Las 5 mejores herramientas low-code

21 de diciembre de 2022
3 minutos
Actualizado el 23 de mayo de 2025

Tiempo estimado de lectura: 5 minutos

Si está buscando una manera de acelerar su productividad de desarrollo de aplicaciones o incluso iniciarse en este mercado, las herramientas y herramientas low-code no-code puede ser una mano en el volante.

Tales herramientas permiten creación de aplicaciones de forma sencilla, haciendo uso de plataformas visuales, requiriendo poco o ningún código para su desarrollo.

En este artículo reservamos espacio para comentar las principales herramientas low-code del mercado.

Tabla de contenido

¿Qué son las herramientas low-code?

Las herramientas low-code ya son una realidad y han evolucionado mucho en los últimos años, permitiendo desarrollar aplicaciones robustas y escalables y ganando espacio en el mercado corporativo y los profesionales de la tecnología.

Estas herramientas requieren poco conocimiento de los códigos de programación para extraer todo su potencial. A continuación, enumeramos las 6 mejores herramientas low-code del mercado actual, una de las cuales es muy prometedora para el futuro.

appian

Plataforma low-code para la automatización de flujos de trabajo, procesos, realización de acciones de minería de procesos y creación de aplicaciones internas. Enfocado al mercado empresarial, cuenta con un plan inicial gratuito para probar hasta 10 usuarios.

La plataforma está pensada principalmente para realizar integraciones entre procesos y otros sistemas de tu empresa de forma sencilla y con poco uso de código.

Aplicaciones de energía

Power Apps es una de las herramientas low-code más famosas del mercado por formar parte de la suite de herramientas de Microsoft.

Con power apps es posible crear aplicaciones para automatizar procesos internos y aplicaciones para su empresa. Puede ser muy conveniente porque muchas empresas ya usan sistemas de Microsoft.

sistemas externos

Uno de los líderes del mercado en lo que respecta a la plataforma low-code, presente en el mercado desde 2001. La plataforma tiene un fuerte enfoque en el mercado empresarial, lo que puede confirmarse por los valores para su uso.

Los outsystems se pueden utilizar principalmente para el desarrollo de aplicaciones y la automatización de procesos internos en las empresas.

Mendix

Mendix es líder del mercado en plataformas low-code junto con Outsystems, siendo reconocido a nivel mundial.

También tiene un claro enfoque en el mercado corporativo, con el objetivo de acelerar el desarrollo de aplicaciones y la automatización interna.

rediseñar

Una herramienta muy prometedora para los próximos años, que ha ido ganando mucho espacio y fans en todo el mundo.

Creado en 2017, Reetol también se posiciona como una herramienta para el desarrollo de aplicaciones internas, pero con un precio más accesible para las pequeñas y medianas empresas.

Al igual que otras herramientas, une una interfaz visual con el uso de código, permitiendo el uso de lenguajes como Java Script y SQL.

Beneficios de las herramientas low-code

Las herramientas low-code ya ganaron la confianza de grandes corporaciones y atrajeron muchos seguidores debido a sus beneficios, que pueden marcar la diferencia para las empresas, a saber:

Democratización del conocimiento

Al no requerir tanto conocimiento de códigos de programación y al tener interfaces intuitivas, muchas más personas pueden dominar este tipo de herramientas.

Agilidad

Tales herramientas agilizan el proceso de desarrollo, permitiendo la creación de aplicaciones en tiempos récord.

Economía

El tiempo es dinero, reduzca la inversión requerida para el desarrollo de apps con herramientas low-code

Seguridad y escalabilidad

Con una infraestructura previamente desarrollada para la escala, se evitan errores y problemas, lo que libera al equipo para que se concentre en las estrategias comerciales.

Ahora que conoce las herramientas low-code y sus principales beneficios, puede concentrarse en pensar realmente en cómo construir inteligentemente su aplicación de acuerdo con sus necesidades.

¿Cuáles son las principales herramientas low-code?

– Apio
– Aplicaciones de energía
– Sistemas externos
– Mendix
– Reetol

Lectura adicional:

¿Qué es Low-Code? Más información sobre el desarrollo de código bajo

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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:

Matheus Castelo

IA para Criar Música: Como a Inteligência Artificial Está Transformando a Produção Musical

A inteligência artificial tem impactado diversos setores criativos, e um dos mais revolucionários é, sem dúvida, o da produção musical. A IA para criar música não é mais uma promessa futurista: é uma realidade acessível que está remodelando a maneira como artistas, produtores e entusiastas criam sons, composições e trilhas sonoras de forma inteligente e automatizada.

O que é IA para Criar Música?

A IA para criar música é um conjunto de técnicas computacionais, geralmente baseadas em machine learning y redes neurais profundas, que permite que sistemas automatizados componham, harmonizem, produzam e editem músicas com mínima ou nenhuma intervenção humana.

Essas inteligências aprendem padrões musicais a partir de grandes bases de dados e podem gerar desde melodias simples até composições complexas com instrumentação e arranjos profissionais.

Esse tipo de IA se popularizou com o crescimento de ferramentas intuitivas que democratizaram o acesso à tecnologia, seja para uso profissional em estúdios ou como recurso criativo para influenciadores e desenvolvedores de games e apps.

Como Funciona a Composição Musical com IA

Sistemas de IA para criação musical operam por meio de modelagem preditiva. Eles analisam milhões de exemplos de músicas e, com base nesse conhecimento, fazem previsões sobre quais notas, acordes ou estruturas rítmicas são mais prováveis em determinados contextos. Assim, conseguem:

Gerar melodias originais com coerência harmônica;
Imitar estilos musicais específicos;
Criar trilhas sonoras para vídeos, jogos ou podcasts;
Harmonizar vocais ou batidas de forma automática.

Ferramentas mais avançadas ainda permitem interação em tempo real com o usuário, sugerindo variações melódicas, mudanças de tom ou adaptações baseadas em feedback imediato.

10 Melhores Ferramentas de IA para Criar Música em 2025

Abaixo, listamos as plataformas mais populares e eficazes que utilizam IA para composição, produção e masterização musical.

1. AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)

Especializada em composições sinfônicas e trilhas cinematográficas, a AIVA é amplamente utilizada em produções audiovisuais e games. Permite editar partituras e estilos musicais com alta precisão.

2. Soundraw

Ideal para criadores de conteúdo, o Soundraw permite gerar faixas originais com IA em poucos cliques. É altamente personalizável e intuitivo para quem não possui conhecimento musical avançado.

3. Amper Music

Muito utilizado por agências e produtores de vídeos, o Amper cria trilhas baseadas em gêneros e emoções desejadas. Com interface amigável, oferece licenças comerciais fáceis para uso em redes sociais e publicidade.

4. Boomy

A proposta do Boomy é permitir que qualquer pessoa, mesmo sem conhecimento técnico, crie músicas e as publique em plataformas como Spotify. A IA cuida de todo o processo criativo.

5. Ecrett Music

Voltado para uso em vídeos e projetos comerciais, o Ecrett Music usa IA para gerar trilhas que se encaixam em contextos específicos, como “vlog”, “jogo de suspense” ou “corporativo”.

6. MuseNet (OpenAI)

O MuseNet, da OpenAI, é um dos sistemas mais avançados. Capaz de gerar composições com 10 instrumentos e mais de 15 estilos musicais, combina técnicas de deep learning com redes neuronais recorrentes.

7. Soundful

Com foco em criadores de vídeos e streamers, o Soundful produz trilhas sem royalties, adaptáveis a estilos como Lo-Fi, EDM, Hip Hop e outros.

8. Loudly

Mais do que um gerador de músicas, o Loudly é uma plataforma colaborativa. Oferece biblioteca de samples e editor de músicas alimentado por IA, ideal para djs e produtores.

9. Soundtrap by Spotify

Embora não seja 100% automatizada por IA, o Soundtrap utiliza inteligência artificial para sugerir ajustes de mixagem, automatizar instrumentos e colaborar em tempo real.

10. Mubert

Com base em algoritmos generativos, o Mubert cria músicas “infinitas” para ambientes, apps, jogos ou lives. Oferece API para desenvolvedores que querem integrar trilhas sonoras automáticas em seus produtos.

Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais

Empresas de publicidade têm utilizado IA para criar jingles em tempo recorde, reduzindo significativamente o tempo de produção sem comprometer a originalidade.

IA em Aplicativos e Produtos Digitais

Desenvolvedores de apps embedam IA musical para ajustar trilhas sonoras em tempo real conforme o comportamento do usuário.

Por exemplo, apps de meditação ou fitness já utilizam IA para adaptar o ritmo e estilo da música ao tipo de atividade que está sendo realizada. Essa personalização sonora aumenta o engajamento e a permanência do usuário na plataforma.

Criadores independentes também têm se beneficiado: ao integrar IA musical em seus fluxos de produção, conseguem lançar conteúdos exclusivos com maior frequência, reforçando sua presença em redes como TikTok e YouTube.

Para quem deseja aplicar IA musical em produtos digitais, como apps ou interfaces web interativas, uma forma eficiente é dominar ferramentas visuais e sem código.

La Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización da No Code Start Up ensina como integrar inteligências artificiais em fluxos e interfaces com rapidez e sem depender de programadores.

Vantagens de Usar IA para Produção Musical

A maior vantagem é a agilidade criativa. Com a IA, é possível testar variações rítmicas, melodias, harmonias e arranjos em minutos. Isso reduz custos de produção, estimula a experimentação e quebra barreiras técnicas.

Outra vantagem é a democratização da criação: qualquer pessoa com conexão à internet pode gerar músicas de qualidade profissional.

Tendências Futuras e Inovações na Música com IA

As tendências apontam para uma maior personalização sonora, onde IAs poderão criar trilhas adaptadas às emoções ou ao contexto ambiental em tempo real.

O uso de modelos generativos como Diffusion e Transformers para criação de sons sintéticos hiperrealistas é outro caminho promissor.

Estudos como os publicados pela MIT Technology Review apontam para a convergência entre IA, neurociência e composição automatizada como fronteira tecnológica para a próxima década.

Como Expandir Seu Potencial Criativo com IA Musical

A IA musical abre portas para novas formas de expressão e inovação criativa. Seja para explorar composições automatizadas ou para integrar sons inteligentes em apps e produtos digitais, o momento é ideal para aprofundar seus conhecimentos.

Para quem busca aplicar essas tecnologias na prática, com liberdade técnica e velocidade de execução, a Formação IA NoCode é o caminho certo para transformar ideias musicais em soluções reais, mesmo sem saber programar.

28 de julio de 2025
5 minutos

Matheus Castelo

Aula prática: dominando o protocolo MCP com N8N

Lançado em novembro de 2024 pela Anthropic, o Machine Communication Protocol (MCP) transformou a maneira como Agentes de IA interagem com serviços on‑line.

Em vez de programar cada chamada de API, você descreve funções num manifesto JSON e o agente executa tudo sozinho.

O N8N incorporou suporte nativo ao MCP, permitindo publicar ou consumir servidores sem escrever código.

Neste tutorial, você entenderá por que o MCP é considerado revolucionário, quando vale adotá‑lo e como testá‑lo em um fluxo real.

1. Por que o MCP é revolucionário?

O MCP conecta diretamente agentes de IA a serviços, eliminando etapas de programação manual e tornando as conversas capazes de criar clientes, emitir faturas ou ler planilhas em tempo real.

A adoção por empresas como Stripe indica que esse modelo de comunicação tende a se consolidar como padrão nos próximos anos.

2. As três fases de evolução dos agentes de IA

Acesso a APIs via código: o desenvolvedor escreve todas as requisições HTTP.
Ferramentas embutidas: plataformas expõem funções internas prontas para o modelo.
Protocolos abertos (MCP): qualquer serviço documentado se torna plug‑and‑play, permitindo escalabilidade quase instantânea de capacidades.

3. O que é MCP e como ele funciona

O MCP é, essencialmente, uma especificação que descreve funções, parâmetros necessários e exemplos de uso em um arquivo JSON.

Quando o agente lê esse manifesto, ele sabe exatamente qual chamada fazer e como tratar a resposta, sem instruções adicionais no prompt.

Em outras palavras, o manifesto substitui a necessidade de código customizado: basta atualizar o arquivo e novas funções ficam disponíveis, enquanto a lógica de erro e autenticação permanece centralizada.

4. Diferença entre MCP Client e MCP Server

Papel	O que faz	Quando usar
Client	Consome manifests publicados por terceiros.	Você quer acessar rapidamente recursos de serviços externos (ex.: criar pagamentos no Stripe).
Server	Publica seu próprio manifest.	Precisa expor processos internos — do CRM ao ERP — como funções que qualquer agente pode acionar.

5. Benefícios do uso do MCP em projetos de IA

Adotar MCP reduz manutenção de código, padroniza entradas e saídas, facilita governança (você define apenas as ações permitidas) e acelera prototipagem.

Adicionar ou remover funcionalidades vira uma simples edição no manifesto, sem impactar prompts ou fluxos existentes.

6. Comparação: API tradicional vs. MCP

Aspecto	API REST convencional	MCP
Público‑alvo	Desenvolvedores humanos	Agentes de IA
Documentação	Swagger/OpenAPI	Manifesto orientado a função
Intenção → ação	Conversão manual (código)	Automática pelo modelo
Atualizações	Dependem de desenvolvedores	Bastam ajustes no manifesto

7. Ferramentas com suporte ao MCP

Grandes players já oferecem suporte oficial. O Stripe publica seu manifesto para operações de cobrança; a Anthropic habilitou o uso direto no claudio; o GitHub testa o protocolo em extensões de code‑assist.

Além disso, a comunidade mantém conectores para Google Sheets, Notion e HubSpot. Para monitorar tudo isso, projetos como LangSmith fornecem panorama completo dos fluxos MCP, permitindo depurar cada chamada em detalhes.

8. Como o N8N integra o MCP

No modo Client, basta apontar o N8N para um manifesto externo e criar um node HTTP já configurado. No modo Server, você seleciona qualquer node (ou mesmo um workflow inteiro) define nome, descrição e argumentos, e o N8N gera automaticamente o manifesto JSON.

Esse arquivo pode ficar hospedado localmente (baixo tempo de resposta) ou ser publicado na web para consumo por outros agentes ou ferramentas.

9. Vantagens e desvantagens de criar seu próprio MCP Server

Vantagens e desvantagens de criar seu proprio MCP Server

Construir um servidor próprio coloca você no controle da versão, da segurança e dos limites de uso. O lado negativo é a sobrecarga: cada chamada passa por sua infraestrutura, exigindo monitoramento, escalonamento e políticas de cache para evitar latência ou custos desnecessários.

Se a função existir oficialmente em outro serviço, talvez seja mais simples consumir o manifesto já mantido pelo provedor.

10. Exemplo prático: agente vendedor usando MCP Server

No N8N crie três funções: criarLead, gerarProposta y enviarInvoice.
Publique-as como MCP Server.
Conecte um agente (Claude ou GPT‑4o) via MCP Client.
Durante a conversa, o agente coleta dados do cliente, chama criarLead, gera a proposta e devolve ao usuário um link de pagamento criado por enviarInvoice. Todo o fluxo acontece em segundos, sem uma linha de código adicional.

Considerações finais

O MCP já produz ganhos reais em agilidade e manutenção, mas não é obrigatório em todos os cenários. Antes de adotá‑lo, avalie se a tecnologia resolve um problema concreto, teste em processos pequenos e, só então, amplie o uso.

Se precisar de um ponto de partida, hospede um manifesto local no N8N, conecte seu agente preferido e observe como a automação se comporta.

Continue estudando:

Curso gratuito de N8N

24 de julio de 2025
4 minutos

Nieto Camarano

Como criar imagem com inteligência artificial de forma profissional (sem saber design)

Criar imagem com inteligência artificial se tornou uma das formas mais acessíveis, rápidas e criativas de gerar conteúdo visual em 2025. Se antes era preciso dominar ferramentas complexas de design, hoje é possível produzir ilustrações, logos, artes conceituais e imagens promocionais apenas descrevendo o que você deseja ver.

Com o avanço dos modelos de IA generativa e plataformas no-code, esse processo ficou ainda mais acessível para iniciantes, freelancers e empreendedores.

Neste guia completo, você vai entender como funciona a criação de imagens com IA, quais ferramentas estão dominando o mercado, como automatizar a geração visual com integrações inteligentes e, principalmente, como aplicar isso de forma prática no seu negócio ou projeto pessoal.

O que são os geradores de imagem com inteligência artificial?

Geradores de imagem com inteligência artificial são sistemas baseados em redes neurais capazes de criar imagens a partir de descrições em linguagem natural.

Essas descrições, chamadas de indicaciones, são interpretadas pela IA que, com base em bancos de dados gigantescos e algoritmos de deep learning, compõe imagens coerentes, originais e realistas.

Modelos como DALL·E, Difusión estable, y Leonardo.AI já estão sendo utilizados por artistas, desenvolvedores, agências e empresas para acelerar a criação de material visual.

A partir de um texto como “cachorro astronauta em Marte, estilo arte digital futurista”, esses geradores podem produzir em segundos uma imagem que levaria horas em ferramentas tradicionais.

Essa tecnologia faz parte do universo de IA generativa, a mesma família dos modelos de texto como o ChatGPT.

Quando integrada a ferramentas no-code, torna-se um recurso incrível para prototipagem de produtos, criação de identidade visual, branding e conteúdo de marketing.

Vantagens de criar imagem com inteligência artificial

A adoção de geradores de imagem com IA tem crescido não apenas pela inovação envolvida, mas pelas vantagens reais que oferece:

Velocidade: imagens criadas em segundos, a partir de ideias que você consegue descrever em palavras.
Acessibilidade: não exige conhecimentos técnicos em design, desenho ou manipulação de imagens.
Reducción de costes: evita a necessidade de contratar designers para tarefas simples.
Liberdade criativa: possibilidade de explorar estilos artísticos, cenários irreais e concepções visuais impossíveis no mundo real.
Iteração rápida: você pode testar dezenas de variações visuais com pequenas alterações nos prompts.

Ferramentas para criar imagens com IA (além do Midjourney)

DALL·E (via ChatGPT ou integrações)

Apesar de o Midjourney ser um dos nomes mais conhecidos, há várias outras plataformas potentes e acessíveis. Veja algumas das mais relevantes atualmente:

Desenvolvido pela OpenAI, o DALL·E está integrado diretamente ao ChatGPT, permitindo a geração de imagens por prompt dentro da conversa. Também pode ser usado via automações com o Make ou N8N.

Conheça o Curso de Agentes com OpenAI da No Code Start Up

Leonardo.AI

Com interface acessível e foco em ilustrações e arte digital, é excelente para quem quer criar imagens estilizadas ou com aspecto mais artístico. Ideal para jogos, apps ou projetos criativos. Acesse Leonardo.AI

Bing Image Creator (Microsoft)

Baseado no DALL·E, oferece acesso gratuito e simples via navegador. É ideal para iniciantes que desejam explorar sem custos. Experimente o Bing Image Creator

Looka

Específico para criação de logos e identidade visual. Muito utilizado por founders que precisam de uma identidade visual rápida para validar ideias. Conheça o Looka

Designs.ai

Ferramenta completa de design com recursos de IA para criação de logos, banners e materiais promocionais. Veja mais sobre o Designs.ai

Como automatizar a geração de imagens com IA e no-code

A verdadeira magia acontece quando você integra geradores de imagem com fluxos automatizados. Com ferramentas como constituir y N8N, é possível:

Criar imagens automaticamente com base em respostas de formulários
Gerar visuais personalizados para cada novo lead captado
Construir landing pages com imagens dinâmicas usando Bubble o WebWeb
Alimentar bancos de imagens em apps criados no FlutterFlow

Aprenda como integrar essas automações no Curso Make

Exemplos práticos e aplicações reais

Freelancer criando landing pages completas em 48h

Imagine que você é um freelancer e precisa entregar um site para um cliente em tempo recorde. Usando o Bubble em conjunto com o DALL·E, é possível gerar imagens únicas para cada seção da landing page, adaptadas ao estilo da marca.

Com textos criados via IA, o resultado final é um site coeso, visualmente atrativo e entregue com agilidade.

Empreendedor testando identidade visual de um MVP

Empreendedores que desejam validar seu MVP podem usar o Looka para criar um logo profissional e o Leonardo.AI para gerar imagens conceituais de interface e personas. Isso ajuda a testar hipóteses visuais junto ao público-alvo, sem depender de agências ou profissionais de design.

Iniciante explorando estilos e construindo portfólio

Mesmo quem está começando pode usar o Bing Image Creator para experimentar diferentes estilos artísticos, praticar prompts e montar um portfólio visual para divulgar nas redes sociais ou sites como Behance y Dribbble. Uma ótima porta de entrada para o universo criativo com IA.

Criador de conteúdo automatizando geração de assets

Influenciadores e criadores de conteúdo podem integrar constituir + DALL·E para gerar automaticamente capas de vídeo, thumbnails e posts visuais com base em calendários de conteúdo.

Essa automação permite manter a frequência de publicações com visuais consistentes e de alta qualidade, sem esforço manual constante.

Tendências para o futuro da criação visual com IA

A integração entre inteligência artificial e plataformas no-code é apenas o começo. Estão surgindo agentes autônomos que combinam IA de texto, imagem e voz para criar experiências completas.

Herramientas como Dificar y Curso de Agentes con OpenAI mostram como montar esses agentes sem escrever código.

Em breve, será comum vermos marcas criando campanhas inteiras geradas automaticamente: imagens, textos, legendas, e-mails e landing pages. Tudo alinhado a um prompt bem definido e um fluxo de automação eficiente.

Pronto para criar imagem com inteligência artificial no seu projeto?

Criar imagem com inteligência artificial não é mais algo futurista — é uma realidade acessível, produtiva e incrivelmente poderosa para quem deseja acelerar projetos, vender mais ou simplesmente explorar sua criatividade.

Seja você um freelancer ou iniciante, esse é o momento ideal para explorar esse universo. E se quiser aprender na prática, com exemplos guiados, veja os cursos da No Code Start Up:

Explore, combine, experimente. A imagem perfeita está a um prompt de distância.

22 de julio de 2025
5 minutos