Miro Pulse Brasil: Crie sua próxima grande ideia junto com IA

Vamos dar início ao Miro Pulse Brasil e explorar o que é realmente preciso para levar a IA das conquistas individuais ao impacto em toda a organização.

A IA está tornando as pessoas bem mais rápidas, mas mais de 80% das empresas não registram nenhum ganho de produtividade mensurável. Isso acontece porque o valor não demora a chegar — ele se perde nos handoffs entre os times. Grisha Pavlotsky (Chief Transformation Officer, Miro) desvenda o desalinhamento operacional: por que a verdadeira unidade da transformação com IA é o fluxo de trabalho, e não o indivíduo, e por que essa mudança só pode vir da liderança.

Todo mundo está criando mais rápido com IA. As organizações que avançam na direção certa não são as que têm mais ferramentas, e sim as que criaram a base para que times e IA tomem decisões, resolvam problemas complexos e criem juntos. Nesta apresentação, você conhecerá em primeira mão os últimos lançamentos de produto da Miro e deixará o evento sabendo exatamente como aplicá-los para o seu time.

A IA está transformando a produtividade individual. Copilots, agentes e assistentes passaram a apoiar profissionais na criação de documentos, análises, hipóteses e decisões em uma velocidade sem precedentes.

Ao mesmo tempo, a IA está ampliando a capacidade dos indivíduos como nunca antes.

Mas uma nova pergunta começa a surgir:

Como transformar milhares de aprendizados individuais em uma capacidade organizacional duradoura?

Nesta sessão, Amanda Appel de Castro (Head of Product, Itaú Unibanco) compartilhará como o Jeito Itaú de Produtar (JIP) vem evoluindo modelos mentais, comportamentos e formas de trabalho para uma realidade cada vez mais AI first.

A partir dos aprendizados de um piloto conduzido com a Miro, discutiremos como contexto compartilhado, memória organizacional, agentes de IA e novas formas de colaboração podem ajudar organizações a transformar conhecimento distribuído em aprendizado coletivo.

Quem trabalha com produto conhece bem o pesadelo: workshops intermináveis, times exaustos e a dificuldade de chegar a um consenso. O resultado é fadiga cognitiva e tempo perdido. 



Mas existe um jeito melhor. Nesta palestra, Michel Soares e Murilo Esteves Junior, do Banco Banestes, mostrarão como criaram um assistente de IA que automatiza todo o processo de desenvolvimento de conceitos, do início ao fim. Você vai descobrir como usar o Miro AI Flows para estimular a divergência criativa, incentivar os times a pensar fora da caixa e convergir para uma visão única. Tudo em apenas um dia.



O que você vai aprender:


• De 5 dias para 1: como reduzir drasticamente o tempo de desenvolvimento de conceitos e os custos operacionais.

• IA na prática: como usar a IA como catalisador real de inovação, com menos teoria e mais execução.

• Alinhamento sem atrito: como unir seu time em torno de um propósito claro, sem esgotamento.

Troque ideias durante o almoço e crie conexões que vão além do Pulse.

A IA acelerou todas as etapas do ciclo de desenvolvimento de produtos: ideação, prototipagem, programação e entrega. Mas não basta velocidade: o resultado também precisa ser o certo. À medida que os times ampliam o uso de IA em todo o fluxo de trabalho, surge um novo gargalo. Não é a velocidade de criação, mas a definição de direção: saber o que gerar, o que validar e o que realmente vale a pena entregar.

Thomás Camargo (Director of Product, Design & Engineering, Ambev), Raphael Farinazzo (CEO, PM3) e Paulo Chiodi (Founder, Product Guru's) estão repensando como seus times trabalham com IA. Neste painel, eles vão compartilhar como isso acontece na prática: as estruturas que estão implementando, os trade-offs que estão enfrentando e o que realmente é necessário para avançar rápido sem perder a direção.

O que você vai aprender:

• Como integrar a IA a todo o ciclo de vida do produto, do discovery ao delivery, e não só a tarefas individuais.
• Como reduzir a distância entre o que a IA gera rapidamente e o que realmente está pronto para ser desenvolvido.
• Como manter a direção e o alinhamento do time à medida que o ritmo das entregas acelera.

Por anos, a maior fonte de atrito entre design e engenharia teve um nome: handoff. O time de design entregava a tela, o de engenharia reinterpretava em código, os tokens de design se distanciavam e o ciclo recomeçava. A primeira onda de IA prometeu resolver isso tornando cada pessoa mais rápida, mas velocidade individual não resolve o atrito existente entre funções.

Quando o time da Carolina Gancev (Head of Product and Design, Creditas) criou o Lemon Pie, o design system nativo de IA da Creditas, a engenharia parou de receber a tela e passou a abrir o PR. A função dos humanos não diminuiu, ficou mais central: decidir o que entra no sistema e o que realmente vale a pena criar. Mas o gargalo não desapareceu, apenas se deslocou.

O que você vai aprender:

• Para onde o gargalo se move quando a IA fecha a lacuna entre design e engenharia, e como lidar com isso.
• Como é, na prática, a estrutura de um time nativo de IA, além dos ganhos de produtividade.
• O que seu time precisa desaprender para fazer essa transição funcionar.

A IA deixou todos mais rápidos. Mas seu time se mantém alinhado? Participe dessa sessão interativa para startups e entenda velocidade, cultura e inteligência coletiva na era da IA.

O que você vai aprender:

• Por que a velocidade individual com IA nem sempre significa alinhamento de equipe, e como reconhecer os 3 sinais de desalinhamento do time.
• Aprenda a transformar contexto disperso (chamadas, documentos, dashboards) em decisões compartilhadas com IA, na prática.
• Como usar o Miro Startup Program para manter o alinhamento do time durante uma rápida expansão.

Vagas limitadas! Escreva para Jair@miro.com para reservar seu lugar.

Todo time tem ferramentas de IA. O piloto sempre funciona. O difícil é levar isso para o jeito como o time inteiro realmente entrega, e é aí que a maioria das organizações trava. Claude para discovery, Cursor para engenharia, Jira para acompanhar as entregas, ChatGPT para outras situações... e quase nada disso se conecta. O que preenche essa lacuna não é mais uma ferramenta, mas uma camada que pega o que cada pessoa produz com IA e torna aplicável para o time todo. Nesta sessão, Marcelo Yassuo (Head of Data, Comgás) e Bruno Albano (Group Product Manager, Itaú) vão compartilhar como foi criar essa camada na prática: as decisões que tomaram, as estruturas que criaram e o que foi preciso para passar de conquistas individuais com IA para uma IA que faz o time inteiro avançar. O que você vai aprender:

• Como definir o que a sua camada de conexão precisa fazer, e o que você precisa decidir antes de escolher qualquer ferramenta.
• Como tornar a IA acessível para todo o time, não só para quem já é da área técnica.
• Por que o desafio das pessoas é mais difícil que o desafio técnico, e como lidar com isso de verdade.

Café, bate-papo e oportunidades para se atualizar.

A maioria das organizações já vê a IA gerar resultados no nível individual: a produtividade aumentou e os times estão mais rápidos. Mas os resultados de negócio, como crescimento de receita, redução de custos e velocidade de lançamento, não acompanharam esse ritmo. A IA avança e atrasa ao mesmo tempo. O motivo raramente é a tecnologia. São as estruturas, os processos e as formas de trabalhar que nunca foram repensados para acompanhá-la. Igor Freitas (CIO/CTO, Cogna), Fernanda Faria (CPTO, AB InBev) e Mariana Zaparolli (Director of Digital Capabilities and Accelerators, LATAM Airlines) estão eliminando essa lacuna na prática. Neste painel, eles vão compartilhar o que isso exigiu: as decisões difíceis, os modelos de governança que realmente funcionam em escala e as mudanças organizacionais que fizeram a diferença. O que você vai aprender:

• Por que os ganhos com IA ficam no nível individual e o que deve mudar na estrutura para virarem organizacionais.
• Como criar uma governança que abra espaço para experimentação sem perder o alinhamento em escala.
• O que significa, na prática, repensar a forma como os times trabalham, e não apenas as ferramentas que usam.

O mercado está cheio de ferramentas para acelerar o desenvolvimento de software. Mas e o upstream? Como acelerar de ponta a ponta sem que o discovery vire o novo gargalo, e sem perder a direção no caminho.

Ulysses Fredericci (Head of AI Engineering & Innovation, CI&T) traz os aprendizados da aplicação do Agentic SDLC em times multidisciplinares em escala: 20 times operando com o humano especificando e revisando, e os agentes construindo. Os ganhos podem chegar a 20x! E foi aí que o problema real apareceu: com o delivery acelerado, o gargalo migrou para o upstream.

A resposta foi tirar a estratégia dos slides e colocá-la onde a IA pudesse agir: OKRs, feedbacks de usuários, product shaping e visão de longo prazo como conhecimento versionado, construído com a participação dos gestores. Com rastreabilidade de ponta a ponta, da task à OKR. A IA passa a defender a estratégia da empresa, ajudando na priorização e na conexão do trabalho.

O que você vai aprender:

• Como os papéis de discovery se recompõem quando os agentes assumem a construção, e a trilha de reskilling que leva design, produto e operação a trabalhar com agentes.
• Como levar a estratégia dos slides para um formato em que pessoas e agentes decidem alinhados ao mesmo objetivo, com os gestores dentro do processo.
• Que controles funcionam quando a IA não sugere mais e passa a agir, construindo, fazendo deploy e validando.

Fazer os times usarem IA é a parte fácil. A pergunta mais difícil é que tipo de liderança isso realmente exige.

A velocidade aumenta, mas a clareza nem sempre acompanha no mesmo ritmo. Os times estão experimentando, criando novas formas de trabalhar e tomando decisões mais rápido, mas isso só se transforma em direção quando existem as condições organizacionais certas. Sem elas, é só ruído. Nesse cenário, grandes líderes criam clareza suficiente para que os times tomem boas decisões, colaborem em torno de uma forma de trabalho compartilhada e transformem experimentos isolados em mudanças reais.

Vanessa Carvalho (Head of Intelligence and Performance, FARM Rio) e Stephanie Fischer (Head of Product and Engineering, Grupo Boticário) vão compartilhar como isso funciona na prática: as decisões que tomaram, as premissas que precisaram rever e o que aprenderam sobre liderar bem em um cenário que não para de mudar.

O que você vai aprender:

• Como criar clareza organizacional quando a IA acelera o ritmo das decisões ao seu redor.
• Por que capacitar os times a encontrar formas melhores de trabalhar funciona mais do que impor ferramentas verticalmente.
• Como saber se o impulso de IA do seu time está levando a algum lugar ou só gerando mais ruído.

Por muito tempo, o discovery de produto foi tratado como um esforço solitário, que isolava Product Managers e designers do restante do negócio. Mas criar bons produtos exige o esforço de muita gente. Nesta sessão, Quezia Mara Miyazaki de Paula (Head of Product Experience & Product Design, EBANX) vai explorar por que criou um ciclo de vida de produto estruturado na EBANX e como isso transformou a cultura, substituindo o trabalho em silos por uma colaboração mais dinâmica.

Ao usar a Miro como centro de colaboração, aliada à IA, eles transformaram o discovery de produto em um verdadeiro trabalho de equipe. Você vai aprender a engajar times multifuncionais, compartilhar responsabilidades e criar um forte senso de pertencimento que, além de melhorar os resultados de negócio, ajuda a reduzir a rotatividade. Descubra como reunir todos em torno do mesmo canvas virtual pode mudar a forma como sua empresa cria produtos. O que você vai aprender:

• O poder de um ciclo de vida de produto integrado: entenda por que estabelecer um ciclo de vida de produto claro, com base na experiência da EBANX, é essencial para eliminar silos e alinhar toda a empresa aos objetivos de produto.
• Estimular o senso de responsabilidade para reter talentos: veja como engajar diferentes times na fase da descoberta fortalece o senso de pertencimento e a responsabilidade compartilhada, aumentando o engajamento e reduzindo a rotatividade.
• Como turbinar a colaboração com a Miro e a IA: descubra formas práticas de usar os recursos da Miro e as ferramentas de IA para facilitar um discovery dinâmico e multifuncional, garantindo que todas as vozes sejam ouvidas e integradas de forma eficaz.

Um momento para celebrar a comunidade reunida, refletir sobre o que o dia revelou e sair com uma missão clara: agora é a hora de fazer diferente. A partir de amanhã, cabe a você agir.

Aproveite as ativações práticas e relaxe com as conexões que você fez durante o dia. (Deixe os convites do LinkedIn para o dia seguinte!)