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Ingresos extra online creando aplicaciones

desarrollador de aplicaciones

Tiempo estimado de lectura: 9 minutos

¿Alguna vez te has parado a pensar si fuera posible construir una máquina de hacer dinero? Eso sería increíble y definitivamente podría ayudarlo a pagar las facturas y salir de números rojos en 2024. 

Por ahora todavía no tenemos instrucciones para esta máquina. Pero podemos ayudarte en esta misión de consigue algo de dinero extra en 2024. Lo mejor de todo es que puedes hacerlo desde la comodidad de tu hogar, usando solo tu computadora. 

En este artículo te enseñaremos cómo obtener ingresos extra creando apps sin código. Tenga la seguridad de que no necesita saber programar para crear estas aplicaciones. Sólo conoce el plataformas sin código y estará listo para desarrollar un increíble apps sin escribir una línea de código.

Llegados a este punto quizás te estés preguntando: ¿cómo puede generar ingresos extra la creación de apps? Sepa que es posible monetiza tu apps de varias maneras y eso es lo que aprenderás aquí.

¿Eres curioso? Así que sigue leyendo y descubre cómo ganar dinero con apps sin saber programar.

Consejos para obtener ingresos extra creando apps sin código

Mujer usando el teléfono mientras aprende
Ingresos extra online creando apps 2

Si aún no estás familiarizado con el mundo de la programación sin código, no te preocupes. Hay muchos formas de aprender sobre la ausencia de código y aquí en nuestro blog tenemos varios artículos que te enseñan esto. 

¡Ahora le daremos consejos sobre cómo obtener ingresos adicionales sin crear el código apps! ¿Vamos allá?

Crea una aplicación innovadora

Aquí en el blog ya lo hemos explicado. cómo crear una aplicación con o sin código

El primer paso es pensar en una app innovadora y que sea realmente necesaria para personas o empresas. Su solicitud debe resuelve un problema real para tus usuarios, ofrece una experiencia única y diferénciate de la competencia.

pero como hacer esto? Deberías empezar investigando tu público objetivo, las tendencias del mercado y qué segmentos se adaptan mejor a tus habilidades. 

Por ejemplo, si tienes afinidad por la práctica de la meditación, es una buena forma de empezar. Pregúntate: “¿Qué me falta cuando estoy meditando? ¿Podría una aplicación resolver este problema?

Durante esta reflexión es posible que te des cuenta de que te falta un bloqueador de notificaciones. Es decir, una app que bloquea todo lo que no esté relacionado con la práctica de la meditación. 

En este punto has llegado a un producto, el siguiente paso es investigar y analizar si será viable. Entonces, debes preguntarte:

  • ¿Qué tamaño tiene el mercado potencial para su aplicación?
  • ¿Quiénes son sus competidores directos e indirectos?
  • ¿Cuáles son los diferenciadores y ventajas competitivas de su aplicación?
  • ¿Cuánto cobrarás por tu aplicación y cuál es tu modelo de monetización?
  • ¿Cómo dará a conocer y promocionará su aplicación entre su público objetivo?
  • ¿Qué recursos técnicos y financieros se necesitan para desarrollar y mantener su aplicación?
  • ¿Cuáles son los riesgos e incertidumbres involucrados en su proyecto?

Lo importante es ser honesto al responder estas preguntas y No tengas miedo de empezar todo el proceso de nuevo.. Investigue, infórmese, realice cuestionarios en línea para medir el interés del público. ¡Tómate un tiempo para comprobar la viabilidad de esta aplicación! 

Vender la aplicación en la tienda de aplicaciones. 

Con la aplicación lista, es hora de empezar a venderla en las tiendas de aplicaciones. ¿Y cómo funciona esto? Primero, debes publicar tu aplicación en las principales tiendas, como Google Play Store y Apple App Store. 

Después de eso, debes establecer un precio justo y competitivo para tu aplicación. Considerar el valor que ofrece, Oh audiencia a la que llega y el competencia que enfrenta

Una ventaja de colocar tu aplicación en el catálogo de la tienda de aplicaciones es que es posible obtener ingresos recurrentes. Con cada nueva descarga te llega parte del importe pagado por el usuario. 

Debes pagar una comisión a la tienda de aplicaciones, que puede variar desde 15% hasta 30% del valor de tu aplicación.

Crea una aplicación sin código y ofrece tu suscripción

Otra opción, además de vender la aplicación en la tienda de aplicaciones, es ofrecer tu suscripción. De esta manera es posible tener una ingresos extra predecibles, ya que el usuario paga una tarifa mensual o anual para tener acceso ilimitado a su aplicación y sus recursos.

Es muy sencillo hacer esto, sólo necesitas definir un plan pagos y suscripciones atractivo y rentable, que tiene un precio adecuado y ofrece ventajas exclusivas. 

Al utilizar esta estrategia, es importante mantener su aplicación actualizada y relevante, ya que los usuarios pueden cancelar su suscripción en cualquier momento.

Usa freemium 

O freemium Es una forma muy popular de ganar dinero con aplicaciones. pero como funciona? El usuario puede descargar su aplicación de forma gratuita, pero sólo funciona parcialmente. Para utilizar todas las funciones, debe pagar.

Volvamos al ejemplo de la aplicación que bloquea las notificaciones durante la meditación.

en la versión gratis, el usuario podrá tener acceso a este servicio durante tan solo 20 minutos al día. Pero, si medita durante más tiempo y quiere seguir utilizando esta funcionalidad, deberá suscribirse mensual o anualmente al servicio. 

Usando este modelo de negocio, puedes aumenta el número de descargas de tu aplicación, ya que el usuario no tiene que pagar para descargar. Por otro lado, es posible que haya una baja conversión de usuarios gratuitos a usuarios pagos, ya que el usuario puede estar satisfecho con la versión gratuita o no ver el valor en la versión completa.

Coloque publicidad en su aplicación 

¿Te ha pasado alguna vez cuando estás usando una aplicación y aparece un anuncio de juegos, tiendas o productos? Puede parecer un poco incómodo para el usuario, pero es una buena manera de ganar dinero con apps

Para implementar estos anuncios, debe elegir una plataforma compatible que ofrezca anuncios relevantes y pague bien. Vale la pena resaltar que es Es muy importante colocar estos anuncios de tal forma que el usuario no se sienta molesto o invadido..

Algunas plataformas publicitarias que puedes utilizar son:

  • Adsense: la plataforma de publicidad de Google, que muestra anuncios basados en el contenido de su aplicación y los intereses del usuario;
  • Admob: la plataforma de publicidad móvil de Google, que muestra anuncios de texto, gráficos, de vídeo e intersticiales en su aplicación;
  • Facebook: plataforma de publicidad de Facebook que muestra anuncios con imágenes, videos y carrusel en su aplicación.

Hacer alianzas 

En cualquier negocio, tener alianzas es un paso fundamental hacia el crecimiento. En el caso del apps sin código, es importante encontrar plataformas que tengan un audiencia similar a la tuya. Además, asegúrate de que tenga una buena audiencia y una propuesta de valor que complemente la tuya. 

Otra forma de establecer alianzas puede ser mediante el intercambio de servicios. El intercambio es cuando intercambias tu servicio de creador sin código por el servicio de otra persona o empresa, sin involucrar dinero. 

Por ejemplo, puedes crear una aplicación. sin código para un influencer digital a cambio de promocionar su aplicación entre sus seguidores.

tener patrocinadores

No todo el mundo podrá iniciar el viaje de creación del apps con un patrocinador. Pero debes saber que esta es una buena opción para estudiar, porque en este caso recibe una cantidad fija o variable de una empresa o una persona para promocionar su aplicación.

Un consejo es encontrar empresas o personas que estén interesadas en asociar sus marcas con tu aplicación. En el caso de la app de meditación, puedes encontrar patrocinadores que tengan que ver con la temática, como tiendas de productos naturales, gimnasios de yoga, clínicas de terapias alternativas, etc.

Recuerda mostrar el valor y potencial de tu app, presentando datos como Número de descargas, usuarios activos y críticas positivas.. También es necesario negociar un contrato de patrocinio claro y ventajoso para su negocio.

Ofrezca sus servicios de creador sin código

Una vez que haya aprendido a desarrollar apps en código, podrá trabajar con él de forma más esporádica. Por ejemplo, puede promocionar su trabajo en las redes sociales y sitios web. autónomos.

De esta forma podrás encontrar personas o empresas que necesiten soluciones sin código y estén dispuestas a pagar por este servicio. Nuestro consejo es definir una cartera apps que demuestra su calidad y versatilidad. 

Además, trate de ofrecer un precio justo y competitivo por sus servicios.

Crear apps ordenados por los clientes. 

El último consejo para obtener ingresos adicionales es crear apps pedidos por los clientes. Tu puedes desarrollar apps personalizado de acuerdo a las especificaciones y necesidades de sus clientes.

Si va a seguir este camino, invierta en un instrucciones muy detallado y no tenga miedo de hablar y hacer preguntas a sus clientes. 

Es muy importante que comprenda las necesidades para evitar rehacer el trabajo. También debe ofrecer soporte y mantenimiento posteriores a la entrega y garantizar la satisfacción de sus clientes.

¡Crear apps es muy fácil con No-Code Start-Up!

Con No-Code Start-Up, aprenderá a desarrollar aplicaciones sólidas sin tener que preocuparse por los códigos. 

Descubre más sobre nuestros cursos que pueden ayudarte. 

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Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

La inteligencia artificial ha avanzado rápidamente y Agentes de IA Son la base de esta transformación. A diferencia de los algoritmos simples o los chatbots tradicionales, los agentes inteligentes pueden percibir el entorno, procesar información según objetivos definidos y actuar de forma autónoma, conectando datos, lógica y acción.

Este avance ha impulsado cambios profundos en la forma en que interactuamos con los sistemas digitales y realizamos tareas cotidianas.

Desde la automatización de procesos rutinarios hasta el apoyo a decisiones estratégicas, los agentes de IA han desempeñado roles fundamentales en la transformación digital de empresas, carreras y productos digitales.

¿Qué es un agente de IA?

Para una introducción aún más práctica, consulte la Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización de NoCode StartUp, que enseña paso a paso cómo estructurar, desplegar y optimizar agentes autónomos conectados con herramientas como N8N, Make y GPT.

Uno agente de IA es un sistema software que recibe datos del entorno, interpreta esta información de acuerdo a objetivos previamente definidos y ejecuta acciones de forma autónoma para alcanzar dichos objetivos.

Está diseñado para actuar de forma inteligente, adaptándose al contexto, aprendiendo de interacciones pasadas y conectándose a diferentes herramientas y plataformas para realizar diferentes tareas.

Cómo funcionan los agentes de IA generativa

De acuerdo a IBMLos agentes generativos basados en IA utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático para generar respuestas y decisiones contextualizadas; esto los hace extremadamente eficientes en flujos personalizados y dinámicos.

Los agentes de IA generativa utilizan modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), como los de OpenAI, para interpretar el lenguaje natural, mantener el contexto entre interacciones y producir respuestas complejas y personalizadas.

Este tipo de agente va más allá de la simple respuesta reactiva, ya que integra datos históricos, reglas de decisión y acceso a API externas para realizar tareas de forma autónoma.

Operan desde una arquitectura que combina procesamiento de lenguaje natural, memoria contextual y motores de razonamiento lógico.

Esto permite al agente comprender la intención del usuario, aprender de los comentarios anteriores y optimizar sus acciones en función de los objetivos definidos.

Por lo tanto, son ideales para aplicaciones que requieren conversaciones más profundas, personalización continua y autonomía para decisiones prácticas.

Mira el video gratuito de NoCode StartUp y comprende desde cero cómo funciona en la práctica un agente de IA conversacional y automatizado:

Diferencia entre chatbot con y sin tecnología de agente de IA

Aunque los términos «chatbot» y «agente de IA» suelen usarse indistintamente, existe una clara distinción entre ambos. La principal diferencia radica en la autonomía, la capacidad de toma de decisiones y la integración con datos y sistemas externos.

Mientras que los chatbots tradicionales siguen guiones fijos y respuestas predefinidas, los agentes de IA aplican inteligencia contextual, memoria y flujos automatizados para realizar acciones reales más allá de la conversación.

Chatbot tradicional

Un chatbot convencional opera con activadores específicos, palabras clave o flujos simples de preguntas y respuestas. Suele depender de una base de conocimiento estática y carece de capacidad de adaptación o personalización continua.

Su utilidad se limita a realizar diálogos básicos, como responder preguntas frecuentes o reenviar solicitudes al soporte humano.

Agente de IA conversacional

Un agente de IA se construye sobre una base de inteligencia artificial capaz de comprender el contexto de la conversación, recuperar recuerdos previos, conectarse a API externas e incluso tomar decisiones basadas en lógica condicional.

Además de chatear, puede realizar tareas prácticas, como buscar información en documentos, generar informes o activar flujos en plataformas como Slack, Make, N8N o CRM.

Esto lo hace ideal para aplicaciones empresariales, servicios personalizados y automatizaciones escalables.

Para un análisis en profundidad de los conceptos que diferencian las automatizaciones basadas en reglas y los agentes inteligentes, también vale la pena consultar el Documentación oficial del MIT sobre agentes inteligentes.

Comparación: agente de IA, chatbot y automatización tradicional

Para profundizar en la teoría detrás de estos agentes, se abordan conceptos como “agente racional” y “entornos parcialmente observables” en obras clásicas de IA, como el libro Inteligencia artificial: un enfoque moderno, por Stuart Russell y Peter Norvig.

Tipos de agentes de IA

Los agentes de IA se pueden clasificar según su complejidad, grado de autonomía y adaptabilidad. Conocer estos tipos es fundamental para elegir el mejor enfoque para cada aplicación e implementar soluciones más eficientes y adaptadas al contexto.

Agentes reflejos simples

Estos agentes son los más básicos, ya que reaccionan a estímulos inmediatos del entorno según reglas predefinidas. Carecen de memoria y no evalúan el historial de interacciones, lo que los hace útiles únicamente en situaciones con condiciones completamente predecibles.

Ejemplo:un sistema domótico que enciende la luz cuando detecta movimiento en la habitación, independientemente de la hora o las preferencias del usuario.

Agentes basados en modelos

A diferencia de los agentes reflejos simples, estos mantienen un modelo interno del entorno y utilizan la memoria a corto plazo. Esto permite tomar decisiones más informadas, incluso cuando el escenario no es completamente observable, ya que consideran el estado actual y el historial reciente para actuar.

Ejemplo:un robot aspirador que reconoce obstáculos, recuerda zonas ya limpiadas y ajusta su ruta para evitar repetir tareas innecesarias.

Agentes basados en objetivos

Estos agentes trabajan con objetivos claros y estructuran sus acciones para alcanzarlos. Evalúan diferentes posibilidades y planifican los pasos necesarios en función de los resultados deseados, lo que los hace ideales para tareas más complejas.

Ejemplo:un sistema logístico que organiza las entregas en función del menor coste, tiempo y ruta más eficiente, adaptándose a cambios externos, como el tráfico o emergencias.

Agentes basados en utilidades

Este tipo de agente va más allá de los objetivos: evalúa qué acción generará el mayor valor o utilidad entre varias opciones. Es recomendable cuando existen múltiples caminos posibles y el ideal es el que genera el mayor beneficio considerando diferentes criterios.

Ejemplo:una plataforma de recomendación de contenido que evalúa las preferencias del usuario, su agenda, tiempo disponible y contexto para recomendar el contenido más relevante.

Agentes de aprendizaje

Son los más avanzados y tienen la capacidad de aprender de experiencias pasadas mediante algoritmos de aprendizaje automático. Estos agentes ajustan su lógica en función de interacciones previas, volviéndose progresivamente más eficaces con el tiempo.

Ejemplo:un agente virtual de atención al cliente que, a lo largo de las conversaciones, mejora sus respuestas, adapta el tono y anticipa las dudas en función de las preguntas más frecuentes.

Para comprender cómo el uso de la IA se está convirtiendo en un factor clave en la transformación digital global, McKinsey & Company publicó un análisis detallado sobre tendencias, casos de uso e impacto económico de la IA en las empresas.

Casos de uso de agentes de IA
¿Qué son los agentes de IA? Todo lo que necesitas saber 9

Casos de uso de agentes de IA

Empresas como AbiertoAI han demostrado en la práctica cómo los agentes basados en LLMs son capaces de ejecutar flujos de trabajo completos de forma autónoma, especialmente cuando se integran con plataformas como Zapier, Slack o Google Workspace.

La aplicación de agentes de inteligencia artificial se está expandiendo rápidamente en diversos sectores y nichos de mercado.

Con la evolución de las herramientas y plataformas no-code como N8N, constituir, Dificar y Bubble, la creación de agentes autónomos ya no está restringida a los desarrolladores avanzados y se ha convertido en parte de la realidad de profesionales, empresas y creadores de soluciones digitales.

Estos agentes son especialmente eficaces cuando se combinan con herramientas de automatización, lo que permite flujos de trabajo complejos sin necesidad de código. A continuación, exploramos cómo diferentes industrias ya se benefician de estas soluciones inteligentes.

Marketing y ventas

En el sector comercial, los agentes de IA pueden automatizar todo, desde el primer contacto con los clientes potenciales hasta la generación de propuestas personalizadas.

A través de plataformas como N8N, es posible crear flujos que recopilen datos de formularios, alimenten CRM, envíen correos electrónicos personalizados y rastreen el recorrido del cliente.

Además, estos agentes pueden analizar el comportamiento del usuario y adaptar enfoques de desarrollo en función de interacciones previas.

Servicio y soporte

Las empresas que manejan grandes volúmenes de interacciones se benefician de agentes de IA capacitados según documentos internos, preguntas frecuentes o bases de datos.

Con Dify y Make, por ejemplo, puedes crear asistentes que respondan preguntas en tiempo real, abran tickets automáticamente y notifiquen a los equipos a través de Slack, correo electrónico u otras integraciones.

Educación y formación

En el ámbito educativo, se pueden utilizar agentes para guiar a los estudiantes, sugerir contenidos en función del progreso individual e incluso corregir tareas de forma automatizada.

La automatización ilustrada a continuación muestra cómo se pueden implementar prácticamente los agentes de IA utilizando N8NEn el flujo, tenemos un agente financiero personalizado que conversa con el usuario, accede a una hoja de cálculo de Google Sheets para ver o registrar gastos y responde según una lógica definida, categorías permitidas y validaciones contextuales.

El agente recibe comandos como “Muéstrame mis gastos de la semana” o Registrar un gasto de R$120 en estudios denominados 'Curso de Excel'y realiza todas las acciones automáticamente, sin intervención humana.

Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA

¿Qué puedo automatizar con un agente de IA?

Los agentes de IA son extremadamente versátiles y pueden usarse para automatizar todo, desde tareas simples (como responder correos electrónicos y organizar información) hasta procesos más complejos como informes, servicio al cliente, calificación de clientes potenciales e integración entre diferentes herramientas.

Todo depende de cómo esté configurado y a qué herramientas acceda.

¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un bot de atención al cliente?

Mientras que un bot tradicional responde preguntas basándose en palabras clave y flujos fijos, un agente de IA está entrenado para comprender el contexto, mantener la memoria y tomar decisiones autónomas basadas en la lógica y los datos. Esto le permite tomar medidas prácticas e ir más allá de la conversación.

¿Necesito saber programar para crear un agente de IA?

No. Con herramientas no-code como N8N, Make y Dify, puedes crear agentes sofisticados mediante flujos visuales. Estas plataformas te permiten conectar API, crear lógica condicional e integrar IA sin necesidad de escribir una sola línea de código.

¿Es posible utilizar agentes de IA con WhatsApp?

Sí. Con plataformas como Make o N8N, puedes integrar agentes de IA en WhatsApp mediante servicios de terceros como Twilio o Z-API. De esta forma, el agente puede interactuar con los usuarios, responder preguntas, enviar notificaciones o capturar datos directamente desde la app de mensajería.

¿Por qué aprender a crear agentes de IA ahora?

Capacitación de gerente de agente de IA
Capacitación de gerente de agente de IA

Dominar la creación de agentes de IA representa una ventaja competitiva para cualquier profesional que quiera destacar en el mercado actual y prepararse para el futuro del trabajo.

Al combinar las herramientas no-code con el poder de la inteligencia artificial, es posible desarrollar soluciones inteligentes que transforman las rutinas operativas en flujos automatizados y estratégicos.

Estos agentes son aplicables en diferentes contextos, desde tareas simples como organizar correos electrónicos, hasta procesos más avanzados como generar informes, analizar datos o proporcionar un servicio automatizado con lenguaje natural.

Y lo mejor: todo esto se puede hacer sin depender de programadores, utilizando plataformas accesibles y flexibles.

Empieza hoy con Capacitación de gerente de agente de IA, o profundice su experiencia en automatización con el Curso N8N  para crear agentes con mayor integración y estructura de datos y dar el primer paso hacia la construcción de soluciones más autónomas, productivas e inteligentes para su rutina o negocio.

Lectura adicional

Los LLM (Large Language Models) se han convertido en una de las tecnologías de las que más se habla en los últimos años. Desde el ascenso meteórico de ChatGPT, empresarios, autónomos, profesionales de CLT y personas curiosas por la tecnología están explorando herramientas basadas en IA generativa.

Pero después de todo, ¿por qué es tan importante entender cómo funcionan los LLM en 2025? Incluso si no sabes programar, dominar este tipo de tecnología puede abrir puertas a la automatización, creación de productos digitales y soluciones innovadoras en diversas áreas.

En este artículo explicaremos de forma accesible el concepto, funcionamiento y aplicaciones reales de los LLMs, enfocándonos en aquellos que quieren utilizar IA para generar valor sin depender del código.


¿Qué es un LLM?

¿Qué es un LLM?

LLM significa Modelo de Lenguaje Grande. Se trata de un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes volúmenes de datos textuales, capaz de comprender, generar e interactuar con el lenguaje humano de forma natural. Algunos ejemplos famosos incluyen:

  • GPT-4 (AI abierta)
  • Claude (Antrópico)
  • Géminis (Google)
  • Mistral
  • Perplejidad IA

Estos modelos funcionan como “cerebros artificiales” capaces de realizar tareas como:

  • Generación de texto
  • Traducción automática
  • Clasificación de sentimientos
  • Resúmenes automáticos
  • Generación de imágenes
  • Servicio automatizado

¿Cómo funcionan los LLM?

En términos simplificados, los LLM se construyen con base en redes neuronales de tipo Transformer. Están entrenados para predecir la siguiente palabra en una oración, basándose en contextos amplios.

Cuantos más datos y parámetros (millones o miles de millones), más potente y versátil será el modelo.

Leer más: Transformers explicados: cara abrazada

Uso de API de LLM propias y propias: ¿qué necesitas realmente?

Para construir su propio LLM se necesita una infraestructura sólida, como almacenamiento vectorial, GPU de alto rendimiento e ingeniería de datos. Por ello, la mayoría de profesionales optan por Utilice LLMs ya preparados a través de API, como los de AbiertoAI, Antrópico (Claude), Adherirse o Google Géminis.

Para aquellos que no programan, herramientas como Make, Bubble, N8N y LangChain le permiten conectar estos modelos a flujos de trabajo, bases de datos e interfaces visuales, todo sin escribir una línea de código.

Además, tecnologías como Tejer y Piña ayudar a organizar los datos en bases vectoriales que mejoran las respuestas de LLM en proyectos que requieren memoria o personalización.

El secreto es combinar las capacidades de los LLM con buenas prácticas en herramientas de diseño, automatización y orquestación rápidas, algo que se aprende paso a paso en Capacitación para administradores de agentes de IA.

Diferencia entre LLM e IA generativa

Aunque están relacionados, no toda la IA generativa es un LLM. La IA generativa abarca varios tipos de modelos, como aquellos que crean imágenes (por ejemplo, DALL·E), sonidos (por ejemplo, OpenAI Jukebox) o códigos (por ejemplo, GitHub Copilot).

Los LLM se especializan en la comprensión y generación de lenguaje natural.

Por ejemplo, mientras que DALL·E puede crear una imagen a partir de un comando de texto, como “un gato surfeando en Marte”, ChatGPT, un LLM, puede escribir una historia sobre ese mismo escenario con coherencia y creatividad.

Ejemplos de aplicaciones prácticas con NoCode

La verdadera revolución de los LLM es la posibilidad de utilizarlos con herramientas visuales, sin necesidad de programar. A continuación se muestran algunos ejemplos:

Crea un chatbot con Dify

Como curso dificarEs posible configurar un chatbot inteligente conectado a un LLM para atención al cliente o incorporación de usuarios.

Automatiza tareas con Make + OpenAI

Nodo Curso de maquillaje Aprenderá a conectar servicios como hojas de cálculo, correo electrónico y CRM a un LLM, automatizando respuestas, ingreso de datos y clasificaciones.

Creación de agentes de IA con N8N y OpenAI

O Curso de agentes con OpenAI Enseña cómo estructurar agentes que toman decisiones basadas en indicaciones y contexto, sin codificación.

Ventajas de los LLM para personas sin conocimientos técnicos

Ventajas de los LLM para personas sin conocimientos técnicos

  • Acceda a inteligencia artificial de vanguardia sin tener que codificar
  • Pruebas rápidas de ideas de productos (MVP)
  • Personalización de servicios con alta percepción de valor
  • Optimización de procesos internos con automatizaciones

LLM y agentes de IA: el futuro de la interacción

El siguiente paso evolutivo es la combinación de LLM y agentes de IA. Los agentes son como “empleados digitales” que interpretan contextos, hablan con API y toman decisiones de forma autónoma. Si quieres aprender a construir tus agentes con IA generativa, el camino ideal es Capacitación para administradores de agentes de IA.

Vivimos en una era en la que ahora los textos, las imágenes y los vídeos pueden ser creados por inteligencia artificial. Pero hay un elemento que está cobrando fuerza como diferenciador competitivo: la voz.

Ya sea en podcasts, videos institucionales, tutoriales o incluso un servicio automatizado, la capacidad de crear voz artificial realista Está cambiando la forma en que las empresas y los creadores se comunican. Y en este escenario, el ElevenLabs IA surge como uno de los protagonistas mundiales.

¿Qué es ElevenLabs?
¿Qué es ElevenLabs AI? La revolución de la voz impulsada por IA 13

¿Qué es ElevenLabs?

O OnceLabs es uno de los sintetizadores de voz neuronales más avanzado del mercado. Con su tecnología Clonación de voz con IA y Texto a voz impulsado por IA, permite crear voces realistas en múltiples idiomas, con entonación natural, pausas dinámicas y matices emocionales sorprendentes.

Características principales:

  • Texto a voz de calidad humana
  • IA conversacional con soporte para agentes interactivos
  • Estudio para edición de audio de larga duración
  • Conversión de voz a texto con alta precisión
  • Clonación de voz (instantánea o profesional)
  • Generación de efectos de sonido (texto a efectos de sonido)
  • Diseño de voz y aislamiento de ruido
  • Biblioteca de voces
  • Doblaje automático en 29 idiomas
  • API robusta para automatizaciones con herramientas como N8N, Make, Zapier e integraciones personalizadas
Preguntas frecuentes de ElevenLabs
¿Qué es ElevenLabs AI? La revolución de la voz impulsada por IA 14

Preguntas frecuentes de ElevenLabs

Descubra más sobre la empresa y las novedades de ElevenLabs directamente en sitio web oficial de OnceLabs y ver el Documentación de la API.

¿ElevenLabs tiene una API?

Sí, ElevenLabs tiene una API completa que le permite integrar la generación de voz con flujos de trabajo automatizados.

Con esto, es posible crear aplicaciones, bots de servicio o herramientas de contenido con audio automatizado.

Descubre el curso Make de NoCode Start Up para aprender a conectar la API de ElevenLabs con otras herramientas.

¿Las voces de ElevenLabs están libres de derechos de autor?

Las voces generadas por IA se pueden usar comercialmente, siempre que respete los Términos de uso de la plataforma y no viole los derechos de terceros al clonar voces reales sin autorización.

¿Es posible utilizar ElevenLabs gratis?

Sí. ElevenLabs ofrece un plan gratuito con 10.000 créditos al mes, que se pueden utilizar para generar hasta 10 minutos de audio de primera calidad o 15 minutos de conversación

Este plan incluye acceso a funciones como Texto a voz, Voz a texto, Estudio, Doblaje automatizado, API e incluso IA conversacional con agentes interactivos.

Ideal para quienes desean probar la plataforma antes de invertir en planes pagos.

¿Cuál es la mejor alternativa a ElevenLabs?

Otras opciones incluyen Descripción, Murf.ai y Jugar.ht. Sin embargo, ElevenLabs ha destacado por su voz natural, funciones avanzadas de edición de audio con IA, integración de API y soporte para múltiples idiomas.

Sus planes pagos comienzan desde US$ 5/mes (Starter) con 30 mil créditos mensuales, y hasta versiones corporativas escalables con múltiples usuarios y millones de créditos.

Consulta todos los planes disponibles en la web de ElevenLabs. Sin embargo, ElevenLabs ha destacado por la naturalidad de su voz y la calidad de su API.

¿Cómo funciona ElevenLabs?

Envías un texto, eliges una voz (o clonas una) y la IA convierte ese texto en audio realista en segundos. Se puede utilizar a través del panel web o mediante API para flujos automatizados.

Ejemplos de uso de ElevenLabs AI en la práctica

1. Narración de vídeos y podcasts

Ideal para creadores que quieren ahorrar tiempo o evitar los costos de locuciones profesionales.

2. Servicio automatizado con voz humana

Convierta a los bots fríos en asistentes de voz realistas y empáticos.

3. Generar tutoriales y capacitaciones con audio

Las empresas y los profesionales de CLT pueden crear materiales internos más atractivos.

4. Aplicaciones que “hablan” con el usuario

Con herramientas como Bubble, FlutterFlow o WebWebEs posible integrar voz IA en apps.

Cómo integrar ElevenLabs con herramientas NoCode

Herramientas sin código
¿Qué es ElevenLabs AI? La revolución de la voz impulsada por IA 15

API de N8N + ElevenLabs

Le permite automatizar la generación de voz basada en datos dinámicos utilizando transmisiones visuales en N8N. Es ideal para crear procesos como respuestas de servicio al cliente de audio, actualizaciones de voz automatizadas y más.

Descubre el curso N8N de NoCode Start Up

Agentes de OpenAI + ElevenLabs

Con el uso de Agentes de IAEs posible crear sistemas que respondan a la voz, como un asistente virtual que habla con el cliente basándose en una instrucción dinámica.

Vea el curso de Agentes con OpenAI

Burbuja/FlutterFlow + ElevenLabs

Utilice la API para insertar audio en su apps con activadores de interacción o eventos dinámicos.

ElevenLabs y NoCode: abren la puerta a la creación de experiencias con IA de voz

La voz generada por IA ya es una realidad poderosa, accesible y llena de potencial. ElevenLabs no es solo una herramienta, sino un motor para crear experiencias inmersivas, automatizadas y más humanas.

Si quieres aprender a integrar estas posibilidades con herramientas NoCode e IA, Inicio de NoCode tiene los caminos ideales:

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