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
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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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Três executivos, duas perguntas reais, respostas diretas via WhatsApp.

Nesse primeiro episódio do Zap Zap de Produto, Paulo Chiodi leva perguntas da comunidade para Renata Gagetti, Dani Dweck e Zara, executivas de produto, negócio e tecnologia, e eles respondem sem filtro.

As perguntas desse episódio vieram de quem está na trincheira:

1. Como PO lidar com um tech lead controlador que interfere nas decisões de negócio e parece querer te prejudicar de propósito?
2. E como sobreviver a cinco anos justificando a existência da área de produto todo santo dia?

Curto, direto e sem enrolação.

Siga o Product Guru's:🔗 Newsletter: https://www.productgurus.com.br/

Convidados:🔗 Renata Gagetti: https://www.linkedin.com/in/renata-gagetti/🔗 Dani Douek: https://www.linkedin.com/in/danidouek/🔗 Zara: https://www.linkedin.com/in/eusouozara/

O processo de design vai morrer? Jenny Wang, Design Lead da Anthropic, jogou essa bomba numa conferência. A Kakau Fonseca, Design Manager do Nubank, concorda com parte disso, discorda de outra, e no meio do papo vai explicando por que a rigidez de processo é o maior obstáculo de times que poderiam estar entregando muito mais rápido.

Nesse episódio a gente fala sobre o que separa o designer júnior do sênior, como o Nubank chegou em 100 milhões de clientes rodando experimentos em paralelo, por que craft vai ser o diferencial de designers num mundo onde todo mundo usa IA pra criar coisa, e a verdade mais incômoda que qualquer líder de design enfrenta: quem não é visto, não sobe.

O que você vai aprender:

• Por que o Duplo Diamante pode ser uma âncora, não uma bússola.

• Como o time de Growth do Nubank chegou a 50 experimentos rodando simultaneamente.

• A diferença entre intuição e feeling, e qual deles você pode apresentar pra um stakeholder.

• O que é craft de design, por que ele está sumindo, e por que vai voltar.

• Por que vender o seu trabalho faz parte do trabalho.

🔗 Newsletter Pack Lead: https://www.packlead.com.br/
🔗 LinkedIn da Kakau: https://www.linkedin.com/in/kakaufonseca/

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A síndrome do impostor é muito mais comum no mundo de produto do que muita gente imagina.

Neste episódio do Product Guru’s, Paulo Chiodi conversa com Camila (Cami_Product) sobre por que tantos Product Managers sentem que não pertencem ao cargo, mesmo tendo experiência e resultados.

A conversa explora os bastidores da carreira de PM: a falta de formação formal para a área, a pressão constante de stakeholders, o excesso de buzzwords no mercado, e o fato de que o PM muitas vezes precisa ser generalista em um ambiente cheio de especialistas.

Camila compartilha também 8 motivos estruturais que alimentam a síndrome do impostor em produto, além de estratégias práticas para lidar com isso, como criar um roadmap de carreira, documentar conquistas e desenvolver um senso de produto mais forte.

Outro ponto central do episódio é o impacto da IA no papel do Product Manager. Será que as habilidades técnicas vão substituir o PM ou tornar o papel ainda mais estratégico?

Se você trabalha com produto, tecnologia ou quer crescer na carreira de PM, este episódio vai mostrar o que realmente acontece nos bastidores da profissão, longe do que aparece no LinkedIn.

Você vai aprender neste episódio:

• Por que 84% dos PMs sofrem síndrome do impostor

• Os 8 fatores que explicam essa insegurança na carreira de produto

• Como construir um roadmap estratégico para sua carreira

• Por que documentar suas entregas pode mudar sua trajetória profissional

• O que realmente diferencia PMs seniores no mundo com IA

• A verdade pouco falada sobre crescimento na carreira em produto

Se esse episódio fizer sentido para você, compartilhe com outro PM ou profissional de produto que também vive essas dúvidas na carreira.

🔗 Instagram da Cami: @cami_product
🔗 Linkedin da Cami: https://www.linkedin.com/in/camila-hakim-lorenzi/

🚨 Recado importante:
A PM3 está completando oito anos e resolveu comemorar do jeito deles: 6 aulas gratuitas com profissionais de produto do iFood, Nubank e Pipefy. Duas por semana durante março, 40 minutos cada, ao vivo com gravação disponível depois.
Quem fizer checkin em todas as aulas sai com certificado. É gratuito, sem letra miúda. Se depois você quiser se matricular num dos cursos deles, meu cupom PRODUCTGURUS dá condições especiais.
Maratona PM3 (gratuita): https://dub.sh/4fTDuyN
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Produto B2B não é vender para empresa. É vender para múltiplos decisores, com risco financeiro real, pressão por ROI e zero espaço para erro.

Neste episódio do podcast, Paulo Chiodi conversa com Ricardo Kremer, CPTO da Solides, HR Tech com mais de 45 mil clientes e crescimento acelerado, sobre os bastidores de construir, escalar e liderar produto B2B no Brasil.

Você vai entender por que “nunca customize seu produto” pode ser uma das decisões mais estratégicas para quem quer crescer de forma sustentável. Em vez de customização, o caminho é parametrização, identificação de padrões e foco em dor financeira real.

Falamos sobre as principais diferenças entre B2B e B2C, Product-Led Growth (PLG) no contexto B2B, discovery orientado a impacto no negócio, cultura de experimentação com IA e como estruturar times de produto preparados para escalar.

Se você é Product Manager, Founder, Head de Produto, Tech Lead ou atua com SaaS B2B, este episódio vai ajudar você a evitar erros clássicos que travam crescimento.

LinkedIn do Ricardo: https://www.linkedin.com/in/ricardo-kremer/

Principais tópicos do episódio:

• Diferenças reais entre produto B2B e B2C
• Por que customização destrói escalabilidade
• Parametrização como estratégia de produto
• ROI e redução de turnover como proposta de valor
• PLG no B2B: educar antes de vender
• Discovery focado em onde o cliente perde dinheiro
• Como equilibrar experimentação e qualidade em ambientes críticos
• Motor A vs Motor B: execução vs inovação
• O perfil ideal de PM para B2B
• Como fomentar cultura de testes sem comprometer clientes

Capítulos:
00:00 Introdução e contexto da Solides
01:40 Diferenças entre B2B e B2C na prática
06:40 Pressão de stakeholders e pedidos de clientes
07:30 Parametrização vs customização
09:50 PLG no B2B e educação de mercado
13:40 Discovery focado em dor financeira
17:45 Como estruturar e escalar times de produto B2B
21:38 Cultura de experimentação em ambientes críticos
25:40 Motor A vs Motor B e gestão de portfólio
30:10 Conselhos para PMs que querem crescer no B2B
33:30 Encerramento

Recados importantes:

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Neste episódio do Produto Gurus, recebo Nicolas Câmara, co-founder e CTO da Firecrawl, a startup que está construindo a infraestrutura que conecta a web aos agentes de IA.

A Firecrawl nasceu de um pivot radical. O time tinha um chatbot para documentação, com clientes como Snapchat, DoorDash e Coinbase. Crescia, mas de forma linear. Em um fim de semana, decidiram extrair apenas uma parte da tecnologia interna: o motor de ingestão de dados da web. Fizeram deploy antes de embarcar em um voo. Ao pousar, o projeto já tinha mil estrelas no GitHub e clientes pagantes.

Hoje, a Firecrawl transforma sites cheios de HTML, anúncios e scripts em dados limpos e estruturados (Markdown e JSON), prontos para modelos de linguagem. Em vez de a IA “ver” lixo, ela consome informação organizada. É a ponte entre a internet desenhada para humanos e a nova internet usada por agentes.

Falamos sobre open source como estratégia de distribuição, GitHub como canal de aquisição, o que investidores compram quando apostam em infraestrutura de IA, como atender empresas como Shopify e Canva com um time de 22 pessoas e o debate sobre bolha versus fundamentos econômicos da IA.

Se você está construindo um SaaS com IA, levantando capital ou tentando entender onde realmente está o valor na nova stack, este episódio é um mapa estratégico.
Nesse episódio você vai descobrir:
• Como a Firecrawl nasceu de um pivot brutal depois de um produto que “crescia, mas não explodia”.
• O que realmente significa transformar qualquer site em texto limpo e JSON que IA entende de verdade.
• Por que ser 100% open source foi a estratégia que mais acelerou a adoção.
• Como atender Shopify, Canva e milhares de devs com apenas 22 pessoas no time.
• A velocidade insana que eles alcançaram (menos de 1 segundo pra scrapear uma página).
• E o que o Nick acha que todo mundo está subestimando nos próximos 24 meses de IA.
Se você constrói com IA, vende pra devs ou sonha em fazer um SaaS que realmente escala, esse papo é ouro puro.

🔗 Firecrawl: https://www.firecrawl.dev/
🔗 LinkedIn do Nick: https://www.linkedin.com/in/nicolas-silberstein-camara/
🔗 X/Twitter do Nick: x.com/nickscamara_

Capítulos:
00:00 Deploy antes do voo → mil estrelas ao chegar em SF 🔥
01:25 O que é Firecrawl? Ponte entre web e agentes de IA (explicação simples)
02:00 Por que isso importa na era dos LLMs e agentes?
03:05 História do pivot: Mendable não escalava exponencialmente
05:15 Priorização brutal: o que NÃO fazer para focar no core
07:00 Problemas reais de web scraping que Firecrawl resolveu
08:02 Como limpar sites: de HTML bagunçado → Markdown/JSON limpo (economia de tokens)
10:05 Decisão estratégica: por que open source explodiu?
12:00 Monetização open source → Cloud escalável (browsers próprios)
13:26 Atendendo gigantes: Shopify, Canva e exigências enterprise
16:16 Métricas de qualidade: cobertura, precisão, estabilidade e latência
19:03 Fire Engine: velocidade média 2s → meta 1s em breve
21:23 O que YC e investidores compram: fundação da nova internet
23:23 Tese de pitch em 1 frase + dicas para founders
29:09 Go-to-market dev-first: GitHub + docs + experiência insana
31:55 O que todo mundo subestima: superinteligência em 12–24 meses
33:15 Bolha de IA: compute caro hoje, mas vai baratear (aposta otimista)

Recados importantes:

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