SUPER LANÇAMENTO FORMAÇÃO GESTOR DE AGENTES DE IA 2.0

APROVEITE A OFERTA ESPECIAL

Horas

Minutos

Segundos

Agentes de automação: lições de uma MasterClass

22 de outubro de 2024
5 min
Atualizado em 07 de julho de 2025

No cenário digital atual, a automação é essencial para a eficiência e o crescimento das empresas. Recentemente, em uma Master Class, exploramos como criar e implementar agentes de automação utilizando ferramentas NoCode.

Essa abordagem permite que empresas otimizem processos, reduzam custos e melhorem a experiência do cliente, sem a necessidade de conhecimento técnico avançado.

Neste artigo, vamos abordar os três pilares fundamentais para o sucesso: gestão de processos, automação, e engenharia de prompt.

1. Gestão de processos: o primeiro pilar para o sucesso dos agentes de automação

Gerir processos de forma eficiente é uma habilidade essencial para qualquer gestor que esteja implementando agentes automatizados.

No contexto da automação, isso significa não apenas controlar as tarefas executadas pelos agentes, mas também garantir que todas as etapas do fluxo de trabalho estejam sincronizadas e funcionando corretamente.

A má gestão de processos pode resultar em falhas que prejudicam a experiência do cliente e aumentam os custos operacionais.

Um bom exemplo de gestão de processos eficiente envolve o uso de ferramentas NoCode para organizar e automatizar diferentes tarefas.

Por exemplo, ao criar agentes para suporte ao cliente, as empresas podem integrar plataformas de atendimento com sistemas de CRM.

Assim, permitindo que o agente automatizado acesse e atualize informações dos clientes de forma precisa e em tempo real.

Isso é possível com a utilização de APIs, que possibilitam a integração entre diferentes sistemas e plataformas, garantindo uma comunicação fluida e eficaz.

A gestão de processos vai além de simplesmente delegar tarefas aos agentes. Ela também envolve a definição de prioridades, a monitorização do desempenho e a criação de fluxos de trabalho que garantam a eficiência e a escalabilidade da solução automatizada.

Com ferramentas NoCode, como o n8n, os gestores podem visualizar e ajustar esses fluxos de trabalho em uma interface intuitiva. O que facilita o processo de monitoramento e ajustes conforme necessários.

agentes de automação na gestão — Businesspeople working in finance and accounting Analyze financial graph budget and planning for future in office room.

2. Automação: liberte seu tempo e aumente a eficiência

A automação é, sem dúvida, um dos principais benefícios dos agentes digitais. Ela permite que as empresas automatizem tarefas repetitivas e demoradas, como o atendimento ao cliente, a geração de leads ou o agendamento de serviços.

Isso libera tempo e recursos que podem ser direcionados para atividades mais estratégicas, como o desenvolvimento de novos produtos ou a expansão de mercados.

Um dos usos mais comuns da automação é a criação de agentes de suporte. Esses agentes são programados para lidar com perguntas frequentes e oferecer soluções rápidas e precisas para os clientes.

Assim, melhorando significativamente a experiência do usuário e reduzindo a necessidade de intervenção humana.

Com o uso de ferramentas NoCode, qualquer gestor pode criar um chatbot automatizado que funcione 24 horas por dia, 7 dias por semana. Garantindo que os clientes sejam atendidos, independentemente do horário ou da demanda.

Além disso, a automação vai além do suporte ao cliente. Outra aplicação interessante é o desenvolvimento de agentes de vendas e agentes de agendamento, que otimizam processos internos e permitem que as equipes se concentrem em atividades de maior valor.

Um agente de vendas pode, por exemplo, interagir com clientes potenciais, qualificar leads e até mesmo fechar negócios simples.

Enquanto um agente de agendamento automatiza a marcação de consultas ou compromissos, garantindo que a agenda esteja sempre atualizada.

agentes de automação

3. Engenharia de prompt: a base para agentes inteligentes

A engenharia de prompt é um dos elementos mais importantes para o sucesso de um agente automatizado. Um prompt bem construído determina a qualidade e a eficácia das respostas geradas pelo agente.

Na prática, isso significa que a maneira como você instrui o agente a responder e interagir com os usuários pode influenciar diretamente a experiência do cliente.

Com a evolução dos modelos de linguagem, como o GPT da OpenAI, os agentes se tornaram capazes de oferecer respostas mais criativas e personalizadas.

Esses modelos permitem que os agentes aprendam com base em grandes volumes de dados. O que aumenta sua capacidade de responder a uma ampla gama de perguntas e oferecer soluções adaptadas a diferentes necessidades empresariais.

No entanto, a criação de bons prompts é um processo que exige atenção aos detalhes. O gestor ou desenvolvedor do agente deve garantir que o prompt seja claro e específico o suficiente para que o agente entenda o contexto da conversa e ofereça uma resposta relevante.

Além disso, o prompt deve ser flexível o suficiente para permitir que o agente se adapte a diferentes fluxos de conversa, garantindo uma interação mais fluida e natural com o usuário.

O que seria prompt?

Exemplos de aplicação dos agentes de automação

A criação de agentes de vendas e agendamento é uma das soluções mais inovadoras para otimizar o tempo das equipes.

Esses agentes podem gerenciar calendários e agendas, facilitando o trabalho das empresas que lidam com uma grande quantidade de marcações.

Um exemplo prático é o agendamento automatizado de consultas ou serviços. Com um bom sistema de agendamento, a experiência do cliente melhora significativamente, reduzindo falhas e agilizando o atendimento.

Ferramentas NoCode como o Bubble e o n8n facilitam a criação de agentes com automação inteligente. Isso, integrando APIs externas e permitindo a automação de fluxos de trabalho sem exigir conhecimento em programação.

O uso do n8n, por exemplo, é especialmente útil para criar automações mais complexas, permitindo um controle detalhado dos fluxos de trabalho.

Embora apresente uma curva de aprendizado mais acentuada, sua flexibilidade compensa para usuários mais experientes.

Escalabilidade e flexibilidade

Uma das grandes vantagens das ferramentas NoCode é a capacidade de escalar soluções de forma eficiente. Empresas podem criar uma agência digital, contratando outros desenvolvedores para expandir seus serviços e atender a diferentes nichos de mercado.

Além disso, o uso de soluções open source permite maior escalabilidade e personalização, enquanto ajuda a controlar os custos operacionais.

Agentes criados com ferramentas NoCode também podem integrar-se com plataformas de comunicação, como o WhatsApp.

Assim, permitindo respostas em tempo real e até gerando links de pagamento exclusivos. Isso mostra como a automação pode impactar diretamente as vendas e a interação com os clientes.

whatsapp e agentes de automação

A relevância das ferramentas NoCode

Crescimento do mercado nocode ao longo dos anos

As ferramentas NoCode estão democratizando o acesso à criação de aplicativos e soluções tecnológicas. Elas permitem que iniciantes criem agentes e automações sem a complexidade da programação tradicional, abrindo portas para a inovação e o crescimento rápido das startups.

O Supabase, por exemplo, facilita a criação de bancos de dados estruturados para os agentes, otimizando a busca e a organização das informações.

Essas plataformas tornam-se ainda mais poderosas quando associadas a uma boa estratégia de gestão e engenharia de prompt, onde a automação é aliada à experiência do usuário.

A adoção de agentes automatizados e ferramentas NoCode oferece às empresas uma forma prática e eficiente de melhorar a produtividade e a personalização dos serviços.

Portanto, seja para suporte ao cliente, vendas ou agendamento, essas tecnologias estão redefinindo o que é possível para empresas de todos os tamanhos.

A MasterClass nos mostra que, ao dominar a gestão de processos, automação e engenharia de prompt, startups podem não apenas otimizar seus processos.

Mas, também inovar no atendimento ao cliente e na escalabilidade de seus negócios. Saiba mais com a nossa MasterClass Gestor de Agentes e Automações de IA!

Conhecido como “Castelo”, ele descobriu o poder do No-Code ao criar sua primeira startup totalmente sem programação – e isso mudou tudo. Inspirado por essa experiência, uniu sua paixão pelo ensino com o universo do No-Code, ajudando milhares de pessoas a criarem suas próprias tecnologias. Reconhecido por sua didática envolvente, foi premiado como Educador do Ano pela ferramenta FlutterFlow e se tornou Embaixador oficial da plataforma. Hoje, seu foco está na criação de aplicativos, SaaS e agentes de IA usando as melhores ferramentas No-Code, empoderando pessoas para inovarem sem barreiras técnicas.

Acesse também nosso canal do Youtube

Aprenda a criar Aplicativos, Agentes e Automações IA sem precisar programar

Mais Artigos da No-Code Start-Up:

Neto Camarano

DeepSeek: O Guia Completo Para Entender, Usar e Inovar com o LLM Open‑Source

Não é exagero dizer que DeepSeek se tornou uma das novidades mais comentadas do universo de modelos de linguagem em 2025. Mesmo que você já acompanhe a explosão dos LLMs (Large Language Models), há muito que descobrir sobre a proposta desta iniciativa chinesa – e, principalmente, sobre como aproveitar essas tecnologias hoje mesmo em seus projetos NoCode e IA.

O que é o DeepSeek

Resumo rápido: O DeepSeek oferece uma família de modelos open‑source (7 B/67 B parâmetros) licenciados para pesquisa, um braço especializado em geração de código (DeepSeek Coder) e uma variante de raciocínio avançado (DeepSeek‑R1) que rivaliza com pesos‑pesados, como GPT‑4o, em lógica e matemática. Ao longo deste artigo você descobrirá o que é, como usar, por que ele importa e oportunidades no Brasil.

O que é o DeepSeek?

Em essência, o DeepSeek é um LLM open‑source desenvolvido pela DeepSeek‑AI, laboratório asiático focado em pesquisa aplicada. Lançado inicialmente com 7 bilhões e 67 bilhões de parâmetros, o projeto ganhou notoriedade ao liberar checkpoints completos no GitHub, permitindo que a comunidade:

Baixe os pesos sem custo para fins de pesquisa;
Faça fine‑tuning local ou em nuvem;
Incorpore o modelo em aplicativos, agentes autônomos e chatbots.

Isso o coloca no mesmo patamar de iniciativas que priorizam transparência, como LLaMA 3 da Meta. Se você ainda não domina os conceitos de parâmetros e treinamento, confira nosso artigo interno “O que é um LLM e por que ele está mudando tudo” para se situar.

A inovação do DeepSeek LLM Open‑Source

O diferencial do DeepSeek não está apenas na abertura do código. O time publicou um processo de pré‑treino em 2 trilhões de tokens e adotou técnicas de curriculum learning que priorizam tokens de maior qualidade nas fases finais. Isso resultou em:

Perplexidade inferior a modelos equivalentes de 70 B parâmetros;
Desempenho competitivo em benchmarks de raciocínio (MMLU, GSM8K);
Licença mais permissiva que rivaliza com Apache 2.0.

Para detalhes técnicos, veja o paper oficial no arXiv e o repositório DeepSeek‑LLM no GitHub

DeepSeek‑R1: o salto em raciocínio avançado

Poucos meses após o lançamento, surgiu o DeepSeek‑R1, uma versão “refined” com reinforcement learning from chain‑of‑thought (RL‑CoT). Em avaliações independentes, o R1 atinge 87 % de acurácia em prova de matemática básica, superando nomes como PaLM 2‑Large.

Esse aprimoramento posiciona o DeepSeek‑R1 como candidato ideal para tarefas que exigem lógica estruturada, planejamento e explicação passo a passo – requisitos comuns em chatbots especialistas, assistentes de estudo e agentes autônomos IA.

Se você deseja criar algo parecido, vale dar uma olhada na nossa Formação Gestor de Agentes e Automações IA, onde mostramos como orquestrar LLMs com ferramentas como LangChain e n8n.

DeepSeek Coder geração e compreensão de código

DeepSeek Coder: geração e compreensão de código

Além do modelo de linguagem geral, o laboratório lançou o DeepSeek Coder, treinado em 2 trilhões de tokens de repositórios GitHub. O resultado? Um LLM especializado capaz de:

Completar funções em múltiplas linguagens;
Explicar trechos de código legado em linguagem natural;
Gerar testes unitários automaticamente.

Para equipes freelancer e agências B2B que prestam serviços de automação, isso significa aumentar produtividade sem inflar custos. Quer um caminho prático para integrar o DeepSeek Coder aos seus fluxos? No curso Xano para Back‑ends Escaláveis mostramos como conectar um LLM externo ao pipeline de build e gerar endpoints inteligentes.

Como usar o DeepSeek na prática

Mesmo que você não seja um engenheiro de machine learning, há formas acessíveis de experimentar o DeepSeek hoje.

1. Via Hugging Face Hub

A comunidade já espelhou os artefatos no Hugging Face, permitindo inferência gratuita por tempo limitado. Basta um token HF para rodar chamadas transformers locais:

DeepSeek Hugging Face Hub

Dica: Se o modelo não couber na sua GPU, use quantização 4‑bit com BitsAndBytes para reduzir memória.

2. Integração NoCode com n8n ou Make

Ferramentas de automação visual como n8n e Make permitem chamadas HTTP em poucos cliques. Crie um workflow que:

Recebe input de formulário Webflow ou Typeform;
Envia o texto ao endpoint do DeepSeek hospedado na própria nuvem da empresa;
Retorna a resposta traduzida para PT‑BR e envia via e‑mail ao usuário.

Essa abordagem dispensa backend dedicado e é perfeita para founders que desejam validar uma ideia sem investir pesado em infraestrutura.

3. Plugins com FlutterFlow e WeWeb

Caso o objetivo seja um front-end polido, você pode embutir o DeepSeek em FlutterFlow ou WeWeb usando HTTP Request actions. No módulo avançado do Curso FlutterFlow explicamos passo a passo como proteger a API key no Firebase Functions e evitar exposições públicas.

DeepSeek no Brasil cenário, comunidade e desafios

DeepSeek no Brasil: cenário, comunidade e desafios

A adoção de LLMs open‑source por aqui cresce em ritmo acelerado. Células de pesquisa na USP e na UFPR já testam o DeepSeek para resumos de artigos acadêmicos em português. Além disso, o grupo DeepSeek‑BR no Discord reúne mais de 3 mil membros trocando fine‑tunings focados em jurisprudência brasileira.

Curiosidade: Desde março de 2025, a AWS São Paulo oferece instâncias g5.12xlarge a preço promocional, viabilizando fine‑tuning do DeepSeek‑7B por menos de R$ 200 em três horas.

Casos de uso reais

E‑commerce de nicho usando DeepSeek‑Coder para gerar descrições de produto em lote;
SaaS jurídico que roda RAG (Retrieval‑Augmented Generation) sobre súmulas do STF;
Chatbot de suporte interno em empresas CLT para perguntas sobre RH.

Para uma visão prática de RAG, leia nosso guia “O que é RAG – Dicionário IA”.

Pontos fortes e limitações do DeepSeek

Vantagens

Custo zero para pesquisa e prototipagem

Uma das maiores vantagens do DeepSeek é sua licença aberta para uso acadêmico e pesquisa. Isso significa que você pode baixar, testar e adaptar o modelo sem pagar royalties ou depender de fornecedores comerciais. Ideal para startups em estágio inicial e pesquisadores independentes.

Modelos enxutos que rodam localmente

Com versões de 7 bilhões de parâmetros, o DeepSeek pode ser executado em GPUs mais acessíveis, como a RTX 3090 ou mesmo via quantização 4-bit em nuvem. Isso amplia o acesso a desenvolvedores que não têm infraestrutura robusta.

Comunidade ativa e contribuinte

Desde seu lançamento, o DeepSeek acumulou milhares de forks e issues no GitHub. A comunidade vem publicando notebooks, fine-tunings e prompts otimizados para diferentes tarefas, acelerando o aprendizado coletivo e a aplicação em casos reais.

Limitações

License research‑only ainda impede uso comercial direto;
Ausência de suporte oficial para PT‑BR no momento;
Necessidade de hardware com 16 GB VRAM para inferência confortável.

Próximos passos aprendendo e construindo com o DeepSeek

Próximos passos: aprendendo e construindo com o DeepSeek

Entendendo o que você aprendeu

Se você acompanhou este artigo até aqui, já tem uma visão ampla sobre o ecossistema DeepSeek. Conhece os diferentes modelos da família, seus diferenciais em relação a outros LLMs, e tem caminhos claros para aplicação prática, mesmo sem background técnico.

Consolidando os principais conceitos

DeepSeek: o que é?

Trata-se de um LLM open-source com diferentes variantes (7B/67B parâmetros), disponibilizado para pesquisa e experimentação. Ganhou destaque pela combinação de abertura, qualidade de treinamento e foco em especializações como código e raciocínio.

A principal inovação

Sua abordagem de pré-treinamento com 2 trilhões de tokens e estratégias como curriculum learning permitiram que mesmo o modelo de 7B se aproximasse do desempenho de alternativas maiores e mais caras.

Como usar DeepSeek

Desde chamadas diretas por API até fluxos automatizados via Make, n8n ou ferramentas front-end como WeWeb e FlutterFlow. A documentação e a comunidade ajudam a acelerar essa curva.

Oportunidades no Brasil

A comunidade DeepSeek está se consolidando rápido por aqui, com aplicações reais em pesquisa acadêmica, SaaS, e-commerces e times que buscam produtividade via IA.

Avançando com apoio especializado

Se você quer acelerar sua jornada com IA e NoCode, a NoCode Start Up oferece formações robustas com foco em execução real.

Na Formação SaaS IA NoCode, você aprende como usar LLMs como o DeepSeek para criar produtos de verdade, vendê-los e escalar com liberdade financeira..

09 de julho de 2025
6 min

Neto Camarano

Hugging Face na Prática: Guia Definitivo de NLP com Modelos Pré‑Treinados

Nos últimos cinco anos, o Hugging Face evoluiu de um chatbot lançado em 2016 para um hub colaborativo que reúne modelos pré‑treinados, bibliotecas e apps de IA; é a forma mais rápida e econômica de validar soluções de NLP e levá‑las ao mercado.

Graças à comunidade vibrante, à documentação detalhada e à integração nativa com PyTorch, TensorFlow e JAX, o Hugging Face tornou‑se a plataforma de referência para adotar IA com rapidez; neste guia, você vai entender o que é, como usar, quanto custa e qual o caminho mais curto para colocar modelos pré‑treinados em produção sem complicação.

Dica Pro: Se o seu objetivo é dominar IA sem depender totalmente de código, confira a nossa Formação Gestor de Agentes e Automações IA – nela mostramos como conectar modelos do Hugging Face a ferramentas no‑code como Make, Bubble e FlutterFlow.

O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele

O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele?

Em essência, o Hugging Face é um repositório colaborativo open‑source onde pesquisadores e empresas publicam modelos pré‑treinados para tarefas de linguagem, visão e, mais recentemente, multimodalidade. Porém, limitar‑se a essa definição seria injusto, pois a plataforma agrega três componentes-chave:

Hugging Face Hub – um “GitHub para IA” que versiona modelos, datasets e apps interativos, chamados de Spaces.
Biblioteca Transformers – a API Python que expõe milhares de modelos state‑of‑the‑art com apenas algumas linhas de código, compatível com PyTorch, TensorFlow e JAX.
Ferramentas auxiliares – como datasets (ingestão de dados), diffusers (modelos de difusão para geração de imagens) e evaluate (métricas padronizadas).

Dessa forma, desenvolvedores podem explorar o repositório, baixar pesos treinados, ajustar hyperparameters em notebooks e publicar demos interativas sem sair do ecossistema.

Consequentemente, o ciclo de desenvolvimento e feedback fica muito mais curto, algo fundamental em cenários de prototipagem de MVP – uma dor comum aos nossos leitores da persona Founder.

Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)

Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)

A seguir mergulhamos nos pilares que dão vida ao Hugging Face. Repare como cada componente foi pensado para cobrir uma etapa específica da jornada de IA.

Transformers

Criada inicialmente por Thomas Wolf, a biblioteca transformers abstrai o uso de arquiteturas como BERT, RoBERTa, GPT‑2, T5, BLOOM e Llama.

O pacote traz tokenizers eficientes, classes de modelos, cabeçalhos para tarefas supervisionadas e até pipelines prontos (pipeline(“text-classification”)).

Com isso, tarefas complexas viram funções de quatro ou cinco linhas, acelerando o time‑to‑market.

Datasets

Com datasets, carregar 100 GB de texto ou áudio passa a ser trivial. A biblioteca streama arquivos em chunks, faz caching inteligente e permite transformações (map, filter) em paralelo. Para quem quer treinar modelos autorregressivos ou avaliá‑los com rapidez, essa é a escolha natural.

Diffusers

A revolução da IA generativa não se resume ao texto. Com diffusers, qualquer desenvolvedor pode experimentar Stable Diffusion, ControlNet e outros modelos de difusão. A API é consistente com transformers, e o time do Hugging Face mantém atualizações semanais.

Gradio & Spaces

O Gradio virou sinônimo de demos rápidas. Criou um Interface, passou o modelo, deu deploy – pronto, nasceu um Space público.

Para startups é uma chance de mostrar provas de conceito a investidores sem gastar horas configurando front-end.

Se você deseja aprender como criar MVPs visuais que consomem APIs do Hugging Face, veja nosso Curso FlutterFlow e integre IA em apps móveis sem escrever Swift ou Kotlin.

Hugging Face é pago? Esclarecendo mitos sobre custos

Muitos iniciantes perguntam se “o Hugging Face é pago”. A resposta curta: há um plano gratuito robusto, mas também modelos de assinatura para necessidades corporativas.

Gratuito: inclui pull/push ilimitado de repositórios públicos, criação de até três Spaces gratuitos (60 min de CPU/dia) e uso irrestrito da biblioteca transformers.
Pro & Enterprise: adicionam repositórios privados, quotas maiores de GPU, auto‑scaling para inferência e suporte dedicado.

Empresas reguladas, como as do setor financeiro, ainda podem contratar um deployment on‑prem para manter dados sensíveis dentro da rede.

Portanto, quem está validando ideias ou estudando individualmente dificilmente precisará gastar.

Só quando o tráfego de inferência cresce é que faz sentido migrar para um plano pago – algo que normalmente coincide com tração de mercado.

Como começar a usar o Hugging Face na prática

Como começar a usar o Hugging Face na prática

Seguir tutoriais picados costuma gerar frustração. Por isso, preparamos um roteiro único que cobre do primeiro pip install até o deploy de um Space. É a única lista que usaremos neste artigo, organizada em ordem lógica:

Crie uma conta em https://huggingface.co e configure seu token de acesso (Settings ▸ Access Tokens).
Instale bibliotecas‑chave: pip install transformers datasets gradio.
Faça o pull de um modelo – por exemplo, bert-base-uncased – com from transformers import pipeline.
Rode inferência local: pipe = pipeline(“sentiment-analysis”); pipe(“I love No Code Start Up!”). Observe a resposta em milissegundos.
Publique um Space com Gradio: crie app.py, declare a interface e push via huggingface-cli. Em minutos você terá um link público para compartilhar.

Depois de executar esses passos, você já poderá:
• Ajustar modelos com fine‑tuning
• Integrar a API REST à sua aplicação Bubble
• Proteger inferência via chaves de API privadas

Integração com Ferramentas NoCode e Agentes de IA

Um dos diferenciais do Hugging Face é a facilidade de plugá‑lo em ferramentas sem código. Por exemplo, no N8N você pode receber textos via Webhook, enviá-los à pipeline de classificação e devolver tags analisadas em planilhas Google – tudo sem escrever servidores.

Já no Bubble, a API Plugin Connector importa o endpoint do modelo e expõe a inferência num workflow drag‑and‑drop.

Se quiser aprofundar esses fluxos, recomendamos o nosso Curso Make (Integromat) e a Formação SaaS IA NoCode, onde criamos projetos de ponta a ponta, incluindo autenticação, armazenamento de dados sensíveis e métricas de uso.

02 de julho de 2025
4 min

Matheus Castelo

Agente de IA para compras: como a inteligência artificial pode otimizar suas aquisições

O uso de um agente de IA para compras está se tornando uma necessidade estratégica para empresas de e-commerce, gestores de compras e profissionais de tecnologia e inovação.

Essa tecnologia permite automatizar processos, reduzir custos e melhorar decisões estratégicas nas aquisições corporativas.

Quer entender detalhadamente como esses agentes autônomos de IA funcionam na prática? Confira este artigo detalhado da SAP, que traz exemplos concretos sobre como agentes selecionam fornecedores e geram pedidos automaticamente: O que são agentes de IA?.

O que é um agente de IA para compras

O que é um agente de IA para compras?

Um agente de IA para compras é um software avançado, projetado para automatizar e otimizar processos relacionados à aquisição de bens e serviços.

Ele combina inteligência artificial, aprendizado de máquina e automação para realizar tarefas que normalmente seriam feitas manualmente.

Esses agentes podem atuar como um assistente virtual para e-commerce, recomendando produtos e facilitando compras recorrentes.

Além disso, funcionam como um chatbot de IA para recomendação de produtos, oferecendo suporte em tempo real a gestores e equipes internas.

Como funciona a aplicação da IA no processo de compras?

A aplicação da IA nas compras envolve principalmente a coleta e análise automática de grandes volumes de dados, incluindo histórico de compras, comportamento de fornecedores, preços de mercado e demandas internas.

Quer entender melhor como essas tecnologias ajudam a reduzir custos e tomar decisões mais eficientes na prática? Confira exemplos reais no artigo detalhado da IBM sobre como a IA otimiza processos no setor de compras.

A partir desses dados, o agente sugere fornecedores ideais, negocia automaticamente melhores preços, e gera recomendações personalizadas para novas aquisições. Além disso, pode antecipar demandas futuras e evitar rupturas no estoque, mantendo sempre os níveis ideais de suprimentos.

Vantagens e benefícios para empresas

Vantagens e benefícios para empresas

A implementação de um agente de IA traz benefícios mensuráveis para as organizações:

Redução de custos

Empresas relatam reduções de até 25% nos custos operacionais relacionados às compras após a implementação de agentes inteligentes. Isso ocorre devido à automação de processos manuais e à capacidade de negociação aprimorada pela análise de dados.

Aumento da produtividade

Agentes inteligentes reduzem o tempo gasto com tarefas repetitivas, permitindo que equipes se concentrem em atividades estratégicas, aumentando em até 35% a produtividade. Veja mais detalhes no artigo da Gedanken sobre os benefícios da IA em Procurement.

Melhores decisões estratégicas

Com tecnologia de IA para otimizar decisões de compra, as empresas conseguem tomar decisões mais assertivas, baseadas em análises preditivas e comportamento histórico.

Maior conformidade

Agentes de IA também ajudam na conformidade, garantindo que todas as aquisições sigam os padrões e políticas internas, reduzindo riscos de auditoria e multas.

Exemplos práticos e cases de uso

Uma rede varejista adotou um agente de IA para monitorar estoques em tempo real, conseguindo prever demandas com mais precisão. Com isso, reduziram as rupturas e economizaram milhares de reais anualmente.

No setor farmacêutico, agentes de IA automatizam a renovação de contratos e pedidos recorrentes, acelerando processos administrativos e reduzindo erros manuais.

Outra aplicação bem-sucedida é em grandes e-commerces, onde agentes atuam recomendando produtos automaticamente aos clientes com base em histórico e preferências, impulsionando as vendas.

Quer ver como empresas como Zara e Coca-Cola estão aplicando IA em suas operações de compras e obtendo grandes resultados? Leia este relato completo no blog do DataCamp.

Tendências futuras e integração com outras tecnologias

Tendências futuras e integração com outras tecnologias

O futuro dos agentes de IA para compras é altamente integrado a outras tecnologias emergentes. Eles já se conectam a sistemas ERP, plataformas de automação no-code como n8n, Make e ferramentas de IA generativa, como Dify.

A tendência é que esses agentes sejam cada vez mais personalizados e autônomos, criando soluções específicas para cada empresa e setor.

Essa integração promete tornar as operações de compra ainda mais eficientes e livres de gargalos. Saiba mais sobre tendências no Mercado Eletrônico.

Perguntas frequentes sobre agentes de IA

Como usar IA no setor de compras?

Para usar IA, basta implementar um agente conectado aos sistemas atuais da empresa, como ERP e CRM, e permitir que ele aprenda com os dados.

Com isso, ele pode automatizar compras, gerenciar fornecedores e recomendar decisões estratégicas automaticamente.

Quanto ganha um agente de IA?

O termo “agente de IA” refere-se à tecnologia, não a um profissional específico. No entanto, gestores que operam essas soluções podem receber salários entre R$8 mil e R$20 mil, dependendo do nível de experiência e responsabilidade.

Quais são os agentes de IA existentes?

Os principais tipos são:

Compras: automatizam tarefas como cotação, seleção de fornecedores, geração de pedidos e controle de estoque. Esses agentes otimizam o tempo e reduzem erros nas decisões de aquisição.
Atendimento ao cliente: responsáveis por interagir com consumidores via chat, voz ou e-mail, oferecendo suporte automatizado, resolvendo dúvidas e agilizando o atendimento com base em histórico e intenção do usuário.
Recursos Humanos: auxiliam em processos como triagem de currículos, agendamento de entrevistas, análise de desempenho e gestão de clima organizacional, promovendo mais agilidade e eficiência no setor.
Gestão financeira: executam tarefas como conciliação bancária, previsão de fluxo de caixa, classificação automática de despesas e controle orçamentário, oferecendo mais precisão e agilidade na gestão de finanças corporativas.
Onboarding de clientes: atuam na recepção automatizada de novos clientes, guiando-os por processos iniciais, como cadastro, ativação de contas, explicações sobre produtos ou serviços e integração com plataformas, garantindo uma experiência fluida e rápida desde o primeiro contato.

Quanto custa um agente IA?

O custo de implementação de um agente de IA pode variar significativamente com base na complexidade da solução e nas integrações necessárias.

Plataformas SaaS populares, como a IBM Watson ou Pipefy, oferecem planos a partir de R$200 mensais por usuário.

Já projetos altamente personalizados, envolvendo integrações com ERPs, CRMs e uso intensivo de IA generativa, podem superar facilmente R$20 mil mensais.

Se você deseja uma alternativa econômica e eficiente, considere investir na sua própria capacitação.

A formação especializada da NoCode Startup ensina você a desenvolver seus próprios agentes de IA para automatizar processos de compras, personalizar fluxos e economizar com soluções sob medida. Descubra como se tornar um Gestor de Agentes de IA aqui.

Por que sua empresa precisa de um agente de IA agora

Em um cenário onde eficiência, velocidade e assertividade são cada vez mais exigidos nas áreas de compras, contar com um agente de IA deixou de ser um diferencial e passou a ser um pilar estratégico.

Essa tecnologia transforma o modo como sua empresa negocia, se antecipa às demandas e toma decisões críticas.

25 de junho de 2025
5 min

PT