Neste episódio do Product Guru's, Giampaolo Lepore compartilha sua experiência prática no uso de inteligência artificial e ferramentas no code no desenvolvimento de produtos digitais. Sem glamourizações ou promessas irreais, ele discute os principais erros cometidos por times que implementam IA, como a falta de paciência e clareza de objetivos, além da ilusão de que apenas tecnologia resolve tudo. Ele também destaca a importância de uma mentalidade estratégica e focada em resolver problemas reais do usuário, antes de escolher qualquer stack ou ferramenta.O papo ainda percorre as possibilidades de PMs e equipes enxutas competirem com grandes corporações usando automações, validações rápidas e protótipos ágeis. Giam aponta que, embora o hype em torno da IA seja alto, é a aplicação correta e consciente que realmente gera valor. Além disso, ele compartilha stacks recomendadas para começar, dá dicas sobre segurança e expõe os riscos de seguir modismos sem uma base sólida de entendimento. Um episódio essencial para quem quer transformar buzzwords em ações concretas no mundo dos produtos digitais./// Recado Importante: 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/// Onde encontrar os convidados:Giampaolo Lepore | Co-founder @Curling AIhttps://www.linkedin.com/in/giampaolo-lepore//// Conteúdo Extra:Codando sem Codar: https://codandosemcodar.com.br/?utm_campaign=pg_podcastInstagram Codando sem Codar: https://instagram.com/codandosemcodarCurling: https://www.usecurling.com/BASE44: https://base44.com//// Nesse episódio abordamos:• A falta de paciência é um dos maiores obstáculos ao adotar IA em produtos.• IA sem contexto bem definido gera soluções superficiais e ineficazes.• Implementações apressadas podem piorar a experiência do usuário.• Ferramentas são importantes, mas a mentalidade vem primeiro.• Times pequenos podem criar soluções escaláveis com IA e no code.• Experimentar rápido não significa ignorar validação e contexto.• A automação com ferramentas como N8N é poderosa e subestimada.• A chave do sucesso está em resolver problemas reais, não seguir hype.• Segurança é um ponto crítico, principalmente ao expor APIs no front-end.• Aprender IA e no code exige curiosidade, não necessariamente background técnico./// Capítulos00:00 Introdução01:10 Apresentação do convidade Giampaolo Lepore02:36 O hype da IA e os riscos de seguir modismos04:10 O que empresas ainda não entenderam sobre IA06:18 Ligação entre projetos: Curling e Codando sem Codar08:14 Jornada empreendedora e primeiros produtos10:48 Casos de sucesso vindos do LinkedIn e comunidades12:27 Implementação mal feita de IA e seus impactos14:15 A lógica de uso estratégico da IA em produtos16:34 Quando faz sentido usar no code e IA18:18 Atendimento ruim e o papel da experiência do usuário20:30 IA como suporte, não substituição22:47 Hype vs. realidade no uso de tecnologia25:25 Stack ou mentalidade: o que realmente importa?27:04 Experimentação e tangibilização de ideias30:09 Protótipos em tempo real e agilidade na execução31:20 Como times pequenos podem competir com grandes33:57 A realidade das aquisições e hype exagerado36:30 O limite das startups solo e a escalabilidade real39:53 Usos subestimados da IA: automação e validação42:18 Stack básica para começar com IA e no code45:45 Framework mental para não se perder nas features47:33 Curva de aprendizado sem background técnico50:31 O erro mais crítico: segurança com chaves de API

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

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