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How to create an app with or without code

How to create an application with or without code

Estimated reading time: 12 minutes

If you are thinking of having your own app, you are definitely wondering how to create an app. and If you are thinking that it is necessary to be a master of programming, we can already tell you that there are other possibilities, discover what is needed to create an app

Today there are several platforms that allow the creation of apps without the need to write a line of code (learn more about what is no-code). So, if you have a good idea in your head but don't know how to program, you can put it into practice anyway!

In this article you will discover the essential steps of how to create an app and be successful in the market. 

How to create an application in code

What are the steps to create an application?

7 Steps on how to create an application

Define your goals

Answer the question: what problem am I solving and what will be the benefit that users will have when using my application?

Do a market survey

Evaluate the market before leaving for the hand in the mass definitively. Conduct a market analysis focused on the niche you intend to operate.

Search existing solutions

Carry out a more detailed study of your competitors, knowing their strengths and weaknesses in depth.

Set goals metrics

Define goals that support the tracking of development results and the application itself.

Decide on your app's features

You don't need to start with a super complete version, so think about what the main features will be that you will offer your users.

Create an MVP

Bet on a minimal model to validate your product and confirm that it is really scalable in the market.

guarantee the quality

Evaluate your app's proper quality parameters for proper functioning and perform the appropriate tests.

Define your goals

create a free app​

if you want to know how to create an app, the first step is to know what your goals are. 

That is, what do you want to achieve with the development of this app. It is at this point that you will think of an outline of your project.

What will the area be? Health, wellness, finance, lifestyle, leisure. Think about what you want to do and who you want to offer this application to.

Answer the question: what problem am I solving and what will be the benefit that users will have when using my application? Work on it, because, at the end of the day, your app it needs to be useful for something in the person's daily life. 

Do a market survey

Even if you have an interesting and purposeful idea, you need to evaluate the market before going for real. 

This is even more important when your main goal with all of this is to make money – which turns out to be most people's main goal. 

Therefore, you must carry out a market analysis focused on the segment of apps and aimed at the niche you intend to act.

From there you will be able to have a more complete view of the target audience, demand and the like.

You can even develop a app super cool, but it won't have the visibility it deserves if there isn't a market to download your program. 

That is, it is necessary to unite the best of both worlds: an interesting idea + a market that has demand. 

Bearing in mind that it is interesting to evaluate the market in general and then focus more on the area of application development. 

Many times it may seem not to have much demand thinking about the app occasionally, but the market in general is large. By developing a good solution you can grow a lot. 

Practical Example:

Imagine you want to create an appointment scheduling app for beauty professionals, such as hairdressers, manicurists, and makeup artists. Your market research should start with questions like:

  • Who are the main users of this type of app? Independent beauty professionals and their clients.
  • Do these professionals already use any apps? Identify competitors like “Bling” or “Shedul”, which already serve this public.
  • What are the pains of these professionals? Difficulty in organizing schedules, lack of a simple way to communicate with customers and manual payment management.
  • Is the market growing? Data shows that the beauty and wellness sector continues to expand, with more professionals moving into self-employment.

Based on these answers, you will have a clear view of your target audience, competition and existing demand.

This prevents you from investing time and money in an idea with no market and increases your chances of success.

Search existing solutions

During this time you can carry out a more detailed study of your competitors.

One of the big mistakes of those who are starting in the market is not looking at their competitors. 

From this assessment you will be able to assess what are the strengths and weaknesses of each one. Absorb everything that is interesting and bring it to your application (but, if possible, in an improved way) and bring a solution for each negative point that was raised.

In addition to downloading and frequently using each app of the competitor, it is essential to evaluate the comments of the users.

This turns out to be easy, because in the app store itself there are open comments from users. From this assessment it is possible to find feedbacks valuables of what you should and shouldn't do with your app.

It is also valid to say that this analysis of competitors must be constant, as the tendency is for them to innovate and seek to improve their products.

If you pay attention, you have a greater dimension of how they are using new technologies. And, remember: never underestimate your competitors, no matter how inferior they may seem. 

Common Applications in the Beauty and Appointment Services Niche:

How to create a scheduling app​
  1. Fresha: Scheduling platform for beauty and wellness professionals, with payment integration and inventory management.
    • Strong Point: Simple interface and complete management.
    • Weak Point: Fees apply for use of some features.
  2. Bling: Financial management and scheduling app, very popular among microentrepreneurs.
    • Strong Point: Integrated financial control.
    • Weak Point: Complex interface for new users.
  3. Easy Agenda: Simplified scheduling solution, ideal for freelancers.
    • Strong Point: Simplicity and accessibility.
    • Weak Point: Few customization options.
  4. Booksy: Focused on appointments for beauty professionals, with integrated marketing resources.
    • Strong Point: Marketing and customer loyalty resources.
    • Weak Point: High costs for small businesses.
  5. StyleSeat: Aimed at beauty professionals in the US, with integrated scheduling and payment.
    • Strong Point: Payment integration directly into the app.
    • Weak Point: No support in Portuguese.

How to Analyze These Apps:

  • Download and use each app: Evaluate user experience, navigation and functionality.
  • Read user reviews: Identify recurring complaints and see what users praise most.
  • Test customer support: Check the speed and efficiency of the service, which is a competitive advantage.
  • Analyze the business model: Check if the app is free, has premium plans or charges a commission.

With this information, you can create an application that not only offers the best features of your competitors, but also solves the main pain points they leave open.

Set goals metrics

This step is very important not only to know how to create an app, but for any type of endeavor you intend to engage in in your life – and it goes even for personal goals.

When we do not define our goals, when they are generalist or when they are only valid for the final result, most likely you will be discouraged with the project, in addition to being left without adequate direction.

It is very important that you set goals for where you want to go and also bring the way in which you intend to do this. 

Remembering that goals not written in stone can be changed over time to what makes the most sense.

Even at the beginning of the business it is common to set goals that do not correspond to reality because there is a lack of experience in that market. 

So before creating an app, learn how to set your goals so that they help you and not the other way around. 

Decide on your app's features

Once you have a more established and solid idea, it's time to start thinking how to create an app

The first step is not to start developing, but to think about the resources your producer will have. 

You don't need to start with a super complete version, so think about what the main features will be that you will offer your users.

Having this well defined is important to know where to start your application development project. 

Create a minimum viable product (MVP)

You will hardly develop a product that will be perfect in the first version, even if you know all the steps of how to create an app

And that doesn't just apply to apps, but to any type of project as well.

To minimize errors or wrong strategies, it is always more interesting to bet on a minimal model to validate your product and confirm that it is really scalable in the market. 

Test your own app 

It is very important that you have a structured process for carrying out tests, because that way you will be able to discover which are the bugs and details that can be improved to bring better user experience.

Being a program it will always be subject to the bugs, but you should always try to resolve them as quickly as possible so that users can browse your website normally again. app.

These were some considerations about creating applications for mobile devices or even other devices.

Quality assurance

Have a guarantee of the quality of your product. Your application it really must be good and solve the pain that it proposes so that, in fact, it has the due prominence in the market. 

And what would be a good app? Leaving aside the question of its objective, for it to be considered of quality there are some parameters to take into account, such as:

  • Ease of access 
  • lightweight app
  • Run on different systems 
  • be intuitive 
  • be responsive 
  • Have one design nice 
  • Possibility of integrations 
  • Follow all the rules of the LGPD (General Data Protection Law) 
  • Facilitate the user experience 
  • And stuff like that

If your app If you have all this and still a great idea, then it will definitely be well accepted in the market. 

Ways to create an app

Already knowing the essential steps of how to create an application, you may still be wondering how what are the possibilities to actually create your application.

Hire self-employed professionals

You can choose to hire independent professionals to run part of the application or to fully create it.

Hire a specialist company

Such companies have great know-how in creating applications, whether simple or complex. This option tends to be more expensive than the others.

Develop yourself with tools in code

Today you no longer need to know a programming language to develop your own application.

making use of no-code tools you can create your app yourself in a few weeks instead of months and save a lot of resources.

Know more about the ways to create an application in our article.

Now that you know how to create an app, how about starting to better structure your idea to get it off paper?

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Neto Camarano

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

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More Articles from No-Code Start-Up:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Características técnicas do GLM 4.5

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

Roteamento inteligente e balanceado

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

Capacidade de contexto estendida

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

Otimizador Muon e Grouped-Query Attention

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

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

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

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

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

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

Aplicabilidades reais: onde o GLM 4.5 brilha

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

Software Engineering

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

Assistentes e Agentes Autônomos

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

Análise de dados e relatórios complexos

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

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

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

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

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

Em termos de performance:

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

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

Comparativo de desempenho com outros LLMs

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

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

Fonte: Relatório oficial da Zhipu AI

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

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

Futuro e tendências para o GLM 4.5

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

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

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

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

Um modelo para quem busca eficiência com inteligência

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

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

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

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

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

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

Exemplo com formulário e WhatsApp

Exemplo com formulário e WhatsApp

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

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

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

Qualificação e repasse ao vendedor

Qualificação e repasse ao vendedor

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

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

Automação e banco de dados

Automação e banco de dados

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

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

Integração com Notion CRM

Integração com Notion CRM

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

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

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

Função de Follow Up

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

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

Ferramentas e arquitetura

Ferramentas e arquitetura

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

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

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

Fluxo mestre e recursos multimídia

Fluxo mestre e recursos multimídia

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

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

Resumo para vendedores

Resumo para vendedores

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

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

Estratégias de Follow Up

Estratégias de Follow Up

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

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

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

Formação Agentes 2.0 e templates

Formação Agentes 2.0 e templates

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

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

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

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

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

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

O que é um agente de IA para marketing digital?

One 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 Agents Course with OpenAI, é viável criar agentes que escrevem cópias, conversam com leads em tempo real e analisam sentimentos de comentários.

THE documentação do OpenAI it's the guia oficial do Dify mostram como esses agentes podem ser implantados com fluxos lógicos e memória contextual.

Salesforce Einstein & HubSpot AI

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

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

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

E‑commerce com IA preditiva

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

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

Geração de demanda B2B

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

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

Social listening com resposta autônoma

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

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

Benefícios estratégicos dos agentes de IA no marketing digital

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

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

Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

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

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

Platforms like manual oficial do Bubble it's the Dify Course permitem essa construção de forma intuitiva.

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

Avançar com agentes de IA no marketing exige preparação

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

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

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

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