Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

Paulo Chiodi

O Product Guru’s é um podcast sobre produto, negócios, carreira, IA, tecnologia e decisões difíceis. Entrevistas com product managers e líderes de empresas como Nubank, iFood, Ambev, Mercado Livre, Itaú e outras, além de reflexões que provocam e ajudam a crescer na carreira na prática. Disponível também em vídeo no YouTube @productgurus

  1. 1d ago

    O erro de tratar API como “só integração” · Shirley Balbino

    Tratar API como apenas uma integração é um erro estratégico. Descubra como elevar o nível do seu produto e da sua arquitetura. Neste episódio, Shirley Balbino explica por que o trabalho de um PM de API vai muito além da conexão técnica. Ela discute como o papel evolui para a gestão de produtos invisíveis, onde a documentação funciona como parte essencial da experiência do usuário e as decisões de negócio moldam o sucesso da plataforma. Você também entenderá como aplicar técnicas de discovery de produtos para identificar necessidades reais e como estruturar uma arquitetura de API robusta, capaz de resolver problemas complexos como o caso de antifraude apresentado. A conversa ainda aborda o futuro com agentes de IA, focando em governança e rastreabilidade. Como você tem gerenciado a visão estratégica dos seus produtos de plataforma? Deixe seu comentário e inscreva-se para receber análises semanais sobre gestão de produto. Links:- Shirley Balbino: https://www.linkedin.com/in/shirley-balbino/- PM na Gringa: https://productgurus.short.gy/4WzUzD Recado importante:A IA não vai esperar você se atualizar. E o mercado também não.A PM3 tem formações em Produto, Growth e Inteligência Artificial. Acesse https://productgurus.short.gy/HBiSmte garanta 10% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS. Capitulos00:00 Mais integrações não significam melhor decisão00:13 Como Shirley virou PM de API02:39 O que um PM de API precisa entender09:58 Discovery de um produto invisível14:46 Como provar o valor de plataforma20:11 Documentação é produto26:49 O erro de tratar API como integração28:52 O caso antifraude do iFood33:40 APIs para agentes de IA36:48 Como sair do hype40:15 Próximo episódio e encerramento

    O erro de tratar API como “só integração” · Shirley Balbino

  2. Oct 19

    Por que sua empresa fica lenta quando cresce - Vitor Olivier da Decade

    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

    Por que sua empresa fica lenta quando cresce - Vitor Olivier da Decade

  3. Oct 14

    De candidaturas recusadas a recrutadores no LinkedIn · Cami Hakim

    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

    De candidaturas recusadas a recrutadores no LinkedIn · Cami Hakim

  4. Oct 12

    Teste A/B: como decidir o que medir antes de testar · Caio Dimas

    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

    Teste A/B: como decidir o que medir antes de testar · Caio Dimas

  5. Oct 8

    Como a plataforma do iFood acelerou novas verticais e IA | Débora Ferreira

    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.

    Como a plataforma do iFood acelerou novas verticais e IA | Débora Ferreira

  6. Sep 25

    Design além da tela: como o iFood coloca o usuário dentro do processo

    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.

    Design além da tela: como o iFood coloca o usuário dentro do processo

  7. Sep 22

    A IA barateou o código. Agora o gargalo é outro

    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

    A IA barateou o código. Agora o gargalo é outro

  8. Sep 14

    Por que bons PMs abandonam as próprias ideias

    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

    Por que bons PMs abandonam as próprias ideias
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