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Cómo crear una agencia de desarrollo apps en código

desarrollo de aplicaciones 1

Tienes la idea de una aplicación, dominas las herramientas básicas y quieres convertirla en un negocio. Pero te resulta difícil gestionar todas las exigencias tú solo.

¿La solución? Crear una agencia de desarrollo escalable apps no-code (un modelo de negocio eficiente) con alta demanda en el mercado.

En este artículo responderemos:

  • ¿Qué es una agencia apps no-code?
  • ¿Cómo montar uno desde cero?
  • ¿Qué se necesita para tener éxito y atraer clientes?

Continúe leyendo y descubra cómo convertir su experiencia en herramientas no-code en un negocio rentable.

¿Qué hace una agencia de desarrollo apps no-code? 

Para empezar, aclaremos qué hace una agencia apps en el código. Básicamente, es un empresa que ofrece servicios de creación de aplicaciones, utilizando herramientas que no requieren conocimientos de programación.

Estas herramientas permiten a cualquier persona crear apps personalizados, interactivos y funcionales sin tener que escribir una línea de código. 

la gente tiene teléfonos inteligentes

Así, una agencia sin código apps puede atender a diferentes tipos de clientes que necesitan Soluciones rápidas, económicas y eficientes a sus problemas.. Vea algunos ejemplos de clientes y servicios que se pueden ofrecer: 

  • Un médico que quiere crear una aplicación para teleconsulta; 
  • Un empresario que necesita una app de gestión de ventas integrada con WhatsApp; 
  • Un administrador de condominios que desea automatizar la comunicación del condominio;
  • Una empresa que busca una solución para la gestión de proyectos colaborativos;
  • Una escuela que necesita una aplicación para la educación en línea. 

Este tipo de agencia puede destacar en el mercado y ganar dinero Con este servicio sabes cómo ofrecer valor a tus clientes.

Es importante comprender sus necesidades, objetivos y expectativas, y ofrecer soluciones que los satisfagan y los sorprendan. 

¿Cuáles son los requisitos para constituir una agencia apps no-code?

Ahora que ha logrado comprender lo que hace en la práctica una empresa sin código apps, le explicaremos qué necesita para tener un gran éxito y destacarse en el mercado.  

¡Vamos allá! 

Presencia en línea

Hoy en día, es posible que una empresa tenga mucho éxito incluso si opera de forma completamente remota.

Esta opción es muy ventajosa teniendo en cuenta los costes de alquiler, impuestos y otros gastos que se pueden ahorrar. 

En este caso, así como en el pasado existía la preocupación por la ubicación de un negocio, lo ideal es invertir en presencia en Internet, para que su agencia pueda ser descubierta por los usuarios online.

El consejo es entender dónde está tu audiencia, pero también variar ese posicionamiento, apostando por las redes sociales, pero también por una web que pueda ser encontrada por Google.

Mercado

El mercado de desarrollo de apps es Dinámico, competitivo y en constante crecimiento.. Es esencial que usted conoce a tu público objetivo, tus necesidades, deseos y expectativas. 

También recomendamos, en primer lugar, analizar la competencia, proveedores, socios y tendencias de la industria. Definir tu posicionamiento, diferenciador y propuesta de valor es el primer paso para crear tu agencia.

Requerimientos legales

Un paso que no debe pasarse por alto son los requisitos legales. Toda empresa debe cumplir con los requisitos legales para su constitución, funcionamiento y operación.

Para ello es necesario registrar el nombre, CNPJ, estatutos sociales y licencia de funcionamiento. 

Además, el empresario deberá:

  • Pagar impuestos, tasas y contribuciones adeudadas;
  • Cumplir con las leyes laborales, ambientales, de consumo y de propiedad intelectual.

Estructura física

Si optas por disponer de un espacio físico para tu empresa, debes considerar que esta ubicación debe ser adecuada al tamaño, ámbito de actividad y modelo de negocio.

Recuerde que este espacio necesita acomodar equipos, muebles, materiales y empleados.. Otros puntos importantes que deben proporcionarse son:

  • Buena red eléctrica; 
  • Internet rápido y estable; 
  • Sistema de seguridad; 
  • Espacio para la socialización del equipo. 

Equipo preparado

El equipo de una empresa de desarrollo apps debe estar preparado, cualificado y especializado en no code. Puede parecer básico, pero queremos dejar claro que es un punto imprescindible para el éxito de tu empresa. 

Es necesario contar con profesionales que dominen el herramientas no-code que utiliza la empresa, quienes tienen conocimientos de diseño, validación, publicación y mantenimiento del apps. 

Además, es importante buscar personas creativas, innovadoras, proactivas y colaborativas. Más adelante te explicaremos cómo entrenar a tu equipo y conseguir el ansiado equipo soñado

Organización del proceso de producción.

Este es un punto en el que muchas empresas fracasan, ya que no prestan la debida atención a los procesos de producción. Organizar los pasos, especialmente cuando hablamos de desarrollar apps en código, es una prioridad. 

El proceso de producción debe ser eficiente, eficiente y eficaz. Para hacer esto, debes definir:

  • Etapas;
  • Actividades;
  • Responsabilidades;
  • Plazos; 
  • Costos; 
  • Indicadores de su proceso. 

Existen varias metodologías, herramientas y técnicas que pueden optimizar su proceso y garantizar la calidad de su apps.

Inversión y capital de trabajo

La inversión y el capital de trabajo de una empresa son los recursos financieros necesarios para su implementación, funcionamiento y crecimiento.

Es decir, es el Valor que la empresa necesita para adquirir sus activos fijos, como equipos, mobiliario, materiales y espacio físico..

Este valor también incluye el pago de salarios, impuestos, proveedores y clientes. Es importante calcular su inversión y capital de trabajo, y buscar fuentes de financiamiento que puedan viabilizar el negocio antes de ponerlo en práctica. 

Automatización

Hablamos de una empresa apps en el código y por supuesto, no podíamos dejar la automatización a un lado. Pero qué significa eso? 

La automatización es la aplicación de tecnologías que pueden reemplazar o ayudar a las actividades humanas, aumentar la productividad, la calidad y la competitividad de la empresa

Es posible no utilizar ningún código para realizar estas automatizaciones, incluido. Podrás automatizar procesos internos y externos, tales como: 

  • Gestión financiera; 
  • Gestión de proyectos;
  • Gestión de clientes; 
  • Gestión de equipos;
  • Integración con otras plataformas;
  • Publicación en tiendas apps; 
  • Actualización del apps.

Normas técnicas

Las normas técnicas son las normas que regulan mejores prácticas en el sector, apuntando a la seguridad, calidad y cumplimiento del apps. La empresa debe seguir normas técnicas nacionales e internacionales, tales como:

  • YO ASI; 
  • ABNT; 
  • IEEE; 
  • W3C. 

Además, es importante conocer y seguir los estándares técnicos específicos de cada plataforma, como Apple, Google, Microsoft y Amazon. 

Proceso productivo

El proceso de producción de una empresa de desarrollo apps es el conjunto de pasos que transforman una idea en una aplicación.

Puede variar dependiendo de la metodología, herramienta y plataforma utilizada por la empresa, pero generalmente implica las siguientes fases: 

  • Ideación: fase en la que la empresa define el concepto, objetivo, público objetivo y características de la aplicación;
  • Creación de prototipos: etapa en la que la empresa crea un modelo visual e interactivo de la aplicación, utilizando las herramientas del código;
  • Validación: paso en el que la agencia prueba el prototipo de la aplicación con usuarios potenciales, recopilando retroalimentaciones y sugerencias de mejora;
  • Publicación: tiempo para que la aplicación esté disponible en las tiendas de aplicaciones, siguiendo los estándares técnicos de cada plataforma;
  • Mantenimiento: fase de monitorear el rendimiento, la seguridad y la satisfacción de la aplicación, corregir errores, implementar actualizaciones y ofrecer soporte a los usuarios. 

Divulgación

Si desea iniciar un negocio, debe comprender que El marketing y la comunicación son partes esenciales.Es fundamental promocionar la empresa como forma de promocionar servicios, con el objetivo de atraer, conquistar y fidelizar clientes.

Para ello, puedes utilizar canales de comunicación como: 

  • Redes sociales;
  • Blogs;
  • pódcasts;
  • seminarios web;
  • Eventos;
  • Anuncios. 

¿Cómo preparar un equipo para trabajar en una empresa de desarrollo apps?

Para ofrecer apps con calidad, su equipo necesita dominar las principales herramientas no-code del mercado. Invierta en formación práctica centrada en herramientas como:

  • Bubble: creación de complejos web apps
  • FlutterFlow:Ideal para dispositivos móviles apps en iOS y Android
  • WebWeb, Xano, enmarcador y otras soluciones complementarias

Además del conocimiento técnico, fomente un entorno de experimentación y retroalimentación continua. Esto garantiza la innovación y acelera el desarrollo de soluciones originales.

¿Cuáles son las ventajas de abrir una agencia de desarrollo apps?

Abrir una empresa de desarrollo apps puede aportar muchas ventajas a cualquier persona que quiera emprender un negocio en el sector tecnológico. Algunas de estas ventajas son:

Menor capital de inversión 

Una agencia de desarrollo de aplicaciones. No requiere capital inicial significativo para iniciar operaciones.Con menos de R$ 5 mil puedes comenzar con herramientas como Xano y Bubble.

Además, el herramientas no-code permitir a la empresa crea apps sin necesidad de contratar programadores, lo que reduce los costes laborales.

El tiempo de respuesta más corto

Las empresas de desarrollo de aplicaciones pueden obtener una retorno de la inversión más rápidoEsto se debe al menor tiempo requerido para desarrollar, validar y publicar aplicaciones en comparación con otros tipos de software. Muchos fundadores informan que la validación de su MVP se realiza en tan solo 30 días.

Además, la empresa puede implementar modelos de ingresos recurrentes como pagos y suscripciones, comisiones o anuncios, generando una fuente constante de ingresos.

Menor tiempo de producción

Para estas organizaciones, también es posible entregar proyectos en plazos más cortos en comparación con otras empresas software.

Usar herramientas sin código permite crear aplicaciones de forma rápida, sencilla e intuitiva, sin necesidad de una programación extensa. Adoptar metodologías ágiles también favorece la entrega continua y la adaptación ágil a los cambios.

  • Sin código:arrastrar y soltar, cero código; entrega más rápida, menor costo inicial, pero límites en personalización y rendimiento.
  • Código bajo:combina bloques visuales + fragmentos de código; equilibra velocidad y flexibilidad, ideal para 80 % de casos corporativos.
  • Código alto:100 % desarrollo manual; requiere más tiempo y personal, pero ofrece control absoluto sobre la funcionalidad, la UX y la infraestructura.
Tabla responsiva
Acercarse Velocidad media1 Equipo típico Flexibilidad / Personalización Cuando vale la pena
Sin código Horas → días para MVP 1-2 creadores (negocios + diseño) Bajo-medio: componentes listos para usar; limitación en lógica avanzada Pruebas de concepto rápidas, páginas de destino, automatizaciones simples, startups en etapa inicial
Código bajo Semanas 2-5 desarrolladores + analista Medio-alto: permite código único para integraciones o lógica compleja Aplicaciones corporativas, integraciones de sistemas, back-offices personalizados
Código alto (código tradicional) Meses 5-10+ desarrolladores, control de calidad, DevOps Total: control de pila, rendimiento y seguridad Productos de negocio principales, alta complejidad, escalabilidad extrema

1 Estimaciones considerando el alcance típico de la aplicación web/móvil.

Mercado en expansión

Las agencias de desarrollo de aplicaciones tienen la oportunidad de capitalizar un mercado en crecimientoDebido al continuo aumento de la demanda de aplicaciones, tanto por parte de consumidores como de empresas, según Gartner, el mercado de plataformas crece un 231% anual.

Además, la empresa puede atender diversos segmentos, como salud, educación, entretenimiento y comercio, y desarrollar soluciones innovadoras y personalizadas para sus clientes.

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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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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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