Product AI Lab 2026

Um dia inteiro de conceitos e práticas que todo profissional de produto deveria saber para se alinhar à nova era de construção de produtos com inteligência artificial.

O que vamos aprender na prática

.01 AI Product na era da inteligência artificial

Introdução ao tema e perspectivas: para onde o mercado já está se movimentando. Por que é importante se adequar e ter o conhecimento, tanto estratégico quanto técnico, deste novo momento. Exemplos de produtos que usam AI no core.

.02 Características de um AI Product

Exploração de cases de AI aplicada a produtos. As características mais relevantes de um AI Product que toda pessoa de produto deve saber, para elevar o próprio conhecimento e o potencial do produto e para se manter competitiva na era de AI.

.03 Toolkit de desenvolvimento (local e em nuvem)

Quais são as ferramentas para cada um desses contextos. Ferramentas auxiliares indispensáveis. Repositórios do Git que são úteis, plugins e Skills. Conhecer os diferentes providers.

.04 Setup do ambiente do LAB

Setup de Claude Code, GitHub e conectores MCP essenciais que vamos utilizar. Ferramentas para ajudar na construção de interfaces. Testes iniciais práticos.

.05 Definição de arquitetura da aplicação

Definição do tech stack, API e frameworks. Banco de dados, integrações e uso das ferramentas de brainstorming. Declarações explícitas na configuração do projeto, rotinas obrigatórias e padrão visual. Regras de acesso ao banco de dados, regras para criar as integrações via API e comportamento da interface.

.06 UI e UX com LLMs para protótipos e MVPs

Como criar um tema para seu produto. Como usar libs de UI e Motion. Como criar um showcase para o seu tema ou design system. Como definir as regras de expansão da sua lib. Como o LLM deve ler sua biblioteca e os providers para manter consistência. Como usar esses mesmos recursos de UI para prototipar a visão das features.

.07 Autenticação e pagamentos no produto

Como fazer autenticação: estrutura pré-definida com Supabase e Google Authentication. Como definir que sua aplicação aceite sistema de org, users e workspaces. Integração com métodos de pagamento como Stripe.

.08 Deploy, infraestrutura e monitoramento

Soluções para colocar seu produto no ar e monitorar: Vercel, Railway, Google Cloud (GCP) e AWS. Processo de CI e testes da aplicação. Monitoramento: ferramentas como Sentry, Datadog, PostHog e GA4.

.09 Arquitetura agêntica

O que é um pipeline agêntico. Exemplos reais de produtos agênticos. Escolhas estratégicas para o seu produto: providers e modelos. Como analisar custo versus tarefa e economizar no custo de tokens. Evals na prática, contextualizado em um produto que usa AI. Dicas sobre RAG versus long context para soluções de chat com LLM.

.10 Cultura AI-first company

Como a mentalidade da liderança influencia um time que realmente tira proveito de AI ou aplica AI nos seus produtos. Como não perder o foco do resultado de produto e dos times diante dessa onda de diferentes formas de aplicar AI. A estratégia e a importância de a empresa manter um orçamento e um prazo para implementar soluções de AI. A realidade das mudanças internas versus as expectativas.

Público-alvo: profissionais com pelo menos 2 anos trabalhando em produto, design, engenharia, marketing, growth ou empreendedores. Requisitos: conhecimento de conceitos de produto, básico do funcionamento de software, API, banco de dados e modelos de LLM (mesmo que em nível conceitual).

Formato: um dia inteiro de prática, com sessões de exploração de tendências, conceitos, tecnologias e plataformas e sessões práticas focadas em aplicar o conhecimento em um projeto real. Traga o seu computador e tenha ao menos a inscrição básica do Claude Pro.

Inclui: acesso ao Toolkit de setup inicial, todos os conteúdos da aula organizados no GitHub, Plugin e Skills para seus projetos, Curso Claude Code para Product Managers (on-line), Curso Analytics com Inteligência Artificial (on-line) e certificado de conclusão.

Instrutores

• Huxley Dias, fundador da PunkMetrics e professor na pós-graduação da PUC-RS, com passagens por Microsoft, Wine.com.br, Loggi e Loft
• Lucian Fialho, fundador e CTO da Métricas Boss e fundador do Analytics Copilot

Informações

• Data: 28 de novembro de 2026, um dia inteiro
• Local: São Paulo, com endereço a ser divulgado
• Investimento: R$ 1.129 no 1º lote, com virada em 02/11, e R$ 1.799 no 2º lote