Go-to-market é um termo que está super em alta no mundo de Produtos Digitais e Marketing. Inteligência Artificial também. Juntas, viram as duas palavras que todo mundo repete, mas quase ninguém para pra aprofundar.

Escrevi a edição de hoje voltando do Panamá. Seis horinhas sem internet usando o Google no modo offline, para organizar a cabeça e contar as novidades.

Agora edito o texto do aeroporto, rumo a outra viagem, mas falo dessa depois. Vamos ao conteúdo:

GTM quase sempre aparece como sinônimo de lançamento por aí. Ou agora junto do termo “engineer”, como se fosse só automações de marketing. Tão famoso, e tão incompreendido.

Eu acredito que não é. Prefiro pensar em GTM em dois níveis: como estratégia, e também como sistema.

Em geral, quando converso com os colegas de mercado, vejo que os dois existem nas empresas.

Se você tem um produto, está tentando levá-lo a um mercado, para uma audiência, tentando converter cliente, você já está executando o GTM. E pasme, fazendo marketing de produto também. Mesmo que não exista ninguém com esse cargo na sua empresa.

O que acontece é que, às vezes, esse sistema está operando em silos desconectados.

Já o nível da estratégia ou mora na gaveta, ou é deixado para depois. Porque as empresas precisam fazer as coisas rápido, tentando ganhar a concorrência na velocidade, não na precisão.

Mas o papo de hoje não é “o que é/o que não é GTM”. Hoje eu queria contar sobre o workshop que liderei no último esquenta Mulheres de Produto, um evento que é uma prévia do que rola no Festival MDP (que está com vendas abertas hein!).

No workshop, 14 mulheres, com diferentes vivências, se reuniram por duas horas NUM SÁBADO, para entender e exercitar como construir um GTM, usando IA como ferramenta estrutural.

Um aviso antes: existe diferença entre criar a estratégia e operar o GTM de verdade. As duas coisas não cabem em duas horas em um workshop. Mas na parte de estratégia os grupos foram mais longe do que eu esperava. Muito mais.

O mercado já estava mudando. A IA só acelerou exponencialmente.

Antes de partirmos para a prática, abri a sessão falando um pouco de teoria, porque na minha cabeça não dá pra falar de “como” antes de alinhar o “porquê”.

A pergunta que deu início à discussão: se qualquer coisa pode ser criada com facilidade, como saber o que gera valor de verdade? Fazer software nunca foi tão fácil. Fazer o produto certo nunca foi tão difícil.

Falei sobre isso em Relevância na era da IA e “Cacareja seu Ovo” 📝 (Draft #02).

O Fator Humano

Parece que o “fazer” está virando commodity. PRD gerado em segundos. Protótipo por prompt. Landing page e campanha num clique. A automação do executar já é realidade.

O esforço operacional caiu de semanas pra segundos. E com isso as empresas já começam a se preocupar com outra coisa: o custo dos tokens pra tarefas simples, às vezes até ineficientes. Mas isso é conversa pra outro dia.

Agora, se a IA consegue fazer quase tudo, onde podemos gerar valor? Na minha visão, o fator humano continua super relevante, mas acredito que ele está migrando para a capacidade de decidir, medir riscos e influenciar – todas coisas que produteiros e marketeiros sempre almejaram fazer. Mas agora com IA, só vai ficar de pé quem realmente tem essas softskills.

A provocação foi sair da produção de coisas e entregáveis, e entregar de fato o que o mercado já pede de nós há um tempo: curadoria, pensamento crítico e estratégia.

Tecnologia, sozinha, nunca foi um diferencial duradouro. Hoje seu concorrente copia seu software com um prompt, em um dia. Então onde está a diferenciação? Na forma como você leva o produto pro mercado.

Lançamento ≠ estratégia de GTM

Tenho pensado cada vez mais no desenvolvimento do produto como parte do GTM. Não o contrário. Não primeiro uma coisa, depois outra.

Se pensamos só no produto primeiro, descolado do mercado, muita coisa quebra nesse “depois”. Quando consideramos o lançamento como um evento isolado, o que eu normalmente vejo acontecer é:

• Joga na rua e torce pra dar certo;

• Mede sucesso por volume de entrega;

• Não sabe o que é, de fato, sucesso ou impacto;

• E no fim tudo é muito passivo, só esperamos alguém nos pedir, nos dar a tarefa de uma campanha de lançamento, ou dizer que é pra pôr algo no roadmap porque o concorrente tá fazendo também (💀).

Já quando o GTM é um assunto presente na empresa, mesmo que não seja perfeito, as conversas sobem de nível. Exemplos de coisas que percebo:

• As áreas na mesma base integrada desde o dia 1 (ou pelo menos tentando);

• Lançamento de produto não sendo a principal estratégia, e não sendo só responsa do marketing;

• Produto sem ser aquela área coitadinha refém que recebe mil pedidos de pastéis de todo mundo, e sim uma área mais proativa, colaborando com o futuro do negócio;

• E tudo isso num processo mais ou menos contínuo.

E tem outra coisa que defendo cada vez mais: o go-to-market como esporte de equipe. (Eu sei, vai ao contrário da tendência do LinkedIn de colocar “GTM Manager” ou “GTM Engineer” na bio, mas calma. Tá liberado ter alguém com esse chapéu também.)

Agora, não adianta ter um GTM Manager (ou Engineer) se a pessoa fica no quadrado dela, sem conversar nem conectar com as outras áreas. Mais do que cargo, GTM é fazer produto, design, engenharia e marketing pensarem, dentro dos seus escopos e habilidades, como criar e entregar a melhor solução de forma coordenada.

Será que estou muito delulu ambiciosa?

O GTM com IA: parando de caçar o prompt perfeito

Voltamos pro assunto do workshop.

Depois que entendemos essa parte conceitual — GTM, lançamento e desenvolvimento de produtos de forma integrada — passamos para uma parte sobre IA.

Como a maioria das equipes opera em silos, a ideia era provocar um pensamento mais colaborativo: em vez de usar a IA pra avançar sozinhas, pensar em como usá-la para criar hipóteses que preenchem as lacunas entre as áreas. Veja bem, não to falando de substituir (quem me conhece mais de perto sabe que eu tenho ojeriza à tal da “persona sintética”).

Explico: em vez de ficar batalhando por um espaço na agenda de vendas pra fazer perguntas de validação de posicionamento e mensagem, podemos usar IA pra ouvir, transcrever e identificar padrões nas várias chamadas que o vendedor faz, e tirar insights daí. Depois, pegar 10 minutos num café com a tal pessoa de vendas só pra validar. Ninguém foi substituído, a IA só ajudou a fazer a ponte.

Agora, pra fazer isso – usar a IA pra preencher lacunas com inteligência centralizada no GTM – é preciso organizar os inputs. “Garbage in, garbage out” é uma frase que vive na minha mente sem pagar aluguel.

Precisamos ter cuidado com a qualidade do que colocamos nos modelos, e com a forma como pedimos as coisas. Afinal, a resposta da IA será tão boa quanto o pedido que fazemos pra ela. Pra isso, exercitamos no workshop a criação de camadas:

• Contexto único: não usar as ferramentas isoladamente, mas sim criar um contexto que alimenta o modelo com dados de discovery, vendas, suporte, marketing…

• Habilidades: em vez de usar pra tudo, pensar “o que a IA vai fazer por mim, que eu vou validar depois?”. Quais as coisas que você faz repetidamente, que tomam tempo e podem ser parcialmente automatizadas? Ou, em vez de só pensar em automatizar o que existe, entender: “quais coisas eu não conseguia fazer antes, que agora consigo?”. A partir daí sim, usar IA de forma estratégica e organizada numa biblioteca de prompts, esquadrão de agentes e etc.

• Orquestração: onde isso roda? Como roda? O que eu precisaria conectar? CRMs, plataformas? E como eu retroalimento esse sistema para “fechar o loop”, dando insights pra produto, refinando meu posicionamento, melhorando meu pitch de vendas?

E aqui foi a virada do nosso workshop: parar de caçar o prompt perfeito (e igual ao que todo mundo está usando) e começar a pensar a inteligência artificial como uma infraestrutura, onde a gente trabalha pra construir o GTM.

Importante: a ideia de usar IA é construir rápido pra acelerar o time-to-market, sim. Mas não adianta colocar no mercado a coisa errada. Por isso, apesar de usar a tecnologia, o foco no cliente real, de carne e osso, precisa continuar.

Trabalhar com IA é a parte mais fácil

Depois da parte teórica, fomos pra prática, que chamei de GTM Lab. E foi aqui que a ideia de “esporte de equipe” virou exercício de verdade.

A pegadinha é essa: construir alguma coisa só você e sua IA favorita é fácil demais. Basicamente você está conversando com um sistema que foi feito pra, em geral, não discordar de você.

Num GTM, é diferente: dá pra saber usar o sistema, mas o resultado só aparece quando você traz as pessoas junto. Nesse ponto, dividi as participantes em grupos, com produtos fictícios e o exercício.

O entregável: estruturar como seria o sistema de GTM desse produto fictício, mais um pitch de 3 minutos no final.

Montei pro grupo um mapa das etapas do GTM, com ferramenta grátis pra cada uma: Perplexity, NotebookLM e Gemini (com deep research) pra pesquisa de ICP e concorrência; Claude, ChatGPT e Gemini pra posicionamento e mensagem, com Lovable ou v0 pra prototipar landing; Nano Banana, Ideogram e Canva pra criativos, mais CapCut ou OpusClip pra vídeo; e Sheets com Gemini pra KPIs.

O mais legal: a tarefa não era “escrever um documento” ou fazer uma “landing page”, e sim aplicar aquelas mesmas três camadas num produto real. Cada grupo teve que responder:

• Contexto: que informação de ICP, mercado e concorrente precisa entrar na IA pra nos ajudar com o produto?

• Skills: o que a gente gostaria de criar/construir pra cada produto? Dá tempo de construir alguma coisa? Nessa parte, compartilhei umas inspirações que uso no dia a dia, como prompt para pesquisa de concorrência. E, para cada skill que elas decidissem criar, entender: o que faz, qual a lógica, qual o entregável, pra quê?

• Orquestração e integrações: o que roda primeiro, o que depende de quê, quais ferramentas a gente gostaria de conectar. Como isso tudo ia parecer no final?

O que me surpreendeu não foi a velocidade das equipes. Era esperado que a IA acelerasse. Foi a qualidade da conversa que ela destravou dentro dos grupos.

Com o operacional fora do caminho, elas discutiram o que raramente sobra tempo pra discutir: pra quem é isso mesmo, qual a dor real, por que alguém pagaria. A IA não deu a resposta. Ela abriu espaço pra discussões mais estratégicas.

O que foi mais difícil (e por que isso é bom)

Os três grupos trabalharam as duas horas inteiras. E depois, no debriefing, os pontos mais duros do workshop foram, também, os mais reais:

• Tempo curto: gerou uma certa pressão. E era justamente isso que eu queria. Às vezes, em startups ou empresas em rápido crescimento, uma sprint já é considerada “muito tempo”.

• Time montado na hora, sem afinidade: também foi intencional, pra ser igual ao trabalho. Na maioria das vezes não escolhemos com quem colaboramos, e precisamos fazer entregas junto de quem não escolhemos, e não conhecemos. A parte relacional aqui faz toda diferença. Aprender a gerar rapport rápido acelera execução.

• Cenário ambíguo e amplo demais: os produtos fictícios eram frases de 1 parágrafo. Sem muito detalhe. E foi de propósito, porque, igual ao mercado hoje, às vezes pedidos e ideias vêm de stakeholders, clientes e times sem muito contexto. Com um cenário volátil e ferramenta cada vez mais potente, todas sentaram com a mesma pergunta: o que eu faço agora?

Essa última é a pergunta da nossa era. A IA não responde por você, ela acelera a exploração. E quanto mais potente a ferramenta, mais essa pergunta pesa: com mil caminhos possíveis abertos em segundos, qual eu escolho?.

O que você consegue construir pro seu GTM com IA a partir de hoje?

O princípio que me guia, e que convido você que leu até aqui a levar junto: seja curiosa pra experimentar tudo, e crítica pra aplicar só o que vale a pena. E fique por dentro do hype, sem necessariamente seguir o hype.

Porque o que separa quem entrega de quem se perde não é quem domina a ferramenta. É quem sabe pra onde quer ir. Ou, como diz o Hiten Shah: a IA não vai te dar vantagem, a não ser que você traga a sua.

Então pensa na IA como aliada, não como o core da estratégia ou do produto (mas se o teu produto FOR de IA, tá liberado, risos). E se for começar por algo hoje, minha dica é: documente tudo. O resultado da IA só é tão bom quanto o contexto que você dá pra ela.

É isso por hoje. Me conta nos comentários o que mais você gostaria de ver por aqui?

Bjs,
Cassi

P.S. Este conteúdo foi revisado com a ajuda de IA, mas a curadoria e o julgamento são 100% humanos. Sim, eu falo “ojeriza”, rs.

Na última edição, eu escrevi sobre por que o playbook do Vale do Silício nem sempre funciona aqui na América Latina. Hoje, quero falar do outro lado da moeda: quando a América Latina sobe, literalmente, ao palco principal de um evento global, para ser destaque e mostrar ao mundo como se faz.

Uma leitura que espero que inspire o seu começo de semana. 🫖

Meta Conversations: Londres, chuva e um palco para o Brasil

Entre um chá britânico e outro, o Conversations Londres 2026 aconteceu em uma semana chuvosa, com direito a greve de metrô. Tudo para trazer mais emoção, como se eventos corporativos já não fossem agitados o bastante (risos). Fiz um vídeo mostrando tudo aqui.

O Conversations é o ponto de encontro onde a Meta revela as grandes novidades em mensageria para Instagram, Facebook e, claro, o nosso queridinho WhatsApp. Depois da ativação global, o evento segue on the road, com edições em todo o mundo, inclusive uma que já rolou aqui no Brasil, sobre a qual falarei mais abaixo.

Este evento é um momento estratégico para o go-to-market da Meta, pois é onde temos a atenção de todo o mercado para novidades que vão se materializar em produtos feitos para bilhões de pessoas.

Além disso, o Conversations é fundamental para consolidar o posicionamento da Meta como provedora de soluções B2B enterprise, indo além de uma empresa de anúncios ou de produtos para o consumidor final – nesse sentido, temos o Meta Connect, um segundo momento focado em inovações de hardware e software, como o Meta Quest e o Ray-Ban Meta.

Voltando ao Conversations: este ano, o foco foi inteligência artificial (surpreendendo um total de zero pessoas, já que, em toda a bolha tech, só se fala disso). Mas o anúncio principal não foi apenas mais uma IA, e sim uma plataforma orquestradora de inteligência (já vamos falar dela). E o melhor? Com o Brasil ilustrando o case principal.

Antes, preciso comentar sobre a abertura do evento, conduzida por Naomi Gleit, uma verdadeira diva da gestão de produtos. Ela foi a 29ª funcionária da Meta, e eu acompanhava seu blog, “Naomi-isms”, lá em 2021/22. Foi incrível vê-la no palco de pertinho (tietei, sim!).

Naquele dia, eu estava como participante. Mas não uma participante qualquer: eu era alguém que sabia exatamente qual era o próximo slide, e que, em instantes, o Brasil subiria ao palco diante do mundo inteiro. Acompanhei cada fala da apresentação com aquele friozinho na barriga de ver, em cinco minutos, o trabalho de meses se materializando (foi quase tão emocionante quanto um jogo da Copa!).

Trabalho esse que não fiz sozinha, vale ressaltar. Nunca estive em uma iniciativa com o envolvimento de tanta gente, exigindo coordenação e colaboração cross-funcional tão intensas. Ainda assim, senti um orgulho imenso ao ver o Brasil ser a casa de uma das primeiras marcas a aparecer durante o keynote, para mostrar como os agentes de inteligência artificial no WhatsApp podem conduzir uma jornada de ponta a ponta, sem que o usuário precise sair da conversa.

O anúncio: Meta Business Agent Platform

O destaque do evento foi o lançamento global do Meta Business Agent, que oferece dois caminhos de setup: uma versão self-service, desenhada para que pequenas e médias empresas façam o onboarding direto no WhatsApp Business App, e uma via APIs, voltada a empresas maiores e parceiros que operam no WhatsApp Business Platform.

Focando na versão de plataforma, que acredito que realmente mudará o jogo para as empresas brasileiras, Alex Schultz, CMO da Meta, descreveu bem em seu artigo “The Agentic Economy Is Here, It’s Just Not Evenly Distributed Yet”: estamos testemunhando uma mudança de paradigma. Saímos da era dos chatbots simples, aqueles que respondiam “qual o horário de funcionamento?” ou “qual o preço?”, para a era de agentes que podem, de fato, tomar ações. Alex destaca que o ritmo da mudança na IA é extraordinário e que cruzamos um limiar de capacidade onde os modelos podem agir em nome das empresas e dos consumidores.

Para ilustrar essa mudança, o CEO da Movida, Gustavo Moscatelli, subiu ao palco e mostrou como a empresa construiu uma experiência de aluguel de carros 100% personalizada, rodando dentro do WhatsApp, utilizando a Meta Business Agent Platform. Imagine a jornada: você busca o carro, faz a reserva, assina o contrato e realiza o pagamento. Tudo ali, em uma única conversa, sem precisar baixar um novo app ou navegar por menus complexos.

Para dar uma perspectiva da escala: a Movida opera mais de 270 mil veículos em mais de 400 lojas entre Brasil e Portugal, com 84% da sua receita sendo gerada online. Eles não estão apenas usando IA generativa para enviar respostas básicas que você provavelmente encontraria na Central de Ajuda; eles estão redefinindo como o negócio opera através da IA, tendo seus sistemas conectados ao WhatsApp. Além da Movida, outras gigantes, como Sem Parar e KAVAK (do México), participaram de roundtables e sessões específicas no evento, mostrando como suas marcas já estão utilizando o produto.

E isso é de extrema importância. No palco mais visível do ano para mensageria, empresas latino-americanas serviram como a prova de conceito definitiva que o resto do mundo agora vai querer copiar. Uma história escolhida porque funciona, porque escala e porque foi aqui, na nossa realidade complexa e conversacional, que a solução amadureceu primeiro. O Brasil não estava apenas na plateia; o Brasil era a referência mundial – acompanhar isso acontecer, de perto, é um privilégio difícil de descrever.

Se você quiser saber mais sobre os outros lançamentos do evento que mudam o jogo para o BR, escrevi um post no LinkedIn.

O GTM que ninguém vê e os bastidores que eu posso contar

Os eventos são legais, sim. Mas são só a pontinha do iceberg.

O que tornou esse lançamento possível não foi apenas a tecnologia. Foi a capacidade de traduzir realidades locais em decisões globais. E isso me fez refletir sobre um tema recorrente: afinal, qual é o papel do PMM quando o produto é construído em um lugar, mas precisa funcionar em dezenas de mercados diferentes?

Como comentei, esse trabalho todo exigiu a coordenação e o esforço conjunto de muitas pessoas. Essa foi a parte mais desafiadora desse lançamento e da estratégia de GTM como um todo. Muitas pessoas me perguntam quando devem envolver PMM em um novo produto, ou PMMs me dizem ter dificuldade de serem “lembrados” pelos PMs na fase de discovery.

Agora imagine isso em um contexto em que o time de engenharia e produto está baseado no exterior, construindo um aplicativo de mensagens que precisa funcionar para bilhões de pessoas ao redor do mundo. Enquanto isso, você está aqui em LATAM, conhecendo a realidade de quem usa o produto como o verdadeiro sistema operacional da vida e dos negócios. Esse é o level 100 de managing up e influência de produto.

Um dos maiores aprendizados nesse processo foi perceber que raramente a discussão é sobre funcionalidade. Na verdade, quase sempre ela é sobre contexto. O desafio não é convencer alguém de que a tecnologia vai funcionar. É mostrar por que determinados comportamentos dos usuários não são exceções locais, mas sinais do futuro do produto.

Existe uma diferença enorme entre dizer “os usuários fazem isso” e dizer “esse comportamento representa uma tendência que outros mercados também seguirão”. Muitas vezes, o trabalho está justamente em construir essa ponte.

Outro aprendizado incrível é como fazer um portfólio vasto ficar coeso para um mercado como o Brasil. Tenho uma liderança indireta que sempre repete: “nós não podemos shippar nossa estrutura organizacional”. E eu amo essa frase. A forma como squads, times e business units se organizam não deveria ditar como desenhamos a estratégia de GTM, muito pelo contrário. O ponto é que, quando temos muita gente e muitos produtos, é um desafio enorme amarrar tudo isso de forma que faça sentido para quem vai comprar nossa solução.

E, quando trabalhamos com muitas pessoas, outra reflexão muito forte que ficou comigo foi sobre a importância da autoridade informal: a habilidade de construir contexto, apresentar evidências, conectar padrões e ajudar outras pessoas a enxergarem uma oportunidade da mesma forma que você. Talvez essa seja uma das habilidades mais subestimadas em Product Marketing: não só lançar produtos, mas influenciar produtos antes mesmo de eles serem lançados.

A dificuldade do mercado em entender o que fazemos é comum e, nos grupos de WhatsApp da área, a diferença de escopo é gritante: vai de análise de dados a customer marketing, passando por lançamento e escrita de copy, mas, não raras vezes, ficando esquecido em decisões.

Mas com certeza existe uma forma muito mais estratégica de atuar. O backstage, como no Conversations Londres, é importante, assim como ser um porta-voz do produto para o mercado – como aconteceu, no Conversations Brasil.

Na edição local, o evento foi adaptado para falar não só do Meta Business Agent, mas também de outras soluções relevantes para a região – como Usernames, mensagens de marketing e pagamentos. Nessa edição, tivemos PMMs em peso, não só direcionando posicionamento e mensagem, mas também no palco – eu, o Pedro Melo e a Juliana Campiotto – como especialistas na solução e também conectando visão de produto com a realidade de mercado.

Isso mostra que nosso papel não é apenas de coadjuvantes de um lançamento; somos arquitetos – não de software, mas de narrativa – que atuam desde a concepção do produto para garantir sua relevância até o último ponto de contato com o cliente.

E mais importante: o insight de que o trabalho de PMM não começa só quando o produto está pronto para ir ao ar; na verdade, ele inicia muito antes, definindo junto quais problemas valem ser resolvidos, quais comportamentos merecem atenção e quais histórias precisam ser contadas para que o produto encontre, de fato, seu lugar no mercado.

Gostou dessa edição de bastidores? A Draft é feita de trocas. Se este conteúdo fez sentido para você, compartilhe com alguém. Gostaria de me ler abordando algum assunto? Deixe nos comentários.

Bjs, Cassi

_{* Esse conteúdo foi escrito por uma humana. Sim, todos os emojis e travessões fui eu quem coloquei.}

Quem me acompanha no Instagram viu que recentemente fechei o “Cassi World Tour: edição LATAM” depois de uma sequência intensa de viagens cobrindo México, Colômbia e Argentina, participando de eventos, workshops e e ativações de go-to-market.

O objetivo das viagens era falar sobre as soluções do WhatsApp Business – essa ferramenta que é tão amada pelos nossos consumidores, mas que, na minha opinião, ainda é timidamente explorada pelas marcas em sua máxima potência estratégica (ainda vou fazer uma edição da news só sobre isso).

Atualmente, sou uma das Product Marketing Managers responsáveis pelo GTM de algumas soluções de WhatsApp Business para LATAM. E não, eu não consigo desbloquear seu número e nem recuperar seu Instagram, desculpe, rs.

E, embora eu já tenha liderado outras estratégias cobrindo o mercado da América Latina, esta é a primeira vez que trabalho em uma organização gigante, na qual a solução é desenvolvida por times que estão completamente fora do ecossistema onde o produto é mais utilizado. No caso do WhatsApp, a dinâmica global é clara: o maior volume de usuários está na Índia, seguida pelo Brasil.

E é justamente nesse descompasso geográfico entre quem desenha o app e cria o código, e quem vende e opera os negócios usando o que foi criado, que mora o verdadeiro desafio de fazer um go-to-market que funcione de verdade para essa região.

Se você ficou curiosa(o), pegue um café. Esta edição da newsletter é resultado do meu bloco de notas completamente cheio de reflexões durante três semanas na estrada.

Tradução versus Localização versus Aculturação

Levar um produto para a América Latina vai muito além de traduzi-lo para português ou espanhol. Existe uma diferença crucial entre:

• Fazer a tradução: Trocar o idioma da interface (o básico do básico).

• Localizar o produto: Fazê-lo funcionar regionalmente, conectando com parceiros locais ou atendendo às especificidades burocráticas daquela região.

• Aculturar um produto: Entender o problema real que a sua ferramenta resolve para uma certa demografia, indo além das hipóteses primárias ou secundárias mapeadas no desenvolvimento. É entender que um país ou região tem uma lógica de uso e um valor específico atribuído àquela solução.

Vou explicar: o WhatsApp por aqui é um ótimo exemplo disso. No ecossistema global, ele nasce como um canal de mensagens; na nossa realidade, não basta que o app esteja só traduzido ou localizado, ele é uma infraestrutura onde negócios rodam operações inteiras end-to-end, como o caso clássico da Magalu operando com o cérebro da Lu.

Isso me faz pensar que, por mais que a gente adore se inspirar em referências gringas, o manual do Vale do Silício às vezes falha miseravelmente por aqui porque nós, latinos, invadimos os sistemas (no bom sentido).

Além de adotarmos soluções massivamente e sermos ótimos beta-testers, nós também “hackeamos" a utilidade original das ferramentas. Não é à toa: o Sul Global está redefinindo o futuro da inovação tecnológica.

Prova dessa adoção massiva é a velocidade bizarra com que o Brasil adota Inteligência Artificial. Dados de um estudo da Bain & Company mostram que 67% das empresas do país já consideram a IA uma prioridade estratégica, um salto gigante comparado ao ano anterior, quando apenas 12% tinham projetos ativos. Para se ter uma ideia, já existem quase 400 empresas, somente brasileiras, focadas puramente em aplicações de IA para marketing e serviços digitais.

Não por acaso, o Brasil se consolidou como um dos três países que mais utilizam o ChatGPT no mundo, batendo a marca de 140 milhões de mensagens enviadas diariamente.

E olha que eu estou falando só de Brasil.

Tudo isso importa muito quando uma empresa está tentando desenvolver um produto para a América Latina inteira. Mais do que traduzir termos, é preciso entender o Job To Be Done que seu produto realiza naquele mercado, para além do que os engenheiros imaginaram na sala de reunião, no conforto do ar-condicionado.

O GTM de “Colonização Reversa”

A primeira vez que encarei o desafio de trabalhar com um GTM internacional foi fazendo o caminho contrário. Eu não estava trazendo uma tecnologia americana para cá; eu tinha a missão de expandir a VTEX, uma das maiores plataformas de e-commerce da LATAM, para os Estados Unidos.

Lembro de, em uma das ativações do GTM em Nova York, me pegar pensando na ironia deliciosa daquela situação. Eu: uma mulher latina, jovem, que estudou a vida inteira em escola pública e só foi aprender inglês de verdade depois dos 20 e poucos anos, ali, falando para uma sala de reuniões com quase 50 CEOs, CIOs, gestores e parceiros, na sede da Amazon em NY, sobre qual deveria ser a tech stack dos seus negócios no futuro e o que o nosso roadmap prometia entregar.

Sentia que estávamos fazendo uma espécie de “colonização reversa” tecnológica e ficava, confesso, bem orgulhosa.

Claro que esse movimento não resumiu o GTM por completo. Na época, a empresa já acumulava duas décadas de mercado e já vinha competindo de igual para igual com gigantes globais.

Ainda assim, aquela experiência me provocou a mudar minha perspectiva sobre a América Latina (e sobre nós, profissionais latinos): não só somos grandes usuários de tecnologia, como também sabemos construir exatamente o que precisamos por aqui, muitas vezes com qualidade superior à norte-americana e europeia.

As miopias do mercado Global sobre LATAM

Hoje, meu papel inverteu. A tecnologia com a qual trabalho nasce no Vale do Silício, mas nem sempre quem está desenhando o produto do outro lado do mundo consegue captar o ritmo e as nuances da nossa realidade.

Uma das minhas inúmeras missões diárias é fazer justamente essa ponte: traduzir a riqueza dos nossos insights locais para os times globais de engenharia e produto.

Afinal, quando o assunto é LATAM, a estratégia de GTM não pode resumir uma região gigante a apenas um número em uma planilha asséptica.

Nada contra dados, precisamos deles, mas meu ponto passa mais pela importância de decifrar comportamentos (e aí sim, transformá-los em sinais), principalmente desmistificando algumas “miopias” que acredito que o mercado global costuma ter sobre nós:

1. A falácia chamada “Região LATAM”

No ecossistema corporativo internacional, costuma-se tratar a América Latina como um bloco homogêneo, uma linha única no orçamento, uma única segmentação geográfica (normalmente na cor cinza ou outro tom meio pastel, porque a nossa moeda vale menos que o dólar, rs).

Eu li uma provocação excelente no LinkedIn recentemente sobre como não existe uma só região LATAM. Além disso, é bom lembrar que a nossa região não é apenas um mercado secundário, e sim uma oportunidade com 650 milhões de pessoas. Somos um dos públicos digitais mais engajados e criativos do planeta.

Tratar esse território gigantesco e multicultural como um mercado único é o primeiro passo para o fracasso de um GTM.

A começar pela barreira do idioma. Não falo apenas da divisão óbvia entre o Brasil e o resto do continente, mas dos “mil espanhóis” falados na América Latina. O ritmo musical do sotaque mexicano, o chiado do argentino, o tom caribenho de Bogotá, a velocidade quase incompreensível (para mim) do chileno... sem mencionar o venezuelano, o peruano e tantos outros.

E não nos distinguimos apenas no idioma, mas também nos hábitos. Deixo aqui uma breve anedota: recentemente, eu estava em uma sala de reuniões esperando uma sessão começar. Na mesa, um Head local mal tinha notado a minha presença. Mas tudo mudou quando ele percebeu que eu estava também na roda de mate, tomando junto com ele e os demais colegas de equipe. Aquilo quebrou o gelo instantaneamente. Ali eu passei a existir.

O ponto aqui não é criticar a postura dele, mas entender a engrenagem: primeiro, deixei de ser apenas uma foto de perfil no Slack ou um @ no e-mail; eu estava lá, de carne e osso. Segundo, eu não estava ali como uma estrangeira isolada – uma estranha –, mas sim compartilhando de um costume profundamente local.

Não que, para fazer um GTM, você precise tomar chimarrão (😂). Mas se o seu GTM não respeita essa colcha de retalhos que vai além do idioma e transcende os hábitos e costumes, sem prestar atenção nas pessoas, todo o esforço vai soar falso, frio e distante. Isso não é localização: é preguiça cultural.

2. A Barreira Econômica e o Paradoxo do Volume

No ecossistema global, a métrica de sucesso quase sempre é dolarizada. O Norte olha para a América Latina e vê apenas instabilidade cambial, inflação e crises econômicas recorrentes. Sob essa ótica, o nosso volume massivo de uso de diversos produtos e tecnologias nem sempre se traduz, na conversão direta para o dólar, no potencial financeiro que as corporações gostariam de ver de imediato em suas planilhas.

O erro tático aqui é ignorar que a escassez e a volatilidade são, na verdade, os maiores catalisadores de inovação do mundo, e que o volume de uso de hoje dá pistas claras sobre o potencial de escala de uma solução amanhã.

A Argentina é o exemplo vivo desse paradoxo: enquanto enfrenta uma das crises macroeconômicas mais complexas do planeta, o país se consolidou como o berço de gigantes globais como a Globant e o Mercado Livre (que já ocupou o posto de empresa mais valiosa do continente).

O usuário latino não adota tecnologia por preciosismo; ele adota por utilidade real e sobrevivência, um comportamento mapeado em estudos de ecossistema como o Latin America Digital Report, desenvolvido pelo Atlântico.

Quem foca apenas na conversão da moeda perde a fotografia principal: a América Latina é o maior laboratório de inovação do mundo. Se uma solução de tecnologia sobrevive, engaja e escala em condições como as nossas, ela está pronta para funcionar em qualquer lugar do planeta.

3. A Moeda do Relacionamento e da Confiança

Nos EUA ou na Europa, um GTM corporativo costuma ser extremamente transacional. O foco está na eficiência fria e no cálculo matemático de ROI.

Se o software resolve o problema pelo preço certo, e se figura em algum quadrante do Gartner, o contrato fecha, muitas vezes por meio de uma RFP (Request for Proposal), aquele processo estritamente formal focado em marcar quais features você tem ou não tem em planilhas, onde as partes envolvidas mal se conhecem pessoalmente.

Se você tentar rodar esse mesmo playbook para vender soluções para um grande banco brasileiro ou uma varejista mexicana, a sala vai esfriar em segundos.

Por aqui, grandes negócios são feitos na base do relacionamento e da proximidade. A América Latina opera em uma frequência cultural onde a segurança na relação precede a parceria comercial.

Os profissionais locais valorizam o olho no olho, as conversas de bastidores, o esforço real em falar a língua e a presença física. Quando estamos fechando um negócio, sabemos que problemas poderão (e irão) surgir; mas, antes de assinar um contrato, queremos saber se teremos um parceiro de verdade para resolver o incêndio.

Claro, amigos, amigos; negócios à parte. E esse componente que é tão legal na teoria, às vezes também pode atrapalhar na prática. Se fôssemos menos relacionais e talvez mais pragmáticos com relação a negócios, sabe-se lá onde iríamos chegar.

4. A Cultura do Áudio e da Proximidade Humana

No Vale do Silício, a obsessão atual é a automação total, focada em eliminar o contato humano e resolver tudo com árvores de decisão em texto ou agentes de IA puramente digitais.

Mas tente aplicar essa receita fria em uma região onde os consumidores brasileiros, sozinhos, enviam 2,5 bilhões de mensagens de voz por semana. Por aqui, o áudio não é uma funcionalidade secundária; ele é o protocolo padrão de comunicação porque carrega contexto, urgência e nuances emocionais que o texto simplesmente apaga.

O latino não manda apenas recados: ele grava verdadeiros mini-podcasts para explicar cenários complexos de forma rápida, transformando a voz na ferramenta definitiva de eficiência e acessibilidade digital.

Essa dinâmica molda diretamente o sucesso de qualquer estratégia de negócios digitais. Enquanto o manual norte-americano busca a deflexão total (ou seja, usar toda e qualquer tecnologia para manter o cliente o mais longe possível de uma interação humana), o GTM que funciona em LATAM precisa entender essa necessidade de proximidade.

Além disso, mais do que um hábito cultural, o áudio na América Latina funciona como uma infraestrutura de inclusão digital. Ele rompe as barreiras da alfabetização tradicional e integra populações mais velhas ou menos digitalizadas, que enfrentam enorme fricção com interfaces de texto.

Então como se faz um go-to-market para a América Latina?

Até agora, eu mais aprendi do que ensinei quando o assunto é GTM para LATAM. Mas uma coisa posso dizer: pegar uma apresentação ou um documento técnico em inglês e mandar para a agência (out até para a IA) traduzir não funciona. Isso sai barato, mas é completamente ineficiente.

O GTM para LATAM exige antropologia empresarial. Significa sentar com os colegas locais e ouvi-los, entendendo a cultura, porque, apesar de você ser a especialista técnica, os especialistas do país de fato são eles. É necessário ter mente de principiante, aberta para aprender. É estar com parceiros locais e, às vezes, desenhar a solução junto, tendo a sensibilidade de sacar que o relacionamento de negócios por aqui se constrói na proximidade e na presença real.

No final do dia, os países da América Latina não são só mercados de teste para os produtos do Norte Global. Pelo volume, pela nossa resiliência diante do caos e pela criatividade sem limites com que operamos, nós estamos redefinindo a forma como as plataformas globais vão funcionar no resto do mundo.

No fim, o que aprendi é que a gente não copia o playbook. A gente reescreve ele todos os dias. :)

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Gostaria de ver mais sobre os bastidores de trabalho ou temas mais técnicos? Deixe sugestões nos comentários.

Bjs,

Cassi

Lutei contra mim mesma para que a próxima edição da news, sem ser a apresentação, não fosse sobre Inteligência Artificial. Primeiro porque tá todo mundo falando sobre isso e, pelo menos na minha bolha, o sentimento geral já é de “Ressaca de IA”.

MAS, é isso. Já estou falando dela.

Só que aqui não quero ir pro lado técnico, de como usar ou fazer. Nem para o lado ético-filosófico da coisa. O que tem ocupado muito da minha mente é, na verdade, mais humano do que artificial.

A IA está mudando tudo numa velocidade sem precedentes. Eu mesma nem lembro mais como é trabalhar sem algumas das minhas automações, ferramentas e prompts favoritos. Mas a minha cabeça fica rodando com a seguinte pergunta: além de saber usar a ferramenta no estágio inicial em que está hoje (inicial porque acredito que ela vai se desenvolver muito mais), como se manter relevante no mercado de trabalho nesse momento de transição? Como se preparar para o futuro?

Primeiro, penso no gráfico da Anthropic que mostra os trabalhos em que já estamos vendo maior automatização. Isso torna o upskilling e reskilling ainda mais cruciais, principalmente para nós, trabalhadores do conhecimento (o famoso colarinho-branco). Se educação corporativa até uns anos atrás era “curso do RH”, agora é muito mais sobre “aprender a aprender” e se adaptar.

Isso me leva a pensar que a divisão tradicional entre hard-skill (técnico) e soft-skill (humano) está caindo por terra. Sinto que a percepção geral que o mercado tem sempre foi de que hard-skill era fácil de aprender e soft-skill era “coisa de personalidade” (gosto mais de pessoas / gosto menos). Mas essa visão acabou.

Explico:

Recentemente conduzi um workshop super especial para a comunidade Mulheres de Produto. O tema principal girava justamente em torno disso: como manter a relevância enquanto a IA avança.

Hoje, com meia dúzia de tokens e um prompt de uma biblioteca que absolutamente todo mundo está usando, eu faço um app igual ao seu, igual ao do vizinho, igual ao do concorrente. E isso quer dizer alguma coisa.

A inteligência virou commodity. Mas a agência – no sentido de engajamento crítico, como explicado aqui – está mais relevante do que nunca.

Acredito que nosso “centro de gravidade” profissional, a nossa entrega de valor, está migrando do técnico para a liderança. E não falo de liderança = gestão (como a Elena Verna já disse, ser IC [Individual Contributor] é o novo flex), mas do fato de que a habilidade técnica agora é outra.

Claro, ter conhecimento sobre Inteligência Artificial é importante. Recentemente, um artigo de pesquisa (Tully et al., 2025) concluiu que a menor alfabetização em IA prevê uma maior receptividade a ela. Ou seja, quem menos entende é quem mais confia cegamente.

Sim, você pode e deve aprender código se quiser, MAS existem outras habilidades humanas que antes ficavam relegadas a quem queria ser gestor, e que agora são esperadas de ICs, principalmente os mais seniors e especialistas: liderança situacional, influência, persuasão, visão estratégica.

A tecnologia está mudando a arquitetura das empresas, mas o que nos torna insubstituíveis (por enquanto!) continua sendo fundamentalmente humano.

Agora que o contexto está na mesa, com base nos debates riquíssimos do workshop, vamos aos conceitos-chaves.

Se você já sentiu a síndrome de impostora ou a sensação de que está altamente atrasada por “não saber usar o Claude perfeitamente”, CALMA! Não é sobre isso (mas posso fazer um post de como eu uso também).

Os pontos abaixo são para pensarmos em como podemos nos posicionar de forma estratégica, usando a IA pro trabalho automatizado (seja Claude ou qualquer outra) e liberando tempo para focar no que importa:

1. A transição do “Fazer” para o “Decidir”

Com a automação engolindo rapidamente as tarefas operacionais, o valor do profissional migra da capacidade de executar para a capacidade de decidir. A IA escreve um PRD (Product Requirements Document) e atualiza documentações em segundos.

Mas e o julgamento crítico?

O futurista Jamais Cascio cunhou o termo “BANI” – brittle, anxious, non-linear, incomprehensible (frágil, ansioso, não-linear e incompreensível) – e a McKinsey disse que é a definição do ano, já que a informação cria a ilusão de clareza, mas o julgamento não pode ser terceirizado.

A IA te ajuda a encher o backlog com rapidez, mas a diferenciação não está na velocidade da construção, e sim na sua sabedoria em identificar o que de fato vale a pena ser construído.

Como Teresa Torres sempre bate na tecla: não podemos focar apenas em volumes de entregas (outputs). A inteligência artificial te ajuda a encher o backlog com uma velocidade inédita, mas é você quem precisa validar continuamente e adaptar a estratégia para mover os ponteiros reais da empresa (outcomes).

2. Repertório Humano > Portfólio Técnico

Na era em que qualquer pessoa constrói uma funcionalidade ou desenha uma campanha, o que te torna insubstituível é o seu Portfólio de Vida (um conceito brilhante que vi no O Futuro das Coisas). É a sua capacidade de navegar nas suas rotas percorridas e transformar isso em visão de negócio.

As tarefas repetitivas serão automatizadas, mas o seu repertório acumulado não. Como apontam as análises de fundos como a Andreessen Horowitz (a16z) sobre o impacto da IA no mercado de trabalho, estamos caminhando para estruturas organizacionais mais eficientes, com menos camadas de gestão intermediária e uma cobrança cada vez maior por especialistas com visão profunda de negócio.

Nesse cenário, o seu repertório abrange a sua experiência de mercado, o seu julgamento ético e a capacidade de ler o “contexto invisível” de uma sala, os medos e egos dos stakeholders que ninguém verbaliza na reunião.

Em um vídeo maravilhoso, Catharina Dória, uma especialista em IA que estou amando acompanhar, explica o impacto do “Achatamento Epistemológico da Complexidade”, quando um algoritmo simplifica os dados e remove a complexidade do mundo. Isso gera um distorção da realidade. Mas o mundo corporativo não é achatado. O código não replica a complexidade das relações. E o nosso portfólio vai muito além de entregas, para a habilidade de entender essas nuances.

3. A Regra dos 30% e a Liderança Indireta

Empresas são estruturas relacionais. E liderar sem autoridade formal é o esporte de alto rendimento de quem trabalha com marketing e produtos digitais.

Gosto muito de um conceito cunhado pela Harvard Business School: a “regra dos 30%”. Ela sugere que você precisa ter fluência técnica e digital suficiente para sentar à mesa, liderar e dialogar de igual para igual com o time técnico ou com a liderança, mesmo que não seja você a pessoa que vai escrever uma única linha de código.

Você não precisa saber fazer tudo, mas precisa saber argumentar com propriedade. Precisa ter pelo menos 30% de literacia digital para seguir na conversa. Veja bem, não estou defendendo que a gente não aprenda, mas que existem outros conhecimentos que continuam relevantes.

A tão falada “engenharia de prompt”, no fim do dia, pode ser batida por alguém que sabe articular um ponto de vista mais extrema clareza para trazer os outros para o seu alinhamento.

Claro, influência não vem do nada. Ela exige a construção de uma confiança consistente: as pessoas precisam primeiro gostar de você, depois confiar na sua competência técnica, para só então estarem abertas a te ouvir e adotar a sua estratégia. Persuasão se faz com fatos, dados e convicção genuína.

4. Cacareja seu ovo

Devido a desigualdades estruturais profundas no mercado (principalmente de gênero), não caia na armadilha romântica de achar que “fazer um bom trabalho de cabeça baixa é o suficiente”.

Ser estratégica é uma competência percebida pelos outros. Algo que mudou minha vida, nesse sentido, foi o workshop I’m Remarkable, que traz dois conceitos principais:

• “Accomplishments don’t speak for themselves” (As conquistas não falam por si mesmas): No mundo corporativo, fomos ensinados que “trabalho duro é o suficiente e alguém vai notar”. O movimento prova que não. Se você não der visibilidade ao seu impacto, ele passa despercebido.

• “It’s not bragging if it’s based on facts” (Não é arrogância/gabar-se se for baseado em fatos): Existe uma diferença crucial entre autopromoção vazia e compartilhamento de fatos. Dizer “Eu liderei o alinhamento que evitou um prejuízo de R$ 3 milhões” por exemplo, não é arrogância, é a constatação de um fato mensurável, se você tiver evidências sobre isso.

Se a IA automatizar suas tarefas operacionais, use o tempo que sobrou para construir conversas antecipadas com stakeholders e dar visibilidade proativa ao seu impacto. Como diz uma grande amiga-líder-colega-inspiração: cacareje seu ovo! 🐓 🥚

A influência corporativa é uma habilidade treinável, e ela começa quando você documenta o seu próprio valor, não permitindo que o seu impacto seja invisibilizado pela rotina ou pelas estruturas corporativas.

Para facilitar, um conceito que eu adoro e é muito comum em desenvolvimento, mas quase ninguém das áreas de negócios conhece: o brag document (documento de conquistas), um registro vivo e intencional de cada entrega e de todo resultado de negócio que você destravou.

Reflexão para a semana: Se a IA assumisse 80% da sua execução amanhã, qual seria o seu ponto de vista único sobre o mercado que faria de você a arquiteta de escolhas dentro da sua empresa?

Se você gostou da reflexão de hoje, que veio do Workshop, e quer saber mais sobre a programação do Mulheres de Produto, fique de olho nas redes sociais. Em breve vamos ter o Festival MDP e já tem ingressos à venda!

Um beijo, Cassi

Esse conteúdo foi escrito por uma humana. Sim, todos os emojis e travessões fui eu quem coloquei.

Se você está lendo isso/recebendo este e-mail, é porque em algum momento do espaço-tempo comentou “eu quero” em algum post meu no LinkedIn.

Ou porque viu o post de divulgação e ficou curiosa(o).

Ou porque alguém te enviou esse link e disse que ia ser muito legal – eba!

Seja como for, já faz tempo que flerto com a ideia de produzir algo para a internet, mas sempre batia aquela dúvida:

“O mundo realmente precisa de mais conteúdo?”

Às vezes, sinto que o que precisamos é descriar conteúdo, rs (falei disso com a Juliana Meyer num experimento de podcast que fizemos no ano passado).

Ao mesmo tempo, sinto falta de um espaço para anotar observações sobre os temas que consumo.

Mentira. Na verdade, eu já tenho esse espaço há muito tempo.

Eu salvo links compulsivamente; envio áudios para mim mesma no WhatsApp sobre eles; escrevo pensamentos em caderninhos, post-its e blocos de notas, físicos e virtuais. Envio links para amigos com comentários — e faço isso desde 2018, quando um colega, o Lucas, me disse: ‘Cria uma newsletter e me envia, kkk’.

Guardei a ideia. Corta para o presente: assim nasce a Draft. Ela surge de uma urgência pessoal em transformar o caos dos meus blocos de notas em curadoria intencional. Além da vontade de compartilhar, é um resgate das minhas raízes no jornalismo: um lado meu tentando filtrar o ruído e encontrar o ‘so what?’ para dar sentido à produção de conteúdo desenfreada.

É o meu bloco de notas, só que devidamente editado.

Por que escrever na era da IA e dos vídeos de 15 segundos?

Escolher o texto longo em meio a dancinhas do TikTok, textos de IA resumidos em bullet points e carrosséis de 10 posts me parece meio contracultura. Mas eu não sou muito de ver vídeo, aí me perguntei: “Será que tem mais gente que, como eu, ainda prefere o tempo da leitura?”. Se for o seu caso, esta newsletter é para nós. Vida longa ao formato longo.

E sobre a IA generativa: vale a pena escrever? Bom, escrever para alguém ler é, antes de tudo, uma troca de tempo. Se você chegou até aqui, obrigada. Se você pediu para uma IA resumir este texto, eu sinceramente espero que ela te fale da importância da girafa 🦒 (só para testar as alucinações dela).

Como a Draft vai funcionar?

A tagline oficial é: “Do meu bloco de notas para sua caixa de entrada” e na hora que der na telha.

No melhor estilo slow content, eu envio quando tiver algo para dizer, e você lê quando quiser. É livre, para mim e para você.

O que esperar?

Conversas sobre Inteligência Artificial, Produto, Marketing, aquele caos gostoso de GTM, reflexões sobre futuro do trabalho e tendências.

Agora, vamos aos rascunhos (curtos) de hoje:

1. IA, ROI e Produtividade

A Gartner publicou um estudo recente feito com 350 grandes empresas e concluiu: adotar IA e demitir pessoas não aumenta necessariamente a produtividade nem os ganhos. As empresas que mais cortaram apresentaram retornos financeiros quase idênticos aos das que menos cortaram. Em vários casos, as que cortaram menos tiveram um desempenho melhor. Não há correlação entre demissões impulsionadas por IA e melhoria do ROI. Nenhuma.

O título do artigo diz tudo: “Reduções na força de trabalho podem criar espaço no orçamento, mas não geram retorno.” E enquanto eu lia, só pensava no conceito de “Garbage In, Garbage Out”. Cortar pessoas libera dinheiro. Mas não garante que o input aos modelos e os dados são bons, e nem que os resultados serão melhores. O output da IA é tão bom quanto as informações que damos para ela (e, convenhamos, ainda estamos aprendendo como pedir coisas aos robozinhos).

Além disso, tenho pensado muito na diferença entre o uso de IA para fazer um mesmo trabalho (só que piorado) versus fazer um trabalho que antes parecia meio impossível (seja por limitação de acesso, dados, ou tempo). No primeiro caso, não se economiza dinheiro e só se gera mais do mesmo. O segundo caso agrega valor ao longo do tempo. Como diferenciar cada um deles para não automatizarmos a mediocridade?

2. Minha stack de IA favorita para GTM

Tenho observado como as novas ferramentas de IA estão tornando o Go-To-Market algo muito mais fluido. O desafio agora é manter a estratégia sólida enquanto a execução corre na velocidade da luz. Salvei esse post semana passada porque o Claude no topo me chamou atenção. Tem sido minha ferramenta favorita também. Demorei para me render ao terminal, mas aconteceu. Além disso, o Whispr para produtividade também tem me salvado muito. Dessa lista, o que tenho vontade de usar é o Clay. Alguém aí já testou? Bora trocar figurinhas! :)

3. Como manter-se relevante na era da IA?

Esse é um convite especial para as mulheres. Tenho pensado muito nessa palavra. “Relevância". Se você também está tentando entender como não se manter relevante nesse cenário de transformação que estamos vivendo, eu estou montando um workshop para o Mulheres de Produto sobre relevância profissional e soft skills na era da IA, falando de fato humano, comunicação e estratégia. O link para se inscrever está aqui. Tenho alguns ingressos cortesia e vou fazer um sorteio. Se você quiser concorrer, me ajuda a divulgar a Draft? Posta no LinkedIn sobre a newsletter + o link para assinar e me marca. Na próxima segunda (18/05) compartilho as ganhadoras!

Essa primeira edição ficou maior do que eu esperava, mas acredito que contexto é importante. Nos vamos no próximo rascunho.

Cassi;