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Vitor Olivier entrou no Nubank quando a empresa tinha apenas 5 pessoas e nenhum cliente. Saiu 11 anos e meio depois, quando o banco já tinha cerca de 10 mil funcionários, 125 milhões de clientes e um valor de mercado de US$ 75 bilhões. O que essa experiência ensina sobre liderança, cultura organizacional, escala, inteligência artificial e decisões de produto? Neste episódio do Product Gurus, Vitor Olivier, ex-CTO do Nubank e fundador da Decade, compartilha os bastidores do crescimento do banco e explica por que grandes empresas ficam lentas, como o excesso de processos reduz a autonomia e por que líderes são frequentemente incentivados a evitar erros em vez de assumir riscos. A conversa também revela um episódio em que um bug aumentou a receita do Nubank, mas a empresa decidiu devolver o dinheiro aos clientes. Um exemplo concreto de como a cultura é testada quando fazer a coisa certa tem um custo financeiro. Falamos ainda sobre IA generativa, agentes de IA, modelos proprietários, fine-tuning, evals, Open Finance e o futuro dos serviços financeiros. Vitor explica como a Decade utiliza inteligência artificial para oferecer planejamento financeiro personalizado e por que construir um modelo próprio nem sempre é a melhor decisão tecnológica. Entre os assuntos da conversa: - Como o Nubank escalou de 5 pessoas para 125 milhões de clientes.- Por que processos demais podem destruir a velocidade de uma empresa.- Como construir uma cultura centrada no cliente com incentivos reais.- O que diferencia um produto funcional de um produto excelente.- Como avaliar a qualidade de recomendações financeiras feitas por IA.- Quando usar modelos proprietários, agentes de IA e harnesses.- Por que o Open Finance brasileiro ainda entrega pouco valor percebido.- O que deu errado com a aposta do Nubank em marketplace.- Por que pensar no longo prazo é tão difícil para executivos e fundadores. Uma conversa sobre o que acontece com produto, tecnologia e liderança quando uma empresa cresce e precisa decidir quais riscos está disposta a aceitar. Linkedin do Vitor: https://www.linkedin.com/in/vitor-olivier/?isSelfProfile=false A Black Friday da PM3 tá chegando, e a lista VIP já abriu. É grátis, e quem entra recebe as condições antes de todo mundo. O link tá aqui: 3x mais barato, eu quero!Capítulos 00:25 De 5 pessoas a 125 milhões de clientes no Nubank01:13 O que mudou para startups financeiras03:29 O que significa colocar o cliente no centro05:09 O bug que aumentou a receita do Nubank06:35 Como criar uma cultura de liderança e incentivos10:20 Qualidade de produto na era da IA13:34 Por que empresas ficam lentas quando escalam18:03 Onde a IA gera valor nos serviços financeiros21:09 Como testar recomendações financeiras feitas por IA24:21 Como a Decade avalia a qualidade da IA25:57 A bolha da IA e os riscos dos investimentos28:05 Vale a pena criar um modelo próprio de IA?30:15 Por que o Open Finance ainda entrega pouco valor33:53 Hipóteses de produto que não funcionaram34:33 O fracasso do marketplace do Nubank36:08 Por que pensar no longo prazo é tão difícil40:27 O conselho que Vitor daria a si mesmo em 201442:04 Encerramento----- Acesso à PM EspecialistaTenha acesso imediato à skill completa, com o roteador central, os 27 arquivos de referência e os frameworks para priorização, discovery, estratégia, métricas, posicionamento, comunicação executiva, produto de IA, influência e carreira. Acesse: https://www.productgurus.com.br/p/eu-coloquei-28-frameworks-de-produto

Como conseguir vagas no exterior quando as empresas brasileiras não são conhecidas? Aprenda a traduzir sua experiência profissional. Muitas vezes, profissionais qualificados enfrentam recusas automáticas ao buscar oportunidades em Londres ou outros centros globais simplesmente porque os recrutadores desconhecem suas experiências passadas. Neste episódio, conversamos com a Camila Hakim sobre como superar esse obstáculo focando em habilidades transferíveis. Ela compartilha como ajustou seu currículo para fora para destacar problemas resolvidos e desafios superados, tornando sua trajetória compreensível para qualquer mercado. Além da estratégia de currículo, discutimos a preparação prática para entrevistas de produto, incluindo Product Sense e Product Execution. Exploramos ferramentas como o Claude para simulação de respostas, o uso do Glassdoor para pesquisa de cultura e ajustes essenciais no LinkedIn. É um guia completo para quem planeja uma carreira internacional, abordando desde a mentalidade necessária até a negociação de ofertas para quem busca vagas no exterior. Inscreva-se para mais conversas sobre carreira e desenvolvimento profissional, e comente: qual é o seu maior desafio hoje na busca por uma vaga fora? Convidada: Camila Hakim - https://www.linkedin.com/in/camila-hakim-lorenzi/ Instagram: @pmnagringa Site: https://productgurus.short.gy/4WzUzD Nossa Newlstter: https://productgurus.short.gy/Oyrzi5 Capítulos00:00 Síndrome do impostor ao buscar vagas no exterior 01:54 Por que tanta experiência não garantia entrevistas? 03:42 A decisão de deixar o Brasil e morar em Londres 07:39 Como funcionam os processos seletivos na Europa 10:13 O que diferencia os Product Managers brasileiros dos europeus 12:20 Como são os cases nas entrevistas internacionais 14:00 Como usar Claude e Glassdoor para treinar entrevistas 16:08 Criar conteúdo ajuda a conseguir emprego? 17:40 Como a Cami começou a atrair recrutadores pelo LinkedIn 20:36 Como a IA aparece nas entrevistas de emprego 22:34 O que mudar no LinkedIn para atrair recrutadores 24:40 Como abordar recrutadores e gestores de contratação 26:21 Diferenças culturais e como se apresentar nas entrevistas 27:48 Os Product Managers brasileiros são inferiores aos gringos? 29:49 Os desafios de morar fora e os próximos passos 30:53 Por que trabalhar no Itaú não impressiona na Europa

Sua empresa usa dados para tomar decisões ou para confirmar decisões que já foram tomadas?Caio Dimas, especialista em experimentação e testes A/B no Itaú, conversa com Paulo Chiodi sobre o que acontece quando um experimento contraria a liderança e como medir resultado sem ignorar os efeitos colaterais.A conversa passa por uma área de CRO que ficou anos sem rodar testes, uma mudança de mensagem que elevou cliques e frustrou a compra, os limites de conclusões tiradas na Black Friday e a diferença entre pesquisa, teste de usabilidade e teste A/B.Caio também mostra como organizar objetivos, problemas, hipóteses, priorização e resultados em um programa de experimentação. O fechamento traz uma cobrança simples: quantos testes foram feitos importa menos quando ninguém consegue mostrar o valor que eles geraram.Contato de Caio: https://www.linkedin.com/in/paulochiodi/Newsletter Product Gurus: https://productgurus.short.gy/n8RncZ🔗 Aviso importante:Decisões melhores começam com repertório: aprenda com cases reais e profissionais do mercado nos cursos da PM3 e use o cupom PRODUCTGURUS para garantir 10% de desconto: https://productgurus.short.gy/HBiSmtCapítulos00:00 Dados para confirmar opiniões00:11 Quando dados contrariam a decisão01:25 Como provar o valor de testar04:34 O custo de lançar sem medir06:46 Por onde começar um experimento11:50 Onde a estatística complica14:21 Pesquisa, usabilidade e teste A/B16:55 Sucesso e métricas de segurança21:14 Sazonalidade, CRM e Black Friday24:40 Como comunicar resultados negativos28:40 Templates para um programa de experimentação32:32 Como pesquisar concorrentes35:18 Ideias, hipóteses e priorização37:51 O valor do programa39:35 Materiais e contato

O iFood não começou pela IA. Antes dos agentes e das LLMs, a empresa precisou construir catálogo, dados e capacidades compartilhadas capazes de sustentar novas formas de busca, navegação e operação. Sem essa fundação, a IA simplesmente não encontraria o que precisa para funcionar. Neste episódio do Product Guru’s, Débora Ferreira explica como a plataforma do iFood deixou de ser apenas infraestrutura técnica e passou a acelerar novas verticais, experimentos e resultados de negócio. A conversa passa por :• O que caracteriza uma plataforma dentro do iFood • Como capacidades compartilhadas aceleram novas verticais • A relação entre catálogo, confiança do cliente e receita • Como medir saúde, adoção e valor de uma plataforma • O papel dos dados na criação de experiências com IA • Por que agentes especializados podem superar agentes generalistas • Como precisão, recall, cobertura e custo entram nas decisões • A importância de metas compartilhadas entre plataforma e negócio Uma conversa para profissionais de produto, engenharia, dados, design e liderança que querem entender o trabalho que precisa acontecer antes de a IA gerar valor real. LinkedIn da Debora: https://www.linkedin.com/in/ferreiradebora/ Assine a nossa newsletter: https://www.productgurus.com.br/ Capítulos 00:00 A base que fez a IA avançar 00:35 Abertura 01:12 O que existe por trás do aplicativo 03:52 Como plataforma acelera novas verticais 05:57 O que é plataforma no iFood 08:04 Quando plataforma vira estratégia de negócio 11:55 Quem é o usuário de uma plataforma 14:25 Como fazer discovery e testes em plataforma 17:52 O mito da plataforma como mal necessário 19:44 Como catálogo gera confiança e vendas 22:55 As métricas de uma plataforma 26:16 O que o iFood não conseguiria fazer sem essa base 27:27 Por que IA depende de plataforma 29:33 Como os agentes organizam o catálogo 34:01 Por que agentes específicos funcionam melhor 36:14 Precisão, recall, cobertura e custo 38:46 Metas compartilhadas e vantagem competitiva 40:24 Encerramento Inscreva-se no Product Guru’s e acompanhe os próximos episódios sobre produto, tecnologia, inteligência artificial e negócios.

O cadastro de entregadores do iFood passou de 12 para cinco passos, e o tempo de aprovação caiu de 30 horas para dois minutos. Sandy Zambeli conta como design, produto, engenharia, negócio e fornecedores precisaram coordenar suas entregas para chegar a esse resultado. Nesta conversa, Sandy, gerente de design de logística, e Vanessa Spanholi, líder de UX Research, explicam como o iFood pesquisa com entregadores, conecta conhecimento entre equipes e usa IA para apoiar o planejamento e a análise de pesquisas. Falamos sobre os conflitos entre consumidor e entregador, a Athena, os mecanismos de escuta recorrente e o que faz uma descoberta chegar à mesa antes de a decisão estar tomada. No final, duas discussões que merecem atenção: por que conversão pode esconder problemas de experiência e por que mais interações com uma IA podem indicar respostas insatisfatórias. Converse com elas: Sandy: https://www.linkedin.com/in/sandy-zambeli/ Vanessa: https://www.linkedin.com/in/vanessa-spanholi/✌️ Siga e deixe suas 5 estrelas para esse episódio.

Quando escrever código fica mais barato com IA, o trabalho de engenharia muda junto.Neste episódio do Product Gurus, Mauricio fala sobre como a IA está transformando o papel de engenheiros, líderes e times de produto dentro da Deel. A conversa passa por uso real de agentes, métricas de adoção, experimentação mais barata, liderança técnica, troubleshooting, times de suporte em hypergrowth e o que diferencia profissionais que apenas executam de quem realmente gera impacto.Também falamos sobre um caso em que a automação de aprovações de reembolso saiu de 83% para 99%, sobre por que gasto de tokens não deveria ser tratado como métrica de sucesso e sobre o que muda no discovery quando experimentar fica muito mais barato.No fim, a discussão central é simples: IA reduz o custo de execução, mas aumenta a importância de julgamento, contexto, visão de negócio e capacidade de resolver problemas.LinkedIn Mauricio: https://www.linkedin.com/in/mauriciojs/Garanta seu certificado gratuito para conseguir sua vaga na gringa aqui: https://productgurus.short.gy/pPAeWy Capítulos00:00 Resultado importa mais que gasto de tokens00:36 O custo de deixar de ser apenas técnico05:24 O engenheiro precisa virar 360?06:04 O que muda quando escrever código fica barato08:50 Experimentar ficou mais barato10:10 Quanto do código já é feito por IA12:18 Como a Deel usa agentes internos13:30 De 83% para 99% de aprovações automáticas16:21 Como sobreviver ao caos do hypergrowth17:30 O time criado para apagar incêndios22:17 Quais métricas realmente importam25:04 O que Mauricio busca em engenheiros25:51 As duas perguntas que ele faz em entrevistas28:31 O futuro da engenharia de software31:02 Encerramento

Esse episódio é um oferecimento da PM3, garanta 10% de desconto em todos os seus cursos. Deel Global Badges, a certificação gratuita que te ajuda na carreira internacional. ReveLumi, pesquisas qualitativas diretamente no WhatsApp. ------ Sua equipe passa quatro semanas testando, descobre um caminho melhor para o produto e acaba cobrada pelo atraso. O aprendizado aconteceu. A avaliação continua premiando outra coisa.Neste episódio do Product Guru’s, converso com Thais sobre os incentivos que dificultam a experimentação e o desafio de transformar a maneira de construir produtos no Itaú.Falamos sobre o Jeito Itaú de Produtar, como medir o valor de Product Operations e por que contar testes pode estimular experimentos que não ensinam nada. Thais também explica o que a fez sair da consultoria para trabalhar com produto: continuar responsável pelas consequências de uma ideia depois da entrega.Com IA tornando a construção mais fácil, ganha importância a capacidade de decidir o que merece existir. Inclusive quando os clientes mostram que a sua melhor ideia deveria ser abandonada.Linkedin da Thais: https://www.linkedin.com/in/thaiscirenza/ Capítulos00:00 Minha ideia era horrível00:23 Da consultoria à construção de produtos02:45 Jeito Itaú de Produtar: transformar sem burocratizar04:50 Cultura, incentivos e mudança de comportamento09:53 Product Operations: equipe e métricas de sucesso15:17 O que as escolas não ensinam sobre execução18:08 Recados: Deel e PM320:26 Os erros ao criar uma cultura de experimentação23:37 Aprender e ser penalizado pelo prazo27:02 A responsabilidade depois da boa ideia29:48 As habilidades de um bom PM32:51 IA, curiosidade e decisões de produto35:12 Humildade para abandonar a própria solução35:58 Encerramento

Currículos genéricos produzidos por inteligência artificial estão sendo avaliados por outros sistemas de inteligência artificial. Nesse processo, experiências diferentes começam a parecer iguais e o candidato perde justamente aquilo que deveria diferenciá-lo.Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Gabriela Marculino sobre como conseguir uma vaga em tecnologia quando dominar ferramentas já não é suficiente para chamar a atenção.Gabriela explica como adaptar o currículo aos requisitos da vaga, usar os métodos STAR e XYZ para comunicar resultados e construir um portfólio que revele decisões, raciocínio e impacto, em vez de apenas reproduzir tutoriais.A conversa também passa pelas habilidades comportamentais avaliadas em profissionais juniores, pela dificuldade dos introvertidos em tornar seu trabalho visível e pelas perguntas que ajudam o candidato a avaliar a empresa antes de aceitar uma proposta.Gabriela conta ainda como uma entrevista para uma vaga júnior simulou uma rotina de burnout, apesar do bom salário, contratação CLT e vale-refeição de R$ 2 mil. O episódio discute outras red flags, a importância da formação técnica, a ansiedade causada pelo ritmo das novas ferramentas e a presença de mulheres em posições de decisão na tecnologia.A pergunta que atravessa a conversa é simples: quando todos possuem currículo, LinkedIn e portfólio, o que torna um profissional impossível de ignorar?LinkedIn da Gabi: https://www.linkedin.com/in/gabriela-m-297493164/Linktree: https://linktr.ee/GabrielaMarculinoRecado importante:10% de desconto em qualquer curso da PM3: https://productgurus.short.gy/HBiSmtCertificado Gratuito para carreira na Gringa com a Deel: https://productgurus.short.gy/pPAeWyCapítulo00:00 O mercado de trabalho virou teatro00:13 Como a IA mudou os processos seletivos04:08 Como usar os métodos STAR e XYZ07:22 Competência, visibilidade e introversão12:04 As perguntas que o candidato deve fazer14:11 Red flags durante a entrevista17:55 Faculdade ainda importa em tecnologia?24:16 Como lidar com a ansiedade causada pela IA30:59 Do básico ao impossível de ignorar34:05 Mulheres nas decisões técnicas38:33 Carreira internacional e encerramento

Desenvolver produtos ficou mais rápido e barato com inteligência artificial. O problema é que velocidade não ajuda quando o time ainda não sabe o que merece ser construído.Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Joaquim Torres, o Joca, e Anderson Borges, fundadores da ReveLumi, sobre como a IA pode transformar pesquisa qualitativa e product discovery.Eles apresentam uma agente capaz de conduzir entrevistas pelo WhatsApp, aceitar respostas em áudio, aprofundar temas em linguagem natural e organizar centenas de conversas em insights acionáveis.Durante a demonstração, Joca mostra uma pesquisa com 149 conversas que terminou questionando a hipótese inicial do próprio time. A conversa também passa por NPS, recrutamento de participantes, entrevistas contínuas, arquitetura de agentes, human in the loop, segurança, memória e prevenção de alucinações.Neste episódio:Por que os dados mostram “o quê”, mas não explicam “por quê”Como a IA tornou mais importante decidir o que construirO que visitas a clientes revelam que os dashboards escondemComo automatizar entrevistas sem transformar tudo em formulárioUma pesquisa qualitativa com 149 conversasComo a pesquisa pode rejeitar a hipótese do próprio timePor que o modelo de IA não é o principal diferencialComo funcionam guardrails e intervenção humanaO futuro do product discovery contínuoCrie a sua primeira pesquisa via Whatsapp agora com a ReveLumi: https://productgurus.short.gy/miSFA2Linkedins:Joaquim Torres: https://www.linkedin.com/in/jocatorres/Anderson: https://www.linkedin.com/in/andersongeisonborges/Capítulos:00:00 Como nasceu a pesquisa pelo WhatsApp01:38 Por que conversar com clientes continua difícil03:44 O choque de visitar usuários reais06:46 Desenvolver ficou barato; decidir ficou crítico12:04 Por que uma pesquisa pode levar meses16:08 Como nasceu a ReveLumi19:21 Entrevistas em escala com IA21:38 O que o NPS não consegue explicar25:48 Demonstração da plataforma36:02 A arquitetura por trás da agente41:20 Human in the loop e guardrails43:14 Como experimentar a ReveLumi49:38 Encerramento

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 Certificado Gratuito para carreira na Gringa com a Deel: https://productgurus.short.gy/pPAeWyAssine a nossa newsletter: https://www.productgurus.com.br/p/eu-coloquei-28-frameworks-de-produto?r=2jz3x1

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

Esse episódio é um oferecimento da PM3, garanta 10% de desconto em todos os seus cursos. Deel Global Badges, a certificação gratuita que te ajuda na carreira internacional. ReveLumi, pesquisas qualitativas diretamente no WhatsApp. ———— 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 pesadeloA diferença entre fundador e executivoQuando previsibilidade vale mais que velocidadePor que os funis de vendas deixaram de ser linearesO risco de copiar playbooks estrangeirosComo WhatsApp e Pix mudam a estratégia brasileiraComo produto pode contribuir diretamente para receitaO que 59 campos inúteis revelam sobre um CRMPor que o uso de IA ainda não aparece nas metasComo 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 aquisição07:53 Quando uma aquisição vira pesadelo13:16 A diferença entre founder mode e liderança16:28 Dez milhões ou algumas pizzas?19:50 O fim dos funis lineares26:19 Por que o playbook do Vale do Silício falha31:31 Os vários Brasis dentro do mercado35:31 Recados dos parceiros38:15 Como produto pode gerar mais receita44:40 O CRM com 59 campos inúteis48:43 Como usar IA para tomar decisões52:23 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 Inscreva-se no Product Guru’s para acompanhar conversas sobre produto, tecnologia, inteligência artificial e 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/ Conheça os parceiros mencionados: 10% de desconto nos cursos da PM3: https://productgurus.short.gy/HBiSmt Certificação gratuita da Deel Global Badges: https://productgurus.short.gy/pPAeWy 🧡 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 🌍 A Deel criou os Global Badges para transformar essa experiência em um sinal claro no LinkedIn. A certificação é gratuita e ajuda o mercado a entender melhor sua trajetória global. Descubra qual badge combina com você em https://productgurus.short.gy/pPAeWy 📱 A ReveLumi faz pesquisa qualitativa pelo WhatsApp, organiza as respostas e ajuda seu time a chegar mais rápido no que realmente importa. Conheça em https://productgurus.short.gy/miSFA2 📘 Quer acelerar sua carreira em Produto com conteúdo aplicado ao mercado? Na PM3, você encontra cursos e formações para profissionais de diferentes níveis. Use o cupom PRODUCTGURUS e garanta 10% de desconto na sua inscrição. Escolha sua formação e comece agora: https://productgurus.short.gy/HBiSmt