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Cómo crear un producto de IA sin código

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Tiempo estimado de lectura: 9 minutos

En el mundo de la tecnología en constante evolución, la capacidad de crear plataformas robustas software como servicio (SaaS) sin amplios conocimientos de codificación es cada vez más accesible, e incluso cómo crear productos de IA sin código.

Esta guía lo guiará a través del proceso de cómo crear un producto de IA exitoso utilizando herramientas sin código, dividiéndolo en tres partes principales: crear un producto exitoso, desarrollar un SaaS no-code e integrarlo con herramientas de IA.

1. Creación de un producto de IA exitoso

En primer lugar, la base de cualquier proyecto SaaS exitoso es una idea de producto bien pensada. La metodología Lean Startup sirve como un marco excelente para este proceso, enfatizando la importancia de una iteración rápida y la retroalimentación de usuarios reales. Así que aquí le mostramos cómo puede comenzar:

Identificar un punto de dolor

Todo gran producto comienza con la identificación de un problema que vale la pena resolver. Lo que implica examinar su nicho o industria para encontrar puntos débiles prevalentes. Por ejemplo:

  • Industria legal: si es abogado, puede notar ineficiencias en la gestión de casos o la comunicación con el cliente.
  • Atención médica: como médico, es posible que encuentre dificultades para administrar los datos de los pacientes o programar citas.
  • Odontología: Los dentistas pueden encontrar problemas recurrentes con el seguimiento de los pacientes o los procesos de facturación.

Por lo tanto, comprender estos puntos débiles proporciona una base sobre cómo crear un producto de IA que satisfaga las necesidades reales.

Validando tu idea

Una vez que haya identificado un problema potencial, el siguiente paso es validar su idea. Plataformas como Búsqueda de productos y Adquirir pueden ser recursos invaluables para este propósito.

Estas plataformas presentan proyectos y herramientas exitosos, lo que le permite ver qué funciona en el mercado. Por lo tanto, observar estas tendencias puede ayudarle a perfeccionar su idea y garantizar que exista demanda para su solución.

Cómo crear un producto de IA viable y deseable

cómo crear un producto de IA viable y deseable

Para garantizar el éxito de su producto, debe cumplir tres criterios principales:

  1. El producto debe tener potencial de crecimiento sostenible. Esto significa planificar la escalabilidad y la viabilidad a largo plazo desde el principio.
  2. Su producto debe abordar una necesidad o problema genuino que sus clientes objetivo estén ansiosos por resolver. Esto implica realizar estudios de mercado y recopilar comentarios de usuarios potenciales.
  3. Asegúrese de que el producto pueda construirse técnicamente utilizando las herramientas y recursos disponibles. Aquí es donde entran en juego las plataformas sin código, que le permiten crear soluciones complejas sin grandes conocimientos de codificación.

2. Desarrollando SaaS sin código

Para comprender cómo crear un producto de IA validado, es hora de pasar a la fase de desarrollo. Las plataformas sin código han revolucionado la forma en que se construyen los productos SaaS.

Esto hizo posible que cualquiera pudiera crear aplicaciones sofisticadas sin escribir código. Así que aquí hay una descripción detallada del proceso de desarrollo:

Desarrollo front-end (interfaz de usuario)

La interfaz es donde los usuarios interactúan con su aplicación. Varias herramientas sin código pueden ayudarle a diseñar y crear interfaces fáciles de usar:

  • FlutterFlow: una poderosa herramienta para crear aplicaciones web y móviles con facilidad.
  • Burbuja: Ideal para crear aplicaciones web con funcionalidad de arrastrar y soltar.
  • Integración de WhatsApp: para aplicaciones que involucran mensajería, usar WhatsApp como interfaz puede ser muy efectivo.

Concéntrese en diseñar una interfaz de usuario (UI) intuitiva que proporcione una experiencia de usuario (UX) perfecta. Por lo tanto, esto implica la creación de wireframes, maquetas y prototipos para probar con usuarios potenciales.

Desarrollo Backend (Base de Datos y Lógica)

El backend es el motor que impulsa su aplicación y maneja el almacenamiento, el procesamiento y la lógica empresarial de datos. Por lo tanto, las plataformas sin código ofrecen soluciones sólidas para el desarrollo backend:

  • Supabase: una solución backend escalable de código abierto que admite autenticación y datos en tiempo real.
  • N8n: una herramienta de automatización del flujo de trabajo que conecta múltiples servicios y automatiza los procesos backend.

De esta manera, estas herramientas le permiten modelar su base de datos de manera efectiva, asegurando que su aplicación pueda manejar los datos del usuario de manera eficiente.

API e integraciones

La integración de servicios externos a través de API es crucial para agregar funcionalidad avanzada a su SaaS. Por ejemplo:

  • Integración OpenAI: conecte su aplicación a modelos de IA como GPT para proporcionar funciones como chatbots, generación de texto y más.
  • Stripe: integre el procesamiento de pagos para gestionar suscripciones y transacciones.
  • Google Maps: agregue servicios basados en la ubicación a su aplicación.

Por lo tanto, las API le permiten aprovechar el poder de las plataformas externas y mejorar su SaaS con funciones adicionales.

3. Integrando IA en tu SaaS

cómo crear productos y aplicaciones de IA

Finalmente, hemos llegado al paso final para construir su SaaS sin código: Integración de funciones de IA. La IA puede mejorar significativamente su producto si sabe cómo crear la IA del producto de la manera correcta.

Proporcionando así funciones inteligentes que mejoran la experiencia y la eficiencia del usuario. Entonces, aquí le mostramos cómo integrar la IA en su SaaS de manera efectiva:

Comprender los modelos de IA

Hay varios modelos de IA disponibles para diferentes propósitos. Por lo tanto, consulte un análisis de las principales categorías a continuación:

  • Modelos de texto y chat: utilice modelos como GPT de OpenAI para el procesamiento de lenguaje natural, chatbots y generación de texto. Después de todo, estos modelos pueden comprender y generar texto similar a un humano, lo que los hace ideales para atención al cliente, creación de contenido y más.
  • Modelos de imagen: implemente modelos como DALL-E o MidJourney para la generación y manipulación de imágenes. De hecho, estas plantillas pueden crear imágenes realistas a partir de descripciones textuales, útiles para diseño, marketing y otras aplicaciones visuales.
  • Plantillas de audio y vídeo: utilice plantillas como Open Whisper para el procesamiento de audio y herramientas como Synthesia para la creación de vídeos. Estas plantillas pueden mejorar el contenido multimedia al proporcionar funciones como voz a texto, texto a voz y generación de video.

Conectando modelos para crear un producto de IA

En vez de crear capacidades de IA Desde cero, aproveche los modelos de IA existentes a través de API. Después de todo, este enfoque le permite agregar funciones sofisticadas de manera rápida y eficiente. Por ejemplo:

  • Chatbots y asistentes virtuales: integre plantillas GPT para crear chatbots inteligentes que puedan responder consultas de los clientes, brindar recomendaciones y automatizar tareas de soporte.
  • Procesamiento de imágenes: utilice DALL-E para generar imágenes de marketing o MidJourney para crear obras de arte únicas.
  • Mejoras multimedia: incorpore Open Whisper para servicios de transcripción o Synthesia para crear mensajes de vídeo personalizados.

Implementando IA en su SaaS

La integración de IA en su SaaS implica algunos pasos clave:

  1. Identifique casos de uso de IA: determine dónde la IA puede agregar el mayor valor a su producto. Esto podría ser para automatizar la atención al cliente, mejorar las interacciones de los usuarios o proporcionar información valiosa.
  2. Elija los modelos correctos: seleccione los modelos de IA que mejor se adapten a sus casos de uso. Por lo tanto, considere factores como la precisión del modelo, la escalabilidad y la facilidad de integración.
  3. Integre a través de API: utilice API para conectar su SaaS a los modelos de IA que elija. Por lo tanto, asegúrese de que la integración sea perfecta y que las funciones de IA estén bien integradas en su interfaz de usuario.

Conclusión: creación de un producto de IA

En resumen, crear una IA SaaS sin código exitosa es un objetivo alcanzable con el enfoque y las herramientas adecuados. Por lo tanto, al centrarse en identificar y resolver problemas reales, podrá aprender a crear potentes productos AI SaaS que satisfagan las necesidades del mercado y se destaquen de la competencia.

tríada en código en producto ia

En resumen, el proceso implica:

  • Identificar y validar una idea de producto: asegurarse de que sea viable, deseable y viable.
  • Saber crear productos de IA utilizando herramientas sin código: centrarse en el desarrollo frontend y backend, así como en las integraciones necesarias.
  • Integración de funciones de IA: mejore su SaaS con funciones inteligentes que mejoran la funcionalidad y la experiencia del usuario.

Además, para quienes deseen profundizar en este proceso, nuestro completo programa de entrenamiento ofrece orientación detallada, ejemplos prácticos y acceso a una comunidad de creadores con ideas afines.

Entonces, ya sea que sea un principiante o esté buscando mejorar sus habilidades, este programa proporciona las herramientas y el conocimiento que necesita para tener éxito en el espacio AI SaaS sin código. ¡Finalmente, estamos aquí para ayudarlo a crear el próximo gran avance en SaaS con IA!

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Nieto Camarano

Neto se especializó en Bubble por 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 Bubble Developer Summit 2023, fue nombrado uno de los mejores mentores de Bubble del mundo. En diciembre, fue nombrado el miembro más grande de la comunidad global NoCode en los NoCode Awards 2023 y el primer lugar en el concurso de mejor aplicación organizado por la propia Bubble. Hoy Neto se centra en la creación de agentes de IA y soluciones de automatización utilizando N8N y Open AI.

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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
O que é IA para Criar Música

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)

AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)
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

Soundraw
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

Amper Music
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

Boomy
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

Ecrett Music
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)

MuseNet (OpenAI)
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

Soundful
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

Loudly
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

Soundtrap by Spotify
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

Mubert
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
Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais

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
Tendências Futuras e Inovações na Música com IA

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.

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

O que e o padrao MCP
  1. Acesso a APIs via código: o desenvolvedor escreve todas as requisições HTTP.
  2. Ferramentas embutidas: plataformas expõem funções internas prontas para o modelo.
  3. 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

Diferenca entre MCP Client e MCP Server
PapelO que fazQuando usar
ClientConsome manifests publicados por terceiros.Você quer acessar rapidamente recursos de serviços externos (ex.: criar pagamentos no Stripe).
ServerPublica seu próprio manifest.Precisa expor processos internos — do CRM ao ERP — como funções que qualquer agente pode acionar.
Para que serve o MCP

5. Benefícios do uso do MCP em projetos de IA

beneficios de usar o padrao MCP

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

API tradicional vs. MCP
AspectoAPI REST convencionalMCP
Público‑alvoDesenvolvedores humanosAgentes de IA
DocumentaçãoSwagger/OpenAPIManifesto orientado a função
Intenção → açãoConversão manual (código)Automática pelo modelo
AtualizaçõesDependem de desenvolvedoresBastam ajustes no manifesto

7. Ferramentas com suporte ao MCP

servidores mcp no github

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

N8N integracao 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

n8n agente de vendas automatico com mcp
  1. No N8N crie três funções: criarLead, gerarProposta y enviarInvoice.
  2. Publique-as como MCP Server.
  3. Conecte um agente (Claude ou GPT‑4o) via MCP Client.
  4. 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.
mcp server agente de vendas automatico

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:

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
O que são os geradores de imagem com inteligência artificial

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)
Ferramentas para criar imagens com IA (além do Midjourney)

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

Leonardo.AI
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)

Bing Image Creator (Microsoft)
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

Looka
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

Designs.ai
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.

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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.

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