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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 rimeiro 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.

Acesse também nosso canal do Youtube

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

Mais Artigos da No-Code Start-Up:

A engenharia de prompt – ou prompt engineering – é, hoje, a habilidade‑chave para extrair inteligência prática de modelos generativos como o GPT‑4o. Quanto melhor a instrução, melhor o resultado: mais contexto, menos retrabalho e respostas realmente úteis.

Dominar esse tema expande a criatividade, acelera produtos digitais e abre vantagem competitiva. Neste guia, você entenderá fundamentos, metodologias e tendências, com exemplos aplicáveis e links que aprofundam cada tópico.

O que é Engenharia de Prompt
O que é Engenharia de Prompt

O que é Engenharia de Prompt?

A engenharia de prompt consiste em projetar instruções cuidadosamente estruturadas para conduzir inteligências artificiais rumo a saídas precisas, éticas e alinhadas ao objetivo.

Em outras palavras, é o “design de conversa” entre humano e IA. O conceito ganhou força à medida que empresas perceberam a relação direta entre a clareza do prompt e a qualidade da entrega.

Desde chatbots simples, como o histórico ELIZA, até sistemas multimodais, a evolução sublinha a importância das boas práticas. Quer um panorama acadêmico? O guia oficial da OpenAI mostra experimentos de few‑shot learning e chain‑of‑thought em detalhes

Fundamentos Linguísticos e Cognitivos
Fundamentos Linguísticos e Cognitivos

Fundamentos Linguísticos e Cognitivos

Modelos de linguagem respondem a padrões estatísticos; portanto, cada palavra carrega peso semântico. Ambiguidade, polissemia e ordem dos tokens influenciam a compreensão da IA. Para reduzir ruído:

— Use termos específicos em vez de genéricos.

— Declare idioma, formato e tom esperados.

— Dívida contexto em blocos lógicos (strategy chaining).

Esses cuidados diminuem respostas vagas, algo comprovado por pesquisas da Stanford HAI que analisaram a correlação entre clareza sintática e acurácia de output.

Quer treinar essas práticas com zero código? A Formação Gestor de Agentes e Automações IA traz exercícios guiados que partem do básico até projetos avançados.

Metodologias Práticas de Construção de Prompts

Prompt‑Sandwich

A técnica Prompt-Sandwich consiste em estruturar o prompt em três blocos: introdução contextual, exemplos claros de entrada e saída, e a instrução final pedindo que o modelo siga o padrão.

Esse formato ajuda a IA a entender exatamente o tipo de resposta desejada, minimizando ambiguidades e promovendo consistência na entrega.

Chain‑of‑Thought Manifesto

Essa abordagem induz o modelo a pensar em etapas. Ao pedir explicitamente que a IA “raciocine em voz alta” ou detalhe os passos antes de chegar à conclusão, aumentam-se significativamente as chances de precisão – especialmente em tarefas lógicas e analíticas.

Pesquisas da Google Research comprovam ganhos de até 30 % na acurácia com essa técnica.

Critérios de Autoavaliação

Aqui, o próprio prompt inclui parâmetros de avaliação da resposta gerada. Instruções como “verifique se há contradições” ou “avalie a clareza antes de finalizar” fazem com que o modelo execute uma espécie de revisão interna, entregando saídas mais confiáveis e refinadas.

Para ver esses métodos dentro de uma aplicação mobile, confira o estudo de caso no nosso curso FlutterFlow, onde cada tela reúne prompts reutilizáveis integrados à API da OpenAI.

Ferramentas e Recursos Essenciais
Ferramentas e Recursos Essenciais

Ferramentas e Recursos Essenciais

Além do Playground da OpenAI, ferramentas como PromptLayer fazem versionamento e análise de custo por token. Já quem programa encontra na biblioteca LangChain uma camada prática para compor pipelines complexos.

Se prefere soluções no‑code, plataformas como N8N permitem encapsular instruções em módulos clicáveis – tutorial completo disponível na nossa Formação N8N.

Vale também explorar repositórios open‑source no Hugging Face, onde a comunidade publica prompts otimizados para modelos como Llama 3 e Mistral. Essa troca acelera a curva de aprendizado e amplia o repertório.

Casos de Uso em Diferentes Setores

Customer Success: prompts que resumem tíquetes e sugerem ações proativas.

Marketing: geração de campanhas segmentadas, explorando personas construídas via SaaS IA NoCode.

Saúde: triagem de sintomas com validação médica humana, seguindo diretrizes do AI Act europeu para uso responsável.

Educação: feedback instantâneo em redações, destacando pontos de melhoria.

Perceba que todos os cenários começam com uma instrução refinada. É aí que a engenharia de prompt revela seu valor.

Tendências Futuras da Engenharia de Prompt
Tendências Futuras da Engenharia de Prompt

Tendências Futuras da Engenharia de Prompt

O horizonte aponta para prompts multimodais capazes de orquestrar texto, imagem e áudio em uma mesma requisição. Paralelamente, surge o conceito de prompt‑programming, onde a instrução se transforma em mini‑código executável.

Arquiteturas open‑source como Mixtral estimulam comunidades a compartilhar padrões, enquanto regulamentações exigem transparência e mitigação de vieses.

O estudo da Google Research sinaliza ainda que prompts dinâmicos, ajustados em tempo real, impulsionarão agentes autônomos em tarefas complexas.

Resultados Práticos com Engenharia de Prompt e Próximos Passos Profissionais

A engenharia de prompt deixou de ser detalhe técnico para se tornar fator estratégico. Dominar princípios linguísticos, aplicar metodologias testadas e usar ferramentas certas multiplica a produtividade e a inovação – seja você fundador, freelancer ou intraempreendedor.

Pronto para elevar suas habilidades ao próximo nível? Conheça a Formação SaaS IA NoCode da No Code Start Up – um programa intensivo onde você constrói, lança e monetiza produtos equipados com prompts avançados.

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
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:

  1. Baixe os pesos sem custo para fins de pesquisa;
  2. Faça fine‑tuning local ou em nuvem;
  3. 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

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
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:

  1. Recebe input de formulário Webflow ou Typeform;
  2. Envia o texto ao endpoint do DeepSeek hospedado na própria nuvem da empresa;
  3. 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

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


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..

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

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:

  1. Hugging Face Hub – um “GitHub para IA” que versiona modelos, datasets e apps interativos, chamados de Spaces.
  2. 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.
  3. 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.)

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

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:

  1. Crie uma conta em https://huggingface.co e configure seu token de acesso (Settings ▸ Access Tokens).
  2. Instale bibliotecas‑chave: pip install transformers datasets gradio.
  3. Faça o pull de um modelo – por exemplo, bert-base-uncased – com from transformers import pipeline.
  4. Rode inferência local: pipe = pipeline(“sentiment-analysis”); pipe(“I love No Code Start Up!”). Observe a resposta em milissegundos.
  5. 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.

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