Como criar aplicativos de IA sem saber programar

26 de fevereiro de 2024
8 min
Atualizado em 21 de agosto de 2025

Ferramentas de inteligência artificial (IA) estão se tornando cada vez mais presentes no cotidiano das pessoas. E por que isso seria diferente no universo no code?

Na verdade, a IA torna o trabalho de programação sem código ainda mais fácil e rápido. Se criar um aplicativo com templates já foi uma revolução, imagine criar apenas com um comando de texto.

Ou pensando no futuro, imagine criar um app completo e robusto apenas com um comando de voz.

Parece ficção científica, mas não é. Essa realidade está mais próxima do que se imagina! Se você quer saber como criar aplicativos com IA e facilitar ainda mais seu processo, chegou ao lugar certo.

Neste conteúdo, você vai aprender o que é um app de IA no code e como criar um app sem saber programar.

Ao final do texto, você vai estar pronto para dar os primeiros passos na criação do seu app de IA e se destacar no mercado. Boa leitura!

O que é um app de IA no code?

Uma solução com IA sem código é o futuro da programação acontecendo diante dos nossos olhos. O aplicativo de IA é aquele que usa inteligência artificial para realizar alguma função, por exemplo:

Reconhecimento de voz;
Classificação de imagens;
Previsão de demanda;
Chatbot;
Recomendação de produtos.

Já um app de IA no code vai contemplar essa mesma definição, com apenas uma mudança: ele será criado sem usar código.

Ao invés disso, o app é construído usando plataformas no code ou low code, que permitem desenvolver aplicativos de forma visual e intuitiva, arrastando e soltando elementos na tela.

Quais as vantagens de criar apps de IA no-code?

Foi fácil compreender o que é um app com IA sem código, certo? Mas você pode estar se questionando sobre o motivo disso. Afinal, se a programação no-code já é tão simples, por que querer simplificá-la mais ainda?

Existem alguns motivos para isso, veja:

Redução do tempo de desenvolvimento

Para criar um app no code com o auxílio da inteligência artificial, tudo que você precisa é escrever bons comandos.

Depois que a plataforma entrega o app, com certeza serão necessários alguns ajustes finos, pois a tecnologia ainda está evoluindo.

Mas isso diminui muito o tempo que você levaria para criar um app. Ou seja, você pode testar a sua ideia, validar o seu produto e alcançar o seu público mais rapidamente, ganhando vantagem competitiva no mercado.

Eficiência no processo de melhoria contínua

Outra vantagem de criar um app sem código com ajuda da inteligência artificial é que você pode aumentar a sua eficiência, tanto na criação quanto na utilização. Com a agilidade que explicamos acima, é possível fazer ajustes e melhorias no seu app conforme o feedback dos usuários, sem perder tempo ou qualidade.

Menor dependência de profissionais especializados

Além disso, ao criar um app que tenha IA em suas funcionalidades você pode reduzir a dependência de especialistas nessa área. Segundo estudo da Gartner, a demanda por especialistas em IA supera em 4x o número de profissionais disponíveis até 2025.

Com as ferramentas de IA que facilitam a integração de funções realizadas por algoritmos inteligentes, você pode criar o seu app sem precisar contratar ou consultar esses profissionais, economizando recursos e evitando gargalos.

Alto grau de personalização

Esse tipo de solução inteligente permite também um alto nível de personalização. É possível adaptar o app às suas necessidades e preferências, sem ficar limitado a soluções prontas ou padronizadas.

Você pode escolher as funções de IA que melhor se adequam ao seu objetivo.

Facilidade de integração com outras tecnologias

Por fim, outro motivo para você criar apps de IA com ferramentas no-code é que isso facilita a integração com outros sistemas.

Dessa forma, você pode aproveitar as vantagens da IA em conjunto com outras tecnologias, como cloud computing, big data, blockchain, etc.

Como criar um app sem saber programar?

Você já deve imaginar a resposta para essa pergunta, certo?

Quem não tem familiaridade com programação pode recorrer a plataformas visuais como FlutterFlow ou Bubble, que facilitam a criação de aplicativos de forma intuitiva, sem precisar escrever ou editar linhas de código.

Se você quer saber como aprender a programar sozinho, continue a leitura!

Existem diversas plataformas no code e low code disponíveis no mercado, cada uma com suas características, funcionalidades e preços. Algumas das mais populares são:

FlutterFlow

O FlutterFlow é uma das opções mais populares do mercado e também, nossa indicação. Essa plataforma permite a criação de apps nativos para iOS e Android.

Ele funciona com templates e você pode criar o app arrastando e soltando widgets na tela. O diferencial quando se fala sobre inteligência artificial no FlutterFlow é a Al Gen, a nova ferramenta que cria apps a partir de textos.

Com a Al Gen, é possível desenvolver um app de cardápio para restaurantes com apenas uma frase. Ou até um que simule outras redes sociais, como Instagram, Facebook e X (antigo Twitter).

Bubble

O Bubble é outra plataforma no code que cria aplicativos web e mobile, usando uma interface gráfica. Com ele, também utilizamos o modelo de “arrasta e solta” para organizar os elementos e definir a lógica do app com workflows visuais.

O Bubble permite a integração com funções de IA, como com a Synthesia AI. Essa ferramenta utiliza a inteligência artificial para criar vídeos com o rosto de qualquer pessoa.

Imagine fazer vídeos educativos com a imagem de algum super-herói, por exemplo. Ou até vídeos publicitários de Páscoa usando o coelhinho, as possibilidades são infinitas.

Framer

O Framer também é uma opção de plataforma no code voltada para a criação de designs de UI e UX para qualquer tipo de site. Com ele, é possível até importar os designs do Figma e usar suas ferramentas para desenvolver o layout.

O foco dessa plataforma é ajudar equipes a construir melhores produtos e ela faz isso através de um sistema de colaboração e compartilhamento dos projetos em tempo real.

O Framer permite deixar comentários e responder feedbacks diretamente no canvas.

A integração com outras plataformas de IA é outra possibilidade, assim como as duas ferramentas anteriores.

Make (antigo Integromat)

Ao contrário de outras plataformas de iPaaS, o Make (antigo Integromat) é intuitivo e linear. Com ele, você pode conectar aplicativos e desenhar workflows de forma simples.

Além disso, ele permite gerenciar o conteúdo para os seus posts de blog, listas de empregos e páginas de marketing com o CMS integrado.

Se você quer saber mais sobre essas plataformas e se tornar um especialista no-code, acesse nossa formação completa e conheça as opções! Temos cursos completos de FlutterFlow, Bubble, Framer e Make (antigo Integromat). Não fique de fora!

Como integrar IA em um app no code

Como fazer um app sem saber programar com flutterflow

Já ficou claro como a IA pode trazer vários benefícios para os aplicativos. Felizmente, com essas ferramentas que explicamos acima e muita criatividade, qualquer um pode integrar a IA em um app sem código.

Separamos algumas das inteligências artificiais mais populares e vamos te mostrar na prática como a integração delas em apps sem programação pode ser interessante para você. Continue a leitura!

ChatGPT

O ChatGPT é um chatbot com inteligência artificial da empresa OpenAI, que utiliza o processamento de linguagem natural (PLN). Certamente é a IA mais famosa que surgiu nos últimos anos e você pode implementá-la no seu app criado no FlutterFlow.

Você pode, por exemplo, criar um app de conversa com o chatbot para uma empresa que vende produtos de beleza.

Nele, é possível configurar respostas relacionadas a dúvidas frequentes sobre os produtos mais vendidos. Para isso, é necessário integrar o app com a API da OpenAI ChatGPT, usando o widget de API do FlutterFlow.

Atualização: GPT-5 para desenvolvedores

O novo GPT-5 chegou com foco claro em produtividade de engenharia. Na API, ele está disponível em três tamanhos (gpt-5, gpt-5-mini e gpt-5-nano) para você equilibrar custo x latência, com janela de contexto de até ~400k tokens (útil para passar catálogos, documentação e logs longos).

O modelo traz melhorias em geração de código, cadeias longas de tool calls (incluindo paralelismo) e function calling mais flexível (com suporte a gramáticas/constraints), além de um modo de “minimal reasoning” pensado para respostas rápidas e baratas em endpoints de produção.

Na prática, isso reduz glue code, dá mais controle sobre a forma do output e acelera agentes que precisam chamar várias funções/APIs. Para quem usa IDEs e pipelines de CI/CD, o GPT-5 já aparece no GitHub Copilot (preview), facilitando do esboço à implementação.

No FlutterFlow, basta apontar o API Call para o endpoint da OpenAI com model: “gpt-5” (ou gpt-5-mini para menor latência) e ativar function calling para acionar suas rotas internas conforme a intenção do usuário.

Gemini

O Gemini (antigo Bard) é uma ferramenta de escrita assistida por uma IA do Google, que funciona com comandos de texto. Agora imagine integrá-la a um app desenvolvido com o Bubble.

É possível criar um app de escrita criativa para escritores no qual o usuário digita um comando, como “crie um título criativo para um texto sobre IA” e recebe uma sugestão imediata.

Para fazer isso, é só usar o plugin do Gemini no Bubble.

Dall-e

O Dall-e está entre as melhores ferramentas de inteligência artificial atuais. Ele pode criar imagens realistas e artísticas a partir de uma descrição.

Seu modelo de linguagem é igual ao do ChatGPT, porém é treinado em um grande conjunto de dados de pares de texto-imagem.

A integração do Dall-e pode ser feita com o Framer, por exemplo. Você pode desenvolver um site de geração de imagens usando essas duas ferramentas.

Voiceflow

O Voiceflow é um desenvolvedor de chatbots e assistentes de voz que cria excelentes experiências conversacionais. Agora, pense como seria uma integração do Voiceflow com o Make (antigo Integromat).

Um exemplo seria a criação de um chatbot voltado para reservas de hotel. O Voiceflow pode ouvir e entender as solicitações dos usuários.

Depois, envia esses dados para o Make (antigo Integromat) e um workflow será desenvolvido a partir disso. Muito legal, né?

Aprenda a programar com a No-Code!

Criar um aplicativo de IA sem saber programar é possível graças às plataformas no-code.

Então, se você quer aprender mais sobre essas plataformas e como se inserir no mercado da programação, a No-Code Start-Up é o lugar ideal.

Matricule-se já em um curso no code e comece a criar o seu app de IA hoje mesmo. Vamos curtir juntos essa tendência do mercado!

FAQ – Perguntas Frequentes

É possível criar apps com IA?

Sim, é totalmente possível criar aplicativos com inteligência artificial sem saber programar, utilizando plataformas no‑code.
Ferramentas como FlutterFlow, Bubble, Framer e Make (Integromat) permitem desenvolver apps com IA de maneira visual e intuitiva, usando arrastar-e-soltar e comandos de texto.
A IA simplifica o processo, permitindo criar funcionalidades como reconhecimento de voz, chatbot, recomendação de produtos, entre outros (mesmo sem experiência em programação).

Como implementar IA em um app?

Para implementar IA num app no‑code, você utiliza integrações com ferramentas como ChatGPT, Gemini, DALL·E ou Voiceflow, dependendo da funcionalidade desejada:
– ChatGPT: usado como chatbot, basta integrar via API (ex. em FlutterFlow) para respostas automatizadas.
– Gemini, do Google: pode ser incorporado (por exemplo, no Bubble) como ferramenta de escrita assistida.
– DALL·E: ideal para geração de imagens a partir de texto, integrável em plataformas como Framer.
– Voiceflow: cria chatbots conversacionais ou assistentes de voz, que podem ser combinados com automações no Make (Integromat).

Qual o melhor app de IA grátis?

O conceito de “melhor” varia conforme o uso, mas vale destacar algumas ferramentas recomendadas e populares:
– ChatGPT: excelente assistente para conversas e escrita.
– Gemini (Google): útil para geração de textos e ideias.
– Midjourney: ideal para criar imagens com IA.
– CoPilot (Microsoft): focado em produtividade.
– DeepL Translate: ótimo para traduções precisas

Quanto custa fazer um app com IA?

O custo de desenvolver um aplicativo com inteligência artificial em 2025 varia bastante conforme a complexidade do projeto e o nível de personalização:
– Apps simples ou MVPs: a partir de R$ 110 mil.
– Projetos de médio porte: geralmente entre R$ 330 mil e R$ 820 mil.
– Soluções corporativas e complexas: podem ultrapassar R$ 1,1 milhão, chegando a mais de R$ 2,7 milhões em casos robustos.

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

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Matheus Castelo

Agente SDR com CRM e Follow Up | Automatize seu Funil de Vendas

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

20 de agosto de 2025
4 min

Neto Camarano

Agente de IA para Marketing Digital: O Futuro Estrategicamente Automatizado

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?

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

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

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.

19 de agosto de 2025
4 min

Matheus Castelo

IA para clinica veterinaria: como a Inteligência Artificial está revolucionando os cuidados com os pets

A adoção de IA para clinica veterinaria está remodelando profundamente o atendimento em saúde animal. Com o aumento exponencial da demanda por serviços veterinários mais rápidos, eficazes e personalizados, a inteligência artificial surge como uma aliada estratégica para clínicas que desejam elevar seus padrões de qualidade e produtividade.

O que é IA no contexto de uma clínica veterinária?

A inteligência artificial (IA) consiste no uso de algoritmos e modelos computacionais capazes de simular a tomada de decisão humana.

No ambiente de uma clínica veterinária, isso significa desde o reconhecimento de padrões em exames de imagem até o agendamento automatizado de consultas, passando por sistemas de diagnóstico preditivo e gestão automatizada de prontuários.

Diferente de tecnologias tradicionais, a IA não apenas automatiza tarefas; ela aprende continuamente com os dados.

Isso permite diagnósticos mais precisos, intervenções mais rápidas e um atendimento mais eficiente.

Benefícios práticos da IA para clínica veterinária

A aplicação da IA em clínicas veterinárias vai além da inovação: trata-se de aumentar o valor do atendimento prestado aos tutores e seus animais.

Um dos principais impactos está na redução de erros de diagnóstico, já que sistemas com IA conseguem comparar milhões de padrões clínicos em segundos. Além disso, possibilita:

Identificação precoce de doenças por meio de análise de dados clínicos e laboratoriais;
Personalização de tratamentos com base em histórico e padrões comportamentais;
Gestão inteligente de estoques e suprimentos;
Otimização do tempo da equipe veterinária.

Ferramentas e tecnologias de IA aplicadas à veterinária

Clínicas modernas já utilizam plataformas com IA que integram diferentes recursos. Entre as ferramentas mais populares estão:

Sistemas de diagnóstico assistido por IA

Soluções como o Vetology AI e SignalPET analisam exames de imagem (como raio-X) em tempo real, apontando anomalias com alta precisão. Essas tecnologias aceleram a interpretação de exames e aumentam a confiabilidade das avaliações.

Assistentes de triagem virtual

Agentes e aplicativos com IA fazem a triagem inicial de sintomas relatados pelos tutores, organizando a prioridade de atendimento e orientando os profissionais sobre potenciais diagnósticos diferenciais.

Prontuários eletrônicos inteligentes

Softwares como Shepherd Veterinary Software utilizam machine learning para sugerir tratamentos, lembrar vacinas e prever complicações com base em históricos anteriores.

Casos reais de sucesso: IA em clínicas veterinárias no Brasil e no mundo

No Brasil, a Golden Vets, localizada em Cotia (SP), foi a primeira clínica veterinária do País a adotar a plataforma de radiologia assistida por IA SignalPET.

De acordo com a diretora clínica Beatriz Soares Petri de Oliveira, a prévia gerada pelo algoritmo reduz o tempo de entrega do laudo de 24 horas para aproximadamente 15 minutos, acelerando o início do tratamento e elevando a satisfação dos tutores.

Nos Estados Unidos, a Banfield Pet Hospital desenvolveu modelos de machine learning apoiados em mais de oito milhões de prontuários eletrônicos para prever o risco de doença renal crônica em cães e gatos com até dois anos de antecedência.

O relatório Veterinary Emerging Topics 2023 aponta acurácia superior a 95 % e evidencia reduções sustentadas na mortalidade anestésica após a adoção de protocolos clínicos baseados nessas previsões.

Como implementar IA na sua clínica veterinária

Antes de adotar qualquer solução de IA, é essencial entender a realidade da sua clínica. O primeiro passo é mapear os processos que consomem mais tempo ou têm maior chance de erro.

Em seguida, escolha ferramentas compatíveis com seu modelo de atendimento.

Também é recomendável capacitar a equipe em tecnologias no-code e IA. A Formação Gestor de Agentes e Automações IA da No Code Start Up é uma excelente opção para equipes que desejam autonomia na implementação de inteligência artificial.

Barreiras comuns e como superá-las

Apesar dos benefícios, muitas clínicas enfrentam desafios como:

Falta de conhecimento técnico sobre IA;
Custo de implementação das tecnologias;
Resistência da equipe à mudança de processos.

Esses pontos podem ser contornados com educação continuada, planejamento estratégico e escolha de ferramentas acessíveis.

Cursos como o Curso N8N ajudam a criar automações complexas sem codar, o que diminui os custos de implantação.

Futuro da IA para clínica veterinária: o que vem por aí?

As próximas inovações devem incluir agentes conversacionais treinados em dados clínicos veterinários, integração com dispositivos vestíveis (wearables) para monitoramento remoto de saúde animal e algoritmos preditivos mais robustos.

Empresas como a VET.AI e a IDEXX estão liderando essa transformação global, o que mostra que a tendência é irreversível.

Para clínicas que desejam sair na frente, começar a explorar as possibilidades da IA para clínica veterinária não é apenas uma escolha estratégica, mas uma necessidade.

Próximos passos: capacite‑se para liderar a transformação

Ao incorporar IA para clínica veterinária na rotina da sua equipe, você não apenas eleva a eficiência operacional, como também entrega um cuidado mais humanizado e proativo.

Quer dominar todo o processo de planejamento, implementação e escala dessas soluções? Matricule‑se na Formação Gestor de Agentes e Automações IA da No Code Start Up e torne‑se referência em inovação veterinária.

15 de agosto de 2025
4 min