Neste episódio do Product Guru's, Paulo Chiodi recebe Cheila Portela, cofundadora da Prototipe AI, para uma conversa prática e profunda sobre prototipação de agentes de inteligência artificial (IA).

Com muito bom humor e clareza, Cheila explica como times de produto e UX podem criar agentes de IA funcionais e eficientes sem escrever uma linha de código, focando em comportamentos, instruções e orquestração, não em programação.

A conversa revela os erros mais comuns cometidos na criação desses agentes e oferece insights sobre como lidar com a natureza probabilística das LLMs, garantindo resultados consistentes mesmo sem domínio técnico profundo.

Ao longo do episódio, Cheila compartilha cases reais, mostra a ferramenta Prototipe AI na prática, e revela como estruturar fluxos com memória, lógica condicional e chamadas de API de forma simples e eficaz. O papo também aborda a importância de métricas como custo por execução e taxa de aprovação e desconstrói a ilusão de que criar agentes em ferramentas como N8N em “5 minutos” é suficiente para produção real.

Se você trabalha com produtos digitais, IA generativa ou busca formas reais de inovar com eficiência, este episódio é essencial.

// Onde encontrar a convidada:

Cheila Portela | Cofounder @ Prototipe AI

https://www.linkedin.com/in/cheilaportela

/// Conteúdos mencionados:

Prototipe AI - https://www.prototipe.ai/

/// Recado Importante: O futuro dos produtos digitais já começou e a Inteligência Artificial é parte do time.

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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.

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Curling - Do treinamento à criação de soluções com IA, estamos em cada etapa. https://www.usecurling.com

/// Nesse episódio abordamos:

• Prototipar agentes de IA é diferente de prototipar telas por causa da natureza probabilística das LLMs.

• Agentes de IA podem ser construídos sem código, usando ferramentas especializadas.

• Processos repetitivos e estruturados são ideais para aplicar IA inicialmente.

• Ferramentas como Zapier e N8N são úteis, mas não substituem plataformas de prototipação.

• O maior desafio é arquitetar bem os prompts e fluxos, não escrever código.

• Testes e iteração com feedback são essenciais para atingir bons resultados.

• Métricas como custo por execução e taxa de aprovação são cruciais.

• Prototipação ajuda a evitar retrabalho e código desperdiçado.

• Ferramentas próprias como Prototip.ai aceleram o processo e organizam o ciclo de feedback.

• A área de produto tende a liderar esse processo, mas hoje a demanda vem mais da tecnologia.

/// Capítulos

00:00 Abertura

01:40 Origem do nome “Prototipe.ai”

02:30 Diferença entre prototipar tela e prototipar agente de IA

05:20 Recados

06:55 Primeiros passos para quem quer prototipar um agente de IA

09:45 Quando (não) usar ferramentas como N8N e Zapier

12:10 Exemplo prático de automação com agentes no RH

15:10 Demonstração da ferramenta Prototipe.ai

17:50 Como testar, ajustar e iterar o comportamento dos agentes

22:00 Estrutura de agentes conversacionais e máquina de estados

25:10 Fluxos com memória, lógica e integração via API

32:10 Métricas para mensurar sucesso de protótipos de IA

36:52 Diferença entre prototipar e já ir para produção

41:22 Quem mais se beneficia com o uso da Prototipe.ai

44:10 Equilíbrio entre fidelidade e velocidade no protótipo

47:30 Como encontrar a Cheila e conhecer a plataforma