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Ingresos extra online creando aplicaciones

desarrollador de aplicaciones

¿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 únicamente tu computadora. 

En este artículo te enseñaremos cómo obtener ingresos extra creando apps sin códigoNo te preocupes, no necesitas saber programar para crear estas aplicaciones.

Sólo sé 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

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 aplicación innovadora que sea realmente necesaria para las 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 app 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 ¿cómo funciona?

El usuario puede descargar la aplicación gratis, pero solo funciona parcialmente. Para usar todas las funciones, es necesario 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 de pago, ya que el usuario puede estar contento con la versión gratuita o no ver 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, fíjate si tiene 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 todos podrán comenzar su viaje de creación de apps con un patrocinador.

Pero debes saber que esta es una buena opción a 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 una app de meditación, podrás encontrar patrocinadores que estén relacionados con la temática, como tiendas naturistas, 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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Aprenda cómo ganar dinero en el mercado de IA y NoCode, creando agentes de IA, software y aplicaciones de IA y automatizaciones de IA.

Nieto Camarano

Neto se especializou em Bubble pela necessidade de criar tecnologias de forma rápida e barata para sua startup, desde então vem criando sistemas e automações com IA. No Bubble Developer Summit 2023 foi elencado como um dos maiores mentores de Bubble do mundo. Em Dezembro foi nomeado maior membro da comunidade global de NoCode no NoCode Awards 2023 e primeiro lugar do concurso de melhor aplicativo organizado pela própria Bubble. Hoje Neto tem como foco em criar soluções de Agentes IA e automações usando N8N e Open AI.

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

Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

O avanço dos modelos de linguagem tem transformado a maneira como interagimos com a tecnologia, e o GLM 4.5 surge como um marco importante nessa evolução.

Desenvolvido pela equipe da Zhipu AI, esse modelo vem conquistando destaque global ao oferecer uma combinação poderosa de eficiência computacional, raciocínio estruturado e suporte avançado para agentes de inteligência artificial.

Para desenvolvedores, empresas e entusiastas da IA, entender o que é o GLM 4.5 e como ele se posiciona frente a outros LLMs é essencial para aproveitar suas funcionalidades ao máximo.

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa
O que é o GLM 4.5 e por que ele importa

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa?

O GLM 4.5 é um modelo de linguagem do tipo Mixture of Experts (MoE), com 355 bilhões de parâmetros totais e 32 bilhões ativos por forward pass.

Sua arquitetura inovadora permite o uso eficiente de recursos computacionais, sem sacrificar desempenho em tarefas complexas.

O modelo também está disponível em versões mais leves, como o GLM 4.5-Air, otimizadas para custo-benefício.

Projetado com foco em tarefas de raciocínio, geração de código e interação com agentes autônomos, o GLM 4.5 destaca-se por seu suporte ao modo de pensamento híbrido, que alterna entre respostas rápidas e raciocínio profundo sob demanda.

Características técnicas do GLM 4.5

O diferencial técnico do GLM 4.5 está em sua combinação de otimizações na arquitetura MoE e aprimoramentos no pipeline de treinamento. Entre os aspectos mais relevantes estão:

Roteamento inteligente e balanceado

O modelo emprega gates sigmoides e normalização QK-Norm para otimizar o roteamento entre especialistas, o que garante melhor estabilidade e uso de cada módulo especializado.

Capacidade de contexto estendida

Com suporte para até 128 mil tokens de entrada, o GLM 4.5 é ideal para documentos longos, códigos extensos e históricos profundos de conversação. Ele também é capaz de gerar até 96 mil tokens de saída.

Otimizador Muon e Grouped-Query Attention

Esses dois avanços permitem que o GLM 4.5 mantenha alto desempenho computacional mesmo com a escalabilidade do modelo, beneficiando implantações locais ou em nuvem.

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5
Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

O ecossistema da Zhipu AI facilita o acesso ao GLM 4.5 por meio de APIs compatíveis com o padrão OpenAI, além de SDKs em diversas linguagens. O modelo também é compatível com ferramentas como:

  • vLLM e SGLang para inferência local
  • ModelScope e HuggingFace para uso com pesos abertos
  • Ambientes com compatibilidade OpenAI SDK para migração fácil de pipelines existentes

Para ver exemplos de integração, visite a documentação oficial do GLM 4.5.

Aplicabilidades reais: onde o GLM 4.5 brilha

O GLM 4.5 foi projetado para cenários onde modelos genéricos enfrentam limitações. Entre suas aplicações destacam-se:

Ingeniería de software

Com desempenho elevado em benchmarks como SWE-bench Verified (64.2) e Terminal-Bench (37.5), ele se posiciona como excelente opção para automação de tarefas complexas de código.

Assistentes e Agentes Autônomos

Nos testes TAU-bench y BrowseComp, GLM 4.5 superou modelos como Claude 4 e Qwen, provando ser eficaz em ambientes onde a interação com ferramentas externas é essencial.

Análise de dados e relatórios complexos

Com grande capacidade de contexto, o modelo pode sintetizar relatórios extensos, gerar insights e analisar documentos longos com eficiência.

Comparativo com GPT 4, Claude 3 e Mistral desempenho versus custo
Comparativo com GPT 4, Claude 3 e Mistral desempenho versus custo

Comparativo com GPT-4, Claude 3 e Mistral: desempenho versus custo

Um dos pontos mais notáveis do GLM 4.5 é seu custo significativamente menor em relação a modelos como GPT-4, Claude 3 Opus y Mistral Large, mesmo oferecendo desempenho comparável em vários benchmarks.

Por exemplo, enquanto o custo médio de geração de tokens com o GPT-4 pode ultrapassar US$ 30 por milhão de tokens gerados, o GLM 4.5 opera com médias de US$ 2.2 por milhão de saída, com opções ainda mais acessíveis como o GLM 4.5-Air por apenas US$ 1.1.

Em termos de performance:

  • Claude 3 lidera em tarefas de raciocínio linguístico, mas GLM 4.5 se aproxima em raciocínio matemático e execução de código.
  • Mistral brilha em velocidade e compilação local, mas não alcança a profundidade contextual de 128k tokens como o GLM 4.5.
  • GPT-4, embora robusto, cobra um preço elevado por um desempenho que em muitos cenários é equiparado por GLM 4.5 a uma fração do custo.

Esse custo-benefício posiciona o GLM 4.5 como excelente escolha para startups, universidades e equipes de dados que desejam escalar aplicações de IA com orçamento controlado.

Comparativo de desempenho com outros LLMs

O GLM 4.5 não apenas compete com os grandes nomes do mercado, mas também os supera em várias métricas. Em termos de raciocínio e execução de tarefas estruturadas, obteve os seguintes resultados:

  • MMLU-Pro: 84.6
  • AIME24: 91.0
  • GPQA: 79.1
  • LiveCodeBench: 72.9

Fonte: Relatório oficial da Zhipu AI

Esses números são indicativos claros de um modelo maduro, pronto para uso comercial e acadêmico em larga escala.

Futuro e tendências para o GLM 4.5
Futuro e tendências para o GLM 4.5

Futuro e tendências para o GLM 4.5

O roadmap da Zhipu AI aponta para uma expansão ainda maior da linha GLM, com versões multimodais como o GLM 4.5-V, que adiciona entrada visual (imagens e vídeos) à equação.

Essa direção acompanha a tendência de integração entre texto e imagem, essencial para aplicações como OCR, leitura de screenshots e assistentes visuais.

Também são esperadas versões ultra-eficientes como o GLM 4.5-AirX e opções gratuitas como o GLM 4.5-Flash, que democratizam o acesso à tecnologia.

Para acompanhar essas atualizações, é recomendável monitorar o site oficial do projeto.

Um modelo para quem busca eficiência com inteligência

Ao reunir uma arquitetura sofisticada, versatilidade em integrações e excelente desempenho prático, o GLM 4.5 se destaca como uma das opções mais sólidas do mercado de LLMs.

Seu foco em raciocínio, agentes e eficiência operacional o torna ideal para aplicações críticas e cenários empresariais exigentes.

Explore mais conteúdos relacionados no curso de agentes com OpenAI, aprenda sobre integração no curso Make (Integromat) e confira outras opções de formações com IA e NoCode.

Para quem busca explorar o estado-da-arte dos modelos de linguagem, o GLM 4.5 é mais que uma alternativa — é um passo à frente.

Neste vídeo eu te levo para a prática com um agente SDR de IA. A ideia é mostrar um funil inteiro automatizado. Vamos conectar captação, qualificação, CRM e follow up num fluxo só.

O objetivo é simples. Receber o lead, responder na hora e qualificar com contexto. Depois disso, repassar ao vendedor no ponto certo.

Exemplo com formulário e WhatsApp

Exemplo com formulário e WhatsApp

Começamos por um formulário simples. Pode ser Tally ou o que você já usa no site. Nome, telefone, e-mail e a demanda do lead.

Assim que o lead envia, a automação dispara no N8N. O agente manda a primeira mensagem no Whatsapp. O atendimento começa em segundos, sem espera.

O agente entende o contexto do pedido. Responde de forma humanizada com base nos dados do formulário. E já guia a conversa para a qualificação.

Qualificação e repasse ao vendedor

Qualificação e repasse ao vendedor

O SDR de IA faz perguntas objetivas. Identifica dor, urgência, orçamento e serviço ideal. Registra tudo para não se perder nenhuma informação.

Quando o interesse esquenta, o agente muda o status no CRM. Ele para o atendimento automatizado. E repassa direto para o vendedor humano finalizar.

Automação e banco de dados

Automação e banco de dados

Toda interação é registrada no Supabase. Isso garante histórico, métricas e governança dos dados. Facilita auditoria e evolução do agente.

A modelagem salva nome, contato, origem e estágio. Salva também as últimas mensagens e marcações de follow up. Com isso, relatórios e disparos ficam precisos.

Integração com Notion CRM

Integração com Notion CRM

O CRM do exemplo é o Noción. Mas a lógica vale para Pipedrive, RD Station ou qualquer outro. Basta ter API e conectar no N8N.

As colunas principais são claras. Novo lead, atendimento humano, venda realizada e finalizado. O agente move os cards conforme o progresso.

Quando qualifica, o agente cria um resumo no card. Inclui dor principal, solução sugerida e próxima ação. O vendedor entra sabendo exatamente o que fazer.

Função de Follow Up

Se o lead parar de responder, ninguém fica no escuro. O agente dispara uma sequência de reativação. A agenda e as regras ficam salvas no banco.

Os textos são úteis e respeitosos. Nada de spam, sempre com valor claro. O foco é facilitar a decisão do lead.

Ferramentas e arquitetura

Ferramentas e arquitetura

Interface de conversa no Whatsapp. Automação e orquestração no N8N. Base de dados no Supabase.

O formulário pode ser Tally ou equivalente. O CRM pode ser Noción ou outro de sua escolha. A arquitetura é flexível e modular.

No agente usamos TRAPO para contexto. Memória para manter a conversa coesa. E functions para acionar CRM e banco.

Fluxo mestre e recursos multimídia

Fluxo mestre e recursos multimídia

O fluxo mestre entende texto, imagem e áudio. Divide mensagens longas em partes e responde na ordem. Tudo fica logado para consulta e melhoria contínua.

Há um subfluxo dedicado ao Notion. Ele cria, move e comenta cards automaticamente. Isso mantém o pipeline e a equipe alinhados.

Resumo para vendedores

Resumo para vendedores

O cartão chega com contexto pronto. Quem é o lead, o que pediu e o que o agente sugeriu. Mais o próximo passo recomendado.

Isso reduz fricção no handoff. Aumenta a taxa de conversão e a velocidade de fechamento. O vendedor foca em fechar, não em investigar.

Estratégias de Follow Up

Estratégias de Follow Up

Defina janelas de tempo objetivas. Exemplo prático: 2 horas para o Follow Up 1, 4 horas para o 2. Depois, marcar como não respondido e encerrar.

Para e-commerce, use o abandono de carrinho. Para serviços cíclicos, use lembretes programados. Bônus e descontos podem destravar a resposta.

O importante é registrar cada envio. Quem recebeu, quando recebeu e qual mensagem foi. Isso evita repetição e mantém o controle.

Formação Agentes 2.0 e templates

Formação Agentes 2.0 e templates

Se quiser replicar, a Formação Gestor de Agentes de IA 2.0 ajuda. Lá tem templates de fluxos, prompts e integrações. Além de suporte, comunidade e estudos de caso.

Com fundamentos e prática guiada, você acelera a execução. Constrói agentes profissionais com governança e métricas. E coloca seu funil no piloto automático com qualidade.

No contexto de 2025, em que a velocidade da informação e a personalização da experiência do consumidor são diferenciais competitivos cruciais, o uso de agente de IA para marketing digital deixou de ser uma tendência e se consolidou como uma realidade fundamental.

Segundo um relatório da McKinsey sobre adoção de IA em marketing, esses agentes não apenas automatizam tarefas, mas tomam decisões autônomas baseadas em dados, comportamentos e objetivos de negócio.

Nesta leitura completa, você vai descobrir como funcionam, para que servem, quais ferramentas utilizar e por que empresas que dominam essa tecnologia estão anos luz à frente da concorrência.

O que é um agente de IA para marketing digital
O que é um agente de IA para marketing digital

O que é um agente de IA para marketing digital?

Uno agente de IA para marketing digital é uma entidade autônoma baseada em inteligência artificial que atua com autonomia parcial ou total em processos de marketing, como captação de leads, segmentação de audiências, criação de conteúdo, análise de dados e execução de campanhas.

Para entender melhor o conceito, vale consultar esta definição acadêmica de agentes inteligentes. Esses agentes utilizam modelos de machine learning e processamento de linguagem natural para entender comportamentos e responder de forma personalizada em escala.

Diferente de simples automações, como e-mails programados ou bots de resposta, os agentes com IA são capazes de aprender com interações passadas, adaptar suas estratégias e agir conforme métricas em tempo real.

Um artigo clássico da Harvard Business Review sobre automação adaptativa evidencia essa evolução natural do marketing digital orientado por dados.

Como funcionam os agentes inteligentes no marketing moderno

Os agentes de IA funcionam a partir da integração de dados internos (CRM, ERPs, funis) com dados externos (tendências de mercado, redes sociais, comportamento do usuário).

Para um mergulho técnico, o CDP Institute mantém um guia completo sobre governança desses dados. A partir dessa base, os agentes podem tomar decisões e executar tarefas de forma independente.

Por exemplo, um agente pode:

  • Detectar que um lead visitou três vezes uma página de preço e ainda não converteu;
  • Personalizar um e-mail com oferta específica com base no comportamento anterior;
  • Acompanhar a abertura e interação com o e-mail e replanejar o follow‑up caso o lead clique ou ignore.

Essa lógica adaptativa é o que permite uma experiência de marketing verdadeiramente centrada no cliente.

Ferramentas e plataformas que utilizam agentes de IA

Em 2025, algumas das ferramentas mais relevantes para criação e gestão de agentes de IA para marketing incluem:

Hacer (Integromat)

Com sua abordagem visual e integração com milhares de apps, é possível criar agentes que reagem a eventos em CRMs, landing pages e e‑commerces. Conheça o site oficial do Make para explorar integrações avançadas.

O Curso de Make (Integromat) da No Code Start Up ensina exatamente como construir essas rotinas inteligentes.

Agentes com OpenAI e Dify

Usando modelos GPT‑4o e ferramentas como o Curso de Agentes con OpenAI, é viável criar agentes que escrevem cópias, conversam com leads em tempo real e analisam sentimentos de comentários.

La documentação do OpenAI es el guia oficial do Dify mostram como esses agentes podem ser implantados com fluxos lógicos e memória contextual.

Salesforce Einstein & HubSpot AI

Plataformas consagradas também avançaram na adoção de IA. O Salesforce Einstein para Marketing recomenda automações personalizadas com base em dados históricos, enquanto o HubSpot AI detecta oportunidades de venda cruzada em tempo real.

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais
Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

E‑commerce com IA preditiva

A loja virtual Dafiti implantou um agente de IA para recomendar produtos personalizados em e‑mails baseados no histórico de compras e navegação.

De acordo com o case detalhado publicado na TI Inside, a iniciativa não só elevou em 28 % a taxa de conversão, como também proporcionou redução de custos operacionais de até 80 % e ganhos expressivos de agilidade na execução das campanhas.

Geração de demanda B2B

Empresas como a Resultados Digitais (RD Station) implementaram agentes que identificam leads mais propensos à conversão com base em sinais comportamentais.

O case oficial da RD Station mostra a redução de 40% no tempo de resposta comercial.

Social listening com resposta autônoma

Marcas como Netflix usam agentes que monitoram redes sociais e reagem automaticamente a menções com sugestões de conteúdo ou respostas bem‑humoradas.

La Brand24 analisou como a Netflix domina as redes sociais analisou essa estratégia e o impacto no engajamento.

Benefícios estratégicos dos agentes de IA no marketing digital

Empresas que implementam corretamente agentes de IA conseguem não apenas escalar suas operações, mas também elevar drasticamente a eficiência das suas campanhas. Um relatório da Deloitte sobre personalização em escala comprova ganhos como:

  • Personalização em escala: cada usuário recebe interações alinhadas ao seu perfil e estágio na jornada.
  • Decisões em tempo real: otimização de campanhas à medida que os dados mudam.
  • Redução de custos operacionais: menos necessidade de equipes gigantes para execução tática.
  • Velocidade de aprendizado: os agentes melhoram conforme operam, criando um ciclo de feedback positivo.
Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes
Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

Com a popularização dos modelos de IA multimodal e do conceito de “marketing autônomo”, a Gartner — predições de marketing 2025‑2028 projeta uma explosão na adoção de agentes especializados por canal (e‑mail, redes sociais, SEO, CRM).

Outro ponto é a integração entre IA e interfaces no-code, permitindo que profissionais de marketing criem seus próprios agentes sem depender de devs.

Plataformas como manual oficial do Bubble es el Curso Dificar permitem essa construção de forma intuitiva.

Também são esperadas inovações como agentes com personalidades distintas por campanha, regulamentação da IA generativa — incluindo iniciativas como o EU AI Act — e avanços em IA que compreendem ironia, humor e contexto profundo de marca.

Avançar com agentes de IA no marketing exige preparação

Está claro que o uso de agente de IA para marketing digital representa uma vantagem competitiva evidente em 2025.

No entanto, o sucesso na implementação exige compreensão técnica, clareza nos objetivos e escolha das ferramentas certas. 

Se você deseja dominar essas habilidades, veja as formações da No Code Start Up e comece a criar seus primeiros agentes com foco em performance, escala e personalização real.

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