonomia para 18 squads sem perder alinhamento, e o que aconteceu quando a IA saiu do controle de 100 agentes catalogados para ninguém mais sabe quantos.

Também fala sobre o erro que cometeu antes de acertar na estratégia de IA, o KPI que ficou parado quatro anos e se moveu quatro pontos em quatro meses, e por que mapeamento de processo vem antes de qualquer automação.

O que você vai aprender nesse episódio:

• Como proteger cultura de produto dentro de uma corporação grande

• Por que estratégia é sacrifício, e como o Zé aplica isso com 18 squads

• O erro clássico de IA corporativa e o que funcionou de verdade

• Como expandir portfólio sem perder identidade de marca

• O skill número 1 de PM segundo o CEO do Zé Delivery

Capítulos:
00:00 O que o Zé Delivery é de verdade
01:43 Quem é Fernando Mazzarolo
05:02 Como o Zé sobreviveu à integração com a Ambev
08:47 A verdade sobre cultura de produto que ninguém admite
13:04 O que tira o sono do CEO: os 6 KPIs diários
15:43 Por que o Zé recusou virar supermercado
19:13 Como o bar da esquina virou parceiro de logística
22:11 25% do faturamento sem cerveja (e a meta de 40%)
25:28 Gestão de portfólio: como lançar categoria sem errar
29:45 Modelo de negócio do Zé e o papel do PM
36:47 Autonomia dos PMs dentro de uma corporação
37:25 Processo é ferramenta de autonomia, não obstáculo
43:07 Estratégia é sacrifício
43:46 Como a IA entrou no Zé — e o primeiro erro
47:00 De 20 para 200 pessoas no AI Talks
51:00 Mapeamento de 100% dos processos com IA
53:00 Perdemos o controle: de 100 agentes para ninguém sabe
55:41 Cases reais de IA no Brasil e o convite ao time do Zé
58:22 Encerramento

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Henrique de Castro é CEO na New Horizon e trabalha com IA desde 2009. Ele veio aqui para falar as verdades que a maioria dos influencers de IA nunca vai te contar.99% das empresas estão experimentando IA. Menos de 5% têm resultados mensuráveis. O problema não é o modelo. Não é o prompt. É que a empresa comprou ferramenta antes de arrumar processo, e agora paga pedágio em cima de pedágio sem colher nada.Nesse episódio a gente discute por que "AI First" virou slogan vazio, o que é TCO de IA e o que os vendedores escondem, quando faz sentido criar modelo próprio (e quando não faz), por que 93% dos executivos dizem que o desafio é cultura, mas continuam debatendo qual LLM escolher, e a única pergunta que separa quem vai usar IA de quem vai ser substituído por quem usa.Se você toma decisão sobre tecnologia ou produto, esse episódio é pra você.🔗 Henrique de Castro: https://www.linkedin.com/in/henrique-de-castro-innovation/🔗 New Horizon: https://newrizon.global/📌 Se você ouve pelo Spotify, segue o canal e deixa 5 estrelas.📺 No YouTube: se inscreva, deixa o joinha e comenta o que achou.00:00 Introdução — o episódio mais polêmico do PG01:50 A maior mentira que os gurus de IA vendem05:10 Por que IA tem mais de 80 anos e ainda é novidade06:55 93% dos executivos dizem que o problema é cultura. Por que ninguém age?09:20 Automação ou ampliação? Como descobrir em qual lista você está11:20 TCO: o custo real de manter IA que os vendedores ignoram19:30 Tecnologia escala eficiência, liderança humana escala valor23:10 A verdade que todo CEO precisa saber nos próximos 5 anos25:40 Por que a IA ainda está na bolha de tech29:00 Modelos próprios vs. modelos genéricos: o caminho das empresas grandes🛠️ Esse episódio é patrocinado pela UserGuiding: a plataforma no-code de adoção de produto usada por PMs que querem criar experiências in-app sem depender de eng. Teste grátis com desconto exclusivo PG: userguiding.com/?utm_source=productgurus&utm_medium=podcast&utm_campaign=sponsorship🛠️ Construa uma carreira à prova do futuro, liderando produtos mais inteligentes e eficientes com IA. Acesse: ⁠https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-Specialist⁠Cupom de 10%: PRODUCTGURUS🛠️ Pingback é a plataforma simples e rápida para automatizar marketing e vendas sem burocracia. Crie formulários, dispare e-mails e WhatsApp, segmente leads e automatize fluxos enquanto seu time acompanha tudo no CRM. Acesse: ⁠https://pbck.link/paulo-chiodi

Você faz o trabalho, bate a meta, entrega o resultado. E mesmo assim não é promovido. A Liliane Araújo, psicóloga e recrutadora, explica por quê esse padrão é tão comum e o que os profissionais que sobem fazem de diferente.Nesse episódio a gente fala sobre a diferença entre trabalhar bem e ser percebido como bom, como introvertidos podem construir presença sem virar outra pessoa, os erros mais comuns no LinkedIn e por que mandar currículo para tudo é sinal de falta de estratégia.A Liliane também bate na tecla que mais profissionais precisam ouvir: o mercado não vai se adaptar a você.O que você vai encontrar nesse episódio:Por que quem entrega mais raramente é o primeiro a ser promovidoComo construir visibilidade no trabalho sem bajulaçãoEstratégia de LinkedIn que atrai recrutadores (e o que afasta)O problema do profissional que manda currículo para tudoBurnout como risco de carreira de longo prazoA verdade sobre o mercado corporativo que as pessoas demoram para aceitar🔗 LinkedIn da Liliane: https://www.linkedin.com/in/lilianeara%C3%BAjo/?locale=pt

Capítulo:00:00 Introdução01:56 Por que entregar bem não garante a promoção04:56 Como construir percepção logo que entra numa empresa06:51 Introvertido no corporativo: como aparecer sem ser falso09:54 Frustração de carreira e saúde mental12:41 LinkedIn: como sair do perfil passivo e atrair recrutadores16:57 O problema de se candidatar para tudo21:31 Como passar pela triagem da IA nos processos seletivos24:40 Foto de anime no perfil do LinkedIn afeta?26:07 Burnout como risco de carreira de longo prazo30:12 Diferença entre startup e empresa grande31:49 O que a Liliane diria para si mesma mais jovem33:29 A verdade sobre o mercado que ninguém aceita37:21 Como contratar a Liliane para consultoriaSe esse episódio te ajudou, compartilha com alguém que está travado na carreira. Se inscreve no canal e ativa o sino para não perder os próximos episódios.

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Sua empresa gasta com cloud todo mês. Mas 65% das empresas brasileiras não sabem exatamente onde esse dinheiro está indo. Alguns estão jogando 30% do faturamento inteiro em infraestrutura sem perceber.

Nesse episódio, a gente sentou com Lúcio Cordeiro (Samax), Lívia Facchin (Magazine Luiza) e Rodrigo Schiavini (Magalu Cloud) para abrir os números de um estudo inédito sobre custo de cloud no Brasil e explicar o que fazer quando a conta chega.

O que você vai aprender:

— Por que o custo de cloud explode sem aviso

— O erro de precificação que quebrou startups (e quase quebrou a Anthropic)

— Como a Lívia montou o FinOps do Magalu do zero

— O passo a passo para cortar custo sem mexer no código

— Qual é o papel do PM nessa conta e por que ele ignora isso

Links importantes:

🔗 Estudo completo: https://radardanuvem.com.br/

🔗 Magalu Cloud (avaliação gratuita): https://magalu.cloud/?utm_source=org%C3%A2nico&utm_medium=organic&utm_campaign=podcast+products+guru+radar+da+nuvem&utm_id=podcast+products+guru+radar+da+nuvem

🔗 LinkedIn Lúcio Cordeiro: https://www.linkedin.com/in/luciocordeiro/

🔗 LinkedIn Lívia Facchin: https://www.linkedin.com/in/l%C3%ADvia-facchin-43ab5b12/

🔗 LinkedIn Rodrigo Schiavini: https://www.linkedin.com/in/rodrigo-schiavini/

Capítulos:

00:00 65% das empresas não sabem onde estão gastando em cloud

01:10 Por que o custo de cloud explode sem aviso

04:38 Da startup ao scale-up: quando a torneira abre

10:14 IA tornou o problema pior: o caso dos 50 milhões

15:41 Finops não é cortar custo, é conectar tech e financeiro

26:13 O preço do código ruim em escala

35:23 Anthropic, 200 dólares x 5 mil por dia: erro de precificação

41:42 Como antecipar custo antes de virar problema

46:54 Passo a passo: limpeza de lixo, right sizing e refatoramento

58:24 Qual é o papel do PM nessa conta?

01:07:46 Encerramento e links

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A maioria das empresas acha que está pronta para IA. Não está. Os dados têm problema, a infraestrutura não aguenta e a governança ainda não foi feita. Daniel Avancini, cofundador da Indicium AI, parceira de Anthropic, OpenAI e Databricks, passou 6 anos tentando levar IA do laboratório para dentro de grandes empresas e aprendeu isso da forma mais difícil.

Nesse episódio do Product Guru's a gente fala sobre o que realmente trava a adoção de IA no enterprise, o que separa um projeto de demo de um produto que gera valor, e por que os dados da sua empresa nunca vão estar perfeitos, e tudo bem.
O que você vai ouvir:
Como a Indicum montou uma agência de marketing, viu que não funcionava. e voltou para o core de dados e IA.
O que mudou na empresa depois da aquisição da Mesh.AI (UK e Europa).
A diferença entre DataOps, MLOps e AgentOps.
O risco real que a Anthropic admitiu sobre o próximo modelo.
Por que dados vão ter problema sempre, e o que fazer com isso.
00:00 Introdução
00:54 O momento mais solitário como cofundador
02:26 O maior medo ao contratar as primeiras pessoas
03:32 Diluir o foco para crescer, o que a Indicum fez
06:35 Aquisição da Mesh.AI: desafios culturais Brasil-Europa
09:20 O que se perde quando a startup vira empresa grande
10:59 Como levar IA do laboratório para a produção
13:16 Construindo confiança com Anthropic, OpenAI e Databricks
16:20 Claude Computer Use e agentes: eficiência ou risco?
19:54 IA vai substituir empregos?
22:53 A infraestrutura das empresas aguenta a velocidade da IA?
28:52 A verdade sobre dados que ninguém admite
31:47 Encerramento e vagas na Indicum
🔗 Indicum AI: https://indicium.ai/
🔗 LinkedIn Daniel: https://www.linkedin.com/in/daniel-avancini/
🔗 Vagas na Indicum: https://indicium.ai/pt-br/sobre-nos/carreiras#jobs
Recados importantes:
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