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What can we do with AI Gen?
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How can I learn to better use AI Gen?
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Known as “Castelo”, he discovered the power of No-Code when he created his first startup entirely without programming – and that changed everything. Inspired by this experience, he combined his passion for teaching with the No-Code universe, helping thousands of people create their own technologies. Recognized for his engaging teaching style, he was awarded Educator of the Year by the FlutterFlow tool and became an official Ambassador for the platform. Today, his focus is on creating applications, SaaS and AI agents using the best No-Code tools, empowering people to innovate without technical barriers.
Fala, turma! No papo de hoje eu quero te mostrar por que AI agents verticais são uma das maiores oportunidades que você vai ver nos próximos anos. Talvez na sua carreira inteira.
Esse termo ganhou força depois de um episódio da Y Combinator. Sim, a mesma aceleradora que botou no mundo nomes como Airbnb. E olha só: o próprio Sean Altman, se fosse começar um negócio hoje, apostaria nesse modelo. Então presta atenção.
IA vertical e IA horizontal: qual a diferença, na real?
Imagina o seguinte. Uma IA horizontal é tipo um canivete suíço. Serve pra tudo, mas não é afiada em nada específico. Já a IA vertical é uma ferramenta cirúrgica. Foi feita pra resolver uma dor exata, de um nicho exato.
Por exemplo: você tem CRMs genéricos que funcionam em várias empresas. Agora, pensa num CRM feito só pra escolas digitais. Essa é a pegada da IA vertical. Profundidade total num mercado específico.
E só pra alinhar, quando eu falo em IA, estou me referindo a Inteligência Artificial.
O que são agentes de IA verticais e por que servem
A era da hiperpersonalização só começou
A gente já vive num tempo em que todo mundo quer uma experiência personalizada. Agora, com inteligência artificial, isso ficou exponencial.
O que antes exigia um time inteiro pra atender cada cliente de forma única, hoje pode ser resolvido por um agente de IA. Caso a caso. Sem esforço. Com escala.
E isso não vale só pro B2C. No B2B, empresas também querem soluções feitas sob medida. E estão dispostas a pagar mais por isso.
Por que os agentes de IA vão ultrapassar o mercado de SaaS
O Satya Nadella, CEO da Microsoft, já falou sobre isso. Agentes de IA não vão apenas substituir softwares. Eles também vão substituir parte da mão de obra.
E isso muda tudo. Porque hoje as empresas gastam muito mais com pessoas do que com tecnologia.
SaaS, pra quem não está familiarizado, é Software as a Service, ou seja, softwares distribuídos via assinatura. E a previsão é que os agentes de IA verticalizados ultrapassem esse modelo em escala e eficiência.
É por isso que a Y Combinator acredita que esse mercado pode ser até dez vezes maior que o SaaS.
Exemplos reais que já estão rodando
Lá fora a gente já vê alguns modelos ganhando tração.
O VET-GPT é um agente treinado com base científica só pra veterinários. O SABI-A atende consultorias ambientais com base em leis e normas específicas. E o Chat ADV já passou dos 90 mil advogados, oferecendo criação de peças jurídicas e pesquisas integradas.
Todos esses exemplos têm uma coisa em comum: são específicos, resolvem uma dor real e escalam com IA.
E o que isso significa pra você que empreende?
Se você tá construindo algo agora, a pergunta é simples. Qual tarefa dentro do seu mercado ainda é feita manualmente, de forma repetitiva e sem personalização?
Esse é o lugar onde um agente de inteligência artificial pode entrar e gerar muito valor.
Não é sobre criar o próximo gigante da tecnologia. É sobre criar um agente altamente nichado que resolve um problema de verdade. É sobre encontrar um ponto de ineficiência e transformar isso em vantagem competitiva.
Último recado: se liga nessa
No dia 5 de agosto, às 19h, a NoCode Startup vai liberar uma oferta histórica. Acesso vitalício à plataforma. Sim, vitalício mesmo. Uma oportunidade que a galera pede há anos.
A inteligência artificial tem impactado diversos setores criativos, e um dos mais revolucionários é, sem dúvida, o da produção musical. A IA para criar música não é mais uma promessa futurista: é uma realidade acessível que está remodelando a maneira como artistas, produtores e entusiastas criam sons, composições e trilhas sonoras de forma inteligente e automatizada.
O que é IA para Criar Música
O que é IA para Criar Música?
A IA para criar música é um conjunto de técnicas computacionais, geralmente baseadas em machine learning and redes neurais profundas, que permite que sistemas automatizados componham, harmonizem, produzam e editem músicas com mínima ou nenhuma intervenção humana.
Essas inteligências aprendem padrões musicais a partir de grandes bases de dados e podem gerar desde melodias simples até composições complexas com instrumentação e arranjos profissionais.
Esse tipo de IA se popularizou com o crescimento de ferramentas intuitivas que democratizaram o acesso à tecnologia, seja para uso profissional em estúdios ou como recurso criativo para influenciadores e desenvolvedores de games e apps.
Como Funciona a Composição Musical com IA
Sistemas de IA para criação musical operam por meio de modelagem preditiva. Eles analisam milhões de exemplos de músicas e, com base nesse conhecimento, fazem previsões sobre quais notas, acordes ou estruturas rítmicas são mais prováveis em determinados contextos. Assim, conseguem:
Gerar melodias originais com coerência harmônica;
Imitar estilos musicais específicos;
Criar trilhas sonoras para vídeos, jogos ou podcasts;
Harmonizar vocais ou batidas de forma automática.
Ferramentas mais avançadas ainda permitem interação em tempo real com o usuário, sugerindo variações melódicas, mudanças de tom ou adaptações baseadas em feedback imediato.
10 Melhores Ferramentas de IA para Criar Música em 2025
Abaixo, listamos as plataformas mais populares e eficazes que utilizam IA para composição, produção e masterização musical.
1. AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)
AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)
Especializada em composições sinfônicas e trilhas cinematográficas, a AIVA é amplamente utilizada em produções audiovisuais e games. Permite editar partituras e estilos musicais com alta precisão.
2. Soundraw
Soundraw
Ideal para criadores de conteúdo, o Soundraw permite gerar faixas originais com IA em poucos cliques. É altamente personalizável e intuitivo para quem não possui conhecimento musical avançado.
3. Amper Music
Amper Music
Muito utilizado por agências e produtores de vídeos, o Amper cria trilhas baseadas em gêneros e emoções desejadas. Com interface amigável, oferece licenças comerciais fáceis para uso em redes sociais e publicidade.
4. Boomy
Boomy
A proposta do Boomy é permitir que qualquer pessoa, mesmo sem conhecimento técnico, crie músicas e as publique em plataformas como Spotify. A IA cuida de todo o processo criativo.
5. Ecrett Music
Ecrett Music
Voltado para uso em vídeos e projetos comerciais, o Ecrett Music usa IA para gerar trilhas que se encaixam em contextos específicos, como “vlog”, “jogo de suspense” ou “corporativo”.
6. MuseNet (OpenAI)
MuseNet (OpenAI)
O MuseNet, da OpenAI, é um dos sistemas mais avançados. Capaz de gerar composições com 10 instrumentos e mais de 15 estilos musicais, combina técnicas de deep learning com redes neuronais recorrentes.
7. Soundful
Soundful
Com foco em criadores de vídeos e streamers, o Soundful produz trilhas sem royalties, adaptáveis a estilos como Lo-Fi, EDM, Hip Hop e outros.
8. Loudly
Loudly
Mais do que um gerador de músicas, o Loudly é uma plataforma colaborativa. Oferece biblioteca de samples e editor de músicas alimentado por IA, ideal para djs e produtores.
9. Soundtrap by Spotify
Soundtrap by Spotify
Embora não seja 100% automatizada por IA, o Soundtrap utiliza inteligência artificial para sugerir ajustes de mixagem, automatizar instrumentos e colaborar em tempo real.
10. Mubert
Mubert
Com base em algoritmos generativos, o Mubert cria músicas “infinitas” para ambientes, apps, jogos ou lives. Oferece API para desenvolvedores que querem integrar trilhas sonoras automáticas em seus produtos.
Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais
Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais
Empresas de publicidade têm utilizado IA para criar jingles em tempo recorde, reduzindo significativamente o tempo de produção sem comprometer a originalidade.
IA em Aplicativos e Produtos Digitais
Desenvolvedores de apps embedam IA musical para ajustar trilhas sonoras em tempo real conforme o comportamento do usuário.
Por exemplo, apps de meditação ou fitness já utilizam IA para adaptar o ritmo e estilo da música ao tipo de atividade que está sendo realizada. Essa personalização sonora aumenta o engajamento e a permanência do usuário na plataforma.
Criadores independentes também têm se beneficiado: ao integrar IA musical em seus fluxos de produção, conseguem lançar conteúdos exclusivos com maior frequência, reforçando sua presença em redes como TikTok e YouTube.
Para quem deseja aplicar IA musical em produtos digitais, como apps ou interfaces web interativas, uma forma eficiente é dominar ferramentas visuais e sem código.
THE AI Agent and Automation Manager Training da No Code Start Up ensina como integrar inteligências artificiais em fluxos e interfaces com rapidez e sem depender de programadores.
Vantagens de Usar IA para Produção Musical
A maior vantagem é a agilidade criativa. Com a IA, é possível testar variações rítmicas, melodias, harmonias e arranjos em minutos. Isso reduz custos de produção, estimula a experimentação e quebra barreiras técnicas.
Outra vantagem é a democratização da criação: qualquer pessoa com conexão à internet pode gerar músicas de qualidade profissional.
Tendências Futuras e Inovações na Música com IA
Tendências Futuras e Inovações na Música com IA
As tendências apontam para uma maior personalização sonora, onde IAs poderão criar trilhas adaptadas às emoções ou ao contexto ambiental em tempo real.
O uso de modelos generativos como Diffusion e Transformers para criação de sons sintéticos hiperrealistas é outro caminho promissor.
Estudos como os publicados pela MIT Technology Review apontam para a convergência entre IA, neurociência e composição automatizada como fronteira tecnológica para a próxima década.
Como Expandir Seu Potencial Criativo com IA Musical
A IA musical abre portas para novas formas de expressão e inovação criativa. Seja para explorar composições automatizadas ou para integrar sons inteligentes em apps e produtos digitais, o momento é ideal para aprofundar seus conhecimentos.
Para quem busca aplicar essas tecnologias na prática, com liberdade técnica e velocidade de execução, a Formação IA NoCode é o caminho certo para transformar ideias musicais em soluções reais, mesmo sem saber programar.
Lançado em novembro de 2024 pela Anthropic, o Machine Communication Protocol (MCP) transformou a maneira como AI agents interagem com serviços on‑line.
Em vez de programar cada chamada de API, você descreve funções num manifesto JSON e o agente executa tudo sozinho.
O N8N incorporou suporte nativo ao MCP, permitindo publicar ou consumir servidores sem escrever código.
Neste tutorial, você entenderá por que o MCP é considerado revolucionário, quando vale adotá‑lo e como testá‑lo em um fluxo real.
1. Por que o MCP é revolucionário?
O MCP conecta diretamente agentes de IA a serviços, eliminando etapas de programação manual e tornando as conversas capazes de criar clientes, emitir faturas ou ler planilhas em tempo real.
A adoção por empresas como Stripe indica que esse modelo de comunicação tende a se consolidar como padrão nos próximos anos.
2. As três fases de evolução dos agentes de IA
Acesso a APIs via código: o desenvolvedor escreve todas as requisições HTTP.
Ferramentas embutidas: plataformas expõem funções internas prontas para o modelo.
Protocolos abertos (MCP): qualquer serviço documentado se torna plug‑and‑play, permitindo escalabilidade quase instantânea de capacidades.
3. O que é MCP e como ele funciona
O MCP é, essencialmente, uma especificação que descreve funções, parâmetros necessários e exemplos de uso em um arquivo JSON.
Quando o agente lê esse manifesto, ele sabe exatamente qual chamada fazer e como tratar a resposta, sem instruções adicionais no prompt.
Em outras palavras, o manifesto substitui a necessidade de código customizado: basta atualizar o arquivo e novas funções ficam disponíveis, enquanto a lógica de erro e autenticação permanece centralizada.
4. Diferença entre MCP Client e MCP Server
Papel
O que faz
Quando usar
Client
Consome manifests publicados por terceiros.
Você quer acessar rapidamente recursos de serviços externos (ex.: criar pagamentos no Stripe).
Server
Publica seu próprio manifest.
Precisa expor processos internos — do CRM ao ERP — como funções que qualquer agente pode acionar.
5. Benefícios do uso do MCP em projetos de IA
Adotar MCP reduz manutenção de código, padroniza entradas e saídas, facilita governança (você define apenas as ações permitidas) e acelera prototipagem.
Adicionar ou remover funcionalidades vira uma simples edição no manifesto, sem impactar prompts ou fluxos existentes.
Grandes players já oferecem suporte oficial. O Stripe publica seu manifesto para operações de cobrança; a Anthropic habilitou o uso direto no Claude; o GitHub testa o protocolo em extensões de code‑assist.
Além disso, a comunidade mantém conectores para Google Sheets, Notion e HubSpot. Para monitorar tudo isso, projetos como LangSmith fornecem panorama completo dos fluxos MCP, permitindo depurar cada chamada em detalhes.
8. Como o N8N integra o MCP
No modo Client, basta apontar o N8N para um manifesto externo e criar um node HTTP já configurado. No modo Server, você seleciona qualquer node (ou mesmo um workflow inteiro) define nome, descrição e argumentos, e o N8N gera automaticamente o manifesto JSON.
Esse arquivo pode ficar hospedado localmente (baixo tempo de resposta) ou ser publicado na web para consumo por outros agentes ou ferramentas.
9. Vantagens e desvantagens de criar seu próprio MCP Server
Construir um servidor próprio coloca você no controle da versão, da segurança e dos limites de uso. O lado negativo é a sobrecarga: cada chamada passa por sua infraestrutura, exigindo monitoramento, escalonamento e políticas de cache para evitar latência ou custos desnecessários.
Se a função existir oficialmente em outro serviço, talvez seja mais simples consumir o manifesto já mantido pelo provedor.
10. Exemplo prático: agente vendedor usando MCP Server
No N8N crie três funções: criarLead, gerarProposta and enviarInvoice.
Publique-as como MCP Server.
Conecte um agente (Claude ou GPT‑4o) via MCP Client.
Durante a conversa, o agente coleta dados do cliente, chama criarLead, gera a proposta e devolve ao usuário um link de pagamento criado por enviarInvoice. Todo o fluxo acontece em segundos, sem uma linha de código adicional.
Considerações finais
O MCP já produz ganhos reais em agilidade e manutenção, mas não é obrigatório em todos os cenários. Antes de adotá‑lo, avalie se a tecnologia resolve um problema concreto, teste em processos pequenos e, só então, amplie o uso.
Se precisar de um ponto de partida, hospede um manifesto local no N8N, conecte seu agente preferido e observe como a automação se comporta.
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