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Qué es No Code: todo sobre el desarrollo sin código

¿Qué hay en el código?

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.

Afortunadamente, la tecnología evoluciona...

Hoy en día cualquiera puede lanzar prototipos en 24 horas utilizando herramientas no-code (código cero), 1/10 del coste tradicional.

¿Alguna vez tuviste una idea para una app y la abandonaste por falta de programador? Con no-code, puedes lanzarla tú mismo sin contratar a un desarrollador.

O ese día que algo te molestó y pensaste: si alguien creara una solución a este problema, ganaría mucho dinero.

Tal vez si tuvieras acceso a este contenido antes, esa persona podrías ser tú.

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.

Saber qué hay en el código te hará mirar el mundo de la programación con otros ojos. 

Si te gusta la tecnología y el desarrollo, pero no tienes afinidad por la programación, entender qué es no-code será la respuesta que estabas buscando.

En este artículo entenderás un poco más al respecto. 

Después de todo, ¿qué hay en el código?

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.

Es decir, los desarrolladores de no-code, en lugar de desarrollar escribiendo líneas de código ellos mismos, utilizan herramientas que permiten el desarrollo visual y desarrollan en base a una lógica mucho más comprensible y similar al lenguaje humano:

Esto está muy en línea con las palabras del CEO y fundador de Bubble, una de las plataformas no-code más grandes de la actualidad:

¿Por qué en el mundo actual se espera que las personas aprendan y hablen el lenguaje de las computadoras?
¿No deberían, en cambio, los ordenadores aprender a hablar nuestro idioma?
?”
Emmanuel Straschnov – Fundador y CEO de 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.

No sé ustedes, pero para mí esto tiene mucho sentido.

¿Y, cómo hacerlo? 

Herramientas como Bubble y FlutterFlow te permiten arrastrar bloques, definir lógica y publicar (todo desde un solo panel).

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. 

Esto reduce en gran medida los costos de desarrollo, ya que el tiempo de desarrollo es más corto y, además, los profesionales de TI calificados suelen ser una fuerza laboral muy costosa.

El movimiento sin código

¿Qué es no-code?

Comenzó en los 90 con los creadores de sitios web WYSIWYG. La explosión llegó en 2018, cuando los VC invirtieron millones en Bubble, Webflow y Airtable (acelerando la adopción empresarial).

Sin embargo, como puedes imaginar, en ese momento solo había un boceto de cómo sería hoy, con plataformas muy limitadas, pero, para el momento, fue un gran avance. 

En 2018 hubo una gran expansión del área y de las herramientas utilizadas, provocando que el escenario tecnológico sufriera una gran revolución! 

Ese año se produjo una publicación de extrema relevancia para el medio, demostrando que varios Inauguración estaban invirtiendo en este modelo de desarrollo, que es una de las razones de sus soluciones más ágiles. 

El no-code es una solución sencilla, intuitiva, eficiente y ágil que promueve una serie de beneficios para todas las empresas (e incluso para el día a día de las personas). 

¿Por qué el no-code importa hoy más que nunca?

Si ha estado siguiendo un poco el mercado tecnológico en los últimos años, probablemente haya oído hablar de las dificultades que tienen las empresas para contratar y retener a los desarrolladores.

Esto se debe a que, el crecimiento exponencial de las empresas que utilizan y crean sus propias aplicaciones y softwares últimamente, ha aumentado considerablemente la demanda de estos profesionales.

Y como se necesita tiempo para hacer buenos desarrolladores, se creó el caos perfecto.

Una demanda alta que no deja de crecer (y no dejará de crecer por mucho tiempo), con una oferta baja que nos cuesta aumentar por el tiempo que lleva formar a los programadores.

¿Cuál es el déficit actual de desarrolladores en el mundo?

De acuerdo con Estadísticas laborales de EE. UU. la falta de desarrolladores ascendió a 40 millones de trabajadores en 2019. Para 2030, la expectativa es que este número llegue a 85 millones.

Generando una pérdida global de U$D8.4 billones.

Y las empresas ya han sentido fuertemente las consecuencias de esto:

  • Los salarios y beneficios para poder contratar y retener a tales profesionales nunca han sido tan altos;
  • Los costos de desarrollo de aplicaciones siguen creciendo;
  • Dificultad para que las pequeñas y medianas empresas ingresen a este juego;

Hay miles de empresas con este dolor, un mundo de oportunidades.

Y aquí es donde brilla no-code...

La ventaja de no-code

  • Aprende en meses, no en años
  • Reducir el coste de desarrollo hasta en un 70 %
  • Lanza de 5 a 10 veces más rápido
  • Escalar sin contratar desarrolladores adicionales

Esto ha llamado mucho la atención de empresarios y empresas, y como estas empresas se han dado cuenta de esto, muchos han optado y preferido el desarrollo no-code.

Según proyecciones de CABLE DE NOTICIAS DEL MUNDO el mercado lowcode y sin código debería crecer desde un tamaño medido de U$D 10 Bi en 2019 y alcanzar U$187 Bi para 2030.

Llegados a este punto, imagino que la oportunidad ya la tienes muy clara, pero puede ser que todavía te estés preguntando cómo puedes beneficiarte realmente de esta revolución.

Cómo beneficiarse de no-code

En primer lugar, es interesante mencionar que el mercado tecnológico ha despertado el interés de muchas personas en los últimos años.

  • Intraemprendimiento: crear apps interno y obtener ascensos
  • Trabajo independiente: cobra entre 2000 y 50 000 rupias por proyecto
  • Encontrado: lanza tu propia startup SaaS

Esto se debe principalmente a que este es un segmento que ofrece muchas ventajas para los profesionales.

Los sueldos son altos y con muchas prestaciones y el home office ya es una práctica habitual en el mercado.

Además de que es un mercado que no para de crecer y está prácticamente anticrisis, llueva o truene es un mercado que tiene demanda.

Es decir, si las empresas van bien y crecen, invierten en tecnología e innovación para crecer aún más y diferenciarse de la competencia.

Si están en crisis, invierten en tecnología e innovación para reducir costes y diferenciarse de la competencia.

Y esta suma de factores ha atraído a muchas personas a este mercado.

Sin embargo, este también es un segmento que requiere mayor preparación de los profesionales y por eso muchas personas han tenido dificultades para hacer este cambio.

Tanto si eres una persona que ya había pensado en migrar al mercado tecnológico en algún momento, como si después de este contenido te interesaste en el segmento, o incluso si ya estás en este mercado, el no-code te abre una gran oportunidad.

¿Significa esto que no-code es fácil?

Respuesta rápida: no.

Todavía necesitarás dominar varios otros aspectos relacionados con el desarrollo de aplicaciones y conocimientos técnicos fundamentales.

Pero las herramientas no-code tienen una curva de aprendizaje mucho más baja

Y con esta nueva habilidad, las formas de ganar dinero son diversas.

Puedes trabajar dentro de una empresa, creando y mejorando tus aplicaciones no-code. Por ejemplo: transformar hojas de cálculo de Excell obsoletas en apps robustas, con cuadros de mando completos.

Habilidad poderosa para asegurar un aumento de sueldo o promociones.

Puedes actuar prestando servicios a otras empresas como autónomo o creando tu propia agencia.

Debido a que apps son productos de alto valor agregado, puede cobrar R$1000, R$2000, R$5000, R$10000, R$50000 e incluso mucho más por un proyecto.

Y porque con esta habilidad también puedes hacer despegar tu app o idea de negocio.

Crea tu propia startup, tu propia SaaS (aplicación de suscripción).

De todos modos, las oportunidades son innumerables.

Qué podemos crear con no-code

¿Para qué no sirve el código?

Como ya mencioné aquí, con el nivel en el que están las herramientas hoy en día, realmente puedes crear prácticamente cualquier cosa con no-code.

Puedes crear:

Las posibilidades son realmente infinitas: comercio electrónico, marketplace, ERP, SaaS, sistemas de programación, sistemas de entrega, redes sociales.

Copie Uber, Airbnb, Facebook, Instagram.

Utilice inteligencia artificial, Web3 apps, Token Gated apps

Y la lista continúa.

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

Pero eso es lo que no pudimos crear con no-code.

Y entonces la respuesta es realmente, depende...

Todo lo que mencioné anteriormente se puede crear con no-code, pero depende de las herramientas que esté utilizando.

Por lo tanto, uno de los primeros pasos es comprender los requisitos de su proyecto y seleccionar una herramienta que se ajuste a ellos.

No es necesario seleccionar una herramienta extremadamente compleja si su objetivo es crear una aplicación súper simple.

Lo mismo ocurre si el objetivo es crear un marketplace complejo con varios usuarios, es necesario utilizar una herramienta que lo permita.

Dica de 5 principais ferramentas no-code

Herramienta Uso principal Énfasis
Bubble Aplicaciones web Lógica avanzada + complementos
FlutterFlow Aplicaciones móviles Exportar código nativo de Flutter
flujo web Sitios web CMS SEO nativo y diseño de píxeles perfectos
Xano Back-end / API Escala millones de solicitudes
constituir Automatizaciones +1.000 integraciones listas para usar

Alguns exemplos das melhores ferramentas no-code atualmente são:

  1. Bubble - para crear aplicaciones web
  2. SAP Build Apps (antigo AppGyver) - para criação de apps mobile gratuitos e offline
  3. FlutterFlow: para crear dispositivos móviles apps completos
  4. Webflow - para criação de websites com alto grau de design
  5. Xano - para backends robustos

Para más detalles sobre el no-code herramientas, hemos preparado un artículo específico sobre el tema aquí en nuestro blog.

Consulta también nuestros cursos gratuitos:
Curso de burbujas gratis para principiantes
Curso gratuito de FlutterFlow para principiantes
Curso SAP Build Apps (antigo AppGyver) gratuito para iniciantes

Vea el no-code en acción

¿Quieres entender mejor qué es este desarrollo sin código? Vamos a un ejemplo práctico para que puedas abstraer mejor. 

Un vendedor siempre tiene una serie de recibos para generar después de las compras. Son muchos correos electrónicos, que genera horas de trabajo! Después de pasar por las ventas, todavía se envía al sector financiero, generando más trabajo para ambas partes. 

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 y 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?

Incluso si los equipos de ventas y finanzas no están familiarizados con los códigos y el desarrollo, con las herramientas en código podrían desarrollar una solución para mejorar este flujo de trabajo, construyendo automatización y herramientas para facilitar estos procesos.

¡No-code convierte a los ciudadanos no técnicos en creadores de tecnología!

Sin código x low-code

¿Cuál es la diferencia entre low code y no-code?

Al buscar información sobre lo que es no code, probablemente se encontrará con el término low-code. Pero, ¿qué sería eso?

Pues según la propia traducción ya podemos tener una idea al respecto. Sin código se refiere al uso de ningún código, mientras que low code requiere un pequeño código. 

  • No-code: código cero, ideal para MVP rápidos
  • Código bajo: acepta fragmentos; bueno para integraciones complejas

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.

¿Por qué invertir en no-code?

Todos los que se preguntan sobre el desarrollo sin código también se preguntan cómo pueden aprovechar esta revolución, y las posibilidades son muchas.

Sin código en el mundo empresarial 

Esto está estrechamente relacionado con el ejemplo que citamos anteriormente. Ya no está a merced del personal de TI ni de los profesionales de terceros para desarrollar buenas soluciones internas.

Además, no es necesario ser un maestro de la programación para hacer esto. Si logra resolver un viejo problema con este tipo de solución, puede estar seguro de que será muy bien notado por todos los colaboradores. 

Esto, por cierto, es un gran diferencial de un buen empleado. Saber identificar un problema, diseñar un flujo para solucionarlo y plasmar todo esto con las herramientas sin código es, sin duda, algo muy positivo.

Para inversión propia

Otra posibilidad es utilizar las herramientas sin código para crear aplicaciones para terceros o incluso para venderlas en Internet.

Desde el momento en que creas una solución más generalista, puedes ofrecerla a varias empresas u otros clientes. Es decir, estás monetizando las apps.

Es una excelente manera de obtener ingresos adicionales o incluso convertirla en su única fuente de ingresos. 

Las empresas que quieren destacarse en el mercado no dudan en adquirir soluciones que mejoren y optimicen sus respectivos procesos. 

Muchas de estas empresas todavía no saben qué es el movimiento sin código, así que estarás un paso por delante. 

Predicciones del mercado no-code

Primero algunos datos más:

  • El mercado de no-code ha crecido mucho y rápido
  • Las empresas han recibido recientemente grandes contribuciones de los inversores.
    • Lo que solo refuerza las predicciones presentadas al comienzo del video.
  • Mercado que recién comienza y aún no es muy conocido por la población y empresas.

Esto deja una ventana de oportunidad aún mayor para aquellos que recién ingresan al mercado no-code.

Los que llegan primero beben agua limpia.

Pronósticos:

  • Me atrevo a decir que dentro de unos años, 99% de MVP se construirán con no-code.
  • También creo que pronto no-code será la principal forma de crear aplicaciones internas, dominando este mercado en los segmentos de pequeñas y medianas empresas.
  • Veremos cada vez más el uso de no-code en todo tipo de empresas para la creación de prototipos, por parte de equipos ágiles.
  • Las casas de software no-code comenzaron a robarle mercado a las casas tradicionales software y tendrán una buena participación del segmento, principalmente en el mercado de Fundadores, pequeñas y medianas empresas.

Y, sin embargo, algunas ramas interesantes en las que tengo el ojo puesto y veo un futuro brillante por delante es la combinación de:

  • Sin código + inteligencia artificial
  • Sin código + Web3

Las herramientas sin código tienen un lugar muy sólido en el mercado y la tendencia es que su uso crezca cada vez más.

Conocer las posibilidades de esta programación sin código te abrirá muchas puertas, independientemente de dónde quieras aplicar este conocimiento. 

Ahora que sabe qué es este movimiento, ¿qué le parece explorar un poco más sus herramientas y oportunidades?

Identifique un cuello de botella en su trabajo, elija una herramienta no-code y cree el prototipo en 48 horas. Comparte el resultado con el equipo.

O que é uma linguagem no-code?

El término no-code significa “sin código”, siendo un movimiento en el área de la tecnología que trae la posibilidad de desarrollar soluciones en formato móvil o web sin necesidad de una sola línea de código. 

¿Qué es low-code?

Según la propia traducción, low-code hace referencia al poco uso de código necesario para crear aplicaciones.

¿Por qué invertir en no-code?

No Code sigue siendo un mercado nuevo con una proyección de alto crecimiento debido a la inmensa gama de problemas que resuelve, lo que lo convierte en un gran mercado para invertir.

¿Qué es 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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Aprenda cómo ganar dinero en el mercado de IA y NoCode, creando agentes de IA, software y aplicaciones de IA y automatizaciones de IA.

Nieto 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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Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

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?

La 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 o 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.

Ya el 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.

La 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) y 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) o 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 y 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:

Comercio electrónico: 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.

Herramientas como Dificar y Agentes con 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

La 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.

Uno agente de IA para ETL sem código é uma solução que automatiza processos de extração, transformação e carregamento de dados (ETL) usando inteligência artificial integrada a plataformas no-code.

Isso significa que profissionais sem experiência em programação podem construir e operar pipelines de dados com suporte inteligente da IA, economizando tempo, dinheiro e reduzindo a dependência de times técnicos.

A ideia central é democratizar o acesso à engenharia de dados e permitir que startups, freelancers, equipes de marketing e analistas de negócio possam tomar decisões baseadas em dados de forma autônoma, tudo impulsionado por ETL no-code com inteligência artificial.

Essa abordagem tem sido particularmente poderosa quando combinada com ferramentas como n8n, Hacer (Integromat) y Dificar, que já oferecem integrações com IA generativa e operações de ETL visuais.

Confira nosso curso de n8n e domine ETL com IA

Por que usar agentes de IA no processo de ETL?

Por que usar agentes de IA no processo de ETL
Por que usar agentes de IA no processo de ETL

Integrar agentes de inteligência artificial ao fluxo de ETL no-code traz benefícios práticos e estratégicos, promovendo a automatização de dados com IA generativa.

O primeiro deles é a capacidade da IA de interpretar dados com base em contexto, ajudando a identificar inconsistências, sugerir transformações e aprender padrões ao longo do tempo.

Com isso, não só eliminamos etapas manuais como limpeza de dados e reestruturação de tabelas, como também permitimos que tarefas sejam executadas em escala com precisão.

Plataformas de automação como constituir y n8n já permitem integrações com AbiertoAI, possibilitando a criação de automações inteligentes para dados, como:

  • Detecção de anomalias via prompt
  • Classificação semântica de entradas
  • Geração de relatórios interpretativos
  • Conversão automática de dados não estruturados em tabelas organizadas

Tudo isso, com fluxos visuais e baseados em regras definidas pelo usuário.

Como funcionam os agentes de IA para ETL sem código

Na prática, um agente de IA para ETL sem código atua como um operador virtual que executa tarefas com autonomia baseada em prompt, regras e objetivos definidos previamente.

Esses agentes são construídos em plataformas no-code que suportam chamadas para APIs de modelos de IA (como OpenAI, Anthropic ou Cohere).

A execução de um fluxo de ETL com IA envolve três grandes fases:

Extração

O agente conecta fontes de dados como CRMs, planilhas, bancos de dados ou APIs e realiza a coleta de dados conforme os gatilhos definidos.

Transformação

Com a IA, os dados são processados automaticamente: colunas nomeadas, dados agrupados, textos resumidos, campos categorizados, dados faltantes inferidos, entre outros.

Carregamento

Por fim, os dados transformados são enviados para destinos como dashboards, sistemas internos ou armazenamentos em nuvem, como Google Sheets ou PostgreSQL.

Para orquestrar pipelines de dados em escala, serviços gerenciados como o Google Cloud Dataflow podem ser integrados ao fluxo.

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Ferramentas populares para criar agentes de IA para ETL

Ferramentas populares para criar agentes de IA para ETL
Ferramentas populares para criar agentes de IA para ETL

Hoje, uma série de ferramentas no-code para pipelines ETL permite a criação desses agentes com foco em operações de dados. As mais relevantes incluem:

n8n com OpenAI

O n8n permite criar fluxos complexos com nós inteligentes usando IA generativa. Ideal para workflows com lógicas condicionais e manipulação de grandes volumes de dados.

Hacer (Integromat)

Com visual mais amigável, o Make é indicado para quem quer velocidade e simplicidade. Ele permite integrações com modelos de IA para processar dados de forma automatizada.

Dificar

Uma das plataformas mais promissoras para criação de agentes autônomos de IA com múltiplas funções. Pode ser integrada com fontes de dados e scripts de transformação.

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Xano

Embora mais voltado para backend sem código, o Xano permite workflows com IA e pode ser utilizado como ponto final para dados processados.

Casos de uso reais e aplicações concretas

Casos de uso reais e aplicações concretas
Casos de uso reais e aplicações concretas

Empresas e profissionais independentes já estão utilizando agentes de IA para ETL sem código em diversos contextos, potencializando suas operações e reduzindo gargalos manuais.

Startups SaaS

Startups que desenvolvem produtos digitais, especialmente SaaS, utilizam agentes de IA para acelerar o onboarding de usuários e personalizar suas experiências desde o primeiro acesso.

Ao integrar formulários de cadastro com bancos de dados e ferramentas de análise, esses agentes extraem informações-chave, categorizam os perfis e entregam ao time de produto insights valiosos sobre o comportamento do usuário.

Isso permite ações mais assertivas em UX, retenção e até desenvolvimento de funcionalidades baseadas em dados reais e atualizados em tempo real.

Equipes de marketing

Departamentos de marketing encontram nos agentes de IA para ETL uma solução poderosa para lidar com a fragmentação de dados em múltiplos canais.

Ao automatizar a coleta de informações de campanhas no Google Ads, Meta Ads, CRMs e ferramentas de e-mail, é possível centralizar tudo em um único fluxo inteligente.

A IA ainda ajuda a padronizar nomenclaturas, corrigir inconsistências e gerar análises que otimizam a tomada de decisão em tempo real, melhorando a alocação de verba e o ROI das campanhas.

Analistas financeiros

Analistas e times financeiros aproveitam esses agentes para eliminar etapas manuais e repetitivas do tratamento de documentos.

Por exemplo, um agente pode ler extratos bancários em PDF, converter os dados em planilhas organizadas, aplicar lógicas de classificação e até gerar gráficos automáticos para apresentação.

Com isso, o foco do analista se desloca da digitação para a interpretação estratégica, gerando relatórios mais rápidos e com menos margem de erro.

Agências e freelancers

Profissionais autônomos e agências B2B que oferecem soluções digitais usam agentes de IA para entregar mais valor com menos esforço operacional.

Por exemplo, ao construir um pipeline inteligente de ETL, um freelancer pode integrar o site do cliente a um CRM, categorizar automaticamente os leads recebidos e disparar relatórios semanais.

Isso permite escalar o atendimento, gerar resultados mensuráveis e justificar aumentos de ticket com base em entregas otimizadas por IA.

Descubra como aplicar engenharia de contexto para turbinar suas automações

Tendências para o futuro dos agentes de ETL com IA

Tendências para o futuro dos agentes de ETL com IA
Tendências para o futuro dos agentes de ETL com IA

O uso de agentes de IA para ETL sem código tende a se expandir com o avanço dos modelos de linguagem e integrações mais robustas.

A seguir, exploramos algumas das principais tendências que prometem transformar ainda mais esse cenário:

Agentes com memória contextual longa

Com memória estendida, os agentes conseguem manter o contexto de interações anteriores, o que possibilita maior precisão nas decisões baseadas em histórico e uma personalização mais refinada nos fluxos de dados automatizados.

Integrações com LLMs especializados em dados tabulares

Modelos de linguagem treinados especificamente para lidar com estruturas tabulares — como o TabTransformer — tornam o processo de transformação e análise muito mais eficiente, permitindo interpretações mais profundas e automatizações mais inteligentes.

Interfaces conversacionais para criar e operar pipelines

A criação de pipelines de ETL pode se tornar ainda mais acessível com interfaces baseadas em linguagem natural, onde o usuário interage com um agente por meio de perguntas e comandos escritos ou falados, sem necessidade de lógica visual ou codificação.

Automação preditiva com base em histórico de operações

Ao analisar padrões históricos de execução dos pipelines, os agentes podem antecipar necessidades, otimizar tarefas recorrentes e até sugerir melhorias no fluxo de dados de forma autônoma.

Dá pra começar hoje com agentes de IA para ETL sem código

Dá pra começar hoje com agentes de IA para ETL sem código
Dá pra começar hoje com agentes de IA para ETL sem código

Se você quer aprender como aplicar agentes de IA para ETL sem código no seu projeto, startup ou empresa, não precisa mais depender de desenvolvedores.

Com ferramentas acessíveis e formações práticas, é possível criar workflow ETL inteligente sem programação, escaláveis e que economizam recursos.

Explore nossa Capacitación de agentes y administradores de automatización con IA e comece a dominar uma das habilidades mais valiosas da nova era da inteligência artificial aplicada aos dados.

Você já tentou extrair informações de um site e se frustrou porque veio tudo bagunçado? Menus, anúncios, blocos de HTML sem sentido e muito retrabalho manual. Hoje eu te mostro como resolver isso em segundos, sem programar.

A ferramenta é o Jina Reader, da Jina AI. Ele transforma páginas em conteúdo limpo e estruturado. Perfeito para alimentar IA (Inteligência Artificial), RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e automações no‑code.

Como funciona o Jina Reader?

O Jina Reader funciona como um web scraper inteligente, pronto para uso. Em vez de escrever código e lidar com HTML ruidoso, você fornece a URL. Ele retorna texto limpo em Markdown o JSON.

O segredo é o foco no conteúdo principal. Menus, rodapés e anúncios são ignorados automaticamente. Sobram títulos, parágrafos, listas e blocos relevantes (prontos para ingestão).

Como funciona o Jina Reader

Há duas formas simples de uso. Você pode chamar a API com sua API Key. Ou usar o atalho adicionando r.jina.ai/ antes do link da página.

A plataforma da Jina AI também oferece outras soluções. Embeddings, Reranker, Deep Search, Classifier e Segmenter. Todas pensadas para pipelines de dados que alimentam modelos.

Como funciona na prática (testes reais)

Como funciona na prática (testes reais)

Vamos a um teste com uma página conhecida. Pego um artigo de referência (como uma página da Wikipedia). Copiar e colar direto costuma trazer ruído e navegação desnecessária.

Com o Jina Reader o fluxo é direto. Eu insiro a URL, clico em Get Response e aguardo segundos. O retorno chega estruturado em Markdown, pronto para LLMs.

Também é possível abrir o resultado no navegador. Basta usar o padrão r.jina.ai/URL‑alvo. O conteúdo aparece limpo, sem precisar configurar nada.

Se preferir API, faça login e gere uma API Key. Há uma cota generosa de créditos gratuitos para testes. Dá para experimentar bastante antes de qualquer custo.

Casos avançados: documentação técnica (n8n e Lovable)

Casos avançados documentação técnica (n8n e Lovable)

Agora imagina criar uma base de conhecimento real para RAG. Eu uso o Jina Reader para extrair a documentação do n8n. Depois coloco tudo em um fluxo automatizado.

O pipeline coleta a página índice e os links das seções. Em seguida extrai cada página individualmente. O resultado é normalizado e versionado no banco.

Eu gosto de salvar no Supabase (Postgres + Storage). Dali gero embeddings e indexo no meu vetor. Fica pronto para responder perguntas com contexto confiável.

Com a doc do Amable faço algo similar. Primeiro pego o índice, depois as páginas filhas. Extraio, limpo e envio para o mesmo pipeline.

Esse processo cria um repositório consistente. Ótimo para agentes, chatbots e assistentes internos. Você consulta, cita fontes e evita alucinações.

Vantagens do Jina Reader: rapidez, simplicidade e custo zero

Tabela de Benefícios
Benefício Descrição
Rapidez Respostas em segundos, mesmo em páginas longas. Sem esperar por parsers complexos ou ajustes finos. Ideal para quem precisa validar ideias rapidamente.
Simplicidade Zero código para começar. Cole a URL, obtenha Markdown/JSON e use no seu fluxo. Curva de aprendizado mínima.
Custo zero para começar Há créditos gratuitos para uso inicial. Perfeito para POCs, pilotos e provas de valor. Você paga somente se escalar o volume.
Qualidade do texto Estrutura preservada com precisão. Títulos, listas e blocos de código vêm limpos. Menos retrabalho antes da ingestão no seu RAG.
Flexibilidade API, atalho r.jina.ai/ e exportações práticas. Funciona bem com n8n, Supabase e bancos vetoriais. Sem amarras a um único stack.

Encerrando

Se você precisava raspagem sem dor de cabeça, aqui está. O Jina Reader democratiza a extração para qualquer perfil. De um artigo isolado a um pipeline completo de documentação.

Se curtiu, comenta qual site você quer extrair primeiro. Posso trazer exemplos práticos no próximo conteúdo. E seguir construindo sua base para AI com dados de qualidade.

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