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Como planejar seu aplicativo | As 7 fases pré desenvolvimento

Planejamento de aplicativos

Aprenda de uma vez por todas como planejar o seu projeto de desenvolvimento de aplicativos, quais etapas você não pode deixar de fazer no seu planejamento e ainda por cima conheça algumas ferramentas que podem de ajudar nesse processo.

Muitos desenvolvedores iniciam seus projetos sem um plano claro. Resultado? Atrasos, retrabalho e perda de dinheiro.

Neste guia, você vai conhecer as 7 fases essenciais de planejamento antes de iniciar o desenvolvimento de um app, seja com ferramentas no-code como Bubble ou FlutterFlow, ou com código tradicional.

Existe muito planejamento que pode ser executado, antes mesmo de se quer abrirmos a plataforma que vamos utilizar pro desenvolvimento do nosso aplicativo.

Seja com Bubble, FlutterFlow, WeWeb, AppGyver, qualquer ferramenta nocode ou até mesmo (e principalmente) com código.

Dividimos esse nosso planejamento em 7 fases, que vou apresentar aqui para vocês agora, bora que vamos mostrar isso de forma visual para vocês.

No fim ainda quero apresentar para vocês algumas dicas de ferramentas que podem nos ajudar muito em algumas dessas fases.

Fase 0 – Defina o conceito do seu app

A Fase zero é a fase de conceituação geral do aplicativo, ou seja, aqui vamos definir exatamente o que nosso app é, qual objetivo, o que ele faz, etc…

Aqui você define:

  • O objetivo do app
  • Quem será o público-alvo
  • Quais problemas ele resolve
  • Quais funcionalidades ele precisa ter

Essa fase é de extrema importância pois será a base para todas as demais.

Tudo vem dessa conceituação, por isso esse mapeamento deve ser extremamente bem feito e alinhado com o cliente ou qualquer pessoa que esteja envolvida no projeto.

No fim isso acaba se tornando praticamente um escopo do projeto, o que será feito e o que é esperado.

Aqui como exemplo trouxe alguns dos pontos que podem ser levantados nessa etapa do planejamento do aplicativo:

Conceito do app: nesse caso estamos falando de um app de gestão de projetos multi-empresas.

Podemos fazer o levantamento de requisitos, ou basicamente funções do nosso app. Listando o que esperamos que o app faça.

(Temos alguns conteúdos sobre levantamento de requisitos, os quais vocês podem ver aqui em nosso blog ou em nosso canal do YouTube.)

Podemos levantas as páginas que nosso app terá, tipo de usuários, permissões dos usuários e por ai vai.

Fase 0 - Planejamento Aplicativos

Acredito que deu para entender importância dessa etapa ne? Todo nosso app será baseado nisso que levantarmos e anotarmos aqui.

Fase 1 – Busque referências e inspire-se em outros apps

Pesquise aplicativos que fazem algo parecido com o que você quer criar. O objetivo é entender padrões de usabilidade, design e fluxo de navegação.

Exemplos úteis: ClickUp, Asana, Notion. Observe como funcionam as telas de login, dashboard, cadastros e interações com o usuário.

No design existe uma lei chamada de Lei de Jakob – A qual diz que:

“Pessoas usuárias passam a maior parte do tempo em outros sites e preferem que seu site funcione da mesma maneira que todos os outros sites que já conhecem”

Ou seja, usuários esperam que seu site, app, sistema tenha usabilidades análogas aos demais apps que existem.

Ponto importante: aqui ideia é nos inspirar, NÃO COPIAR.

Aqui no nosso exemplo, estamos criando um gestor de projetos e já sabemos as páginas que vamos desenvolver. Assim podemos buscar inspirações em aplicações similares.

Fase 1 - Planejamento Aplicativos

Trouxemos aqui algumas inspirações de fluxos de cadastro e login.

Alguns inspirações de como alguns sistema de gestão de projetos como ClickUp ou Asana mostram seus projetos par aos usuários e por ai vai.

Assim a gente começa a ter uma ideia como o mercado já faz o que estamos buscando fazer, podemos nos inspirar e ainda por cima melhorar a UX.

Agora que já sabemos as páginas que vamos desenvolver, o que nosso app precisa fazer e também já temos alguns inspirações, podemos começar a desenhar nossos Wireframes

Fase 2 – Crie wireframes de baixa fidelidade

Nesta fase, você esboça a estrutura das telas do aplicativo, sem se preocupar com cores ou identidade visual.
O objetivo é:

  • Obter feedback rápido com stakeholders
  • Visualizar a jornada do usuário
  • Validar os elementos principais de cada tela

Essa etapa é crucial, pois com ela conseguimos começar a visualizar a cara do nosso aplicativo e também podemos pegar feedbacks rápidos e objetivos com os envolvidos no projeto.

Com os Wireframes conseguimos tirar as distrações como cores, design e focamos em coletar feedback exatamente sobre o que importa nesse momento, disposição e usabilidade.

Fase 2 - Planejamento Aplicativos

Aqui em nosso exemplo, já conseguimos ver como ficará nosso fluxo de login, como ficará disposição do nosso dashboard e por ai vai.

Fase 3 – User Flows

Essa fase é bem comum de ser executada em paralelo ao wireframing e tem obejtivo de documentar e detalhar todos os fluxo de ações que cada usuário pode executar nas telas em questão. Essa etapa define a navegação do usuário entre telas e funcionalidades.

Detalhamos todas as ações, permissões e também as restrições pensando em cada tipo de usuário para cada uma das telas ou páginas.

Fase 3 - Planejamento Aplicativos
Exemplo de fluxo entre login, dashboard e edição de projetos

Nesse nosso exemplo aqui, em nossa página de login, detalhamos os fluxo:

  • Novos Cadastros
  • Login

Fase 4 – Modelagem de Dados

Creio que essa fase dispensa comentário de tamanha importância.

Modelagem de dados é o coração de qualquer aplicação e deve ser feita antes de pensarmos em entrar em qualquer plataforma para iniciar o desenvolvimento.

É isso que diferencia apps que vão funcionar bem quando tiverem mais usuários de apps que não vão.

Sem uma boa modelagem de dados, aplicativos já nascem fadados a dar grandes problemas no futuro. Falhas nessa etapa podem gerar lentidão, queda de performance e em alguns casos a solução será um refatoramento completo do app.

Como dados são o coração, você acaba construindo seu app baseado na modelagem de dados. As lógicas acabam sendo pensadas de acordo com o que foi desenhado.

Por isso a importância de se investir um bom tempo nessa modelagem antes mesmo de pensar em entrar na ferramenta.

Fase 4 - Planejamento Aplicativos

Aqui em nosso exemplo podemos ver quais tabelas serão necessárias em nosso app, quais campos teremos em cada tabela e como elas se relacionam.

Aqui nosso objetivo não é ensinar a fazer uma modelagem de dados, porém nó temos dois cursos gratuitos no YouTube sobre o tema, um sobre modelagem de dados relacional e outro sobre modelagem de dados não relacional, recomendo muito que assistam, vou deixar o cards dos vídeos listados aqui.

Fase 5 – Segurança

Essa aqui é a fase mais subestimada por todos usuários novatos e até alguns usuários já com anos de experiência, é uma etapa burocrática, mas extremamente necessária e deve também idealmente ser pensada antes de entrarmos para o desenvolvimento dos nossos apps, pois podem ocorrer casos onde precisamos remodelar alguns campos do nosso banco de dados para conseguirmos implementar 100% da segurança esperada no nosso app.

Na prática essa implementação varia de ferramenta para ferramenta, porém a nível conceitual, a ideia é a mesma.

Pense em permissões como: ‘usuário pode visualizar apenas seus próprios dados’ ou ‘admin pode editar dados da empresa’.

Fazendo esse mapeamento, depois basta implementarmos isso em nossos sistemas.

Fase 5 - Planejamento Aplicativos

Nesse nosso exemplo fui passando Data Type por Data type de fui implementando as regras necessárias para garantir que apenas que possam ver os dados de fato sejam os únicos com acesso a eles.

Fase 6 – Identidade Visual + Prototipagem de Alta fidelidade

Agora finalmente chegou momento de pensarmos o design da nossa aplicação.

Nessa fase definimos toda a paleta de cores do projeto, estilos padrões, fontes etc… E implementamos isso em nosso aplicativo, baseado no que já construímos em nossos wireframes.

Ferramentas como Figma permitem criar protótipos navegáveis, ideais para validação com clientes.

Fase 6 - Planejamento Aplicativos

Importante e interessante comentar aqui que se paramos para analisar, praticamente em todas as fases ditas aqui, podemos fazer micro validações com nossos clientes, assim vamos avançando pouco a pouco o projeto, já com o aval do cliente.

Isso mitiga totalmente retrabalhos em etapas mais avançadas do desenvolvimento, que levam muito mais tempo para serem ajustadas.

Seguem aqui algumas indicações de ferramentas

Planejamento Geral:

Inspirações:

Wireframing:

UserFlows

Agora que você conhece as 7 fases do planejamento de aplicativos, já pode começar a estruturar seu projeto com mais confiança e organização.
Essas etapas não são burocracia, são a base para um app que funciona, cresce e pode ser validado rapidamente com usuários reais.

Esses exemplos que dei aqui nesse vídeo são de uma trilha completa que temos na formação de Bubble da NoCode StartUp, onde detalho cada um desses tópicos passo a passo com vocês e posteriormente construímos em conjunto essa aplicação de Gestão de Projetos.

Obrigado, grande abraço e até semana que vem!

Conteúdo Complementar:

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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:

Galera, o ChatGPT-5 chegou e eu corri para resumir as novidades que impactam quem cria tecnologia, software e agentes de IA (Inteligência Artificial).
A ideia é direta e sem enrolação. O que tem de novo, como usar e onde isso bate nos seus projetos.

Antes, um recado no mesmo clima do vídeo. A No-Code Startup está na semana do vitalício, liberado por tempo limitado por causa do aniversário. Se fizer sentido, confere depois e volta para o conteúdo.

Lançamento do ChatGPT-5 e impacto no mercado

o que e o ChatGPT 5 e seu impacto no mercado
Fonte: No-Code Startup e Open AI

O GPT-5 veio mais rápido, mais preciso e melhor para código.
Isso tira atrito de protótipos e encurta o caminho até app funcionando.
Projetos de agentes ficam mais estáveis e fáceis de escalar.

Novos recursos e melhorias de desempenho

o que a de novo no chat gpt 5
Fonte: No-Code Startup e Open AI

O modelo organiza respostas com mais clareza e reduz erros.
Está melhor para depurar, explicar e reescrever trechos grandes.
Também ganhou ajustes de estilo para respostas mais didáticas ou informais.

Modelos: GPT-5, mini e nano

VarianteMelhor para
gpt-5Raciocínio complexo, amplo conhecimento do mundo e tarefas de agência com muitos códigos ou várias etapas
gpt-5-miniRaciocínio e bate-papo otimizados em termos de custo; equilibra velocidade, custo e capacidade
gpt-5-nanoTarefas de alto rendimento, especialmente instruções simples de acompanhamento ou classificação

A família tem três tamanhos para equilibrar custo e latência.
O GPT-5 é o mais forte para tarefas complexas e agentes.
As versões mini e nano ajudam a baratear e acelerar workloads simples.

Criação de apps e webapps dentro do GPT

o que o gpt mudou para desenvolvedores
Fonte: No-Code Startup e Open AI

Agora dá para pedir sites, apps e até joguinhos completos dentro do próprio GPT.
O fluxo ficou mais visual e com preview rápido.
A ideia é transformar um prompt em um protótipo navegável sem sair do ambiente.

Exemplos práticos e cases de uso

Como posso usar o ChatGPT para criar um aplicativo
Fonte: Open AI

Tem demo de app que rastreia movimentos da câmera em tempo real.
Tem jogo para aprender idiomas com mecânicas simples e feedback imediato.
Tem geradores de páginas, dashboards e ferramentas que leem CSV e já viram gráficos.

Integração com ferramentas como Cursor e Lovable

No Cursor, o GPT-5 escreve e organiza o projeto com mais consistência.
No Lovable, continua o fluxo de criar um app a partir de um prompt único.
Para projetos muito complexos ainda precisa iterar, mas o salto ajuda bastante.

Preço e custo-benefício do ChatGPT-5

Quanto custa o ChatGPT 5
Fonte: No-Code Startup e Open AI

O custo ficou competitivo pelo ganho de qualidade.
Mini e nano reduzem a conta quando o volume de chamadas cresce.
A combinação abre espaço para apps mais avançados sem estourar orçamento.

Resumo do salto

Mais código bom, mais controle e melhor relação custo versus desempenho.
Se você constrói agentes, front-ends ou automações, já dá para testar e medir impacto agora.
Diz aqui nos comentários o que você achou do lançamento e que projeto vai tirar do papel com o GPT-5.

Promocao acesso vitalicio no code startup
Promocao acesso vitalicio no code startup

Se você quer aprender como criar um agente de IA no ChatGPT, este artigo é o seu ponto de partida.

Criar um agente de IA no ChatGPT representa muito mais do que uma tarefa acessível a profissionais e entusiastas de tecnologia.

Trata-se de uma oportunidade estratégica para turbinar produtividade, oferecer serviços personalizados e explorar novas formas de gerar valor com Inteligência Artificial.

Este guia vai te conduzir do básico ao avançado, com exemplos reais, recursos práticos e links para ferramentas complementares.

O que é um agente de IA no ChatGPT
O que é um agente de IA no ChatGPT

O que é um agente de IA no ChatGPT

Um agente de IA no ChatGPT é um chatbot personalizado que responde com base em instruções, dados e funções pré-determinadas. Ele pode ser treinado para representar sua marca, responder perguntas específicas de clientes, auxiliar em processos internos ou mesmo ser monetizado como um produto digital.

O diferencial está na possibilidade de configurar comportamentos, adicionar conhecimento e adaptar a linguagem conforme o contexto.

Esse recurso está disponível nativamente dentro do ChatGPT Plus, através da opção “Explore GPTs”. A partir dali, você pode criar seu próprio agente com base nos seus objetivos. Veja o guia oficial da OpenAI sobre como criar um GPT customizado.

Benefícios de criar um agente de IA no ChatGPT

Criar um agente de IA no ChatGPT oferece benefícios práticos e estratégicos que se aplicam a diversos contextos profissionais.

Com ele, é possível implementar assistentes comerciais ativos 24 horas por dia, automatizar propostas, realizar onboarding de clientes e otimizar fluxos de atendimento e produtividade interna.

A versatilidade dessa tecnologia permite ganhos tangíveis em eficiência, personalização e escalabilidade para projetos de diferentes naturezas.

Entre os principais benefícios, destacam-se:

  • Ganho de tempo com automação de tarefas repetitivas
  • Criação de experiências personalizadas para clientes ou público
  • Redução de custos com atendimento e suporte
  • Possibilidade de monetização através de produtos digitais
  • Centralização de conhecimento especializado em um só canal

Etapas para criar um agente de IA no ChatGPT

1. Acesse a área “Explore GPTs”

1. Acesse a área “Explore GPTs”
1. Acesse a área “Explore GPTs”

Com uma conta ativa no plano ChatGPT Plus, clique em “Explore GPTs” no menu lateral. Depois, selecione a opção “Criar” no canto superior direito.

2. Escolha entre assistente guiado ou modo avançado

2. Escolha entre assistente guiado ou modo avançado
2. Escolha entre assistente guiado ou modo avançado

O ChatGPT oferece um modo interativo onde você responde perguntas e ele cria o agente com base nas suas respostas, ou você pode optar por definir manualmente todas as configurações, como nome, imagem, comportamentos e fontes de conhecimento.

3. Configure a identidade do agente

3. Configure a identidade do agente
3. Configure a identidade do agente

Nesta etapa você define o nome, o propósito, tom de voz, tipo de linguagem e comportamentos desejados. Por exemplo: “Atuar como um atendente especializado em planos de saúde com linguagem amigável e objetiva”.

4. Adicione conhecimentos personalizados

4. Adicione conhecimentos personalizados
4. Adicione conhecimentos personalizados

Aqui é onde o agente de IA ganha valor. Você pode enviar arquivos PDF, planilhas, bases de conhecimento ou inserir links com dados públicos. Isso permite que o agente responda com precisão dentro do contexto desejado.

Essa funcionalidade é essencial para construir agentes de ia com conteúdo técnico, como os utilizados em cursos especializados da No Code StartUp.

5. Defina as instruções do sistema (System Instructions)

5. Defina as instruções do sistema (System Instructions)
5. Defina as instruções do sistema (System Instructions)

As instruções do sistema são diretrizes invisíveis ao usuário, mas fundamentais para moldar o comportamento do agente. Por exemplo: “Não forneça respostas que envolvam diagnóstico médico”, ou “Priorize soluções baseadas nas ferramentas ensinadas na plataforma X”.

Boas práticas e dicas avançadas para agentes eficazes
Boas práticas e dicas avançadas para agentes eficazes

Boas práticas e dicas avançadas para agentes eficazes

Criar um agente de IA no ChatGPT vai além da configuração inicial. Para garantir boa performance e retenção do usuário, aplique boas práticas de design conversacional, como:

Use perguntas abertas para estimular interação

Incorporar perguntas abertas nas respostas do seu agente de IA é uma forma eficaz de prolongar a conversa e incentivar o usuário a fornecer mais detalhes. Isso permite respostas mais precisas e uma experiência mais natural, simulando interações humanas reais.

Adapte a linguagem ao público-alvo com base em personas

Personalizar o tom de voz do agente conforme o perfil do público é essencial para gerar conexão. Um agente voltado para startups, por exemplo, pode usar linguagem informal e objetiva, enquanto um voltado para ambientes corporativos deve priorizar formalidade e clareza. Essa técnica é detalhadamente ensinada na Formação Gestor de Agentes IA.

Teste respostas com prompts variados antes de publicar

Antes de disponibilizar seu agente ao público, é recomendável testar diferentes tipos de perguntas, variações de linguagem e contextos de uso. Essa prática garante que o agente esteja preparado para lidar com múltiplos cenários e evite respostas inadequadas ou limitadas.

Atualize constantemente a base de conhecimento do agente

A relevância do agente está diretamente ligada à atualidade e precisão das suas informações. Reforce o hábito de revisar periodicamente os conteúdos carregados no agente, adicionando novos dados, removendo informações desatualizadas e aprimorando as instruções internas conforme o uso real revela novas demandas.

Ferramentas complementares para enriquecer seu agente

Embora o próprio ChatGPT ofereça recursos poderosos, você pode usar outras ferramentas no-code para turbinar seu agente, como:

Essas ferramentas permitem transformar seu agente em um produto completo, integrando com sistemas externos, bancos de dados e front-ends personalizados.

Exemplos reais de aplicação
Exemplos reais de aplicação

Exemplos reais de aplicação

Na No Code StartUp, diversos alunos da Formação SaaS IA NoCode estão criando agentes de IA para:

  • Automatizar suporte ao cliente em landing pages
  • Criar copilotos de aprendizagem dentro de plataformas EAD
  • Desenvolver MVPs de SaaS com assistentes especializados
  • Construir esteiras de atendimento com dados segmentados por persona

Esses exemplos mostram o potencial prático de um agente de IA bem construído, com impacto direto em receita, produtividade e escalabilidade.

Futuro dos agentes de IA personalizados

O avanço dos modelos de linguagem e a facilidade de customização tornaram os agentes de IA parte central da revolução da produtividade. Em pouco tempo, veremos a integração nativa desses agentes em CRMs, ERPs e apps de mercado.

Empresas como a OpenAI já sinalizaram melhorias em interfaces, contexto prolongado e integrações com plug-ins. Isso abre portas para que profissionais sem conhecimento em código consigam desenvolver produtos robustos baseados em IA.

O que você aprendeu e como aplicar agora

Agora que você sabe como criar um agente de IA no ChatGPT, pode colocar em prática esse conhecimento para transformar seu negócio, aumentar sua produtividade ou mesmo criar um produto digital escalável. Comece com um agente simples, valide com usuários reais e evolua iterativamente.

Se quiser ir além e dominar a criação de agentes com automação e IA, explore os cursos especializados da No Code StartUp e mergulhe nesse universo com suporte estruturado.

A integração entre IA para Excel está transformando a forma como profissionais e empresas analisam dados, automatizam tarefas e tomam decisões. Com a evolução da inteligência artificial, o Excel deixou de ser apenas uma ferramenta de cálculo e organização para se tornar uma plataforma de análise inteligente e preditiva.

Neste artigo, vamos explorar cinco ferramentas de IA que vão elevar seu uso do Excel a um novo nível, desde funcionalidades básicas até recursos avançados que economizam horas de trabalho.

O que significa integrar IA ao Excel
O que significa integrar IA ao Excel

O que significa integrar IA ao Excel

A expressão IA para Excel refere-se ao uso de tecnologias de inteligência artificial diretamente nas planilhas ou integradas a elas para otimizar tarefas.

Isso pode incluir desde previsões automáticas, detecção de padrões e análise de grandes volumes de dados até a criação de modelos preditivos e automações.

Essa integração permite transformar dados brutos em informações valiosas, gerar insights rápidos e reduzir erros humanos. A IA também expande as capacidades tradicionais do Excel, conectando-o a bancos de dados externos, APIs e sistemas de machine learning.

Veja mais sobre formação em automação inteligente com IA e como aplicá-la no Excel.

Benefícios práticos da IA para Excel

Ao adotar IA para Excel, empresas e profissionais podem acelerar processos e obter vantagens competitivas. Entre os principais benefícios estão aumento da produtividade, melhor precisão em análises, previsões mais confiáveis e otimização da tomada de decisão.

Muitos usuários também relatam ganhos significativos na capacidade de lidar com grandes volumes de informação, algo que antes era inviável devido às limitações manuais.

Essa combinação abre portas para análises mais profundas e estratégicas. Conheça a Formação NoCode e IA e descubra como transformar planilhas em ferramentas estratégicas.

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Aplicações práticas da IA no Excel
Aplicações práticas da IA no Excel

Aplicações práticas da IA no Excel

A aplicação prática de IA no Excel é vasta e crescente. Empresas de varejo podem prever demanda e ajustar estoques, profissionais de marketing podem identificar padrões de comportamento de clientes, e áreas financeiras podem detectar fraudes em tempo real.

Com IA, é possível realizar análises de sentimento de feedbacks, prever tendências de mercado e até automatizar a criação de relatórios semanais.

A integração com APIs externas, como serviços de previsão de tempo ou cotação de moedas, também permite decisões mais assertivas e rápidas.

Microsoft Copilot no Excel

Microsoft Copilot no Excel
Microsoft Copilot no Excel

O Microsoft Copilot é a solução de IA da Microsoft integrada ao Excel. Ele atua como um assistente inteligente capaz de interpretar comandos em linguagem natural, criar fórmulas complexas automaticamente, gerar gráficos e explicar resultados.

Saiba mais na página oficial do Microsoft Copilot e veja como aplicá-lo em seus fluxos de trabalho.

ChatGPT integrado ao Excel

ChatGPT integrado ao Excel
ChatGPT integrado ao Excel

Integrar o ChatGPT ao Excel é uma estratégia popular para análises de texto, sumarização de dados e criação de insights. A integração pode ser feita por meio de scripts VBA, Power Automate ou conectores de terceiros.

Veja instruções práticas na documentação de integração do ChatGPT com Excel e explore aplicações reais no Curso N8N.

MonkeyLearn para classificação e análise de texto

MonkeyLearn para classificação e análise de texto
MonkeyLearn para classificação e análise de texto

O MonkeyLearn é uma plataforma de IA especializada em processamento de linguagem natural (NLP). Quando integrada ao Excel, permite criar modelos personalizados para classificar dados, detectar sentimentos e extrair palavras-chave.

Saiba mais no site oficial do MonkeyLearn e veja como essa abordagem pode acelerar suas análises de texto.

Power BI com IA integrada

Power BI com IA integrada
Power BI com IA integrada

Embora o Power BI seja tradicionalmente uma ferramenta de BI, sua integração com o Excel e recursos de IA permitem criar dashboards inteligentes diretamente a partir de dados da planilha.

Conheça mais sobre esses recursos na página oficial do Power BI.

XLSTAT para análise estatística avançada

XLSTAT para análise estatística avançada
XLSTAT para análise estatística avançada

O XLSTAT é um complemento do Excel focado em estatística, que incorpora IA para criar modelos preditivos e análises complexas. Ele é usado em pesquisas acadêmicas, marketing, ciências sociais e engenharia.

Saiba mais na página oficial do XLSTAT e veja como aplicá-lo em seus projetos.

Aumente sua produtividade no Excel com a IA

A IA permite que tarefas repetitivas sejam automatizadas, liberando tempo para análise estratégica. É possível, por exemplo, programar a geração automática de relatórios, alertas de anomalias e cálculos complexos.

Aprenda a criar fluxos otimizados no Excel com IA na formação SaaS IA NoCode e aumente sua eficiência diária.

Perspectivas futuras da IA no Excel

O uso de IA para Excel deve crescer exponencialmente nos próximos anos, com recursos mais intuitivos e integrações nativas. Empresas que se adaptarem cedo a essa realidade estarão à frente, aproveitando todo o potencial de dados para gerar valor estratégico.

Descubra mais sobre o futuro da automação com IA e prepare-se para liderar essa transformação.

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