Sua empresa gasta com cloud todo mês. Mas 65% das empresas brasileiras não sabem exatamente onde esse dinheiro está indo. Alguns estão jogando 30% do faturamento inteiro em infraestrutura sem perceber.Nesse episódio, a gente sentou com Lúcio Cordeiro (Samax), Lívia Facchin (Magazine Luiza) e Rodrigo Schiavini (Magalu Cloud) para abrir os números de um estudo inédito sobre custo de cloud no Brasil e explicar o que fazer quando a conta chega.O que você vai aprender:— Por que o custo de cloud explode sem aviso— O erro de precificação que quebrou startups— O passo a passo para cortar custo sem mexer no código— Qual é o papel do PM nessa conta e por que ele ignora issoLinks importantes:🔗 Estudo completo: https://radardanuvem.com.br/🔗 Magalu Cloud (avaliação gratuita) aqui🔗 LinkedIn Lúcio Cordeiro: https://www.linkedin.com/in/luciocordeiro/🔗 LinkedIn Lívia Facchin: https://www.linkedin.com/in/l%C3%ADvia-facchin-43ab5b12/🔗 LinkedIn Rodrigo Schiavini: https://www.linkedin.com/in/rodrigo-schiavini/Capítulos:00:00 65% das empresas não sabem onde estão gastando em cloud01:10 Por que o custo de cloud explode sem aviso04:38 Da startup ao scale-up: quando a torneira abre10:14 IA tornou o problema pior: o caso dos 50 milhões15:41 Finops não é cortar custo, é conectar tech e financeiro26:13 O preço do código ruim em escala35:23 Anthropic, 200 dólares x 5 mil por dia: erro de precificação41:42 Como antecipar custo antes de virar problema46:54 Passo a passo: limpeza de lixo, right sizing e refatoramento58:24 Qual é o papel do PM nessa conta?01:07:46 Encerramento e links---

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A maioria das empresas acha que está pronta para IA. Não está. Os dados têm problema, a infraestrutura não aguenta e a governança ainda não foi feita. Daniel Avancini, cofundador da Indicium AI, parceira de Anthropic, OpenAI e Databricks, passou 6 anos tentando levar IA do laboratório para dentro de grandes empresas e aprendeu isso da forma mais difícil.

Nesse episódio do Product Guru's a gente fala sobre o que realmente trava a adoção de IA no enterprise, o que separa um projeto de demo de um produto que gera valor, e por que os dados da sua empresa nunca vão estar perfeitos, e tudo bem.
O que você vai ouvir:
Como a Indicum montou uma agência de marketing, viu que não funcionava. e voltou para o core de dados e IA.
O que mudou na empresa depois da aquisição da Mesh.AI (UK e Europa).
A diferença entre DataOps, MLOps e AgentOps.
O risco real que a Anthropic admitiu sobre o próximo modelo.
Por que dados vão ter problema sempre, e o que fazer com isso.
00:00 Introdução
00:54 O momento mais solitário como cofundador
02:26 O maior medo ao contratar as primeiras pessoas
03:32 Diluir o foco para crescer, o que a Indicum fez
06:35 Aquisição da Mesh.AI: desafios culturais Brasil-Europa
09:20 O que se perde quando a startup vira empresa grande
10:59 Como levar IA do laboratório para a produção
13:16 Construindo confiança com Anthropic, OpenAI e Databricks
16:20 Claude Computer Use e agentes: eficiência ou risco?
19:54 IA vai substituir empregos?
22:53 A infraestrutura das empresas aguenta a velocidade da IA?
28:52 A verdade sobre dados que ninguém admite
31:47 Encerramento e vagas na Indicum
🔗 Indicum AI: https://indicium.ai/
🔗 LinkedIn Daniel: https://www.linkedin.com/in/daniel-avancini/
🔗 Vagas na Indicum: https://indicium.ai/pt-br/sobre-nos/carreiras#jobs
Recados importantes:
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Vibe Coding é hype ou é o futuro da construção de produtos?
Neste episódio do Product Gurus, converso com Deborah Folloni sobre o que realmente está mudando na forma de construir software com IA, e por que a maioria das pessoas está usando errado.
Você vai entender:

• O que é Vibe Coding de verdade (e por que pode quebrar seu produto)

• Como usar Spec Driven Development para criar software confiável com IA

• Por que skills são mais importantes que prompts

• Como criar design systems escaláveis com IA

• E o mais importante: como sair do “projetinho de fim de semana” para produto que gera dinheiro

Se você trabalha com produto, tecnologia ou quer construir algo do zero, esse episódio mostra o novo padrão de execução na era da IA.

Capítulo:00:00 Introdução01:40 Criar conteúdo de IA sem virar mais um canal de hype03:38 Background: empresa vendida para a Adobe, depois demissão voluntária10:13 O que é Vibe Coding de verdade (e onde mora o perigo)15:20 Dev ainda é necessário16:52 Design System com IA: componentes, variáveis e os dois erros mais comuns23:57 Skills vs. Agentes: context engineering na prática29:44 Designers serão os founders do futuro? (Y Combinator diz que sim)33:43 IA faz discovery de produto?34:13 O experimento: 350 CMOs sintéticos e 70% de overlap38:22 Como empurrar a IA para fora do centro de distribuição41:38 Demo ao vivo: o Epic (Lovable com PM embutido)48:32 Próximo episódio: construir algo sem PM e sem devOnde encontrar a Deborah:LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dfolloni/Twitter: https://x.com/dfolloniYouTube: @deborahfolloni Acesse e use o Epic: https://epic.new/pt-BR

🚨 Recado importante:

Tem gente que passa anos esperando o momento certo para se capacitar. Enquanto isso, os cargos sênior continuam indo para quem já sabe fazer discovery de verdade, que sabe defender uma decisão difícil para stakeholders, que consegue crescer produto sem improvisar.
A PM3 está no oitavo ano formando justamente esse perfil. A campanha de aniversário ainda está aberta, com condições bem acima do que a escola oferece no restante do ano.
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