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Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

Paulo Chiodi
Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira
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5 de 315
  • Como o iFood usa APIs e IA para lançar produtos em dias
    Plataforma não é tela. É capacidade que libera novos negócios. No iFood, APIs viram peças de Lego para lançar produtos em dias. IA entra como infraestrutura de eficiência, com guardrails e revisão humana. PM de plataforma conecta domínios, dados e estratégia.O que você vai aprender: domínios bem definidos, ownership de dados, como medir impacto sem métrica de vaidade, limites práticos da automação, uso de agentes em dev, produto e vendas, e por que o PM de plataforma virou crítico no Brasil.Convidado: Diogo Ramos - Senior Software Engineering Manager no iFoodLinkedIn: https://www.linkedin.com/in/diogo-ramos-4624a725/Principais aprendizados:- Plataforma é capacidade, não jornada. Construa módulos genéricos que sirvam múltiplos produtos e BUs.- Comece por domínios bem definidos. Dados com ownership claro evitam duplicidade e garantem consistência.- Pense em Lego de APIs. Se um hackathon não consegue criar vários produtos só plugando APIs, falta maturidade de plataforma.- Evolua, não reescreva. Plataformas crescem com o negócio e suportam novas ofertas sem começar do zero.- Estratégia com horizontes. Squads olham semanas, gerências meses, diretorias anos. Todos cascateiam visão e protegem foco.- IA é eficiência embutida. Apoia devs, produto, operações e vendas. O cliente não precisa ver IA para sentir o ganho.- Qualidade primeiro. Agentes fazem code review, mas revisão humana continua. MRs pequenos e testes com regra de negócio importam.- Automação tem limite. Use agentes como primeira linha e faça handoff para humanos quando o contexto ficar complexo.- Dados e processos antes de IA. Sem governança e higiene, o modelo aprende lixo e entrega pouco valor.- Meça sem vaidade. Comprove impacto com métricas de negócio, testes e comparações justas, não só adoção de IA.- Maturidade depende do setor. Bancos têm restrições e cadência diferente de startups. Adapte o plano ao risco e à regulação.- PM de plataforma é crítico. Traduza estratégia em capacidades, orquestre domínios e priorize o que libera novos negócios rápido.- Cultura ajuda. Treinamento de prompts para a empresa toda acelera aprendizado e padroniza o uso responsável de IA.🚨 Aviso importante:LISTA VIP da PM3!Todo ano, a Black Friday da PM3 é o momento mais esperado por quem vive produto digital. Mas esse ano tem uma novidade: tem Lista VIP com acesso antecipado à oferta turbinada e bônus que não vão aparecer durante a Black Friday.Entre agora na Lista VIP da PM3 e aproveita enquanto dá tempo. Acesse: https://go.pm3.com.br/mVmLFxCapítulos00:00 Introdução ao Podcast e Apresentação do Convidado01:10 A Importância da Plataformização nas Empresas05:02 Estrutura e Organização das Plataformas no iFood10:38 Crescimento e Interoperabilidade no Ecossistema do iFood15:52 Visão Estratégica e Desenvolvimento de Plataformas19:24 Integração da Inteligência Artificial na Plataforma do iFood24:11 A Importância da Automação e Eficiência25:21 Limites da Automação: O Papel Humano27:45 Aplicações Práticas de IA no Dia a Dia30:25 Cultura de Produto e a Integração da IA33:21 Garantindo a Qualidade do Código com IA39:58 Maturidade das Empresas e o Uso de IA
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    51:49
  • Quem manda no CAC: Produto ou Marketing?
    Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Jota e Otávio sobre a intersecção entre marketing e produto, destacando a importância da colaboração entre as equipes para otimizar a aquisição e retenção de clientes. Eles discutem erros comuns, métricas essenciais, o impacto da inteligência artificial e a evolução do marketing digital, incluindo o conceito de Retail Media.TakeawaysA desconexão entre produto e marketing gera desperdício.Métricas devem ser compartilhadas entre equipes para alinhar objetivos.O cliente ideal deve ser o foco na construção de produtos.O CAC é uma métrica que deve ser entendida como um sistema.Inteligência artificial é essencial para otimizar processos de marketing.A colaboração entre equipes acelera o ciclo de aprendizado.O Retail Media é uma tendência crescente no marketing digital.A personalização é crucial para a aquisição de clientes.Dados estruturados são fundamentais para o sucesso da AI.A revolução do marketing está na convergência de canais e dados.Links importantes:Data e IA para growth: https://data.winclap.com/ptOtávio, Martech Manager na Winclap https://www.linkedin.com/in/otaviokiel/ Jota, líder Data na Winclap https://www.linkedin.com/in/juanjuarezpascual/ Capítulo00:00 Introdução ao Marketing e Produto02:52 Desconexão entre Produto e Marketing05:34 A Importância da Colaboração entre Equipes08:20 Métricas e Sinais de Alerta11:02 Definindo Personas e Problemas do Cliente13:51 Responsabilidades entre Produto e Marketing16:42 O Papel do CAC e LTV19:24 A Revolução da Inteligência Artificial29:18 Transformação e Crescimento nas Empresas35:08 A Importância dos Dados na Inteligência Artificial38:50 Casos de Sucesso em Marketing com AI40:49 A Revolução do Retail Media e Novas Linhas de Receita47:07 O Papel da IA na Eficiência de Times de Growth
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    1:00:01
  • 5 Coisas que a IA Muda no Processo de Discovery
    Neste episódio, Paulo Chiodi e Felipe Bede discutem a interseção entre Inteligência Artificial (IA) e o processo de Discovery em gestão de produtos. Eles exploram como a IA pode acelerar a análise de dados, mitigar riscos e melhorar a tomada de decisões, além de abordar os desafios enfrentados por profissionais na implementação de Discovery. A conversa também destaca a importância da transparência e da construção de confiança com stakeholders, bem como dicas práticas para integrar IA em empresas de diferentes tamanhos.🚨 AVISO IMPORTANTE! LISTA VIP da PM3!Todo ano, a Black Friday da PM3 é o momento mais esperado por quem vive produto digital. Mas esse ano tem uma novidade: tem Lista VIP com acesso antecipado à oferta turbinada e bônus que não vão aparecer durante a Black Friday.Entre agora na Lista VIP da PM3 e aproveita enquanto dá tempo. Acesse: https://go.pm3.com.br/mVmLFx🔗 Links impotentesFelipe Bede: https://www.linkedin.com/in/felipe-bedeAryel: https://www.linkedin.com/in/aryelm/Gocase: https://www.gocase.com.brCafezin: https://cafezin-49a7c.web.app/Cafezin no Linkedin: https://www.linkedin.com/company/cafezin-ai/Instagram do Felipe: @bdemmvp Assuntos abordadosO Discovery é uma ferramenta essencial para mitigar riscos.A IA pode acelerar o processo de análise de dados.Gestão de produtos deve focar na resolução de problemas.A transparência é fundamental para construir confiança com stakeholders.Não se deve aplicar IA apenas por modismo.O contexto da empresa influencia o processo de Discovery.A democratização do processo de Discovery é importante.A IA deve ser vista como uma ferramenta de apoio, não como uma substituta.A integração da IA pode expandir as capacidades do Discovery.O aprendizado contínuo é crucial para o sucesso do produto.Capítulo00:00 Introdução ao Discovery e IA02:33 A Evolução do Processo de Discovery05:23 Desafios e Frustrações no Discovery08:03 Integração da IA no Processo de Discovery10:52 Exemplos Práticos de Uso da IA13:27 Demonstração de Ferramentas de IA16:06 O Papel da IA na Mitigação de Viés19:01 A Importância do Fator Humano no Discovery24:56 Tomada de Decisão e IA25:35 O Processo de Discovery26:10 A Velocidade do Discovery28:06 Experimentação e Validação29:26 Análise de Dados e IA32:47 Compartilhamento de Aprendizados36:27 Acessibilidade às Ferramentas de IA40:00 Construindo Confiança com Stakeholders41:42 Lançamento do Cafézinho
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    55:32
  • AI First na prática: Mercado Livre, logística inteligente e atendimento, com Felipe Bede
    Como uma empresa realmente vira AI First sem cair na perfumaria de chatbot genérico e telas confusas. Neste papo direto com Felipe Bedê, do Mercado Livre, entramos no que importa: produtividade, métricas e arquitetura por trás de IA que gera resultado. Do case de logística que liberou frete grátis a partir de R$ 19 à orquestração de agentes no atendimento da GoCase, passando por governança, MCP, design system com geração de interface e a linha tênue entre “IA como projeto” e “IA como produto”.Por que ouvir agora: você sai com um mapa de prioridades para adotar IA em três horizontes. Primeiro eficiência operacional. Depois personalização útil. Só então novos modelos de negócio.🚨 AVISO IMPORTANTE!LISTA VIP da PM3! Todo ano, a Black Friday da PM3 é o momento mais esperado por quem vive produto digital. Mas esse ano tem uma novidade: tem Lista VIP com acesso antecipado à oferta turbinada e bônus que não vão aparecer durante a Black Friday.Entre agora na Lista VIP da PM3 e aproveita enquanto dá tempo. Acesse: https://go.pm3.com.br/mVmLFxO que você vai aprender• O que é AI First no contexto do Mercado Livre e como testar IA antes de qualquer solução tradicional• Como modelos estatísticos e simulações tipo Monte Carlo reduziram custo logístico e abriram espaço para frete grátis a partir de R$ 19• Como orquestrar multiagentes de atendimento e integrar com sistemas reais para resolver 80% dos casos sem perder empatia• Como medir valor de IA além do hype: MAU de features, frequência de uso por propósito, GMV, load factor, SPP, on-time, early, CSAT e esforço• Governança que funciona: providers, MLGPT interno, dados isolados, limites de temperatura e acesso via MCP• Treinamento e cultura: prompting como 80% do impacto, low code para MVPs e experimentação governada• Quando usar NPS, quando usar CSAT e por que escalas pares geram dados melhores🔗 Links importantes:Felipe Bedê: https://www.linkedin.com/in/felipe-bedeDiego: https://www.linkedin.com/in/diegoaliraGocase: https://www.gocase.com.brClind.ai: https://clind.ai/Capítulos00:00 Abertura e contexto do episódio01:30 O que é AI First de verdade no MELI04:00 Testar IA antes do caminho tradicional e por quê06:30 Design System + geração de interface com IA08:00 Verde, MLGPT e a camada de plataforma de IA no MELI09:45 Case logístico: planejar caminhões, Monte Carlo e janela slow12:30 Como a janela slow elevou vendas e reduziu custo14:10 IA invisível para o usuário e percepção de velocidade16:00 IA como produto vs IA como projeto18:10 Como acalmar a ansiedade das empresas e por onde começar19:30 Prompting como base e low code para MVPs22:10 Automação de triagem com Verde Flows e integração com Slack23:50 E-commerce AI native e o case GoCase26:30 Orquestração multiagente e integrações reais no atendimento29:20 Guardrails, segurança e aprendizado contínuo do agente31:10 Resultados: 4k atendimentos dia e 80% de resolução33:30 Governança, providers e dados isolados36:50 MCP, acesso controlado e comparação de modelos39:30 Mudança de mentalidade: perguntar melhor, experimentar melhor46:30 Métricas que importam por propósito de produto50:20 Logística avançada: load factor, SPP e on-time vs early52:40 NPS, CSAT, esforço e escalas pares55:00 Encerramento, próximos passos e teaser do episódio de Discovery
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    58:22
  • Por dentro da estratégia de IA da Blip com William Collen - Diretor de IA da Blip
    Como a Blip transforma necessidades reais de clientes em IA que funciona no mundo real. Neste episódio, entramos no detalhe do que é IA aplicada em produto, como escolher modelos e frameworks, onde estão os limites sem uma boa camada de produto e dados, e como medir valor de verdade. Conversa direta, zero template de automação vazia./// Pontos importantes da conversa• A IA deve resolver necessidades reais dos clientes.• A comunicação natural é o próximo nível de aperfeiçoamento em IA.• A Blip utiliza IA para construir experiências conversacionais.• A atualização constante em IA é crucial para a competitividade.• Limites da IA incluem a necessidade de uma boa governança de dados.• As métricas de sucesso devem focar nos objetivos dos clientes.• A adoção de IA deve ser impulsionada pela alta gestão.• A eficiência e a produtividade são trade-offs importantes na adoção de IA.• Conhecimento técnico em IA é acessível e necessário para Product Managers.• A colaboração entre desenvolvedores e gerentes de produto será cada vez mais importante./// Links importantesLinkedIn do William: https://www.linkedin.com/in/williamcolen//// Sobre a BlipA Blip é a principal plataforma de inteligência conversacional que conecta marcas e consumidores em aplicativos sociais, como WhatsApp, Instagram, Messenger, RCS e Apple. Em 2022, a Blip adquiriu a STILINGUE, plataforma que utiliza inteligência artificial para o monitoramento de conversas em canais digitais e, em 2023, a GUS, empresa mexicana do setor conversacional, reforçando a estratégia global da empresa.Além do Brasil, a Blip está presente em 36 países e conta com escritórios na Cidade do México, no México, e em Madri, na Espanha. A marca tem ajudado cerca de 3 mil empresas como Dell, GM, Itaú Unibanco, Stellantis, Claro e outras a vender, engajar e se relacionar com os consumidores em canais digitais utilizando Contatos Inteligentes. A Blip já recebeu aportes, Séries A e B, de mais de US$170 milhões da Warburg Pincus. Em novembro de 2024, a Blip anunciou sua Série C no valor de US$60 milhões liderada pelo SoftBank e com participação da Microsoft.Mais informações em https://www.blip.ai/Linkedin Blip: https://www.linkedin.com/company/blipbr/posts/?feedView=all /// Assunto Importante O futuro dos produtos digitais já começou e a Inteligência Artificial é parte do time. A PM3 acaba de lançar a Formação em Gestão de Produtos de IA: um curso pensado para Product Managers que querem criar, delegar e inovar com mais inteligência. Muito além dos prompts: você vai aprender a liderar produtos baseados em IA, dominar temas como Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa, e aplicar novas formas de discovery, experimentação e validação.Prepare-se para o mercado que mais cresce no mundo e torne-se o PM que lidera a transformação.Acesse o link e saiba mais: https://go.pm3.com.br/ProductGurus-AI-Specialist/// Capítulos00:00 Introdução à Inteligência Artificial e Produtos02:48 A Aplicação Prática da IA na Blip05:13 Desafios e Limites da IA08:01 Atualização e Adoção de Novas Tecnologias11:01 A Importância do Produto na IA13:32 Exemplos de Aplicações de IA na Blip16:20 Estratégia e Inovação na Blip23:25 Inovação Rápida e Estratégia de Longo Prazo29:40 Métricas e Eficiência na IA35:42 Trade-offs na Adoção de IA39:34 Desmistificando Mitos sobre IA42:03 Conselhos para Product Managers e Líderes de Produto/// Onde encontrar a Product Guru’s:WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029Va7uwHS5fM5U0LIatu3XX (antigo Twitter): ⁠https://twitter.com/product_gurus⁠LinkedIn: ⁠https://www.linkedin.com/company/product-guru-s/⁠Instagram: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.instagram.com/product.gurus/⁠
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    51:33

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Generated: 11/3/2025 - 7:34:56 PM