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 AIhttps://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/// 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./// Capítulos00:00 Abertura 01:40 Origem do nome “Prototipe.ai”02:30 Diferença entre prototipar tela e prototipar agente de IA05:20 Recados06:55 Primeiros passos para quem quer prototipar um agente de IA09:45 Quando (não) usar ferramentas como N8N e Zapier12:10 Exemplo prático de automação com agentes no RH15:10 Demonstração da ferramenta Prototipe.ai17:50 Como testar, ajustar e iterar o comportamento dos agentes22:00 Estrutura de agentes conversacionais e máquina de estados25:10 Fluxos com memória, lógica e integração via API32:10 Métricas para mensurar sucesso de protótipos de IA36:52 Diferença entre prototipar e já ir para produção41:22 Quem mais se beneficia com o uso da Prototipe.ai44:10 Equilíbrio entre fidelidade e velocidade no protótipo47:30 Como encontrar a Cheila e conhecer a plataforma49:10 – Encerramento

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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