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What is No Code – All About No Code Development

what is in the code

Anos atrás a única opção que Jeff Bezos e Mark Zuckerberg tiveram para criar a Amazon e o Facebook foi passar horas em sua garagem escrevendo linhas e linhas de código.

Thankfully, technology evolves...

Today anyone can launch prototypes in 24 hours using no-code (zero code) tools, 1/10 of the traditional cost.

Have you ever had an app idea and given up because you didn't have a programmer? With no-code, you can launch it yourself without hiring a developer.

Or that day when something bothered you and you thought: if someone created a solution to this problem, it would make a lot of money

Maybe if you had access to this content earlier, that person could be you.

Graças às tecnologias chamadas de no-code, você poderia ter tirado do papel e desenvolvido essa sua ideia sem escrever uma linha sequer de código.

Knowing what is in code will make you look at the world of programming with different eyes. 

If you like technology and development, but don't have an affinity for programming, understanding what no-code is will be the answer you've been looking for.

In this article you will understand a little more about it. 

After all, what is no-code?

No-code é desenvolvimento visual: você monta telas, regras, integrações por blocos e publica web/mobile sem digitar código. Ferramentas como Bubble (web) e FlutterFlow (mobile/web) materializam esse modelo.

That is, no-code developers, instead of developing by writing lines of code themselves, use tools that allow visual development and develop based on logic that is much more understandable and similar to human language:

This is very much in line with the words of the CEO and founder of Bubble, one of the biggest no-code platforms today:

Why in today's world are people expected to learn and speak the language of computers?
Instead, shouldn't computers learn to speak our language?
?”
Emmanuel Straschnov – Founder and CEO of Bubble

  • Déficit de talentos: escassez global estimada em ~40M hoje e ~85M até 2030 (fontes que compilam dados de BLS/Korn Ferry).
  • Mercado LC/NC: projeção de US$ 187 bi até 2030, partindo de ~US$ 10 bi em 2019.

I don't know about you, but to me this makes a lot of sense.

And how to do it? 

Tools like Bubble and FlutterFlow let you drag blocks, define logic, and publish (all from a single dashboard).

Tais ferramentas facilitam o processo de desenvolvimento, quebrando as barreiras para aqueles que desejavam trabalhar com a criação de aplicativos, mas que não sabem programar. 

Isso traz infinitas possibilidades, pois permite que qualquer pessoa desenvolva sua própria aplicação, tirando sua ideia do papel sem precisar recorrer a um programador. 

This greatly reduces development costs, as development time is shorter and also qualified IT professionals are often a very expensive workforce.

The no code movement

What is no-code

It started in the 90s with WYSIWYG website builders. The explosion came in 2018, when VCs poured millions into Bubble, Webflow and Airtable (accelerating enterprise adoption).

However, as you can imagine, at that time there was only a sketch of what it would be like today, with very limited platforms – but, for the time, it was a great advance. 

In 2018 there was a great expansion of the area and the tools used, causing the technological scenario to suffer a great revolution! 

That year there was a publication of extreme relevance for the medium, showing that several startups were investing in this development model – which is one of the reasons for their more agile solutions. 

The no-code is a simple, intuitive, efficient and agile solution that promotes a series of benefits for all companies (and even for people's daily lives). 

Why does the no-code matter today more than ever?

If you've been following the tech market a bit in recent years, you've probably heard about the difficulty companies have in hiring and retaining developers.

This is because, the exponential growth of companies using and creating their own applications and softwares lately, has greatly increased the demand for these professionals.

And since it takes time to make good developers, perfect chaos was created.

A high demand that doesn't stop growing (and won't stop growing for a long time), with a low supply that we have difficulty increasing due to the time it takes to train programmers.

What is the current deficit of devs in the world?

According to the US Labor Statistics the lack of developers amounted to 40 million workers in 2019. By 2030, the expectation is that this number will reach 85 million.

Generating a global loss of U$D8.4 trillion.

And companies have already felt the consequences of this strongly:

  • Salaries and benefits to be able to hire and retain such professionals have never been higher;
  • Application development costs keep growing;
  • Difficulty for small and medium-sized companies to enter this game;

There are thousands of companies with this pain, a world of opportunities.

And this is where no-code shines…

The advantage of no-code

  • Learn in months, not years
  • Reduce dev cost by up to 70 %
  • Cast 5-10× faster
  • Scale without hiring extra dev

This has drawn a lot of attention from entrepreneurs and companies, and as these companies have realized this, many have opted and preferred the no-code development.

According to projections of GLOBE NEWSWIRE the lowcode and no-code market should grow from a measured size of U$D 10 Bi in 2019 and reach U$187 Bi by 2030.

At this point, I imagine that the opportunity is already very clear to you, but it may be that you are still wondering how you can actually benefit from this revolution.

How to benefit from no-code

Firstly, it is interesting to mention that the technology market has attracted the interest of many people in recent years.

  • Intrapreneurship — create apps internal and gain promotion
  • Freelance — charge R$ 2k–50k per project
  • Found — launch your own startup SaaS

This is mainly because this is a segment that offers many perks for professionals.

Salaries are high and with many benefits and the home office is already a standard practice in the market.

In addition to the fact that it is a market that does not stop growing and is practically anti-crisis, rain or shine it is a market that has demand.

That is, if companies are doing well and growing, they invest in technology and innovation to grow even more and differentiate themselves from competitors.

If they are in crisis, they invest in technology and innovation to cut costs and differentiate themselves from competitors.

And this sum of factors has attracted many people to this market.

However, this is also a segment that requires greater training of professionals and therefore many people have had difficulties in making this change.

Whether you are a person who had already thought about migrating to the tech market at some point, or if after this content you became interested in the segment, or even if you are already in this market, the no-code opens up a great opportunity.

Does this mean no-code is easy?

Quick answer: No.

You will still need to master several other aspects involving application development and fundamental technical understandings.

But no-code tools have a much lower learning curve

And with this new skill, the ways to make money are diverse.

You can work within a company, creating and improving your no-code applications. For example: transforming outdated excell spreadsheets into robust apps, with complete dashboards.

Powerful skill to secure a pay raise or promotions.

You can act providing services to other companies as a freelancer or creating your own agency.

Because apps are high value-added products, you can charge R$1000, R$2000, R$5000, R$10000, R$50000 and even much more for a project.

And because with this skill you can also get your app or business idea off the ground.

Create your own startup, your own SaaS (subscription app).

Anyway, the opportunities are countless.

What can we create with no-code

What is no code for?

As I already mentioned here, with the level where the tools are today, you really can create practically anything with no-code.

You can create:

The opportunities are truly endless, ecommerce, marketplaces, ERPs, SaaS, scheduling systems, delivery systems, social networks.

Copy Uber, Airbnb, Facebook, Instagram.

Use Artificial Intelligence, Web3 apps, Token Gated apps

and the list goes on.

Hoje em ferramentas que permitem integrações API, a gama de possibilidades é realmente infinita.

But that's what we couldn't create with no-code.

And then the answer is really, it depends..

Everything I mentioned above can be created with no-code, but it depends on the tools you are using.

Therefore, one of the first steps is to understand your project's requirements and select a tool that fits it.

There's no need to select an extremely complex tool if your goal is to create a super simple app.

The same is true if the objective is to create a complex marketplace with several users, you need to use a tool that allows this.

Dica de 5 principais ferramentas no-code

Tool Main use Emphasis
Bubble Web applications Advanced logic + plugins
FlutterFlow Mobile apps Export native Flutter code
webflow CMS Websites Native SEO and pixel-perfect design
Xano Back-end / API Scale millions of requests
make up Automations +1,000 ready-made integrations

Alguns exemplos das melhores ferramentas no-code atualmente são:

  1. Bubble - for creating web applications
  2. SAP Build Apps (antigo AppGyver) - para criação de apps mobile gratuitos e offline
  3. FlutterFlow - for creating complete apps mobile devices
  4. Webflow - para criação de websites com alto grau de design
  5. Xano - for robust backends

For more detail on the no-code tools, we have prepared a specific article on the subject here on our blog.

Also check out our free courses:
Free Bubble course for beginners
Free FlutterFlow course for beginners
Curso SAP Build Apps (antigo AppGyver) gratuito para iniciantes

See the no-code in action

Do you want to better understand what this codeless development is? Let's go to a practical example so that you can abstract better. 

A seller always has a series of slips to generate after purchases. Are many emails, which generates hours of work! After passing through sales, it is still forwarded to the financial sector, generating more work for both sides. 

Cenário: Vendas emite muitos boletos e o Financeiro confirma manualmente → retrabalho.
Stack mínima: FlutterFlow (painel) + Supabase (tabelas: clientes, pedidos, boletos) + Make/n8n (webhooks) + e-mail/WhatsApp.
Passo a passo (MVP 7-dias):

  1. Formulário de pedido (FlutterFlow) grava em pedidos.
  2. Automações: webhook no Make/n8n recebe pedido_novo → cria boleto via API do gateway → retorna boleto_url and status.
  3. Notificação ao cliente (e-mail/WhatsApp) com link do boleto.
  4. Retorno (webhook): quando o pagamento é confirmado, o fluxo marca status=“pago” e avisa o vendedor.
    Entregável: dashboard com filtro por status e exportação CSV.
    Métrica de sucesso: reduzir TMA de faturamento (pedido→boleto) de horas para minutos.

Essa e muitas outras automações no plano No-code PRO.

Enquanto isso, a equipe de TI da empresa possui muitas outras demandas e resolver esse fluxo de trabalho realmente não é a sua prioridade. Como resolver essa situação?

Even if the sales and finance teams are not familiar with codes and development, with the tools in code they would be able to develop a solution to improve this workflow, building automation and tools to facilitate these processes.

No-code turns non-technical citizens into technology creators!

No-code x low-code

What is the difference between low code and no-code?

When looking for information about what is no-code, you will probably come across the term low-code. But what would that be?

Well, according to the translation itself we can already have an idea about it. No code refers to the use of no code, while low code requires a little code. 

  • No-code: zero code, ideal for fast MVPs
  • Low-code: accepts snippets; good for complex integrations

Quando usar:

  • Precisa lançar em dias / equipe não técnica → comece por no-code.
  • Há integrações complexas, regras fiscais ou legadolow-code dá flex extra.

Cuidados (para ambos): versionamento, RBAC, logs, política de plugins/integrações, e governança para evitar shadow IT.
Contexto de marca/manifesto: a tese de “ensinar os computadores a falar nossa língua” é o espírito do no-code.

Why invest in no-code?

Everyone who wonders about codeless development also wonders how they can take advantage of this revolution, and the possibilities are many.

No code in the corporate world 

This is closely related to the example we cited earlier. You are no longer at the mercy of IT staff or even third-party professionals to develop good in-house solutions.

Also, you don't need to be a programming master to do this. If you manage to solve an old problem with this type of solution, you can be sure that you will be very well noticed by all collaborators. 

This, by the way, is a great differential of a good employee. Knowing how to identify a problem, design a flow to solve it and translate all of this with the no code tools is, for sure, something very positive.

For your own investment

Another possibility is to use the no code tools to create applications for third parties or even to sell them on the internet.

From the moment you create a more generalist solution, then you can offer it to several companies or other customers. That is, you are monetizing the apps.

It's a great way to earn extra income or even make it your only source of income. 

Companies that want to stand out in the market do not hesitate to acquire solutions that will improve and optimize their respective processes. 

Many of these companies still don't know what the codeless movement is, so you'll be one step ahead. 

no-code Market Predictions

First a few more facts:

  • The no-code market has grown a lot and fast
  • Companies have recently received large contributions from investors.
    • Which only reinforces the predictions presented at the beginning of the video.
  • Market that is just beginning and is not yet widely known by the population and companies.

This leaves an even bigger window of opportunity for those just entering the no-code market.

Those who arrive first drink clean water.

Forecasts:

  • I dare say that within a few years, 99% of MVPs will be built with no-code.
  • I also believe that soon no-code will be the main way to create internal applications, dominating this market in the small and medium enterprise segments.
  • We will see more and more no-code being used in all types of companies for prototyping, by agile squads.
  • no-code software houses started to steal market from the traditional software houses and will have a good share of the segment, mainly in the Founders market, small and medium companies.

And yet, about some interesting branches that I have my eye on and I see a bright future ahead is the combination of:

  • No code + artificial intelligence
  • Nocode + Web3

No code tools have a very solid place in the market and the trend is for their use to grow more and more.

Knowing the possibilities of this codeless programming will open many doors for you, regardless of where you want to apply this knowledge. 

Now that you know what this movement is, how about exploring a little more of its tools and opportunities?

Identify a bottleneck in your work, choose a no-code tool and create the prototype in 48 h. Share the result with the team.

O que é uma linguagem no-code?

The term no-code means “without code”, being a movement in the technology area that brings the possibility of developing solutions in mobile or web format without needing a single line of code. 

What is low-code?

According to the translation itself, low-code refers to the little use of code needed to create applications.

Why invest in no-code?

No code is still a new market with a high growth projection due to the immense range of problems it solves, thus being a great market to invest in.

What is AI no-code?

IA no-code é criar soluções de IA sem programar, usando interfaces visuais que combinam modelos pré-treinados (ou ajustáveis) com dados e automações via conectores/APIs.

Exemplos rápidos:
Chatbot de suporte com contexto do seu FAQ.
Resumo automático de reuniões e envio ao CRM.
Extração de dados de PDFs e planilhamento.
Classificação de leads com score e follow-up.

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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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Eu vou te mostrar, na prática, como sair de um atendimento genérico. Vamos construir um sistema multiagente com IAs especialistas. Cada agente responde com base em dados confiáveis e atualizados.

O problema do atendimento repetitivo nas empresas

Você já perdeu horas respondendo as mesmas dúvidas? Ou viu uma IA genérica errar em perguntas técnicas simples? Esse é o gargalo que derruba a satisfação e a escala.

O que funciona é especialização + contexto. Em vez de um agente que faz tudo, criamos vários especialistas. Cada um resolve uma parte do processo com precisão.

Arquitetura de um projeto de Agente

Visão em camadas

O que sao multiagentes de IA

Front‑end: chat do usuário (n8n Chat Trigger ou web/chat). Orquestração: fluxos no n8n coordenando agentes e tools. Conhecimento: bases vetoriais no Supabase (Postgres + pgvector).

Componentes principais

Qual e o melhor criador de agentes de IA

Agente Orquestrador: recebe a pergunta e decide o caminho. Agentes Especialistas: n8n, Lovable and FlutterFlow. RAG: busca semântica na documentação oficial de cada ferramenta.

Fluxo resumido

Usuário pergunta → Orquestrador classifica → Especialista consulta RAG. Especialista gera resposta com fontes → Orquestrador entrega no chat. Logs e métricas são salvos para melhoria contínua.

O papel do Agente Orquestrador na orquestração dos fluxos

Orquestrador de ia

O orquestrador é o maestro do sistema. Classifica a intenção, pede esclarecimentos quando preciso. Só então delega ao especialista correto.

Ele aplica políticas de qualidade. Formata respostas, inclui citações/links e define limites. Se faltar contexto, solicita ao usuário a informação mínima.

Também gerencia fallbacks. Se um especialista falhar, tenta outro ou retorna orientação segura. Isso garante estabilidade mesmo em cenários de erro.

Demonstração prática: especialistas respondendo em tempo real

Plataforma de agentes de IA

Quando o usuário pergunta sobre n8n, o orquestrador roteia. O especialista do n8n consulta a base vetorial daquela doc. A resposta vem estruturada com passos e boas práticas.

Se a pergunta é sobre Lovable or FlutterFlow, mesma lógica. Cada especialista lê apenas sua base de conhecimento isolada. Isso evita confusão e melhora a precisão.

Mensagens e decisões ficam registradas. Assim medimos tempo de resposta, acertos e custos. E otimizamos prompts e thresholds com dados reais.

Preparação da base de conhecimento

Preparacao da base de conhecimento

Pipeline de ingestão

  1. Coleta: uso Jina Reader para extrair páginas limpas.
  2. Processamento: limpeza, chunking e metadados (fonte/URL).
  3. Embeddings: geração com OpenAI (text‑embedding‑3).
  4. Indexação: inserção no Supabase com pgvector.
  5. Observabilidade: jobs agendados e versionamento.

Boas práticas

Separar uma tabela por ferramenta. Armazenar título, URL, trecho, embedding e data. Versionar para saber o que mudou e quando.

Conheça a Jina AI

Conheça a Jina AI

THE Jina AI oferece ferramentas para pipelines de dados. No projeto uso o Jina Reader para extrair conteúdo limpo. Funciona via atalho de URL ou por API com chave.

Vantagens: rapidez, simplicidade e custo inicial zero. Ótimo para POCs e para manter a doc sempre atualizada. Integra bem com n8n e bancos vetoriais.

Exemplos de perguntas reais e respostas do sistema

Exemplos de perguntas reais e respostas do sistema

Pergunta (n8n): Como criar um workflow do zero? Resposta: criar workflow, adicionar trigger, encadear nós. Testar manualmente, salvar e ativar. Sugerir templates.

Pergunta (Lovable): Como gerar um dashboard rápido? Resposta: criar projeto, definir schema, importar dados. Gerar UI automática e personalizar componentes.

Pergunta (FlutterFlow): Como consumir uma API REST? Resposta: configurar endpoint, mapear campos e estados. Testar requisições e tratar erros no fluxo de navegação.

Teste com dúvidas ambíguas e limites do sistema

Teste com dúvidas ambíguas e limites do sistema

Quando a pergunta é genérica (ex.: “Como automatizar?”), o orquestrador pede a ferramenta alvo. Isso evita respostas vagas e reduz custo.

Se o usuário pedir algo fora do escopo (ex.: Zapier), o sistema responde com transparência e alternativas. É melhor ser claro do que “inventar” respostas.

Limites existem: bases desatualizadas e prompts ruins. Mitigamos com monitoramento, re‑ingestão e revisão de prompts. E métricas de satisfação para fechar o loop.

Stack de referência 

O que e o WhatsApp Multi agente

Modelos: GPT‑5 Thinking (orquestração); GPT‑5 mini para utilidades. Embeddings: text‑embedding‑3; opcional Llama/Mistral locais. Orquestração: n8n (AI Agents + HTTP + Schedulers).

Conhecimento: Supabase + pgvector; logging no Postgres. Extração: Jina Reader (atalho/API) com normalização Markdown. Mensageria: Web/App chat; opcional WhatsApp/Slack.

Qualidade: validação de fontes, score mínimo e fallback. Observabilidade: métricas por agente, custo, latência e acurácia. Segurança: RBAC, mascaramento de PII e trilha de auditoria.

Multiagentes resolvem o que IAs genéricas não conseguem. Arquitetura, especialização e dados certos fazem a diferença. Com esse blueprint, você já pode iniciar seu piloto hoje.

Se quiser, eu gero os workflows n8n iniciais. Incluo prompts, esquema das tabelas e jobs de ingestão. Assim você testa rápido e mede ROI com segurança.

Conteúdos Complementares:

A evolução da inteligência artificial tem alcançado marcos significativos, e a chegada da multimodal AI representa uma das transições mais importantes desse ecossistema.

Em um mundo onde interagimos com texto, imagens, áudio e vídeo simultaneamente, faz sentido que os sistemas de IA também sejam capazes de compreender e integrar essas múltiplas formas de dados.

Esta abordagem revoluciona não apenas a forma como as máquinas processam informações, mas também como interagem com os humanos e tomam decisões.

O que é Multimodal AI
O que é Multimodal AI

O que é Multimodal AI?

Multimodal AI é um ramo da inteligência artificial projetado para processar, integrar e interpretar dados de diferentes modalidades: texto, imagem, áudio, vídeo e dados sensoriais.

Ao contrário da IA tradicional que opera com uma única fonte de informação, os modelos multimodais combinam diversos tipos de dados para uma análise mais profunda e contextual.

Esse tipo de IA busca reproduzir a maneira como os humanos compreendem o mundo ao seu redor, pois raramente tomamos decisões com base em apenas um tipo de dado.

Por exemplo, ao assistir a um vídeo, nossa interpretação leva em conta tanto os elementos visuais quanto os auditivos e contextuais.

Como Funciona a Multimodal AI na Prática?

A base da multimodal AI está na fusão de dados. Existem diferentes técnicas para integrar múltiplas fontes de informação, incluindo fusão precoce (early fusion), fusão intermediária (intermediate fusion) e fusão tardia (late fusion).

Cada uma dessas abordagens tem aplicabilidades específicas dependendo do contexto da tarefa.

Além disso, os modelos multimodais utilizam alinhamento intermodal (ou cross-modal alignment) para estabelecer relações semânticas entre diferentes tipos de dados.

Isso é essencial para permitir que a IA entenda, por exemplo, que uma imagem de um “cachorro correndo” corresponde a uma legenda textual que descreve essa ação.

Desafios Técnicos da Multimodal AI
Desafios Técnicos da Multimodal AI

Desafios Técnicos da Multimodal AI

A construção de modelos multimodais envolve desafios profundos em áreas como:

  • Representação: Como transformar diferentes tipos de dados — como texto, imagem e áudio — em vetores numéricos comparáveis dentro de um mesmo espaço multidimensional?

    Essa representação é o que permite que a IA entenda e relacione significados entre essas modalidades, utilizando técnicas como embeddings e codificadores específicos por tipo de dado.
  • Alinhamento: Como garantir que diferentes modalidades estejam semanticamente sincronizadas? Isso envolve o mapeamento preciso entre, por exemplo, uma imagem e sua descrição textual, permitindo que a IA compreenda a relação entre elementos visuais e linguagem com precisão.

    Técnicas como atenção cruzada e contrastive learning são amplamente utilizadas.
  • Raciocínio multimodal: Como um modelo pode inferir conclusões baseando-se em múltiplas fontes? Essa habilidade permite que a IA combine informações complementares (ex: imagem + som) para tomar decisões mais inteligentes e contextualizadas, como descrever cenas ou responder perguntas visuais.
  • Geração: Como gerar saídas em diferentes formatos com coerência? A geração multimodal se refere à criação de conteúdos como legendas para imagens, respostas faladas a comandos escritos ou vídeos explicativos gerados a partir de texto, sempre mantendo consistência semântica.
  • Transferência: Como adaptar um modelo treinado com dados multimodais para tarefas específicas? A transferência de conhecimento permite aplicar um modelo genérico a problemas específicos com pouca personalização, reduzindo tempo de desenvolvimento e necessidade de dados.
  • Quantificação: Como mensurar o desempenho com critérios comparáveis entre modalidades? Isso exige métricas adaptadas à natureza multimodal, capazes de avaliar consistência e acurácia entre texto, imagem, áudio ou vídeo de forma unificada e justa.

Principais Benefícios dos Modelos Multimodais

Ao integrar múltiplas fontes de informação, a multimodal AI oferece vantagens competitivas inegáveis.

Primeiramente, aumenta significativamente a precisão na tomada de decisão, pois permite uma compreensão mais completa do contexto.

Outro ponto forte é a robustez: modelos treinados com dados multimodais tendem a ser mais resilientes a ruídos ou falhas em uma das fontes de dados.

Além disso, a capacidade de realizar tarefas mais complexas, como gerar imagens a partir de texto (text-to-image), é impulsionada por esse tipo de abordagem.

Como Avaliar Modelos Multimodais?

Para medir a qualidade de modelos multimodais, diferentes métricas são aplicadas dependendo da tarefa:

  • BLEU multimodal: avalia qualidade em tarefas de geração textual com entrada visual.
  • Recall@k (R@k): usado em buscas cross-modal para verificar se o item correto está entre os top-k resultados.
  • FID (Fréchet Inception Distance): usado para medir qualidade de imagens geradas com base em descrições textuais.

Avaliar corretamente é essencial para validação técnica e comparação entre abordagens distintas.

Exemplos Reais de IA Multimodal em Ação

Diversas plataformas de tecnologia já utilizam a multimodal AI em larga escala. O modelo Gemini, da Google, é um exemplo de modelo fundacional multimodal projetado para integrar texto, imagens, áudio e código.

Outro exemplo é o GPT-4o, que aceita comandos de voz e imagem junto com texto, oferecendo uma experiência de interação altamente natural com o usuário.

Esses modelos estão presentes em aplicações como assistentes virtuais, ferramentas de diagnóstico médico e análise de vídeos em tempo real.

Para saber mais sobre aplicações de IA na prática, veja nosso artigo sobre Agentes de IA Verticais: Por que isso pode mudar tudo no mercado digital.

Ferramentas e Tecnologias Envolvidas

O avanço da multimodal AI tem sido impulsionado por plataformas como Google Vertex AI, OpenAI, Hugging Face Transformers, Meta AI and IBM Watson.

Além disso, frameworks como PyTorch and TensorFlow oferecem suporte para modelos multimodais com bibliotecas especializadas.

Dentro do universo NoCode, ferramentas como Dify and make up já estão incorporando capacidades multimodais, permitindo que empreendedores e desenvolvedores criem aplicações complexas sem codificação tradicional.

Estratégias de Geração de Dados Multimodais
Estratégias de Geração de Dados Multimodais

Estratégias de Geração de Dados Multimodais

A escassez de dados bem pareados (ex: texto com imagem ou áudio) é um obstáculo recorrente. Técnicas modernas de data augmentation multimodal incluem:

  • Uso de IA generativa para sintetizar novas imagens ou descrições.
  • Self-training e pseudo-labeling para reforçar padrões.
  • Transferência entre domínios usando modelos fundacionais multimodais.

Essas estratégias melhoram performance e reduzem vieses.

Ética, Privacidade e Viés

Modelos multimodais, por sua complexidade, ampliam riscos de viés algorítmico, vigilância abusiva e uso indevido de dados. Práticas recomendadas incluem:

  • Auditoria contínua com equipes diversas (red-teaming).
  • Adoção de frameworks como o EU AI Act e normas ISO de IA.
  • Transparência em datasets e processos de coleta.

Esses cuidados evitam impactos negativos em escala.

Sustentabilidade e Consumo de Energia

O treinamento de modelos multimodais exige muitos recursos computacionais. Estratégias para tornar o processo mais sustentável incluem:

  • Quantização and distilação de modelos para reduzir complexidade.
  • Uso de energia renovável e data centers otimizados.
  • Tools like ML CO2 Impact e CodeCarbon para mensuração da pegada de carbono.

Essas práticas aliam performance à responsabilidade ambiental.

Da Ideia ao Produto: Como Implementar

Seja com Vertex AI, watsonx ou Hugging Face, o processo de adoção da multimodal AI envolve:

Escolha da stack: open-source ou comercial?

A primeira decisão estratégica envolve escolher entre ferramentas open-source ou plataformas comerciais. Soluções open-source oferecem flexibilidade e controle, sendo ideais para equipes técnicas.

Já as comerciais, como Vertex AI e IBM Watson, aceleram o desenvolvimento e trazem suporte robusto para empresas que buscam produtividade imediata.

Preparação e anotação dos dados

Essa etapa é crítica, pois a qualidade do modelo depende diretamente da qualidade dos dados.

Preparar dados multimodais significa alinhar imagens com textos, áudios com transcrições, vídeos com descrições, e assim por diante. Além disso, a anotação deve ser precisa para treinar o modelo com contexto correto.

Treinamento e ajuste fino

Com os dados prontos, é hora de treinar o modelo multimodal. Essa fase pode incluir o uso de modelos fundacionais, como Gemini ou GPT-4o, que serão adaptados ao contexto do projeto via técnicas de fine-tuning.

O objetivo é melhorar a performance em tarefas específicas sem precisar treinar do zero.

Implantação com monitoramento

Por fim, após o modelo estar validado, ele deve ser colocado em produção com um sistema robusto de monitoramento.

Ferramentas como Vertex AI Pipelines ajudam a manter a rastreabilidade, medir a performance e identificar erros ou desvios.

O monitoramento contínuo garante que o modelo continue útil e ético ao longo do tempo.

Para equipes que buscam prototipar sem código, veja nosso conteúdo sobre como criar um SaaS com IA e NoCode.

Aprendizado Multimodal e Embeddings

Aprendizado Multimodal e Embeddings
Aprendizado Multimodal e Embeddings

A ética por trás da multimodal AI envolve conceitos como aprendizado multimodal auto-supervisionado, onde modelos aprendem a partir de grandes volumes de dados não rotulados, alinhando suas representações internamente.

Isso resulta em embeddings multimodais, que são vetores numéricos que representam conteúdos de diferentes fontes em um espaço compartilhado.

Esses embeddings são cruciais para tarefas como indexação cross-modal, onde uma busca por texto pode retornar imagens relevantes, ou vice-versa.

Isso está transformando setores como e-commerce, educação, medicina e entretenimento.

Futuro e Tendências da Multimodal AI
Futuro e Tendências da Multimodal AI

Futuro e Tendências da Multimodal AI

O futuro da multimodal AI aponta para a emergência da AGI (Artificial General Intelligence), uma IA capaz de operar com conhecimento geral em múltiplos contextos.

O uso de sensores em dispositivos inteligentes, como LiDARs em veículos autônomos, somado a modelos fundacionais multimodais, está aproximando essa realidade.

Além disso, a tendência é que essas tecnologias se tornem mais acessíveis e integradas ao cotidiano, como no suporte ao cliente, saúde preventiva e criação de conteúdo automatizado.

Empreendedores, desenvolvedores e profissionais que dominarem essas ferramentas estarão um passo à frente na nova era da IA.

Se você quer aprender como aplicar essas tecnologias no seu projeto ou negócio, explore nossa Formação em IA e NoCode para criação de SaaS.

Saiba como aproveitar a Multimodal AI agora mesmo

A multimodal AI não é apenas uma tendência teórica: é uma revolução em andamento que já está moldando o futuro da inteligência artificial aplicada.

Com a capacidade de integrar texto, imagem, áudio e outros dados em tempo real, essa tecnologia está redefinindo o que é possível em termos de automação, interação homem-máquina e análise de dados.

Investir tempo em entender os fundamentos, ferramentas e aplicações da multimodal AI é uma estratégia essencial para quem deseja se manter relevante em um mercado cada vez mais orientado por dados e experiências digitais ricas.

Para aprofundar ainda mais, veja o artigo sobre Engenharia de Contexto: Fundamentos, Prática e o Futuro da IA Cognitiva e prepare-se para o que vem por aí.

Em um cenário onde o volume de informações cresce exponencialmente, confiar apenas em análises manuais se tornou inviável.

A inteligência artificial permite não apenas acelerar a geração de relatórios, mas também aprimorar sua qualidade, oferecendo insights que seriam invisíveis ao olho humano.

Neste artigo, você aprenderá tudo sobre como automatizar relatórios usando IA: desde os conceitos fundamentais até ferramentas práticas, casos reais e tendências.

Se você busca eficiência, precisão e escalabilidade nos seus processos de análise de dados, continue a leitura.

O que é automação de relatórios com IA?

THE automação de relatórios com inteligência artificial é o processo de geração, atualização e distribuição de relatórios por meio de algoritmos inteligentes, eliminando etapas manuais e repetitivas.

Ao utilizar IA, esses relatórios são gerados com base em padrões, previsões e correlações que muitas vezes passam despercebidas por humanos.

Diferente de scripts tradicionais ou planilhas automatizadas, a IA consegue interpretar contextos, identificar anomalias e até propor ações baseadas nos dados.

A automação com IA vai além do simples preenchimento de campos: ela entende o que os dados significam e entrega narrativas acionáveis.

Por que adotar a automação de relatórios com IA
Por que adotar a automação de relatórios com IA

Por que adotar a automação de relatórios com IA?

A adoção de ferramentas baseadas em inteligência artificial para gerar relatórios não é apenas uma tendência, mas uma vantagem competitiva real.

Organizações que investem nesse tipo de tecnologia ganham em velocidade, redução de erros e capacidade analítica.

Além disso, a automação com IA libera tempo da equipe para atividades mais estratégicas, substitui processos obsoletos e torna a comunicação de dados mais eficiente e visual.

É possível criar dashboards dinâmicos, relatórios em linguagem natural e alertas em tempo real com base em eventos críticos.

10 ferramentas que utilizam IA para automação de relatórios

Selecionamos 10 ferramentas poderosas que integram inteligência artificial à geração de relatórios e gestão de dados. Elas atendem desde freelancers até grandes corporações:

1. Medallia 

Medallia
Medallia

A antiga MonkeyLearn agora redireciona para a Medallia Experience Cloud, que reúne recursos de análise de texto com IA dentro de uma plataforma completa de gestão de experiência.

O preço é calculado pelo modelo Experience Data Record (EDR): você paga pelo volume de registros de interação capturados e tem usuários ilimitados e todos os módulos (analytics, alertas, workflows) inclusos, evitando tarifas por assento.

Relatórios de mercado apontam que pacotes iniciais partem de ~US$20.000/ano em programas de menor escala, enquanto implantações enterprise podem incluir taxa única de setup e camadas superiores de EDR.

O modelo oferece previsibilidade, mas projetos com grandes volumes precisam negociar tiers personalizados para evitar sobrecusto. Explore o modelo EDR e calcule o melhor ajuste para sua empresa..

2. Zoho Analytics

Zoho Analytics
Zoho Analytics

Ferramenta de BI com assistente de IA que responde perguntas em linguagem natural e gera relatórios visuais e automáticos com base em dados integrados.

O plano Basic parte de R$ 185/mês (2 usuários, 500.000 linhas, uma sincronização diária e até 2 conectores de apps), e há ainda um plano gratuito (2 usuários, 10.000 linhas), além de um trial de 15 dias com todos os recursos Premium.

Limitações incluem refresh de dados restrito, filas de processamento para volumes acima de 1 milhão de linhas e cobrança adicional a partir de R$ 50/mês por usuário extra ou por pacotes de linhas adicionais.

3. Power BI + Copilot

Power BI + Copilot
Power BI + Copilot

A integração do Power BI com o Copilot da Microsoft incorpora IA generativa nos dashboards, gerando resumos em linguagem natural, explicações automáticas e previsões acionáveis.

Para habilitar o Copilot você precisará, no mínimo, de um licenciamento Power BI Premium Per User (US$ 24/mês) ou de uma capacidade Fabric F64, cujo investimento parte de US$ 4 995/mês. Alternativamente, a Microsoft oferece cobrança pay‑as‑you‑go a US$ 0,22 por CU‑hora or instância reservada a US$ 0,14 por CU‑hora (equivalente a ~US$ 0,46 ou US$ 0,27 por interação, respectivamente).

Limitações incluem indisponibilidade em SKUs de teste, necessidade de Premium para volumes de dados muito grandes e restrição de customizações avançadas

4. Google Looker Studio (antigo Data Studio)

Google Looker Studio (antigo Data Studio)
Google Looker Studio (antigo Data Studio)

Com integrações via IA e conectores como BigQuery ML, o Looker Studio oferece visualizações e insights em grandes volumes de dados, e a versão básica permanece gratuita.

Already the Looker Studio Pro parte de US$9 por usuário / projeto ao mês (cobrança anual), adicionando SLA, workspaces de equipe e governança avançada.

Custos extras vêm de conectores pagos e das consultas BigQuery, tarifadas à parte. Entre as limitações estão a performance em queries muito complexas, quotas diárias e a ausência de suporte premium na edição free. Para avaliar se vale a pena, compare os planos agora.

5. Tableau com Einstein AI

Tableau com Einstein AI
Tableau com Einstein AI

A Salesforce integrou o Einstein Analytics ao Tableau, adicionando previsão de tendências, explicações automatizadas e geração de insights em linguagem natural diretamente nos dashboards.

Para começar, é necessário pelo menos um licenciamento Creator no Tableau Cloud (US$ 75/usuário/mês) e o add‑on Einstein Predictions (US$ 75/usuário/mês), que inclui o Einstein Discovery.

THE edição Enterprise ou o pacote Tableau + agrega governança avançada e créditos de IA sob demanda. Limitações incluem curva de aprendizado íngreme, necessidade de configurar permissões tanto no Tableau quanto no Salesforce Org e custos que escalam rapidamente em grandes equipes ou com alto volume de previsões (créditos extras de IA são cobrados à parte).

6. Dashbot

Dashbot
Dashbot

Voltado para bots e voz, ele gera relatórios automatizados sobre comportamento de usuários, com insights acionáveis por IA.

O plano Build começa em US$ 49/mês e libera até 1 milhão de mensagens mensais; o plano Free suporta 3 bots com volume reduzido, enquanto organizações que ultrapassam esses limites podem negociar o Enterprise.

Entre as limitações estão retenção de dados menor no plano gratuito, falta de exportações avançadas e gargalos ao analisar conversas que excedem o teto do Build.

7. Narrative BI

Narrative BI
Narrative BI

Plataforma que transforma dados brutos em histórias em linguagem natural, gerando narrativas de KPIs em tempo real para equipes de marketing e growth.

O plano Pro inicia em US$ 30 por fonte de dados/mês (cobrança anual) e oferece assentos ilimitados, 1 workspace, 10 GB de dados e sincronização a cada 6 h, além de 30 requisições diárias ao AI Analyst.

O Growth sobe para US$ 40 por fonte/mês, libera 50 workspaces, 20 GB e 100 requisições diárias, enquanto o Enterprise fornece limites personalizados sob consulta. Há ainda teste gratuito de 7 dias.

Limitações incluem quotas de dados e de requisições de IA que podem exigir upgrade em cenários de alto volume. Inicie seu trial gratuito e avalie qual plano atende melhor às suas necessidades.

8. Polymer Search

Polymer Search
Polymer Search

Permite subir planilhas e gerar dashboards interativos com IA sem exigir conhecimento técnico.

O plano Basic custa US$ 50/mês (ou US$ 25/mês com pagamento anual) e inclui 1 editor, conectores ilimitados e sincronização manual; os planos Pro (US$ 50/mês anual / US$ 100 mensal) and Teams (US$ 125 anual / US$ 250 mensal) adicionam sincronizações mais frequentes, respostas PolyAI, métricas personalizadas e mais editores.

Há ainda teste gratuito de 14 dias. Limitações: quotas de IA‑chat (0 no Basic, 15 no Pro), apenas 1 conta por conector no Basic e redução de performance em bases muito grandes.

9. Domo

Domo
Domo

Plataforma corporativa de BI com IA  embutida para análise preditiva e automação de fluxos completos de relatórios.

Disponibiliza 30 dias de acesso gratuito; após o trial, adota um modelo baseado em créditos em que o Starter gira em torno de US$ 83 por usuário/mês (≈ US$ 1 000/ano) segundo estimativas independentes.

O custo final, porém, depende do volume de dados movimentado—relatórios de mercado apontam média de ~US$134 000/ano em empresas de médio porte, enquanto pequenos times dificilmente pagam menos de US$ 10.000/ano.

Limitações: curva de aprendizado acentuada, consumo rápido de créditos em pipelines intensivos e custos extras para suporte premium ou armazenamento adicional.

10. Beautiful.ai

Beautiful.ai
Beautiful.ai

Focada em apresentações, gera slides automáticos baseados em dados e facilita o storytelling visual.

O plano Pro começa em US$ 12/mês (cobrado anualmente) or US$ 45 se pago mês a mês, incluindo apresentações ilimitadas, exportação para PowerPoint e analytics de visualização.

Para colaboração avançada, o Team custa US$ 40 por usuário/mês (anual) e oferece biblioteca de slides centralizada, temas de marca e controles de permissão.

A plataforma disponibiliza teste gratuito de 14 dias and plano educacional sem custo para estudantes.

Limitações: personalização de gráficos muito complexos, performance menor em bases de dados volumosas e necessidade do plano Team para branding completo.

Como criar sua própria automação com IA usando N8N
Como criar sua própria automação com IA usando N8N

Como criar sua própria automação com IA usando N8N

Embora existam ferramentas prontas, é totalmente possível criar uma automação de relatórios com IA personalizada utilizando o N8N — uma ferramenta de automação open-source altamente flexível.

Exemplo prático:

Imagine que você deseja gerar um relatório semanal com as menções da sua marca no Twitter, realizar uma análise de sentimento e enviar um resumo por e-mail.

Com N8N, o fluxo seria:

  • Conectar à API do Twitter para buscar tweets com uma palavra-chave específica;
  • Usar um modelo de IA (via OpenAI ou Hugging Face) para classificar os sentimentos dos tweets;
  • Resumir os dados com IA e gerar um PDF;
  • Enviar o relatório por e-mail automaticamente toda segunda-feira.

Esse fluxo pode ser expandido para dezenas de aplicações — e tudo sem escrever código.

Para dominar essas possibilidades, explore o Curso N8N da No Code Start Up, onde você aprende na prática a criar automações com IA para relatórios e muito mais.

Casos de uso reais da automação de relatórios com IA
Casos de uso reais da automação de relatórios com IA

Casos de uso reais da automação de relatórios com IA

Empresas de todos os tamanhos já estão utilizando a automação com inteligência artificial para transformar sua relação com dados. Veja alguns exemplos reais:

E-commerce: Automatizam relatórios de vendas diários com previsões de estoque e sugestões de produtos para campanhas.

Marketing digital: Agências usam IA para gerar relatórios mensais de performance com insights de melhoria automática.

RH e People Analytics: Relatórios com análise preditiva de rotatividade e engajamento de colaboradores com base em dados comportamentais.

Financeiro: Automatização de relatórios de risco e fluxo de caixa com projeções ajustadas por algoritmos de machine learning.

O futuro da automação de relatórios com IA

Com o avanço da IA generativa e dos agentes autônomos, estamos caminhando para uma nova era de relatórios inteligentes.

Em vez de apenas mostrar o que aconteceu, os relatórios do futuro responderão perguntas estratégicas e proporem ações automaticamente.

Tools like Dify and Agents with OpenAI estão na vanguarda dessa evolução, permitindo criar agentes que interpretam e relatam dados com autonomia.

Transforme seus relatórios com IA hoje mesmo
Transforme seus relatórios com IA hoje mesmo

Transforme seus relatórios com IA hoje mesmo

THE automação de relatórios com IA já é uma realidade acessível, escalável e extremamente poderosa.

Ao combinar ferramentas especializadas com plataformas como o N8N, é possível criar fluxos automatizados, ganhar tempo e tomar decisões mais inteligentes.

Se você quer dominar esse novo cenário, considere dar o próximo passo com as Formações da No Code Start Up e começar a criar suas próprias soluções com inteligência artificial.

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