Product at Heart 2026: todo mundo ainda está descobrindo

Fui pra Hamburgo atrás de uma resposta e voltei com algo mais tranquilo do que eu esperava: mesmo fora do Brasil, todo mundo ainda está em modo de exploração e descoberta. Inclusive nossa querida Teresa Torres :)

A pergunta que eu levei era simples de formular e difícil de responder: como a gente faz o nosso melhor trabalho com essa ferramenta nova? Não "como usar IA", não "quais prompts". Como fazer o nosso melhor.

Por que essa conferência

Ganhei o programa de talentos da ClickBus e escolhi essa experiência educacional. Tinha várias opções de conferências esse ano, mas o Product at Heart me chamou por um motivo bem específico: eles se descrevem como a conference for curious people, e a abordagem em relação à IA é assumidamente pouco agressiva. Nada de "a IA vai substituir você", nada de "10x sua produtividade agora".

Era exatamente o filtro que eu queria. Já tinha lido hype suficiente. Queria voltar com uma visão mais clara de como fazer bem feito, e apostei que a conferência não-hype seria o lugar mais provável de encontrar isso.

Primeira vez em Hamburgo, primeira conferência de produto fora do Brasil. O evento acontece no Kampnagel — um complexo de galpões industriais que virou centro cultural, com um par de olhos gigante pintado na fachada. O lugar já te diz que tipo de evento vai ser antes de qualquer palestra começar.

O Kampnagel. Galpão industrial, olhos gigantes na fachada, e o banner do evento.

A vibe: 34 graus, patinete e comida de graça o dia inteiro

Eu não esperava ver neve, mas 32 graus foi sacanagem kkkkkk

Quem acha que eu sou radical por praticar escalada é porque nunca me viu de patinete elétrico!

O trajeto até o evento.

E aí você chega e descobre que o evento inteiro é aberto por dentro. Café, comida, bebida, snack — tudo de graça, o dia todo, sem fila e um montão de opções veganas! Só ir lá e pegar :)

Café gelado ilimitado num dia de 34 graus é uma decisão de produto excelente.

Parece detalhe bobo, mas é parte do desenho. Tirar a fricção do "vou pegar um café" faz as pessoas ficarem no pátio conversando em vez de correrem de volta pra sala. Boa parte do que aconteceu de bom naquele dia aconteceu ali fora, depois de cada palestra.

Selfie obrigatória

Uma trilha só, um tema só

Minha referência anterior era o Product Camp no Brasil: 3 mil e poucas pessoas, várias trilhas rolando ao mesmo tempo, e aquela ansiedade constante de estar perdendo a palestra boa da sala do lado.

O Product at Heart faz o oposto. Um palco principal, um tema pro dia inteiro, todo mundo assistindo às mesmas palestras na mesma hora. A agenda do dia cabe num banner (e atrás do crachá).

A agenda inteira num banner só. De manhã, o que muda com a IA. De tarde, o que permanece apesar dela.

O tema do ano era change — mudança —, e ele estava em tudo. Não como palavra de abertura que ninguém repete depois, mas como fio que cada palestrante puxava de um jeito diferente.

O efeito da trilha única é maior do que parece. Como ninguém precisa escolher entre salas, a conversa do café não recomeça do zero: ela continua a palestra. Você senta com um desconhecido e vocês já têm quarenta minutos de referência em comum. As discussões foram visivelmente mais profundas por causa disso.

E o evento é enxuto o suficiente pra você conseguir conversar com quem estava no palco. Foi assim com três pessoas, e essas conversas foram o que eu mais trouxe de volta.

27 bandeiras, uma delas a nossa

27 países no telão. A bandeira do Brasil tava lá — acho que por minha conta.

Pelo que consegui perceber, eu era o único brasileiro no evento. E o que mais me marcou não foi a diferença, foi a semelhança: os problemas que eles estão enfrentando com IA são, ponto por ponto, os mesmos que a gente enfrenta aqui.

Mesma dúvida sobre custo, mesma dúvida sobre o que discovery vira quando protótipo é barato, mesmo desconforto com métrica de engajamento. Ninguém tinha a resposta pronta.

Christian Idiodi — "The Era of the Product Creator"

Christian Idiodi, partner da SVPG, abriu o dia com o retrato de um PM fictício chamado Jim: doze anos de carreira, agenda tomada por stand-up, status e incêndio. E aí veio a pergunta desconfortável: quanto do seu trabalho é você fazendo acontecer, e quanto é acontecendo com você? Bombeiro ou médico?

A tese central é que IA não reduz o trabalho de produto — ela sobe a régua. Se construir ficou barato, o valor migra inteiro pra escolher o que construir. A frase que mais doeu foi a mais simples: "se o seu trabalho pode ser documentado, ele pode ser automatizado." Escrever PRD seguindo template, compilar status, rodar a mesma análise toda semana — um agente faz. O que não dá pra automatizar é julgamento, taste e enquadramento de problema.

Respondendo honestamente à provocação dele: eu ainda sou os dois. Mas tenho sentido o ponteiro se mexer, e a razão é bem concreta. No ClickOferta eu sempre fui muito acionado — era o tipo de produto que me colocava em modo bombeiro toda semana. Conforme fui automatizando esses fluxos com IA, sobrou espaço pra fazer o trabalho de médico: diagnosticar em vez de apagar.

Não foi uma transformação de carreira. Foi tirar da minha semana as coisas que podiam ser documentadas.

Teresa Torres — "I Can't Predict the Future (and Neither Can You)"

A Teresa Torres largou o tema anunciado pra contar a própria história. Em 15 meses saiu de usar ChatGPT "como se fosse Google" pra construir produto de IA de verdade — incluindo duas semanas presa num bug que era metade modelo, metade código, tendo que aprender Git do zero no meio do caminho.

A mensagem não é "vire engenheiro". É que os passos minúsculos se acumulam, e que hoje qualquer um tem um tutor especialista disponível 24 horas por dia. A definição de aventura que ela usou virou o mote do evento pra mim: vagar alegremente pelo desconhecido.

E aí veio a melhor parte do dia. Consegui mais de dez minutos conversando sozinho com ela no intervalo, e fiz a pergunta que tinha me levado até Hamburgo: agora que criar ficou mais acessível, como você lidou com as outras barreiras — as que a IA não resolve?

A resposta dela foi que a gente continua precisando fazer exatamente as mesmas coisas de antes. A diferença é que agora dá pra colocar mais energia no que importa de verdade: conversar com cliente, buscar clareza sobre o problema e sobre a solução. E que o nosso papel vira cada vez mais o de curador do que realmente vai ser feito — porque agora é fácil criar qualquer coisa, e nem tudo que é fácil de criar é relevante.

Garbage in, garbage out. A IA não conserta uma entrevista ruim.

— Teresa Torres, Product at Heart 2026

Simonetta Batteiger — "The Territory Changed. Welcome to Mapmaking"

A palestra mais honesta do dia. Simonetta Batteiger abriu admitindo que saiu de duas grandes conferências se sentindo mal, porque ninguém no palco falava do lado difícil da IA: slop, alucinação, sicofância, custo ambiental, o trabalho psicológico de quem rotula dado.

O enquadramento dela: parte do nosso desconforto vem de tentar usar mapa velho em território novo. A saída não é procurar o mapa perfeito — é lembrar que nós somos os cartógrafos.

As perguntas em aberto que ela deixou no telão. Nenhuma tem resposta pronta — inclusive a caixinha escrita "Your ???".

Ela deixou esse slide de perguntas no telão e pediu pra cada um escolher a sua. A minha foi imediata: "how can I improve my judgement on what to build?"

Faz sentido pra onde a gente está. A preocupação sempre foi lançar mais. Só que quando construir deixa de ser escasso, o que fica escasso é foco e direcionamento — e é aí que julgamento vira a habilidade que separa um time do outro. Continuar otimizando velocidade agora é resolver o problema de ontem.

Heyder Schneider — "How to Build AI Products That Work for Your Customers and Your P&L"

A tese cabe numa frase: toda decisão de produto de IA é uma decisão de margem.

Em SaaS, mais uso significa mais margem — o custo marginal tende a zero. Em IA, não. A mesma capability que puxa o teto de receita pra cima empurra o custo de servir junto.

O que acontece quando a gente não planeja bem os custos do novo produto de IA 👀 — print de um tweet de Ira Bodnar, que o Heyder mostrou no palco.

E "vai baratear" não é estratégia: o preço-âncora de US$ 20 do ChatGPT virou padrão de indústria meio por acidente, e o futuro do custo de inferência tem pelo menos três cenários plausíveis — cai, estabiliza ou sobe.

Vou ser honesto sobre o que essa palestra fez comigo: eu fiquei tentando pensar em quais dos nossos produtos entram nessa conta e cheguei no assistente. E aí percebi que não conheço as unit economics dele em detalhe.

Esse é exatamente o ponto. No meio do hype de produto com IA, é muito fácil deixar de perceber o custo atrelado — porque o custo não aparece na demo, não aparece no protótipo e não aparece na reunião de aprovação. Aparece na fatura, três meses depois.

Produto talvez não seja dono do pricing, mas é a única função que enxerga receita e custo de servir se encontrarem. Se a gente não puxar essa conversa com engenharia, ops e finanças, ela simplesmente não acontece.

Jan Werner — "Less Handoffs. More Hands-On."

O relato mais prático do dia, e o único sem framework. PM num marketplace de recrutamento alemão, ele contou coisas que destravou sozinho: gerou com IA o código de um evento de tracking que não existia (primeiro merge request da vida dele), descobriu com esse dado que 10% dos clientes duplicavam vagas na unha, e transformou isso num botão. Um protótipo navegável feito em um dia levou a ativação de criação de vaga de 70% pra 95%.

O gargalo não era skill do time de dados. Era a fila.

— Jan Werner, sobre por que a ideia estava parada

Mas o que me pegou foi outra coisa. Ele mantém um "Product OS": um sistema de arquivos markdown com o contexto de produto, que designer, dev e CPO consultam direto em vez de esperar um brief dele.

Eu passei a palestra inteira pensando no ClickBus-OS. O que eles estão construindo lá é muito parecido com o que a gente construiu e continua construindo aqui. A diferença principal é escala de gente: o time dele precisa de muito menos contribuidores mexendo no sistema do que a gente.

Fui falar com ele depois justamente sobre isso — como estimular cultura de contribuição num repositório de conhecimento colaborativo. O insight que ele me deu foi menos glamouroso e mais útil do que eu esperava: definir donos claros para cada artefato. Não pra controlar quem escreve, mas pra garantir que existe uma rotina de atualização e manutenção do que é relevante.

Quem é responsável por manter os OKRs atualizados? Quem documenta o status das iniciativas das squads? Sem nome nessas perguntas, o repositório vira arqueologia em três meses.

Radhika Dutt — puzzles, não metas

Essa foi a palestra que mais mexeu comigo, porque colocou nome numa coisa que eu já fazia sem saber.

A tese da Radhika Dutt, autora do Radical Product Thinking: metas — OKRs incluídos — são muito menos eficazes do que a gente acredita. Perseguir target produz o que ela chama de stormtroopers: gente ocupadíssima atirando e não acertando nada que importa. Resolver puzzles produz Jedis.

Ela fez um exercício com a plateia. "Que metas você quer bater?" gera estresse, tédio e ansiedade sobre avaliação. "Que puzzles você quer resolver?" gera curiosidade e empolgação. Mesma pessoa, mesmo trabalho, outro motor — interno em vez de imposto.

E puxou a linhagem histórica: Frederick Taylor em 1889, gestão científica pra trabalho manual → MBOs do Drucker → Andy Grove na Intel → John Doerr levando a prática pro Google e, depois, pro mundo todo com o Measure What Matters.

Fui conferir as datas depois, porque ia repetir isso pro meu time: o termo OKR já rodava na Intel nos anos 1970, Doerr levou pro Google em 1999, e o livro é de 2018. A linhagem que ela desenhou está certa; as datas do palco, nem tanto. O argumento sobrevive inteiro — a gente gerencia trabalho de conhecimento com uma ideia feita pra pá de ferro, e nunca parou pra repensar.

O framework que ela propõe é o OHLA — Observe, Hypothesize, Learn, Adapt — no lugar de "build, test, learn, scale". No case que ela mostrou (Signal Ocean, três anos), trocar OKR por puzzle levou o churn de 26% pra 4%. A frase que resume: OKRs são o retrovisor; OHLA te dá ouvidos no chão.

E o argumento que fecha pra era da IA: se o seu valor como PM é otimizar número, a IA é um stormtrooper melhor que você. Sua diferenciação é refletir e definir o puzzle certo. Não terceiriza justo essa parte.

Saí de lá com o meu puzzle escrito, e usando a estrutura que ela propõe — oportunidade, perguntas em aberto, objetivo:

• Oportunidade: precificação é onde a minha função tem mais alavanca e onde eu tenho menos sistema montado.
• Perguntas em aberto: onde o preço é decidido hoje, e com que informação? Quanto custa servir cada decisão que a gente automatiza? O que a gente precisaria saber pra confiar num preço que se ajusta sozinho?
• Objetivo: um sistema de precificação em que dê pra explicar por que cada preço é aquele.

Repara na diferença pra "aumentar margem em X%". Nenhuma das três perguntas tem resposta óbvia, e as três me dão vontade de ir atrás — inclusive a segunda, que é exatamente o buraco que eu admiti duas seções atrás. A meta continua existindo. Ela só deixou de ser a coisa em que eu miro.

Elaine Kasket — "Too Much of a Good Thing"

A palestra mais desconfortável, e de propósito. Elaine Kasket é ciberpsicóloga e veio falar de uma indústria bilionária e praticamente não regulada: produtos construídos em cima dos rastros digitais que sobrevivem à nossa morte. Griefbots que mantêm conversa com o morto. Um professor falecido ministrando módulo numa universidade. Clonar o melhor vendedor.

O detalhe que fez a sala inteira travar: existe patente que enquadra conta inativa por morte como problema de engajamento e retenção.

Às vezes a gente vende o problema pra poder vender a solução.

— Elaine Kasket, sobre enquadrar luto como pain point

Vou ser sincero: essa foi a mais filosófica e a que menos encaixa no meu dia a dia. Não saio dela com um item pra segunda-feira.

O que ela fez comigo foi outra coisa — me lembrar do quanto a gente já está perto dos cenários que a ficção científica descrevia como hipótese distante. Fui conversar com ela depois e acabei indicando sci-fi pra ela: Upload, a série, e os livros de Bobiverse e Murderbot. Todos lidando com a mesma pergunta que ela levou pro palco, só que com mais liberdade pra levar até o fim.

A provocação que ficou: ela fez a plateia julgar nove cenários de produto e depois perguntou qual critério cada um usou — "eu lançaria isso?" ou "isso deveria existir?". São perguntas diferentes, e a maioria de nós responde a primeira achando que respondeu a segunda.

O que eu trouxe de volta

Três coisas, e nenhuma delas é ferramenta nova.

O reposicionamento, do Christian Idiodi. Se metade do que eu faço pode ser documentado, metade do que eu faço pode ser automatizado. O que sobra — diagnóstico, enquadramento, julgamento — é o trabalho que eu deveria estar fazendo desde sempre.

A curadoria, da Teresa Torres. Criar ficou fácil, e por isso mesmo escolher o que criar virou o trabalho. Continuamos precisando falar com cliente e buscar clareza sobre o problema — só que agora sobra energia pra isso.

O puzzle, da Radhika Dutt, e é o que mais muda minha rotina. Trocar "bater a meta" por "responder a pergunta" muda o que eu faço na segunda de manhã: em vez de olhar o número e procurar o que empurra ele, eu volto pras perguntas em aberto e escolho qual dá pra atacar essa semana. A meta continua lá — ela só parou de ser o ponto de partida.

E fico com a constatação do começo. Eu esperava chegar em Hamburgo e encontrar gente que já tinha respondido minhas perguntas. Não era o caso. Tá todo mundo junto e aprendendo, o que muda é o quão fundo cada pessoa já mergulhou.

Todo mundo ainda está descobrindo. Isso não é desculpa pra ficar parado — é o contrário. Quando ninguém tem o mapa, quem começa a desenhar primeiro sai na frente.