Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

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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Vibe Coding é hype ou é o futuro da construção de produtos?
Neste episódio do Product Gurus, converso com Deborah Folloni sobre o que realmente está mudando na forma de construir software com IA, e por que a maioria das pessoas está usando errado.
Você vai entender:

• O que é Vibe Coding de verdade (e por que pode quebrar seu produto)

• Como usar Spec Driven Development para criar software confiável com IA

• Por que skills são mais importantes que prompts

• Como criar design systems escaláveis com IA

• E o mais importante: como sair do “projetinho de fim de semana” para produto que gera dinheiro

Se você trabalha com produto, tecnologia ou quer construir algo do zero, esse episódio mostra o novo padrão de execução na era da IA.

Capítulo:00:00 Introdução01:40 Criar conteúdo de IA sem virar mais um canal de hype03:38 Background: empresa vendida para a Adobe, depois demissão voluntária10:13 O que é Vibe Coding de verdade (e onde mora o perigo)15:20 Dev ainda é necessário16:52 Design System com IA: componentes, variáveis e os dois erros mais comuns23:57 Skills vs. Agentes: context engineering na prática29:44 Designers serão os founders do futuro? (Y Combinator diz que sim)33:43 IA faz discovery de produto?34:13 O experimento: 350 CMOs sintéticos e 70% de overlap38:22 Como empurrar a IA para fora do centro de distribuição41:38 Demo ao vivo: o Epic (Lovable com PM embutido)48:32 Próximo episódio: construir algo sem PM e sem devOnde encontrar a Deborah:LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dfolloni/Twitter: https://x.com/dfolloniYouTube:  @deborahfolloni  Acesse e use o Epic: https://epic.new/pt-BR

🚨 Recado importante:

Tem gente que passa anos esperando o momento certo para se capacitar. Enquanto isso, os cargos sênior continuam indo para quem já sabe fazer discovery de verdade, que sabe defender uma decisão difícil para stakeholders, que consegue crescer produto sem improvisar.
A PM3 está no oitavo ano formando justamente esse perfil. A campanha de aniversário ainda está aberta, com condições bem acima do que a escola oferece no restante do ano.
Uso do cupom PRODUCTGURUS garante 10% adicional.
A oferta muda no dia 24. Acesse: https://dub.sh/bnawLJq
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