Como eu penso, decido e construo

Concebi, arquitetei e implementei sozinho o Feira Viva, uma plataforma web para descoberta de feiras livres e reserva de produtos para retirada presencial. Defini problema, escopo, modelo de dados e regras de autorização; usei IA (Lovable e Claude Code) como aceleradora de construção. O MVP está funcional e publicado. É um projeto de aprendizagem: o objetivo era provar, na prática, o ciclo completo de concepção a deploy.

O que você vai encontrar: corte de escopo de MVP, decisões de arquitetura (SSR, RLS), uso de IA como aceleradora e o que eu faria diferente.

MVP em produção · React · Supabase · RLS

Como Group Product Manager na Bradesco Saúde, construí do zero a área de produtos digitais: time, processos, governança, priorização e acompanhamento de resultados. Liderei diretamente 9 PMs e POs e indiretamente cerca de 40 profissionais, respondendo por um ecossistema de 7 canais digitais (B2B, B2B2C e beneficiários) com mais de 2 milhões de usuários, reportando a Diretores e Vice-Presidência. No período, o App Saúde cresceu de 1,1 para 1,5 milhão de usuários ativos mensais (+36%), com 86% de engajamento, e o time teve duas promoções.

O que você vai encontrar: o problema organizacional, os mecanismos criados (ownership, cadência, dados, governança) e os efeitos medidos.

+36% MAU · 86% engajamento · 2 promoções no time

Liderei a modernização do Portal dos Corretores da Bradesco Saúde, produto B2B usado por mais de 40 mil corretores, durante o programa de trainee. Conduzi discovery presencial e remoto com corretoras de portes diferentes, segmentei o problema entre grandes corretoras e corretores individuais e evoluí o produto por MVPs e testes A/B em produção. O NPS saiu de 16 para 47 e o portal registrou 58% de novos acessos. O resultado contribuiu para minha promoção a Group Product Manager.

O que você vai encontrar: discovery com segmentação por porte, testes A/B com grupo de controle em produção, o trade-off entre legado e reescrita, e uma lição real sobre métrica de vaidade.

NPS 16 → 47 · 58% novos acessos · 40 mil corretores

Construí uma automação no-code, em operação, que faz a triagem de publicações de diário oficial: extrai dados estruturados com LLM (Claude Haiku via API Anthropic), cruza com uma base de processos que simula um CRM, identifica responsáveis, alimenta um painel de acompanhamento, envia alertas e cria lembretes provisórios no Google Agenda marcados como [REVISAR]. A classificação de urgência é feita por regras determinísticas fora do modelo, e nenhuma ação final acontece sem revisão humana. O case não é sobre IA: é sobre desenhar um processo confiável em um domínio onde erro tem consequência.

O que você vai encontrar: desenho de processo com IA, guardrails, separação probabilístico × determinístico e human-in-the-loop.

Human-in-the-loop · guardrails · em operação