Neste episódio do Product Guru's, Paulo Chiodi conversa com Iago Maciel, especialista em produto com passagens por Ambev e experiências atuais no Vale do Silício. Iago compartilha sua jornada de reinvenção profissional, onde mergulhou no ecossistema de IA em São Francisco para entender como a inteligência artificial está moldando o futuro dos produtos digitais.

A conversa aborda temas como segurança em produtos de IA, mudanças de mentalidade na gestão de produtos, o papel controverso do “Product Builder”, estratégias para integração de times técnicos e jurídicos, e como os PMs podem se tornar mais estratégicos. Iago também compartilha ferramentas práticas, como o uso de dados sintéticos, evaluations e o uso do Manus para pesquisas complexas.

Um episódio indispensável para quem quer liderar na nova era da tecnologia.

// Onde encontrar o convidado:

Iago Maciel

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

/// Recado 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

/// Outros parceiros:

Codando sem Codar - A maior comunidade de AI (Vibe) Coding do Brasilhttps://codandosemcodar.com.br/?utm_campaign=pg_podcast

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

/// Nesse episódio abordamos:

• ​ A segurança em IA precisa ser discutida desde a concepção do produto.

• ​ PMs devem parar de delegar completamente dados e segurança aos times técnicos.

• ​ Produtos com IA demandam novas formas de validação, como evaluations.

• ​ Dados sintéticos ajudam no treino de modelos mesmo sem base real.

• ​ Prompt injection é uma ameaça real para produtos com IA.

• ​ O PM moderno precisa entender do modelo de negócio e do P&L.

• ​ A função “Product Builder” é mais buzzword do que papel real no Brasil.

• ​ A IA está democratizando o desenvolvimento de produtos, mas exige direção.

• ​ O uso de ferramentas como Manus acelera pesquisas e benchmarking.

• ​ PMs devem liderar a estratégia de adoção de IA nas empresas, não só seguir tendências.

/// Capítulos

00:00 Abertura

01:30 Sabático no Vale: por que largar tudo e estudar IA

02:36 Eventos e aprendizado com o ecossistema de startups

03:49 O hype dos engenheiros de IA e o mercado atual

05:41 Segurança em IA: por que ninguém fala sobre isso

08:07 Mentalidade de produto na era da IA

10:40 Casos de uso, riscos e prompt injection

13:04 Estratégias de dados e feedback loops em IA

14:48 O risco real de modelos de IA mal treinados

17:21 Casos jurídicos e discriminação por IA nos EUA

18:31 A polêmica do Product Builder

22:55 Diferença entre maturidade de PMs no Brasil e EUA

27:42 O que o PM precisa desaprender com IA

32:20 O “jogo do Tigrinho” das automações e uso consciente

36:09 A pandemia e a perda de protagonismo do PM

38:32 Como se tornar um PM mais estratégico com IA

41:00 Como usar IA como mentor de negócios

43:23 A importância da curiosidade como soft skill

46:41 Liderança de adoção de IA nas empresas

48:01 Como conversar com jurídico, segurança e engenharia

52:40 Ferramentas práticas e dicas de prompt

55:37 Uso avançado do Manus para pesquisa multistep

58:22 Encerramento e links úteis na descrição

Neste episódio especial do "Joca Responde", Paulo Chiodi entrevista Joaquim Torres — referência nacional em gestão de produtos digitais — para responder dúvidas reais enviadas anonimamente pela comunidade.O programa aborda temas cruciais como o papel do Product Manager júnior, o uso de inteligência artificial no discovery, as armadilhas do "2 em 1" no mercado de produto e até dicas valiosas para quem deseja fazer uma transição de carreira da área de desenvolvimento para produtos.Joca compartilha suas experiências práticas em empresas reais e dá conselhos diretos sobre como agir frente às mudanças do mercado, como entregar valor com mais agilidade e como evoluir dentro da área de produto. Se você trabalha com produto digital, agilidade ou quer entrar nesse universo, este vídeo é essencial para entender como gerar impacto real com tecnologia!/// Envie suas perguntas para o JocaQuer ter sua pergunta lida e respondida pelo Joca Torres no próximo Joca Responde? Acesse o link abaixo e envie as suas perguntas!https://forms.gle/PSMHoiYaRs52WD1R8/// Onde encontrar os convidados:Joca Torres | Founder & Principal Consultant @ Gyaco:https://www.linkedin.com/in/jocatorres/// Recado 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/// Outros parceiros:Codando sem Codar - A maior comunidade de AI (Vibe) Coding do Brasilhttps://codandosemcodar.com.br/?utm_campaign=pg_podcastCurling - Do treinamento à criação de soluções com IA, estamos em cada etapa. https://www.usecurling.com/// Nesse episódio abordamos:• Conversas reais com usuários ainda são insubstituíveis no discovery.• A IA pode acelerar análises, mas não substitui a empatia humana.• O mercado está exigindo profissionais mais completos e adaptáveis.• Scrum Master dedicado por squad já é visto como modelo ultrapassado.• OKRs não devem limitar o tempo de discovery; rapidez e impacto são chave.• É possível fazer discovery em horas usando protótipos e testes rápidos.• A transição de carreira exige estudo, prática e exposição intencional.• PMs juniores devem assumir produtos menores para aprender na prática.• O foco do produto deve sempre ser resultado — para o cliente e para a empresa.• Market research deve considerar dados, IA e principalmente a voz do usuário./// 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/⁠

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.

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

/// Outros parceiros:

Codando sem Codar - A maior comunidade de Vibe Coding do Brasil https://codandosemcodar.com.br/?utm_campaign=pg_podcast

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