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Qué es No Code: todo sobre el desarrollo sin código

¿Qué hay en el código?

Hace años, la única opción que tenían Jeff Bezos y Mark Zuckerberg para crear Amazon y Facebook era pasar horas en su garaje escribiendo línea tras línea 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.

Gracias a las tecnologías llamadas no-code, podrías haber llevado tu idea del papel a la realidad sin escribir una sola línea 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?

El desarrollo sin código es desarrollo visual.Puedes crear pantallas, reglas e integraciones usando bloques, y publicarlas en web/móvil sin escribir código. Herramientas como Bubble (web) y FlutterFlow (móvil/web) implementan este 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

  • Escasez de talento: escasez mundial estimada de ~40 millones Hoy es ~85 millones hasta 2030 (fuentes que recopilan datos de BLS/Korn Ferry).
  • Mercado LC/NC: proyección de US$ 187 mil millones para 2030, a partir de aproximadamente US$ 10 mil millones en 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).

Estas herramientas facilitan el proceso de desarrollo, eliminando las barreras para aquellos que desean trabajar en la creación de aplicaciones pero no saben programar. 

Esto abre un sinfín de posibilidades, ya que permite a cualquiera desarrollar su propia aplicación, dando vida a su idea sin necesidad de contratar a un 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.

Hoy en día, con herramientas que permiten integraciones de API, el abanico de posibilidades es realmente infinito.

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.

Consejo: Las 5 mejores herramientas 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

Algunos ejemplos de las mejores herramientas no-code disponibles actualmente son:

  1. Bubble - para crear aplicaciones web
  2. SAP Build Apps (anteriormente AppGyver): para crear aplicaciones móviles apps gratuitas y sin conexión.
  3. FlutterFlow: para crear dispositivos móviles apps completos
  4. Webflow: para crear sitios web con un alto nivel de diseño.
  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 gratuito de SAP Build Apps (antes AppGyver) para principiantes.

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. 

GuiónEl departamento de ventas emite muchos comprobantes de pago, y el departamento de finanzas los confirma manualmente → reelaboración.
Pila mínima: FlutterFlow (panel de control) + Supabase (tablas: clientes, pedidos, facturas) + Make/n8n (webhooks) + correo electrónico/WhatsApp.
Paso a paso (MVP de 7 días):

  1. El formulario de pedido (FlutterFlow) se guarda en pedidos.
  2. Automatizaciones: webhook en Make/n8n recibe nuevo_orden → Crea un comprobante de pago mediante la API de la pasarela de pago → Devuelve boleto_url y estado.
  3. Notificación al cliente (correo electrónico/WhatsApp) con el enlace al comprobante de pago.
  4. Devolución (webhook): cuando se confirma el pago, el flujo marca estado="pagado"“ y notificar al vendedor.
    Entregable: panel de control con filtro de estado y exportación a CSV.
    Métrica de éxito: reducir el tiempo promedio de gestión de facturación (pedido → factura) de horas a minutos.

Esta y muchas otras automatizaciones están incluidas en el plan. PRO sin código.

Mientras tanto, el equipo de TI de la empresa tiene muchas otras prioridades, y resolver este problema de flujo de trabajo no es realmente una prioridad para ellos. ¿Cómo se puede solucionar esta situación?

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

Cuándo usarlo:

  • Debe lanzarse en cuestión de días / equipo no técnico → comenzar por no-code.
  • Existen integraciones complejas, normas fiscales o problemas heredados.low-code Ofrece mayor flexibilidad.

Cuidado (para ambos): control de versiones, RBAC, registros, política de complementos/integración y gobernancia para evitar la informática en la sombra.
Contexto/manifiesto de la marca: la tesis de "enseñar a las computadoras a hablar nuestro idioma" es el espíritu de 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.

¿Qué es un lenguaje 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 trata sobre la creación de soluciones de IA sin programación., usando interfaces visuales que combinan modelos preentrenados (o ajustables) con Datos y automatización mediante conectores/API.

Ejemplos rápidos:
El chatbot de soporte se puede obtener del contexto de tus preguntas frecuentes.
Generación automática de resúmenes de reuniones y envío de los mismos al CRM.
Extracción de datos de archivos PDF y creación de hojas de cálculo.
Clasificación de plomo con puntuación y seguimiento.

org

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Nieto Camarano

Neto se especializó en Bubble debido a la necesidad de crear tecnologías de forma rápida y económica para su startup, y desde entonces ha estado creando sistemas y automatizaciones con IA. En la Cumbre de Desarrolladores de Bubble 2023, fue reconocido como uno de los mentores de Bubble más destacados del mundo. En diciembre, fue nombrado miembro destacado de la comunidad global NoCode en los Premios NoCode 2023 y ganó el primer lugar en la competencia a la mejor aplicación organizada por la propia Bubble. Actualmente, Neto se centra en la creación de soluciones y automatizaciones de agentes de IA utilizando N8N y OpenAI.

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Aprenda a crear aplicaciones, agentes y automatizaciones de IA sin tener que programar

Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

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IA aplicada al ámbito laboral como empleado (carrera y seguridad)

Si ya trabajas para una empresa, aplicar IA a tu rutina diaria es una de las formas más seguras de empezar.
Aprendes, experimentas y construyes proyectos reales sin sacrificar la estabilidad financiera.

Es posible crear automatizaciones internas, agentes e incluso softwares que aumenten la eficiencia, reduzcan costos y generen un impacto directo en el negocio.
Cuando eso sucede, el reconocimiento tiende a llegar, siempre y cuando se generen resultados reales y no solo se "use la IA por el simple hecho de usarla".

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El punto clave a entender es que no estás construyendo algo que sea tuyo.
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Para los gerentes y propietarios de empresas, la IA quizás represente la La mayor oportunidad financiera de 2026.
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El desafío radica en el exceso de herramientas y la falta de una metodología clara para el equipo.

Quien logre organizar este caos y aplicar la IA con foco en resultados capturará mucho valor.
Realmente hay mucho dinero en juego aquí.

Prestación de servicios impulsada por IA: una descripción general

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La Prestación de servicios impulsada por IA Es una de las formas más rápidas de generar ingresos.
Resuelve problemas empresariales reales utilizando automatización, agentes y sistemas inteligentes.

Este modelo se desarrolla en freelance, freelance para clientes internacionales, agencia y consultoría.
Cada uno tiene un nivel diferente de esfuerzo, retorno y complejidad, pero todos requieren ejecución.

Aquí es donde muchas personas realmente empiezan a "hacer girar las ruedas".

Trabajador independiente trabajando en el extranjero (ganancias en dólares)

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Trabajar como freelance para empresas internacionales es, sin exagerar, una de las mejores opciones para ganar dinero con IA.
Ganar en dólares o euros cambia completamente el juego.

Todavía estás intercambiando tiempo por dinero, pero con un rendimiento mucho mayor.
El mayor reto es el comienzo: conseguir el primer proyecto y manejar el lenguaje, incluso a un nivel básico.

Después de que llega el primer cliente, empiezan a llegar las referencias.
Para aquellos que desean resultados rápidos y están dispuestos a vender su propio servicio, este camino es extremadamente atractivo.

Creando una agencia de IA

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Las agencias de IA son la evolución natural del trabajo freelance.
Aquí escalas personas, proyectos e ingresos.

El mercado aún es inmaduro, mucha gente hace todo mal y esto crea oportunidades para quienes hacen bien lo básico.
Puede cerrar acuerdos, formar equipos y ofrecer soluciones completas con IA.

El desafío entonces es la gestión: personas, plazos, procesos y calidad.
Aun así, para 2026, será una de las formas más rápidas de monetizar consistentemente la IA.

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Consultoría de IA para empresas

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La consultoría es un modelo extremadamente lucrativo, pero No es un punto de partida..
Requiere experiencia práctica, comprensión del proceso y habilidades de diagnóstico.

El retorno financiero suele ser alto en relación al tiempo invertido.
Por otro lado, es necesario tener autoridad, trayectoria y un portafolio real de proyectos.

Para aquellos que tienen experiencia en agencias, desarrollo de productos o implementaciones a gran escala, esta es una excelente trayectoria profesional.
Para los principiantes, todavía no tiene sentido.

Fundador: Creación de aplicaciones impulsadas por IA

Fundador que crea aplicaciones impulsadas por IA

Crear aplicaciones impulsadas por IA nunca ha sido más accesible.
Herramientas como Amable, Cursor e integraciones con Supabase Lo hacen posible incluso sin conocimientos técnicos.

El potencial financiero es alto, pero también lo es la dificultad.
La creación de tecnología ya no es el factor diferenciador: hoy, el desafío está en el marketing, la distribución, las finanzas y la validación.

Es un camino de mucho aprendizaje, pero con un alto índice de error al inicio.
Vale la pena si estás dispuesto a cometer errores, aprender e iterar.

Micro SaaS con IA (pros y contras)

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O Micro SaaS Resuelve un problema específico para un nicho específico.
Esto reduce la competencia y aumenta la claridad de la oferta.

No escala como un SaaS tradicional, pero puede generar ingresos consistentes y sostenibles.
El desafío sigue siendo el mismo: marketing, ventas y gestión.

No es fácil ni rápido, pero puede ser un gran negocio secundario.
Aquí lo clasifico como un camino “aceptable”, siempre y cuando tengas paciencia.

SaaS tradicional con IA

SaaS tradicional con IA

O SaaS tradicional Tiene mayor potencial de escalamiento, pero también mayor competencia.
Resuelve problemas más amplios y compite en mercados más grandes.

Esto requiere más tiempo, más capital emocional y mayor capacidad de ejecución.
Por lo tanto, el Micro SaaS a menudo termina siendo una opción más inteligente al principio.

SaaS es poderoso, pero definitivamente no es el camino más fácil.

Educación impulsada por IA: cursos y productos digitales

Cursos educativos y productos digitales impulsados por IA

La educación impulsada por IA es extremadamente escalable.
Una vez que el producto está listo, la entrega es casi automática.

El problema es el tiempo.
Crear una audiencia, producir contenido y establecer autoridad lleva meses, a veces años.

Aquí en Inicio sin código, Nos llevó bastante tiempo hasta que el proyecto se volviera verdaderamente relevante desde el punto de vista financiero.
Funciona, pero requiere constancia y visión a largo plazo.

Comunidades de IA

Comunidades de IA

Las comunidades generan redes, negocios repetidos y autoridad.
Pero también requieren presencia constante, eventos, apoyo y mucha energía.

Es un modelo potente, pero laborioso.
No lo recomiendo como primer paso para aquellos que recién empiezan.

Con experiencia y audiencia, puede convertirse en un activo increíble.

Plantillas, libros electrónicos y productos sencillos impulsados por IA.

Plantillas, libros electrónicos y productos sencillos con IA.

Las plantillas y los libros electrónicos son fáciles de crear y escalar.
Es precisamente por eso que la competencia es feroz y el valor percibido tiende a ser bajo.

Hoy en día, si algo se puede resolver con una pregunta en ChatGPT, Es difícil vender sólo información.
Estos productos funcionan mejor como complemento, no como negocio principal.

Para ganar dinero real con IA, entregue ejecución y resultado Esto es lo que hace la diferencia.

Siguiente paso

Siguiente paso

No existe dinero fácil con IA.
Lo que existe es Más acceso, más herramientas y más posibilidades. Para los que se desempeñan bien.

Los caminos más sólidos pasan por ofrecer servicios, productos bien posicionados y construir autoridad.
Cuanto más fácil parece algo, mayor tiende a ser la competencia.

Si quieres aprender IA de forma práctica y estructurada, centrada en proyectos del mundo real, echa un vistazo... Formación en codificación de IA.

La tecnología está experimentando una transición histórica: de los software pasivos a los sistemas autónomos. Comprender la tipos de agentes de IA Se trata de descubrir herramientas capaces de percibir, razonar y actuar de forma independiente para alcanzar objetivos complejos, sin necesidad de microgestión.

Esta evolución ha transformado el mercado. Para los profesionales que quieren liderar el... Infraestructura de IA, Dominar la taxonomía de estos agentes ya no es opcional.

Es el diferenciador competitivo exacto entre lanzar un chatbot básico u orquestar una fuerza de trabajo digital completa.

En esta guía definitiva, analizaremos la anatomía de los agentes y exploraremos todo, desde las clasificaciones clásicas hasta las arquitecturas modernas basadas en LLM que están revolucionando los mundos No-Code y High-Code.

Diagrama que ilustra el ciclo de percepción, razonamiento y acción de diferentes tipos de agentes de IA en un entorno digital.
Diagrama que ilustra el ciclo de percepción, razonamiento y acción de diferentes tipos de agentes de IA en un entorno digital.

¿Qué define exactamente a un agente de IA?

Antes de explorar los tipos, es crucial establecer una línea clara. Un agente de inteligencia artificial no es simplemente un modelo de lenguaje ni un algoritmo de aprendizaje automático.

La definición más rigurosa, aceptada tanto en el ámbito académico como en la industria, como en el curso Stanford CS221, describe a un agente como una entidad computacional situada en un entorno, capaz de percibirlo a través de sensores y actuar sobre él a través de actuadores para maximizar sus posibilidades de éxito.

La diferencia crucial: modelo de IA vs. agente de IA

Muchos principiantes confunden el motor con el coche.

  • Modelo de IA (por ejemplo, GPT-4, Llama 3): Es el cerebro pasivo. Si no le envías una señal, no hace nada. Tiene conocimiento, pero no capacidad de acción.
  • Agente de IA: Es el sistema completo. Tiene el modelo como herramienta central de razonamiento, pero también tiene memoria, acceso a herramientas (bases de datos, API, navegadores) y, fundamentalmente, un objetivo.

Un agente utiliza las predicciones del modelo para tomar decisiones secuenciales, gestionar estados y corregir el curso de sus acciones.

Es la diferencia entre preguntarle a ChatGPT "cómo enviar un correo electrónico" (Plantilla) y tener un software que escribe, programa y envía de forma autónoma el correo electrónico a su lista de contactos (Agente).

Los 5 tipos clásicos de agentes de IA

Para construir soluciones sólidas, necesitamos revisar la base teórica establecida por Stuart Russell y Peter Norvig, los padres de la IA moderna.

La complejidad de un agente está determinada por su capacidad para manejar incertidumbres y mantener estados internos.

Aquí están los 5 tipos de agentes de IA estructuras jerárquicas que forman la base de cualquier automatización inteligente:

1. Agentes reactivos simples

Este es el nivel más básico de inteligencia. Los agentes reactivos simples operan según el principio "si-entonces".

Sólo responden a la entrada actual, ignorando por completo el historial o los estados pasados.

  • Cómo funciona: Si el sensor detecta "X", el actuador hace "Y".
  • Ejemplo: Un termostato inteligente o un filtro antispam básico. Si la temperatura supera los 25 °C, enciende el aire acondicionado.
  • Limitación: Fracasan en entornos complejos donde la decisión depende de un contexto histórico.

2. Agentes reactivos basados en modelos

Yendo un paso más allá, estos agentes mantienen un estado interno: una especie de memoria a corto plazo.

No sólo miran el "ahora", sino que consideran cómo evoluciona el mundo independientemente de sus acciones.

Esto es vital para tareas donde el entorno no es completamente observable. Por ejemplo, en un coche autónomo, el agente debe recordar que hace dos segundos había un peatón en la acera, incluso si un camión le bloqueó la vista momentáneamente.

3. Agentes basados en objetivos

La verdadera inteligencia empieza aquí. Los agentes orientados a objetivos no solo reaccionan; planifican.

Tienen una descripción clara de un estado “deseable” (la meta) y evalúan diferentes secuencias de acciones para lograrlo.

Esto introduce capacidades de búsqueda y planificación. Si el objetivo es optimizar la base de datos, el agente puede simular varias rutas antes de ejecutar el comando final, algo esencial para quienes trabajan con... IA para el análisis de datos.

4. Agentes basados en utilidades

A menudo, alcanzar el objetivo no basta; es necesario lograrlo de la mejor manera posible. Los agentes basados en la utilidad utilizan una función de utilidad (puntuación) para medir la preferencia entre diferentes estados.

Si un agente logístico desea entregar un paquete, el agente de servicios públicos calculará no solo la ruta para llegar, sino también la ruta más rápida, con el menor consumo de combustible y la mayor seguridad. Se trata de maximizar la eficiencia.

5. Agentes con aprendizaje

En la cima de la jerarquía clásica se encuentran los agentes capaces de evolucionar. Tienen un componente de aprendizaje que analiza la retroalimentación de sus acciones pasadas para mejorar su desempeño futuro.

Comienzan con conocimientos básicos y, mediante la exploración del entorno, ajustan sus propias reglas de decisión. Este es el principio que sustenta los sistemas de recomendación avanzados y la robótica adaptativa.

Infografía que compara la complejidad y autonomía de cinco tipos clásicos de agentes de IA, desde los reactivos simples hasta los agentes de aprendizaje.
Infografía que compara la complejidad y autonomía de cinco tipos clásicos de agentes de IA, desde los reactivos simples hasta los agentes de aprendizaje.

¿En qué se basan los agentes generativos en los LLM? 

La taxonomía clásica ha evolucionado. Con la llegada de los Grandes Modelos del Lenguaje (LLM), ha surgido una nueva categoría que domina el debate actual: Agentes generativos.

En estos sistemas, el LLM actúa como el controlador central o "cerebro", utilizando su vasta base de conocimientos para razonar sobre problemas que no fueron programados explícitamente, como se detalla en el artículo fundamental sobre... Agentes generativos.

Marcos de razonamiento: ReAct y CoT

Para que un LLM funcione como un agente eficaz, utilizamos técnicas de ingeniería rápida principios avanzados que estructuran el pensamiento del modelo:

  1. Cadena de pensamiento (CdP): Se le indica al agente que descomponga problemas complejos en pasos intermedios de razonamiento lógico ("Pensemos paso a paso"). Las investigaciones indican que esta técnica... Estimula el razonamiento complejo. en modelos grandes.

  2. ReAct (Razonar + Actuar): Esta es la arquitectura más popular actualmente. El agente genera un pensamiento (Razón), ejecuta una acción en una herramienta externa (Acción) y observa el resultado (Observación). Este bucle, descrito en el artículo... ReAct: Sinergizando razonamiento y acción, Esto le permite interactuar con API, leer documentación o ejecutar código Python en tiempo real.

Herramientas como AutoGPT y Bebé AGI Popularizaron el concepto de agentes autónomos que crean sus propias listas de tareas basándose en estos marcos.

Puedes explorar el código original de AutoGPT en GitHub o de Bebé AGI para comprender la implementación.

Consejo en Especialista: Para aquellos que deseen profundizar en el diseño técnico de estos sistemas, nuestro Formación en codificación de IA Explora exactamente cómo orquestar estos marcos para crear software inteligentes.

Arquitecturas: Sistemas de agente único vs. sistemas multiagente

Al desarrollar una solución para su empresa, se enfrentará a una elección arquitectónica crítica: ¿debería utilizar un superagente que haga todo o varios especialistas?

¿Cuál es la diferencia entre sistemas de agente único y sistemas multiagente?

La diferencia radica en forma de organización de la inteligencia.
Uno Agente único Concentra toda la lógica y ejecución en una sola entidad, haciéndolo más simple, rápido y fácil de mantener, ideal para tareas sencillas con un alcance bien definido.

Ya el Sistemas multiagente Distribuyen el trabajo entre agentes especializados, cada uno responsable de una función específica.

Este enfoque aumenta la capacidad de resolver problemas complejos, mejora la calidad de los resultados y facilita la escalabilidad de la solución.

¿Cuándo conviene utilizar un agente único?

Un solo agente es ideal para tareas lineales y de alcance limitado. Si el objetivo es "resumir este PDF y enviarlo por correo electrónico", un solo agente con las herramientas adecuadas es eficiente y fácil de mantener.

La latencia es menor y la complejidad del desarrollo se reduce.

El poder de la orquestación multiagente

Para problemas complejos, la industria está migrando a Sistemas multiagente (MAS). Imagina una agencia digital: no quieres que el redactor haga el diseño y apruebe el presupuesto.

Discusiones técnicas recientes, como ésta Debate entre agente único y agente múltiple, Demuestran que la especialización triunfa sobre la generalización.

En una arquitectura multiagente, se crea:

  • Un agente "Investigador" que busca datos en la web.
  • Un agente "Analista" que procesa los datos.
  • Un agente llamado "Escritor" que crea el informe final.
  • Un agente “crítico” que revisa el trabajo antes de la entrega.

Esta especialización imita las estructuras organizativas humanas y tiende a producir resultados de mayor calidad.

Los marcos modernos facilitan esta orquestación, como LangGraph Para un control de flujo complejo, el CrewAI para equipos de agentes basados en roles, e incluso bibliotecas más ligeras como Agentes smolagents para abrazar la cara.

Representación visual de un sistema multiagente donde agentes especializados colaboran para resolver un problema empresarial complejo.
Representación visual de un sistema multiagente donde agentes especializados colaboran para resolver un problema empresarial complejo.

Aplicaciones prácticas y herramientas sin código

La teoría es fascinante, pero ¿cómo se traduce esto en valor real? Diferentes tipos de agentes de IA ya operan entre bastidores en operaciones startups grandes y ágiles.

Agentes de codificación y desarrollo

Agentes autónomos como Devin o implementaciones de código abierto como OpenDevin Utilizan arquitecturas y herramientas de planificación para escribir, depurar e implementar bases de código completas.

En el entorno No-Code, herramientas como FlutterFlow y Bubble Son agentes integradores que ayudan a construir interfaces y lógica complejas utilizando únicamente comandos de texto.

Agentes de análisis de datos

En lugar de depender de analistas para generar informes SQL manuales, los agentes orientados a objetivos y utilidades pueden conectarse a su almacén de datos, formular consultas, analizar tendencias y generar información proactiva.

Esto democratiza el acceso a datos de alto nivel.

Soluciones para empresas

Para el sector empresarial, la implementación de Soluciones de automatización impulsadas por IA Se centra en la eficiencia operativa.

Agentes de servicio al cliente (Experiencia del clienteLos agentes que no sólo responden preguntas sino que también acceden al CRM para procesar reembolsos o cambiar planes son ejemplos de agentes orientados a objetivos que generan un ROI inmediato.

Empresas como Zapier y el Fuerza de ventas Ya ofrecen plataformas dedicadas para crear estos asistentes corporativos.

Interfaz de un panel de negocios que muestra métricas de rendimiento optimizadas por agentes de IA autónomos.
Interfaz de un panel de negocios que muestra métricas de rendimiento optimizadas por agentes de IA autónomos.

Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA

Estas son las preguntas más comunes que recibimos de la comunidad, que dominan las búsquedas en Google y en foros como... Reddit:

¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y un agente de IA?

Un chatbot tradicional normalmente sigue un guión rígido o simplemente responde basándose en un texto entrenado.

Un agente de IA tiene autonomía: puede usar herramientas (como una calculadora, un calendario, un correo electrónico) para realizar tareas del mundo real, no solo conversar.

¿Qué son los agentes autónomos?

Estos sistemas pueden funcionar sin intervención humana constante. Se define un objetivo general (p. ej., "Descubrir las 5 mejores herramientas de SEO y crear una tabla comparativa") y el agente autónomo decide qué sitios web visitar, qué datos extraer y cómo formatear los resultados.

¿Necesito saber programar para crear un agente de IA?

No necesariamente. Si bien el conocimiento de la lógica es vital, las plataformas modernas y los frameworks sin código permiten la creación de agentes potentes mediante interfaces visuales y lenguaje natural.

Sin embargo, para personalizaciones avanzadas, es necesario comprender la lógica de Programación de IA Esta es una gran ventaja.

Concepto futurista de colaboración entre humanos e IA, donde los desarrolladores orquestan múltiples tipos de agentes de IA en un entorno de trabajo digital.
Concepto futurista de colaboración entre humanos e IA, donde los desarrolladores orquestan múltiples tipos de agentes de IA en un entorno de trabajo digital.

El futuro es agente y requiere arquitectos, no solo usuarios

Entendiendo el tipos de agentes AI Es el primer paso para pasar de ser un consumidor de tecnología a ser un creador de soluciones.

Ya sea un simple agente reactivo para la clasificación de correo electrónico o un complejo sistema multiagente para gestionar operaciones de comercio electrónico, la autonomía digital es la nueva frontera de la productividad.

El mercado ya no busca sólo a quienes saben utilizar ChatGPT, sino a quienes saben... diseño de flujos de trabajo que ChatGPT (y otros modelos) ejecutarán.

Si quieres ir más allá de la teoría y dominar el desarrollo de estas herramientas, el siguiente paso ideal es aprender sobre nuestras... Capacitación para administradores de agentes de IA. La era de los agentes recién comienza, y tú podrías estar a cargo de ella.

Si buscas crear proyectos más avanzados, con mejor seguridad, mayor escalabilidad y más profesionalismo utilizando las herramientas de Codificación Vibe, Esta guía es para ti.

En este artículo he descrito tres consejos muy importantes que te guiarán desde el nivel principiante hasta proyectos avanzados y verdaderamente profesionales.

Necesitamos ir más allá de una simple interfaz visual y construir una arquitectura sólida. ¡Vamos!

¿Por qué combinar Lovable, N8N y Supabase?

Consejo 1: Comience por centrarse en el problema principal

La mejor plataforma de codificación Vibe para crear aplicaciones de IA

Mi primer consejo es empezar con Lovable, pero centrarse en proyectos más simples y directos, que aborden los problemas que desea resolver con la tecnología.

Sé un SaaS, uno Micro SaaS Ya sea una aplicación o una app, descubre cuál es el principal problema para el usuario final.

Es fundamental evitar el error de incluir desde el principio "un millón de características, un millón de métricas" y reglas de negocio complejas. Esto confunde al usuario y casi con seguridad provocará el fracaso del proyecto.

Centrarse en la creación en Amable Crea interfaces apps muy atractivas y visualmente atractivas. Primero soluciona el problema principal y solo entonces podrás hacer el proyecto más complejo.

Caso

Mejor codificación de vibraciones apps​ (2)

Un ejemplo muy interesante, y uno de los principales casos de estudio de Lovable, es... Plink.

Básicamente, es una plataforma donde las mujeres pueden comprobar si su novio ha tenido algún problema con la policía o tiene antecedentes de agresión.

La creadora, Sabrina, se hizo famosa porque creó la aplicación sin saber nada de código, se centró en el problema principal y la aplicación simplemente "explotó".

En tan solo dos meses, el proyecto ya proyectaba ingresos de 2,2 millones de dólares. Ella validó la idea en Lovable, demostrando que el enfoque en el mercado es lo que determina el éxito de un proyecto.

Otro ejemplo es una aplicación de gestión de agentes de IA. Siempre comenzamos con la interfaz en Lovable y solo entonces migramos el proyecto a [la otra plataforma/herramienta]. Cursor para hacerlo más avanzado y complejo.

Master Supabase, el corazón de los proyectos avanzados.

El mejor creador de aplicaciones de IA con codificación Vibe

El segundo consejo, y el más importante para la seguridad y la escalabilidad, es aprender a fondo el componente Supabase. Esto abarca el modelado de datos y todas las funciones de back-end.

Para crear proyectos de IA, necesitarás el front-end (la interfaz de usuario, como en Lovable) y el back-end (la inteligencia, los datos, la seguridad y la escalabilidad).

El back-end utiliza el N8N para la automatización y los agentes de IA, pero es el Supabase que será el corazón de tu proyecto.

Si quieres un proyecto altamente seguro y escalable, el secreto es dominar Supabase.

Cursos para principiantes:

La gran ventaja es que, si la interfaz creada por Lovable tiene algún problema, como ya tienes el núcleo de tu proyecto bien estructurado, puedes simplemente eliminar Lovable y conectar los datos a otra interfaz, como Cursor.

No es necesario ser técnico, pero sí es necesario comprender... MacroCómo funcionan el modelado de datos, la seguridad (RLS) y la conexión de datos.

Comprender estos conceptos básicos es crucial para poder solicitar y gestionar la IA eficazmente. Para ello, recomiendo nuestro curso. Curso Supabase en la suscripción PRO.

Consejo 3: Cuándo pasar a editores de código basados en cursores o IA

mejor codificación de vibraciones apps

El tercer consejo tiene que ver con dar el siguiente paso: migrar a herramientas y editores de código impulsados por IA, como... Cursor o Código de nube.

Es muy importante comenzar con Lovable de forma simplificada, pero si quieres hacer tu proyecto más avanzado, robusto y escalable, necesitarás combinar la organización de tu back-end en Supabase con el mayor control que ofrecen estas herramientas.

Sin embargo, es fundamental entender que conocer bien la Supabase Es un requisito previo antes de lanzarse a... Cursor, Porque necesitas tener la base de datos y la arquitectura muy bien organizada.

Para proyectos complejos, esta unión es clave para tener control total sobre el código y la estructura.

Conozca el Formación en codificación de IADomina la creación de mensajes, desarrolla agentes avanzados y lanza aplicaciones completas en tiempo récord.

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