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 AI
https://www.linkedin.com/in/cheilaportela
/// Conteúdos mencionados:
Prototipe AI - https://www.prototipe.ai/
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/// 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.
/// Capítulos
00:00 Abertura
01:40 Origem do nome “Prototipe.ai”
02:30 Diferença entre prototipar tela e prototipar agente de IA
05:20 Recados
06:55 Primeiros passos para quem quer prototipar um agente de IA
09:45 Quando (não) usar ferramentas como N8N e Zapier
12:10 Exemplo prático de automação com agentes no RH
15:10 Demonstração da ferramenta Prototipe.ai
17:50 Como testar, ajustar e iterar o comportamento dos agentes
22:00 Estrutura de agentes conversacionais e máquina de estados
25:10 Fluxos com memória, lógica e integração via API
32:10 Métricas para mensurar sucesso de protótipos de IA
36:52 Diferença entre prototipar e já ir para produção
41:22 Quem mais se beneficia com o uso da Prototipe.ai
44:10 Equilíbrio entre fidelidade e velocidade no protótipo
47:30 Como encontrar a Cheila e conhecer a plataforma