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How to get started in AI: artificial intelligence course to create applications with NoCode

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Estimated reading time: 14 minutes

Introduction to the world of Artificial Intelligence and NoCode

Have you ever thought about create apps without having to dive in in the mysteries of programming? How about using Artificial Intelligence to simplify everyday tasks?

If you are looking for innovation with ease, mixing Artificial Intelligence with NoCode platforms can be a masterstroke.

We'll show you how this is possible in this mini artificial intelligence course, and believe me, it's easier than it seems.

Here, we will guide you through the first steps in the world of Artificial Intelligence:

What it is, how it works and its main applications, such as generation of images, audio and text.

But it doesn’t stop there! We’ll also teach you how to combine these technologies with NoCode tools like Make and n8n.

That's right, you'll learn how to create incredible solutions without needing a single piece of code. If you want to turn your ideas into reality, This article is the perfect starting point.

What is Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence (AI) is becoming an essential part of our daily lives. Imagine a world where your smartphone can predict what you want to do, or a car that drives itself through city streets.

This is already happening thanks to AI, which allows machines to learn and make decisions intelligently.

One of the most fascinating aspects of AI is its ability to learn from past experiences.

This is possible through something called machine learning, where computers improve their skills by observing and analyzing large volumes of data.

Let's look at some important points about AI

What is important to know about AI

  • Learning ability: AI can identify patterns in complex data, which allows it to continually improve its own skills.
  • Decision making: With the speed and precision that AI offers, it can make decisions in fractions of a second, something especially useful in areas such as financial markets and medical emergencies.
  • Automation: AI is capable of automating repetitive tasks, freeing people to focus on more creative and strategic tasks.

A practical example of the application of AI is in virtual assistants, such as Siri and Alexa.

They learn from each interaction, becoming more efficient at understanding and responding to your requests.

This shows how AI is integrated into our lives, making everyday tasks easier.

Understanding AI is a valuable skill these days. By understanding the basic principles, you can not only take advantage of its benefits but also identify opportunities to apply it in your field of work.

AI is no longer restricted to large companies; it is accessible to everyone, opening up a world of possibilities to innovate and improve processes in any area.

In short, Artificial Intelligence is a powerful tool that is shaping the future.

With it, we can not only automate tasks, but also create solutions that significantly improve our quality of life and work efficiency.

How do AIs work?

How an AI works

Have you ever stopped to think about how artificial intelligence (AI) can make our lives so much easier?

Whether it’s recommending movies or helping predict the weather, AI seems to have an almost human-like “power” to understand and process information.

But how does this actually happen? Let's simplify it here.

Understanding the basis of AI

At the heart of AI are algorithms, which are recipes or instructions that the computer follows to perform tasks.

These algorithms can learn from data. That’s right, they improve as they receive more information, in a process called machine learning.

  • Machine Learning: Imagine that you want the computer to recognize photos of cats. You don't tell him what a cat looks like. Instead, you show thousands of photos of cats and eventually the system starts to identify patterns that define what a cat is.
  • Neural networks: Inspired by the human brain, these networks are sets of algorithms that try to recognize patterns. They interpret sensory data, such as images and sounds, much like our brain interprets the senses.
  • Natural Language Processing: This allows AI to understand and respond in human language. So when you talk to virtual assistants like Siri or Alexa, it's natural language processing that's at work.

A practical example of the use of AI is when you use a streaming service like Netflix.

Based on the movies you watch, AI suggests other movies you might like.

This is done by analyzing patterns in your viewing history and comparing them to thousands of other users.

In short, artificial intelligences today are capable of performing complex tasks that would normally require human intelligence.

They're everywhere, making everything from movie choices to complex weather forecasts easier.

The key to their functioning is their ability to learn and adapt, becoming increasingly efficient the more they are used.

Artificial Intelligence Categories

Artificial Intelligence (AI) is increasingly present in our daily lives, and understanding its different categories can help you discover new possibilities.

I'll explain three main categories of AI that are transforming the way we interact with the world around us.

 

AI for imaging

This technology is super interesting! Think of a system that can identify everything in a photo.

This capability is used for everything from unlocking your phone with your face to providing life-saving medical diagnoses. And artists are using AI to create works of art that were previously unimaginable.

DALL E 3: Developed by OpenAI, it allows you to generate detailed images from textual descriptions, with integration with ChatGPT.

Midjourney: Focused on creating artistic and stylized images, it is widely used by designers and content creators.

Stable Diffusion: Open source model that offers flexibility for customization and fine-tuning of image generation.​

 

AI for audio generation


Imagine talking to your cell phone and having it understand everything you say, or even transform any text into a clear and natural narration.

This is now possible thanks to audio AIs. They make it easier to make simple requests to a virtual assistant or create audiobooks or podcasts without using a real human voice.

ElevenLabs: Specialized in voice cloning and realistic speech synthesis, allowing you to create personalized voices with high fidelity.

Play.ht: Uses cutting-edge technology to convert text to speech with natural voices, supporting multiple languages.

Descript: Tool that combines audio editing with automatic transcription, facilitating the creation and editing of sound content.

 

AI for text generation


This is the technology behind chatbots that answer questions on websites or apps.

Text AI can write articles, create summaries of large texts, and even help writers overcome writer’s block. It’s a powerful tool for automating and personalizing communications.

ChatGPT: OpenAI's language model capable of generating coherent and relevant texts in different contexts, from informal conversations to complex essays.

Jasper: Focused on content marketing, helps create SEO-optimized texts, ads and social media posts.

Copy.ai: Provides fast text generation for a variety of purposes, including emails, product descriptions, and content ideas. ​

Each of these categories has the power to transform different sectors, from art to health and communication.

By understanding these technologies in depth, you can not only better understand how they work, but also begin to imagine how they can be applied to your life or work.

The key is to explore these tools and think about how they can solve problems in new and creative ways.

AI for image, audio and text generation

Artificial Intelligence (AI) is an incredible tool that is changing the way we create and interact with images, audio and text.

It helps us to do fascinating things, from creating art to improving our communication.

In the world of images, AI can identify people, objects, and landscapes in photos.

This is super useful in areas like security, where facial recognition systems keep places safer, or in medicine, helping doctors analyze imaging scans more accurately.

Artists are also using AI to create unique works of art, mixing styles or creating new artistic visions.

When it comes to audio, AI is no slouch either. It can turn text into speech that sounds almost as natural as a human speaking.

This is great for those who use virtual assistants or prefer to listen to a book instead of reading. Additionally, AI systems help with audio transcription, making online meetings and classes more accessible to everyone.

AI-powered text generation is becoming increasingly advanced. Chatbots, for example, are becoming increasingly better at simulating human conversations.

This helps a lot in customer service, where the bot can resolve simple issues without a human needing to intervene.

There are also programs that help writers overcome writer's block by suggesting ideas or completing sentences.

In all of these areas, AI is opening up new possibilities, making our lives easier and our businesses more efficient.

With it, we can not only do more, but also do better, exploring new ways of creating and interacting with the world around us.

AI agents and their application

What are the main applications of AI?

Artificial Intelligence Agents, or AIs, are like virtual helpers that make life easier for people and businesses.

They can do a little bit of everything, from answering questions to helping you sell more and better.

Imagine a virtual assistant who serves customers day and night, without rest. This assistant can answer questions, offer products and even close sales. It is an employee who does not take vacations and is always ready to help.

Another interesting example is an agent who analyzes what customers like and suggests products that they actually want to buy. This helps improve sales and delight customers.

For an AI agent to work well, you need to configure it correctly and feed it with a lot of data. This way, he learns and gets better and better at what he does.

A good initial configuration and a constant feed of data are essential for the agent to improve their skills.

With the advancement of technology, these agents are becoming indispensable. They help to offer a more personalized and efficient service, which is exactly what most customers are looking for today.

Additionally, connecting these agents to tools that do not require programming knowledge, such as make up and n8n, enhances your capabilities.

This integration allows you to create innovative solutions without needing to understand codes.

It is a way to innovate and stand out in the market, offering services that really catch the attention of customers.

If you are interested in using these technologies, there are courses that teach you how to get the most out of AI agents and NoCode tools.

Taking advantage of these resources can be the key to your business's success in the digital world.

Connecting AI with NoCode tools

Integrating Artificial Intelligence (AI) into your projects is now easier than you think, thanks to NoCode tools.

These platforms allow you to add advanced AI capabilities without having to write code. This opens up a world of possibilities, even if you’re not an experienced programmer.

NoCode tools simplify the process of adding AI to your application. You just need to select and drag the components you want to use.

For example, if you want to create a system that recognizes photos, you don't need to learn about complex algorithms.

Just choose the image recognition block in your NoCode platform and voila, your functionality is added.

This ease of use brings countless opportunities for innovation. Imagine creating an app that helps manage visitors to a company using facial recognition, or a virtual assistant to automatically assist customers.

All of this becomes possible and practical with NoCode and AI.

A real-world example would be creating a chatbot for your website. Chatbots can understand common customer questions and respond intelligently.

This improves the user experience, reduces the burden on your support team, and keeps your customers happy.

If you've always wanted to incorporate cutting-edge technology into your projects, but felt limited by programming, NoCode and AI tools are the solution. They open the doors to creating innovative solutions without complications.

Imagine the possibilities and start exploring this powerful combination today.

Using Make and n8n for integration

Exploring the integration of Artificial Intelligence (AI) with NoCode tools like Make and n8n can truly transform the way you develop solutions and automations.

These tools make the entire process more accessible and less technical, allowing even non-programmers to create complex systems.

make up is a visual tool that makes it easy to automate tasks. Imagine you want AI to analyze sales data and automatically send you an email report whenever it reaches a certain value.

With Make, you can do this by dragging and dropping action blocks, without writing a line of code.

n8n, on the other hand, offers a similar approach, but is even more flexible. It allows you to integrate several different applications, such as your database, email tools, and of course, your AI.

For example, you can set up a flow that, upon receiving new data, sends it to AI to process and then automatically updates a dashboard that you use for monitoring.

To get started using these tools, follow these simple steps:

  1. Log in and sign up or install Make or n8n.
  2. Create a new project and set up the workflow by dragging the necessary steps.
  3. Configure data inputs and outputs. Make sure all the data your AI needs is being sent correctly.
  4. Run a test to make sure everything is working as expected.
  5. Adjust whatever is necessary to optimize the process.

These steps not only simplify but also enhance your operations, allowing you to focus on other areas of your business while automation takes care of repetitive or complex processes.

Integrating AI with NoCode tools is a path of no return for those looking for efficiency and innovation.

Start small, test different settings, and see how these tools can help you achieve impressive results with less effort.

NoCodeIA Course

We hope you enjoyed exploring the fascinating world of Artificial Intelligence in conjunction with NoCode tools.

Now that you know how these technologies work and how they can be integrated, you are one step ahead of starting your own projects with more confidence and innovation.

Combining Artificial Intelligence and NoCode not only simplifies the process of developing technological solutions, but also opens up a range of possibilities for anyone, regardless of their technical level.

Imagine being able to create applications, tools or services that use AI without having to write a single line of code!

Don't miss the chance to be at the forefront of this technological revolution. O NoCodeIA course NoCodeStartup is designed to take you from basics to advanced, preparing you to create effective and innovative solutions.

Are you ready to turn your ideas into reality? Join us and master the tools that will shape the future of digital development!

 

Further reading:

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Learn how to make money in the AI and NoCode market, creating AI Agents, AI Software and Applications, and AI Automations.

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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