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Mercado de trabalho em TI: como as plataformas no-code transformaram os empregos?

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Vivemos uma revolução digital intensa nos últimos dez anos da internet das coisas à IA. E o no‑code é protagonista nessa transformação, permitindo que quem não programa crie soluções eficientes para o mercado de trabalho.

A verdade é que hoje existem tecnologias tão avançadas que nenhum filme sci-fi da década de 1980 foi capaz de prever. 

Com tamanha transformação digital, o mercado de trabalho se viu na obrigação de acompanhar essas tendências e atualmente temos uma realidade tecnológica muito difundida no mundo corporativo. 

Bater ponto virtualmente e espaços colaborativos em nuvem são apenas alguns exemplos das ferramentas usadas em empresas home office de diversos nichos.

Não é mais necessário que uma organização seja voltada para setores da tecnologia para que seja tecnológica. 

Em alguma medida, todas as empresas utilizam soluções digitais, seja para organizar suas estruturas ou oferecer serviços. 

Dentro desse contexto, o mercado de trabalho em Tecnologia da Informação (TI) torna-se cada vez mais inflado e mais profissionais são exigidos.

Afinal, você já se perguntou como essas empresas conseguem desenvolver tantas soluções tecnológicas? 

Entretanto, não existem tantos profissionais qualificados para atender a essa demanda. Por esse motivo, as plataformas low-code e no-code surgem para solucionar esse problema de uma vez por todas. 

Essas soluções oferecem programas acessíveis e simples que permitem criar aplicativos, automatizar processos, disponibilizar relatórios e dashboards em tempo real sem que haja a necessidade de um conhecimento aprofundado em linguagens de programação.

Ficou interessado pelo assunto e quer saber como as plataformas no-code transformaram os empregos na área de Tecnologia da Informação?

Fique conosco nesse artigo, pois iremos debater esse mercado de trabalho tão amplo e te mostrar o que você precisa para conseguir ser bem-sucedido como um programador no-code.

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Como está o mercado de trabalho em TI?

TI é a sigla para Tecnologia da Informação, uma área que envolve uma série de atividades relacionadas à tecnologia, como banco de dados, hardwares, softwares e redes (doméstica ou empresarial), usadas para lidar com as informações.

No geral, a profissão é responsável por auxiliar empresas a trabalhar seus dados e otimizar seus processos. 

Algumas das principais funções de um profissional da área incluem:

  • Suporte técnico;
  • Programação;
  • Desenvolvimento de e-commerce;
  • Administração de banco de dados;
  • Segurança.

O setor de Tecnologia da Informação está presente na maioria das empresas e é essencial para manter seus processos operacionais. É uma área em crescimento constante, mesmo com as crises globais no mercado de trabalho.

São diversas as possibilidades de emprego para os profissionais de TI, eles podem atuar em:

  • Setores financeiros;
  • Empresas especializadas em tecnologia (como start-ups);
  • Organizações públicas e privadas;
  • Bancos e seguradoras;
  • Operadoras de telefonia;
  • Indústrias.
  • Hospitais e clínicas.

Existe uma grande procura por profissionais qualificados em diversos setores, entretanto faltam pessoas para ocupar essas vagas.

De acordo com uma pesquisa realizada pelo BrazilLAB e pela Fundação Brava, em parceria com o Center for Public Impact (CPI), o déficit de profissionais na área deve continuar crescendo e pode atingir o número de mais de 300 mil pessoas até o ano de 2024, em 2025 essa lacuna ainda persiste. 

Além disso, estima‑se que até 2024 mais de 65% dos apps corporativos serão feitos via no‑code ou low‑code segundo a Gartner”.

Não é à toa que a profissão em TI foi uma das mais bem remuneradas no segundo trimestre de 2023, de acordo com Instituto Brasileiro de Economia da Fundação Getúlio Vargas.

Qual é o futuro do mercado de trabalho em TI?

Já falamos sobre como está o mercado de trabalho em TI hoje, mas quais são as principais tendências para o futuro da programação? Continue lendo para descobrir! 

No contexto empresarial, a revolução das novas tecnologias originou um novo tipo de consumidor: mais exigente.

Por isso, iniciou-se uma cultura de velocidade que acompanha esse aumento na demanda e a necessidade de processos mais ágeis e eficientes

As informações são os dados mais preciosos nessa nova forma de sociedade, eles são quase infinitos e uma organização eficiente nesse caso é indispensável.

Sobre o tratamento de dados, a consultoria global Gartner identificou diversas tendências tecnológicas em ascensão, veja algumas delas: 

  • Malha de dados;
  • Malha de segurança cibernética;
  • Plataformas cloud-native.

Apesar disso já ser quase senso comum na área de TI, são poucos os profissionais que têm bagagem suficiente para implementar essas ferramentas.

É nesse momento que a tecnologia no-code se destaca, uma vez que permite pessoas sem conhecimento técnico em programação a construir e implementar novas soluções de forma eficaz. 

Quais os benefícios do uso de no-code para o mercado de trabalho em TI?

A tecnologia no-code fundamenta-se numa premissa básica: garantir a produção de tecnologias de maneira acessível e simples. Nela, os softwares são criados por meio de uma interface com modelos que reúnem várias ações. 

Essas plataformas são muito utilizadas por micro e pequenos empreendedores, mas se tornam cada vez mais difundidas entre grandes empresas como: 

  • Spotify;
  • Amazon;
  • Google;
  • Meta.

Quer saber quais os principais benefícios do no-code e por que essas gigantes tech o estão implementando? Continue a leitura. 

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Redução de etapas e tempo trabalhado

Com o no-code, sistemas e tarefas podem ser automatizados por aplicações criadas a partir de templates prontos. Dessa forma, os profissionais do setor de TI ficam livres para focar em atividades que demandem suas habilidades específicas.

Isso agrega uma autonomia muito grande às equipes da empresa e auxilia a eficiência geral do negócio.

Melhor custo-benefício

As empresas podem economizar muito quando não precisam contratar desenvolvedores altamente especializados ou adquirir aplicativos de terceiros.

O desenvolvimento no-code permite que equipes internas criem e atualizem soluções tecnológicas de forma ágil e eficiente.

Além disso, a simplificação dos sistemas e a integração de dados facilitam a gestão e a manutenção contínua das aplicações, o que reduz o tempo e os recursos necessários para garantir as operações.

Eficiência elevada

Outro benefício, é o aumento da produtividade interna, uma vez que a dependência excessiva do departamento de TI é reduzida, como falamos anteriormente.

Dessa forma, os próprios funcionários de cada departamento podem atender suas próprias necessidades tecnológicas.

Essa autonomia elimina gargalos que frequentemente surgem quando as solicitações de TI precisam ser aprovadas e atendidas.

Com a capacidade de desenvolver suas próprias soluções ou ajustar sistemas existentes, os funcionários podem agir de forma mais independente e direcionar o progresso de suas tarefas.

Quais são as habilidades do desenvolvedor no-code no mercado de trabalho em TI?

Agora que você entende como no-code pode revolucionar o mercado de TI, pode estar se perguntando o que é necessário para entrar nessa área. Separamos algumas habilidades essenciais para o desenvolver no-code no mercado de trabalho, veja: 

Reconhecer necessidades

Quais são as verdadeiras necessidades do usuário e como solucioná-las através da programação em ambientes sem código?

O bom desenvolvedor sem código é capaz de observar uma demanda – na sociedade, na empresa ou no mercado de TI – e criar, a partir de poucos comandos, algo que pode revolucionar toda a área de tecnologia. É este profissional que sai na frente.

Gostar de estudar

Para se tornar um desenvolvedor no-code de sucesso, é necessário gostar de aprender. Apesar de ser mais fácil que a programação tradicional, requer conhecimento de novas plataformas, estilos de codificação e muito mais.

Ser autodidata pode te trazer muitas vantagens competitivas, use a internet ao seu favor e aposte em cursos no-code acessíveis. 

Trabalhar com pouco gerenciamento

Desenvolvedores trabalham com pouca supervisão, por isso você precisa ser muito organizado e tornar-se seu próprio chefe. Isso quer dizer que você precisa ser seu próprio motivador e investir no planejamento eficaz dos seus projetos. 

É necessário saber trabalhar de forma independente e construir soluções criativas para a rotina empresarial antes que as ideias partam da liderança.

Saber receber críticas

Receber críticas construtivas faz parte da rotina de todo trabalhador e para os desenvolvedores no-code isso não é diferente. Na verdade, seu cliente ou supervisor pode ter críticas que levam à construção de softwares melhores. 

Não descarte opiniões e aprenda a ouvir e interpretar as necessidades dos outros, a fim de implementar seus pedidos de forma eficiente nos aplicativos e sites.

“Vender o peixe”

Por último, mas não menos importante, aprenda a vender sua ideia. Nem todos vão entender termos técnicos ou a necessidade de um desenvolvedor na equipe.

É sua função explicar os benefícios do seu trabalho, o que você pode fazer pela empresa ou cliente.

Como trabalhar com no-code no departamento de TI?

Para implementar o no-code no departamento de TI, primeiro você precisa seguir algumas dicas:

Valorizar processos automatizados

O primeiro passo para implementar um desenvolvedor no-code no departamento de TI é entender e mostrar os benefícios da programação sem código.

Você pode começar demonstrando interesse e conversando sobre suas ideias com a pessoa responsável pelo setor.

Conhecer plataforma no-code

Conheça plataformas no-code de diferentes tipos, veja quais as big techs usam e comece por aí. Busque conhecimento em treinamentos gratuitos ou cursos que caibam no seu bolso. Um curso de FlutterFlow pode ser uma boa pedida.

Fique de olho, pois muitos fornecedores de software oferecem programas de treinamento específicos para desenvolvedores no-code. Também existem vídeos e tutoriais gratuitos que podem te ajudar no início da sua jornada.

Apresentar ideias no-code

O próximo passo é compartilhar suas ideias com colegas e superiores dentro da organização. Não deixe de mostrar de forma prática como o no-code pode ser aplicado para melhorar a eficiência, otimizar processos e gerar valor para a empresa.

Qual é o salário do desenvolvedor no-code? 

Qual e o salario do desenvolvedor no code

De acordo com a pesquisa Código Fonte 2023, o salário médio de um desenvolvedor low-code, o que inclui no-code, no Brasil é entre R$ 3.500 e R$ 9.000.

Além da remuneração com carteira assinada, desenvolvedores no-code podem se aventurar como freelancers ou microempreendedores individuais (MEI).

Muitos avançam para o ambiente mobile e descobrem como ganhar dinheiro criando aplicativos.

E aí, acha que vale a pena começar a investir na área? 

No-Code Start-Up te ajuda nessa jornada

Agora que você sabe como o mercado de trabalho em TI está aquecido para programadores no-code, que tal investir neste setor?

Na No-Code Start-Up você encontra cursos para criar aplicativos, startups e e-commerces incríveis sem usar uma linha de código.

Conheça nossa formação em Bubble e veja como é fácil ser um desenvolvedor no-code.

Não perca a oportunidade de aprender com a No-Code Start-Up! 

Cursos complementares:

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Aprenda como faturar no mercado de IA e NoCode, criando Agentes de IA, Softwares e Aplicativos de IA e Automações de IA.

Neto Camarano

Neto se especializou em Bubble pela necessidade de criar tecnologias de forma rápida e barata para sua startup, desde então vem criando sistemas e automações com IA. No Bubble Developer Summit 2023 foi elencado como um dos maiores mentores de Bubble do mundo. Em Dezembro foi nomeado maior membro da comunidade global de NoCode no NoCode Awards 2023 e primeiro lugar do concurso de melhor aplicativo organizado pela própria Bubble. Hoje Neto tem como foco em criar soluções de Agentes IA e automações usando N8N e Open AI.

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Mais Artigos da No-Code Start-Up:

O avanço dos modelos de linguagem tem transformado a maneira como interagimos com a tecnologia, e o GLM 4.5 surge como um marco importante nessa evolução.

Desenvolvido pela equipe da Zhipu AI, esse modelo vem conquistando destaque global ao oferecer uma combinação poderosa de eficiência computacional, raciocínio estruturado e suporte avançado para agentes de inteligência artificial.

Para desenvolvedores, empresas e entusiastas da IA, entender o que é o GLM 4.5 e como ele se posiciona frente a outros LLMs é essencial para aproveitar suas funcionalidades ao máximo.

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa
O que é o GLM 4.5 e por que ele importa

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa?

O GLM 4.5 é um modelo de linguagem do tipo Mixture of Experts (MoE), com 355 bilhões de parâmetros totais e 32 bilhões ativos por forward pass.

Sua arquitetura inovadora permite o uso eficiente de recursos computacionais, sem sacrificar desempenho em tarefas complexas.

O modelo também está disponível em versões mais leves, como o GLM 4.5-Air, otimizadas para custo-benefício.

Projetado com foco em tarefas de raciocínio, geração de código e interação com agentes autônomos, o GLM 4.5 destaca-se por seu suporte ao modo de pensamento híbrido, que alterna entre respostas rápidas e raciocínio profundo sob demanda.

Características técnicas do GLM 4.5

O diferencial técnico do GLM 4.5 está em sua combinação de otimizações na arquitetura MoE e aprimoramentos no pipeline de treinamento. Entre os aspectos mais relevantes estão:

Roteamento inteligente e balanceado

O modelo emprega gates sigmoides e normalização QK-Norm para otimizar o roteamento entre especialistas, o que garante melhor estabilidade e uso de cada módulo especializado.

Capacidade de contexto estendida

Com suporte para até 128 mil tokens de entrada, o GLM 4.5 é ideal para documentos longos, códigos extensos e históricos profundos de conversação. Ele também é capaz de gerar até 96 mil tokens de saída.

Otimizador Muon e Grouped-Query Attention

Esses dois avanços permitem que o GLM 4.5 mantenha alto desempenho computacional mesmo com a escalabilidade do modelo, beneficiando implantações locais ou em nuvem.

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5
Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

O ecossistema da Zhipu AI facilita o acesso ao GLM 4.5 por meio de APIs compatíveis com o padrão OpenAI, além de SDKs em diversas linguagens. O modelo também é compatível com ferramentas como:

  • vLLM e SGLang para inferência local
  • ModelScope e HuggingFace para uso com pesos abertos
  • Ambientes com compatibilidade OpenAI SDK para migração fácil de pipelines existentes

Para ver exemplos de integração, visite a documentação oficial do GLM 4.5.

Aplicabilidades reais: onde o GLM 4.5 brilha

O GLM 4.5 foi projetado para cenários onde modelos genéricos enfrentam limitações. Entre suas aplicações destacam-se:

Engenharia de Software

Com desempenho elevado em benchmarks como SWE-bench Verified (64.2) e Terminal-Bench (37.5), ele se posiciona como excelente opção para automação de tarefas complexas de código.

Assistentes e Agentes Autônomos

Nos testes TAU-bench e BrowseComp, GLM 4.5 superou modelos como Claude 4 e Qwen, provando ser eficaz em ambientes onde a interação com ferramentas externas é essencial.

Análise de dados e relatórios complexos

Com grande capacidade de contexto, o modelo pode sintetizar relatórios extensos, gerar insights e analisar documentos longos com eficiência.

Comparativo com GPT 4, Claude 3 e Mistral desempenho versus custo
Comparativo com GPT 4, Claude 3 e Mistral desempenho versus custo

Comparativo com GPT-4, Claude 3 e Mistral: desempenho versus custo

Um dos pontos mais notáveis do GLM 4.5 é seu custo significativamente menor em relação a modelos como GPT-4, Claude 3 Opus e Mistral Large, mesmo oferecendo desempenho comparável em vários benchmarks.

Por exemplo, enquanto o custo médio de geração de tokens com o GPT-4 pode ultrapassar US$ 30 por milhão de tokens gerados, o GLM 4.5 opera com médias de US$ 2.2 por milhão de saída, com opções ainda mais acessíveis como o GLM 4.5-Air por apenas US$ 1.1.

Em termos de performance:

  • Claude 3 lidera em tarefas de raciocínio linguístico, mas GLM 4.5 se aproxima em raciocínio matemático e execução de código.
  • Mistral brilha em velocidade e compilação local, mas não alcança a profundidade contextual de 128k tokens como o GLM 4.5.
  • GPT-4, embora robusto, cobra um preço elevado por um desempenho que em muitos cenários é equiparado por GLM 4.5 a uma fração do custo.

Esse custo-benefício posiciona o GLM 4.5 como excelente escolha para startups, universidades e equipes de dados que desejam escalar aplicações de IA com orçamento controlado.

Comparativo de desempenho com outros LLMs

O GLM 4.5 não apenas compete com os grandes nomes do mercado, mas também os supera em várias métricas. Em termos de raciocínio e execução de tarefas estruturadas, obteve os seguintes resultados:

  • MMLU-Pro: 84.6
  • AIME24: 91.0
  • GPQA: 79.1
  • LiveCodeBench: 72.9

Fonte: Relatório oficial da Zhipu AI

Esses números são indicativos claros de um modelo maduro, pronto para uso comercial e acadêmico em larga escala.

Futuro e tendências para o GLM 4.5
Futuro e tendências para o GLM 4.5

Futuro e tendências para o GLM 4.5

O roadmap da Zhipu AI aponta para uma expansão ainda maior da linha GLM, com versões multimodais como o GLM 4.5-V, que adiciona entrada visual (imagens e vídeos) à equação.

Essa direção acompanha a tendência de integração entre texto e imagem, essencial para aplicações como OCR, leitura de screenshots e assistentes visuais.

Também são esperadas versões ultra-eficientes como o GLM 4.5-AirX e opções gratuitas como o GLM 4.5-Flash, que democratizam o acesso à tecnologia.

Para acompanhar essas atualizações, é recomendável monitorar o site oficial do projeto.

Um modelo para quem busca eficiência com inteligência

Ao reunir uma arquitetura sofisticada, versatilidade em integrações e excelente desempenho prático, o GLM 4.5 se destaca como uma das opções mais sólidas do mercado de LLMs.

Seu foco em raciocínio, agentes e eficiência operacional o torna ideal para aplicações críticas e cenários empresariais exigentes.

Explore mais conteúdos relacionados no curso de agentes com OpenAI, aprenda sobre integração no curso Make (Integromat) e confira outras opções de formações com IA e NoCode.

Para quem busca explorar o estado-da-arte dos modelos de linguagem, o GLM 4.5 é mais que uma alternativa — é um passo à frente.

Neste vídeo eu te levo para a prática com um agente SDR de IA. A ideia é mostrar um funil inteiro automatizado. Vamos conectar captação, qualificação, CRM e follow up num fluxo só.

O objetivo é simples. Receber o lead, responder na hora e qualificar com contexto. Depois disso, repassar ao vendedor no ponto certo.

Exemplo com formulário e WhatsApp

Exemplo com formulário e WhatsApp

Começamos por um formulário simples. Pode ser Tally ou o que você já usa no site. Nome, telefone, e-mail e a demanda do lead.

Assim que o lead envia, a automação dispara no N8N. O agente manda a primeira mensagem no WhatsApp. O atendimento começa em segundos, sem espera.

O agente entende o contexto do pedido. Responde de forma humanizada com base nos dados do formulário. E já guia a conversa para a qualificação.

Qualificação e repasse ao vendedor

Qualificação e repasse ao vendedor

O SDR de IA faz perguntas objetivas. Identifica dor, urgência, orçamento e serviço ideal. Registra tudo para não se perder nenhuma informação.

Quando o interesse esquenta, o agente muda o status no CRM. Ele para o atendimento automatizado. E repassa direto para o vendedor humano finalizar.

Automação e banco de dados

Automação e banco de dados

Toda interação é registrada no Supabase. Isso garante histórico, métricas e governança dos dados. Facilita auditoria e evolução do agente.

A modelagem salva nome, contato, origem e estágio. Salva também as últimas mensagens e marcações de follow up. Com isso, relatórios e disparos ficam precisos.

Integração com Notion CRM

Integração com Notion CRM

O CRM do exemplo é o Notion. Mas a lógica vale para Pipedrive, RD Station ou qualquer outro. Basta ter API e conectar no N8N.

As colunas principais são claras. Novo lead, atendimento humano, venda realizada e finalizado. O agente move os cards conforme o progresso.

Quando qualifica, o agente cria um resumo no card. Inclui dor principal, solução sugerida e próxima ação. O vendedor entra sabendo exatamente o que fazer.

Função de Follow Up

Se o lead parar de responder, ninguém fica no escuro. O agente dispara uma sequência de reativação. A agenda e as regras ficam salvas no banco.

Os textos são úteis e respeitosos. Nada de spam, sempre com valor claro. O foco é facilitar a decisão do lead.

Ferramentas e arquitetura

Ferramentas e arquitetura

Interface de conversa no WhatsApp. Automação e orquestração no N8N. Base de dados no Supabase.

O formulário pode ser Tally ou equivalente. O CRM pode ser Notion ou outro de sua escolha. A arquitetura é flexível e modular.

No agente usamos RAG para contexto. Memória para manter a conversa coesa. E functions para acionar CRM e banco.

Fluxo mestre e recursos multimídia

Fluxo mestre e recursos multimídia

O fluxo mestre entende texto, imagem e áudio. Divide mensagens longas em partes e responde na ordem. Tudo fica logado para consulta e melhoria contínua.

Há um subfluxo dedicado ao Notion. Ele cria, move e comenta cards automaticamente. Isso mantém o pipeline e a equipe alinhados.

Resumo para vendedores

Resumo para vendedores

O cartão chega com contexto pronto. Quem é o lead, o que pediu e o que o agente sugeriu. Mais o próximo passo recomendado.

Isso reduz fricção no handoff. Aumenta a taxa de conversão e a velocidade de fechamento. O vendedor foca em fechar, não em investigar.

Estratégias de Follow Up

Estratégias de Follow Up

Defina janelas de tempo objetivas. Exemplo prático: 2 horas para o Follow Up 1, 4 horas para o 2. Depois, marcar como não respondido e encerrar.

Para e-commerce, use o abandono de carrinho. Para serviços cíclicos, use lembretes programados. Bônus e descontos podem destravar a resposta.

O importante é registrar cada envio. Quem recebeu, quando recebeu e qual mensagem foi. Isso evita repetição e mantém o controle.

Formação Agentes 2.0 e templates

Formação Agentes 2.0 e templates

Se quiser replicar, a Formação Gestor de Agentes de IA 2.0 ajuda. Lá tem templates de fluxos, prompts e integrações. Além de suporte, comunidade e estudos de caso.

Com fundamentos e prática guiada, você acelera a execução. Constrói agentes profissionais com governança e métricas. E coloca seu funil no piloto automático com qualidade.

No contexto de 2025, em que a velocidade da informação e a personalização da experiência do consumidor são diferenciais competitivos cruciais, o uso de agente de IA para marketing digital deixou de ser uma tendência e se consolidou como uma realidade fundamental.

Segundo um relatório da McKinsey sobre adoção de IA em marketing, esses agentes não apenas automatizam tarefas, mas tomam decisões autônomas baseadas em dados, comportamentos e objetivos de negócio.

Nesta leitura completa, você vai descobrir como funcionam, para que servem, quais ferramentas utilizar e por que empresas que dominam essa tecnologia estão anos luz à frente da concorrência.

O que é um agente de IA para marketing digital
O que é um agente de IA para marketing digital

O que é um agente de IA para marketing digital?

Um agente de IA para marketing digital é uma entidade autônoma baseada em inteligência artificial que atua com autonomia parcial ou total em processos de marketing, como captação de leads, segmentação de audiências, criação de conteúdo, análise de dados e execução de campanhas.

Para entender melhor o conceito, vale consultar esta definição acadêmica de agentes inteligentes. Esses agentes utilizam modelos de machine learning e processamento de linguagem natural para entender comportamentos e responder de forma personalizada em escala.

Diferente de simples automações, como e-mails programados ou bots de resposta, os agentes com IA são capazes de aprender com interações passadas, adaptar suas estratégias e agir conforme métricas em tempo real.

Um artigo clássico da Harvard Business Review sobre automação adaptativa evidencia essa evolução natural do marketing digital orientado por dados.

Como funcionam os agentes inteligentes no marketing moderno

Os agentes de IA funcionam a partir da integração de dados internos (CRM, ERPs, funis) com dados externos (tendências de mercado, redes sociais, comportamento do usuário).

Para um mergulho técnico, o CDP Institute mantém um guia completo sobre governança desses dados. A partir dessa base, os agentes podem tomar decisões e executar tarefas de forma independente.

Por exemplo, um agente pode:

  • Detectar que um lead visitou três vezes uma página de preço e ainda não converteu;
  • Personalizar um e-mail com oferta específica com base no comportamento anterior;
  • Acompanhar a abertura e interação com o e-mail e replanejar o follow‑up caso o lead clique ou ignore.

Essa lógica adaptativa é o que permite uma experiência de marketing verdadeiramente centrada no cliente.

Ferramentas e plataformas que utilizam agentes de IA

Em 2025, algumas das ferramentas mais relevantes para criação e gestão de agentes de IA para marketing incluem:

Make (Integromat)

Com sua abordagem visual e integração com milhares de apps, é possível criar agentes que reagem a eventos em CRMs, landing pages e e‑commerces. Conheça o site oficial do Make para explorar integrações avançadas.

O Curso de Make (Integromat) da No Code Start Up ensina exatamente como construir essas rotinas inteligentes.

Agentes com OpenAI e Dify

Usando modelos GPT‑4o e ferramentas como o Curso de Agentes com OpenAI, é viável criar agentes que escrevem cópias, conversam com leads em tempo real e analisam sentimentos de comentários.

A documentação do OpenAI e o guia oficial do Dify mostram como esses agentes podem ser implantados com fluxos lógicos e memória contextual.

Salesforce Einstein & HubSpot AI

Plataformas consagradas também avançaram na adoção de IA. O Salesforce Einstein para Marketing recomenda automações personalizadas com base em dados históricos, enquanto o HubSpot AI detecta oportunidades de venda cruzada em tempo real.

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais
Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

E‑commerce com IA preditiva

A loja virtual Dafiti implantou um agente de IA para recomendar produtos personalizados em e‑mails baseados no histórico de compras e navegação.

De acordo com o case detalhado publicado na TI Inside, a iniciativa não só elevou em 28 % a taxa de conversão, como também proporcionou redução de custos operacionais de até 80 % e ganhos expressivos de agilidade na execução das campanhas.

Geração de demanda B2B

Empresas como a Resultados Digitais (RD Station) implementaram agentes que identificam leads mais propensos à conversão com base em sinais comportamentais.

O case oficial da RD Station mostra a redução de 40% no tempo de resposta comercial.

Social listening com resposta autônoma

Marcas como Netflix usam agentes que monitoram redes sociais e reagem automaticamente a menções com sugestões de conteúdo ou respostas bem‑humoradas.

A Brand24 analisou como a Netflix domina as redes sociais analisou essa estratégia e o impacto no engajamento.

Benefícios estratégicos dos agentes de IA no marketing digital

Empresas que implementam corretamente agentes de IA conseguem não apenas escalar suas operações, mas também elevar drasticamente a eficiência das suas campanhas. Um relatório da Deloitte sobre personalização em escala comprova ganhos como:

  • Personalização em escala: cada usuário recebe interações alinhadas ao seu perfil e estágio na jornada.
  • Decisões em tempo real: otimização de campanhas à medida que os dados mudam.
  • Redução de custos operacionais: menos necessidade de equipes gigantes para execução tática.
  • Velocidade de aprendizado: os agentes melhoram conforme operam, criando um ciclo de feedback positivo.
Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes
Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

Com a popularização dos modelos de IA multimodal e do conceito de “marketing autônomo”, a Gartner — predições de marketing 2025‑2028 projeta uma explosão na adoção de agentes especializados por canal (e‑mail, redes sociais, SEO, CRM).

Outro ponto é a integração entre IA e interfaces no-code, permitindo que profissionais de marketing criem seus próprios agentes sem depender de devs.

Plataformas como manual oficial do Bubble e o Curso Dify permitem essa construção de forma intuitiva.

Também são esperadas inovações como agentes com personalidades distintas por campanha, regulamentação da IA generativa — incluindo iniciativas como o EU AI Act — e avanços em IA que compreendem ironia, humor e contexto profundo de marca.

Avançar com agentes de IA no marketing exige preparação

Está claro que o uso de agente de IA para marketing digital representa uma vantagem competitiva evidente em 2025.

No entanto, o sucesso na implementação exige compreensão técnica, clareza nos objetivos e escolha das ferramentas certas. 

Se você deseja dominar essas habilidades, veja as formações da No Code Start Up e comece a criar seus primeiros agentes com foco em performance, escala e personalização real.

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