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Cómo crear una aplicación con o sin código

Cómo crear una aplicación con o sin código

Tiempo estimado de lectura: 12 minutos

Si estás pensando en tener el tuyo aplicación, definitivamente te estás preguntando como crear una aplicacion. Si estás pensando que es necesario ser un maestro de la programación, ya te podemos decir que existen otras posibilidades, descubre lo que se necesita para crear una aplicación

Hoy en día existen varias plataformas que permiten la creación de apps sin necesidad de escribir una línea de código (más información sobre que es no-code). Entonces, si tienes una buena idea en la cabeza pero no sabes programar, ¡puedes ponerla en práctica de todos modos!

En este artículo descubrirás los pasos esenciales de como crear una aplicacion y tener éxito en el mercado. 

Cómo crear una aplicación en código

¿Cuales son los pasos para crear una aplicación?

7 pasos sobre cómo crear una aplicación

Define tus objetivos

Responde a la pregunta: ¿Qué problema estoy resolviendo y cuál será el beneficio que tendrán los usuarios al utilizar mi aplicación?

Haz una encuesta de mercado

Evalúa el mercado antes de dar la mano en la masa definitivamente. Realiza un análisis de mercado enfocado en el nicho que pretendes operar.

Buscar soluciones existentes

Realiza un estudio más detallado de tus competidores, conociendo en profundidad sus puntos fuertes y débiles.

Fijar metas

Defina objetivos que apoyen el seguimiento de los resultados de desarrollo y la propia aplicación.

Decide las características de tu aplicación

No necesitas empezar con una versión súper completa, así que piensa cuáles serán las principales características que vas a ofrecer a tus usuarios.

Crear un MVP

Apuesta por un modelo mínimo para validar tu producto y confirmar que es realmente escalable en el mercado.

garantizar la calidad

Evalúe los parámetros de calidad apropiados de su aplicación para un funcionamiento adecuado y realice las pruebas correspondientes.

Define tus objetivos

crear una aplicación gratuita

si tu quieres saber como crear una aplicacion, el primer paso es saber cuáles son tus objetivos. 

Es decir, ¿qué se quiere lograr con el desarrollo de este aplicación. Es en este punto que pensará en un esquema de su proyecto.

¿Cuál será el área? Salud, bienestar, finanzas, estilo de vida, ocio. Piensa en lo que quieres hacer y a quién quieres ofrecer esta aplicación.

Responde a la pregunta: ¿Qué problema estoy resolviendo y cuál será el beneficio que tendrán los usuarios al utilizar mi aplicación? Trabaje en ello, porque, al final del día, su aplicación tiene que ser útil para algo en la vida diaria de la persona. 

Haz una encuesta de mercado

Incluso si tiene una idea interesante y útil, necesita evaluar el mercado antes de ir de verdad. 

Esto es aún más importante cuando su objetivo principal con todo esto es ganar dinero, que resulta ser el objetivo principal de la mayoría de las personas. 

Por lo tanto, se debe realizar un análisis de mercado enfocado al segmento de aplicaciones y dirigido al nicho que pretendes actuar.

A partir de ahí podrás tener una visión más completa del público objetivo, la demanda y similares.

Incluso puede desarrollar un aplicación genial, pero no tendrá la visibilidad que merece si no hay un mercado para descargar tu programa. 

Es decir, es necesario unir lo mejor de ambos mundos: una idea interesante + un mercado que tiene demanda. 

Teniendo en cuenta que es interesante evaluar el mercado en general para luego enfocarnos más en el área de desarrollo de aplicaciones. 

Muchas veces puede parecer que no hay mucha demanda pensando en el aplicación ocasionalmente, pero el mercado en general es grande. Desarrollando una buena solución se puede crecer mucho. 

Ejemplo práctico:

Imagina que quieres crear una aplicación de programación para profesionales de la belleza, como peluqueros, manicuras y maquilladores. Su investigación de mercado debe comenzar con preguntas como:

  • ¿Quiénes son los principales usuarios de este tipo de aplicaciones? Profesionales de la belleza independientes y sus clientes.
  • ¿Estos profesionales ya utilizan alguna aplicación? Identificar competidores como "Bling" o “Programa”, que ya atienden a este público.
  • ¿Cuales son los dolores de estos profesionales? Dificultad para organizar horarios, falta de una forma sencilla de comunicarse con los clientes y gestión manual de pagos.
  • ¿Está creciendo el mercado? Los datos muestran que el sector de la belleza y el bienestar continúa expandiéndose y que cada vez más profesionales pasan al trabajo autónomo.

En base a estas respuestas, tendrás una visión clara de tu público objetivo, tu competencia y la demanda existente.

Esto le evita invertir tiempo y dinero en una idea sin mercado y aumenta sus posibilidades de éxito.

Buscar soluciones existentes

Durante este tiempo podrás realizar un estudio más detallado de tus competidores.

Uno de los grandes errores de quienes se inician en el mercado es no mirar a sus competidores. 

A partir de esta evaluación podrá evaluar cuáles son las fortalezas y debilidades de cada uno. Absorbe todo lo que es interesante y tráelo a tu solicitud (pero, si es posible, de forma mejorada) y traer una solución para cada punto negativo que se planteó.

Además de descargar y usar con frecuencia cada aplicación del competidor, es fundamental evaluar los comentarios de los usuarios.

Esto resulta fácil, porque en la propia tienda de aplicaciones hay comentarios abiertos de los usuarios. A partir de esta evaluación es posible encontrar retroalimentaciones objetos de valor de lo que debe y no debe hacer con su aplicación.

También es válido decir que este análisis de los competidores debe ser constante, pues la tendencia es que estos innoven y busquen mejorar sus productos.

Si prestas atención, tienes una mayor dimensión de cómo están utilizando las nuevas tecnologías. Y recuerda: nunca subestimes a tus competidores, por inferiores que parezcan. 

Aplicaciones comunes en el nicho de servicios de belleza y citas:

Cómo crear una aplicación de programación
  1. Fresca: Plataforma de programación para profesionales de la belleza y el bienestar, con integración de pagos y gestión de inventario.
    • Punto fuerte: Interfaz sencilla y gestión completa.
    • Punto débil: Se aplican tarifas por el uso de algunas funciones.
  2. Bling: Aplicación de gestión y programación financiera, muy popular entre microempresarios.
    • Punto fuerte: Control financiero integrado.
    • Punto débil: Interfaz compleja para nuevos usuarios.
  3. Agenda fácil: Solución de programación simplificada, ideal para autónomos.
    • Punto fuerte: Sencillez y accesibilidad.
    • Punto débil: Pocas opciones de personalización.
  4. Librería: Enfocado en citas para profesionales de la belleza, con recursos de marketing integrados.
    • Punto fuerte: Recursos de marketing y fidelización de clientes.
    • Punto débil: Costos elevados para las pequeñas empresas.
  5. Asiento de estilo: Dirigido a profesionales de la belleza en EE. UU., con programación y pago integrados.
    • Punto fuerte: Integración de pagos directamente en la app.
    • Punto débil: No hay soporte en portugués.

Cómo analizar estas aplicaciones:

  • Descargue y utilice cada aplicación: Evaluar la experiencia del usuario, la navegación y la funcionalidad.
  • Lea las opiniones de los usuarios: Identifique las quejas recurrentes y vea qué es lo que más elogian los usuarios.
  • Prueba de soporte al cliente: Comprobar la rapidez y eficiencia del servicio, lo cual supone una ventaja competitiva.
  • Analizar el modelo de negocio: Comprueba si la aplicación es gratuita, tiene planes premium o cobra comisión.

Con esta información, puedes crear una aplicación que no solo ofrezca las mejores características de tus competidores, sino que también resuelva los principales puntos débiles que dejan abiertos.

Fijar metas

Este paso es muy importante no solo para saber como crear una aplicacion, pero para cualquier tipo de esfuerzo en el que pretenda participar en su vida, e incluso para objetivos personales.

Cuando no definimos nuestros objetivos, cuando estos son generalistas o cuando solo valen para el resultado final, lo más probable es que te desanimes con el proyecto, además de quedarte sin la dirección adecuada.

Es muy importante que establezcas metas hacia dónde quieres ir y también traigas la forma en que pretendes hacerlo. 

Recordar que los objetivos que no están escritos en piedra se pueden cambiar con el tiempo a lo que tenga más sentido.

Incluso al inicio del negocio es común establecer metas que no se corresponden con la realidad por falta de experiencia en ese mercado. 

Así que antes de crear Una aplicación, aprende a marcar tus objetivos para que te ayuden y no al revés. 

Decide las características de tu aplicación

Una vez que tenga una idea más establecida y sólida, es hora de comenzar a pensar como crear una aplicacion

El primer paso no es empezar a desarrollar, sino pensar en los recursos que tendrá tu productor. 

No necesitas empezar con una versión súper completa, así que piensa cuáles serán las principales características que vas a ofrecer a tus usuarios.

Tener esto bien definido es importante para saber por dónde empezar tu proyecto de desarrollo de aplicaciones. 

Crear un producto mínimo viable (MVP)

Difícilmente desarrollará un producto que será perfecto en la primera versión, incluso si conoce todos los pasos de como crear una aplicacion

Y eso no solo se aplica a las aplicaciones, sino también a cualquier tipo de proyecto.

Para minimizar errores o estrategias equivocadas, siempre es más interesante apostar por un modelo mínimo para validar tu producto y confirmar que es realmente escalable en el mercado. 

Prueba tu propia aplicación 

Es muy importante que tengas un proceso estructurado para realizar las pruebas, porque así podrás descubrir cuáles son los insectos y detalles que se pueden mejorar para brindar una mejor experiencia al usuario.

Al ser un programa siempre estará sujeto a la insectos, pero siempre debe intentar solucionarlos lo más rápido posible para que los usuarios puedan volver a navegar con normalidad en su sitio web. aplicación.

Estas fueron algunas consideraciones sobre la creación de aplicaciones para dispositivos móviles o incluso para otros dispositivos.

Garantía de calidad

Tener una garantía de la calidad de su producto. El suyo solicitud realmente debe ser bueno y resolver el dolor que propone para que, de hecho, tenga el debido protagonismo en el mercado. 

¿Y cuál sería una buena aplicación? Dejando de lado la cuestión de su objetivo, para que se considere de calidad hay algunos parámetros a tener en cuenta, como son:

  • Facilidad de acceso 
  • aplicación ligera
  • Ejecutar en diferentes sistemas 
  • ser intuitivo 
  • ser receptivo 
  • Tener un diseño bonito 
  • Posibilidad de integraciones 
  • Sigue todas las normas de la LGPD (Ley General de Protección de Datos) 
  • Facilitar la experiencia del usuario 
  • Y cosas como esa

Si tu aplicación Si tiene todo esto y sigue siendo una gran idea, definitivamente será bien aceptada en el mercado. 

Formas de crear una aplicación

Ya sabiendo los pasos esenciales de cómo crear una aplicación, es posible que aún se pregunte cuáles son las posibilidades para crear realmente su aplicación.

Contratar profesionales autónomos

Puede elegir contratar profesionales independientes para ejecutar parte de la aplicación o para crearla por completo.

Contrata una empresa especialista

Estas empresas tienen un gran conocimiento en la creación de aplicaciones, ya sean simples o complejas. Esta opción suele ser más cara que las demás.

Desarróllate con herramientas en código

Hoy ya no necesitas saber un lenguaje de programación para desarrollar tu propia aplicación.

haciendo uso de herramientas no-code puede crear su aplicación usted mismo en unas pocas semanas en lugar de meses y ahorrar muchos recursos.

Conozca más sobre el formas de crear una aplicación en nuestro artículo.

ahora que lo sabes como crear una aplicacion, ¿qué tal empezar a estructurar mejor tu idea para sacarla del papel?

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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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Você já tentou extrair informações de um site e se frustrou porque veio tudo bagunçado? Menus, anúncios, blocos de HTML sem sentido e muito retrabalho manual. Hoje eu te mostro como resolver isso em segundos, sem programar.

A ferramenta é o Jina Reader, da Jina AI. Ele transforma páginas em conteúdo limpo e estruturado. Perfeito para alimentar IA (Inteligência Artificial), RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e automações no‑code.

Como funciona o Jina Reader?

O Jina Reader funciona como um web scraper inteligente, pronto para uso. Em vez de escrever código e lidar com HTML ruidoso, você fornece a URL. Ele retorna texto limpo em Markdown o JSON.

O segredo é o foco no conteúdo principal. Menus, rodapés e anúncios são ignorados automaticamente. Sobram títulos, parágrafos, listas e blocos relevantes (prontos para ingestão).

Como funciona o Jina Reader

Há duas formas simples de uso. Você pode chamar a API com sua API Key. Ou usar o atalho adicionando r.jina.ai/ antes do link da página.

A plataforma da Jina AI também oferece outras soluções. Embeddings, Reranker, Deep Search, Classifier e Segmenter. Todas pensadas para pipelines de dados que alimentam modelos.

Como funciona na prática (testes reais)

Como funciona na prática (testes reais)

Vamos a um teste com uma página conhecida. Pego um artigo de referência (como uma página da Wikipedia). Copiar e colar direto costuma trazer ruído e navegação desnecessária.

Com o Jina Reader o fluxo é direto. Eu insiro a URL, clico em Get Response e aguardo segundos. O retorno chega estruturado em Markdown, pronto para LLMs.

Também é possível abrir o resultado no navegador. Basta usar o padrão r.jina.ai/URL‑alvo. O conteúdo aparece limpo, sem precisar configurar nada.

Se preferir API, faça login e gere uma API Key. Há uma cota generosa de créditos gratuitos para testes. Dá para experimentar bastante antes de qualquer custo.

Casos avançados: documentação técnica (n8n e Lovable)

Casos avançados documentação técnica (n8n e Lovable)

Agora imagina criar uma base de conhecimento real para RAG. Eu uso o Jina Reader para extrair a documentação do n8n. Depois coloco tudo em um fluxo automatizado.

O pipeline coleta a página índice e os links das seções. Em seguida extrai cada página individualmente. O resultado é normalizado e versionado no banco.

Eu gosto de salvar no Supabase (Postgres + Storage). Dali gero embeddings e indexo no meu vetor. Fica pronto para responder perguntas com contexto confiável.

Com a doc do Amable faço algo similar. Primeiro pego o índice, depois as páginas filhas. Extraio, limpo e envio para o mesmo pipeline.

Esse processo cria um repositório consistente. Ótimo para agentes, chatbots e assistentes internos. Você consulta, cita fontes e evita alucinações.

Vantagens do Jina Reader: rapidez, simplicidade e custo zero

Tabela de Benefícios
Benefício Descrição
Rapidez Respostas em segundos, mesmo em páginas longas. Sem esperar por parsers complexos ou ajustes finos. Ideal para quem precisa validar ideias rapidamente.
Simplicidade Zero código para começar. Cole a URL, obtenha Markdown/JSON e use no seu fluxo. Curva de aprendizado mínima.
Custo zero para começar Há créditos gratuitos para uso inicial. Perfeito para POCs, pilotos e provas de valor. Você paga somente se escalar o volume.
Qualidade do texto Estrutura preservada com precisão. Títulos, listas e blocos de código vêm limpos. Menos retrabalho antes da ingestão no seu RAG.
Flexibilidade API, atalho r.jina.ai/ e exportações práticas. Funciona bem com n8n, Supabase e bancos vetoriais. Sem amarras a um único stack.

Encerrando

Se você precisava raspagem sem dor de cabeça, aqui está. O Jina Reader democratiza a extração para qualquer perfil. De um artigo isolado a um pipeline completo de documentação.

Se curtiu, comenta qual site você quer extrair primeiro. Posso trazer exemplos práticos no próximo conteúdo. E seguir construindo sua base para AI com dados de qualidade.

formacao agente de ia nocode startup

A engenharia de contexto tem se tornado uma disciplina central para o avanço da inteligência artificial, especialmente quando falamos sobre agentes autônomos, sistemas RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e aplicações empresariais de IA.

Neste artigo, vamos explorar o que é engenharia de contexto, como aplicá-la de forma estratégica, quais ferramentas e metodologias estão em alta e por que ela é tão essencial na criação de agentes inteligentes que geram valor real.

O que é Engenharia de Contexto
O que é Engenharia de Contexto

O que é Engenharia de Contexto

La engenharia de contexto é a prática de estruturar, organizar e fornecer informações contextuais relevantes para sistemas de inteligência artificial com o objetivo de aumentar a precisão, coesão e eficiência das respostas geradas.

Diferente do prompt engineering, que foca em como escrever instruções, a engenharia de contexto se preocupa com o que está por trás da instrução: os dados, os metadados, a memória contextual e a arquitetura do ambiente de execução.

Em um agente de IA moderno, o contexto é fundamental para garantir coerência entre as interações.

Por exemplo, um chatbot de atendimento não pode repetir informações ou contradizer-se ao longo de uma conversa. Isso exige uma base contextual robusta e bem estruturada.

Engenharia de Contexto na Prática: Como Funciona

Na prática, a engenharia de contexto funciona como um orquestrador de dados e memória. Ao invés de alimentar um modelo de linguagem com prompts genéricos, inserimos instruções enriquecidas com:

  • Memórias anteriores relevantes
  • Dados recuperados dinamicamente via RAG
  • Dados estruturados (planilhas, bancos de dados)
  • Meta Informações sobre o usuário ou o problema

Imagine um agente de IA responsável por gerar propostas comerciais. Se ele receber apenas a frase “crie uma proposta para cliente X”, provavelmente produzirá um texto genérico.

Agora, se utilizarmos engenharia de contexto e fornecemos dados sobre o cliente, serviços contratados, histórico de negociações, cases de sucesso e metas do trimestre, o mesmo prompt pode gerar um documento incrivelmente personalizado e eficaz.

RAG e Engenharia de Contexto Combinação Poderosa
RAG e Engenharia de Contexto Combinação Poderosa

RAG e Engenharia de Contexto: Combinação Poderosa

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que potencializa o desempenho de modelos de linguagem ao permitir a consulta de dados externos antes de gerar uma resposta.

Isso significa que, ao invés de depender apenas do que foi treinado no modelo, o sistema busca informações em fontes atualizadas e contextualizadas.

A engenharia de contexto entra como facilitadora dessa integração: organiza os documentos para consulta, define o que deve ser recuperado, como e quando, e garante que apenas dados relevantes sejam inseridos no contexto da geração.

Um bom exemplo de aplicação de RAG com engenharia de contexto é a implementação de chatbots com acesso a bases de conhecimento corporativas.

Eles conseguem responder com exatidão, citando documentos, políticas internas e manuais atualizados, com base nas regras de contexto bem estabelecidas.

Engenharia de Contexto vs Prompt Engineering: Comparativo Estratégico

Embora frequentemente confundidas, essas duas disciplinas possuem papéis distintos e complementares.

Enquanto o prompt engineering atua na forma como a instrução é redigida, a engenharia de contexto cuida da preparação e organização dos dados que cercam essa instrução.

Prompt Engineering:
Foco na linguagem e estrutura textual do comando. Ideal para ajustar a saída imediata do modelo.

Engenharia de Contexto:
Foco no ambiente informacional. Ideal para escalabilidade, personalização e consistência a longo prazo.

Quando aplicadas juntas, formam uma base robusta para a criação de agentes autônomos verdadeiramente eficazes.

Principais Falhas de Contexto e Como Mitigá-las

Apesar de seu poder, a engenharia de contexto está sujeita a diversos problemas técnicos que podem comprometer o desempenho dos sistemas. Entre os principais, destacam-se:

Contaminação de Contexto

Ocorre quando o sistema recebe informações irrelevantes, redundantes ou contraditórias dentro do mesmo prompt ou contexto estendido, comprometendo a qualidade, precisão e utilidade da resposta gerada.

Eso contaminação pode surgir de documentos mal estruturados, fontes não confiáveis ou configurações de busca muito amplas em sistemas RAG.

Quando isso acontece, o modelo pode misturar instruções conflitantes, gerar respostas genéricas ou até mesmo incorretas, criando uma experiência inconsistente para o usuário.

Essa falha é especialmente crítica em ambientes sensíveis como jurídico, médico ou financeiro, onde o menor erro de interpretação contextual pode causar impactos reais consideráveis.

Mitigação: uso de filtros semânticos, embeddings refinados e curadoria ativa da base de dados.

Distração de Contexto

Acontece quando o agente de IA prioriza trechos superficiais ou pouco relevantes do contexto fornecido, deixando de considerar dados essenciais para uma resposta precisa e útil.

Essa falha pode surgir por má hierarquização dos dados contextuais, ausência de mecanismos de ponderação semântica ou até mesmo por excesso de informações acessórias que desviam o foco do modelo.

Um exemplo clássico ocorre quando um chatbot foca em dados genéricos sobre o perfil de um cliente e ignora detalhes cruciais como o histórico de compras ou preferências específicas.

Esse tipo de distração compromete diretamente a qualidade da resposta e reduz a eficácia da aplicação de IA em tarefas mais complexas.

Mitigação: estruturação hierárquica do contexto com pesos e prioridade, além de organização por tópicos-chave.

Confusão de Contexto

Refere-se a momentos em que múltiplos tópicos, tarefas ou intenções distintas são inseridos (conforme o estudo Multi‑Task Inference) em uma mesma entrada ou prompt, resultando em sobreposição de instruções que confundem o modelo.

Essa falha se manifesta, por exemplo, quando um agente recebe a solicitação: “gere uma proposta comercial e atualize o status do cliente no CRM”.

Ao não conseguir identificar prioridades, delimitações e hierarquia entre as tarefas, o modelo pode realizar apenas uma delas, misturar informações ou até falhar completamente.

Essa confusão impacta diretamente a confiabilidade do agente e pode ser agravada em pipelines de automação mais complexas, onde a separação clara de intenções é vital para a orquestração dos fluxos.

Mitigação: modularização do contexto e separação de fluxos de entrada para diferentes tarefas ou etapas.

Conflito de Contexto

Surge quando duas ou mais instruções, dados ou premissas inseridas no mesmo contexto apresentam contradições explícitas ou implícitas, forçando o modelo a tomar decisões sem critérios claros de prioridade.

Esse conflito pode ocorrer, por exemplo, quando um sistema recebe simultaneamente a informação de que um cliente tem direito a 10% de desconto e, em outro trecho, que não possui nenhum benefício ativo.

Essa ambiguidade leva o modelo a gerar saídas incoerentes, erráticas ou até mesmo a travar na execução de uma tarefa.

Em pipelines mais críticos, como automações financeiras ou diagnósticos médicos assistidos por IA, conflitos de contexto não resolvidos podem gerar consequências graves.

Portanto, a capacidade de detectar, resolver e evitar esses conflitos é essencial para garantir a confiabilidade e segurança de sistemas inteligentes.

Mitigação: validação automatizada de consistência lógica e uso de regras de precedência nos dados fornecidos.

Ferramentas para Engenharia de Contexto
Ferramentas para Engenharia de Contexto

Ferramentas para Engenharia de Contexto

A evolução das ferramentas no-code e low-code tem facilitado enormemente a aplicação da engenharia de contexto em cenários reais. Algumas das mais utilizadas incluem:

  • LangChain: Biblioteca especializada em criação de agentes e fluxos contextuais.
  • Índice de llamas: Ferramenta para indexação inteligente de dados e documentos.
  • Dify.ai: Plataforma que integra RAG, memória, workflows e interfaces.
  • constituir (Integromat): Para automatizar recuperação e organização de dados contextuais.
  • n8n: Alternativa open-source para orquestração de fluxos contextuais.

La Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización da No Code Start Up é uma opção completa para quem deseja dominar essas ferramentas com foco em aplicações práticas.

Aplicabilidade Real: Onde a Engenharia de Contexto Gera Valor

A adoção de engenharia de contexto tem crescido em várias frentes. Algumas aplicações com resultados expressivos incluem:

  • Atención al cliente: Redução de tempo de resposta e aumento da satisfação por meio de interações personalizadas.
  • Consultoria automatizada: Agentes que oferecem diagnósticos e recomendações baseadas em dados reais do cliente.
  • Educación personalizada: Plataformas adaptativas que entregam conteúdo conforme o histórico de aprendizado.
  • Compliance e auditoria: Robôs que analisam documentos e processos com base em regulamentos e políticas atualizadas.

Para explorar mais sobre aplicações específicas em IA generativa, veja o artigo ¿Qué son los agentes de IA? Todo lo que necesitas saber 

Tendências: O Futuro da Engenharia de Contexto

O futuro aponta para uma convergência entre engenharia de contexto, memória de longo prazo e inteligência situacional.

Com a evolução dos LLMs (Large Language Models), espera-se que sistemas de IA passem a operar com capacidades quase humanas de manter e aplicar contextos duradouros.

Outro ponto emergente é a engenharia de contexto multimodal: integrar dados visuais, de voz, texto e sensores em uma só base contextual.

Isso abre espaço para agentes que operam em ambientes complexos como saúde, indústria e logística com um nível inédito de autonomia.

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Dominando a Engenharia de Contexto para Criar Agentes Inteligentes

Dominar a engenharia de contexto é mais do que uma vantagem competitiva: é um requisito fundamental para construir agentes de IA que resolvem problemas reais, com eficiência e personalização.

Ao entender como estruturar, automatizar e recuperar contextos de forma inteligente, você expande radicalmente o que é possível criar com IA generativa.

Se você quer aprender mais e colocar isso em prática, explore também a Entrenamiento sin código de IA SaaS e mergulhe em um universo onde a engenharia de contexto não é apenas teoria, mas uma ferramenta poderosa para transformação digital com baixo custo e alto impacto.

Eu testei três ferramentas de extração de dados com AI. Uma delas é totalmente gratuita e surpreendeu nos resultados. Neste artigo eu conto o que mede, o que funcionou e para quem cada uma serve.

Se você trabalha com automação, marketing ou análise de dados, sabe. Sem dados limpos e confiáveis, nenhum sistema entrega valor. Vamos ao que interessa, com linguagem prática e direta.

Por que a extração de dados com IA é importante

Extração com IA é coletar informações de sites. Depois transformar em dados estruturados para análise ou integração. O objetivo é ganhar qualidade e escala com menos retrabalho manual.

Ferramentas atuais unem captura e pré-processamento. Elas limpam HTML, preservam títulos e listas e removem ruído. Fica mais simples alimentar TRAPO, dashboards e automações.

Métodos: Web Scraping vs Web Crawling

Métodos Web Scraping vs Web Crawling

Web Scraping extrai dados de páginas específicas. Você já conhece a URL e define o que quer raspar. É ótimo quando a fonte é estável e previsível.

Web Crawling descobre páginas automaticamente. A ferramenta navega por links e cria um mapa do site. Depois você decide o que extrair em cada página.

Muitas soluções combinam os dois. Crawling para mapear e Scraping para pegar o que interessa. Isso dá cobertura e precisão ao mesmo tempo.

Critérios de avaliação usados nos testes

Critérios de avaliação usados nos testes

Definir quatro critérios para comparar as ferramentas. Velocidade, qualidade da extração, custo y facilidade de uso. A mesma página e o mesmo caso de uso para todas.

A página escolhida foi a documentação do n8n (home). Busquei preservar títulos, listas e blocos de código. Também avaliei formatos de exportação e experiência no painel.

Primeira ferramenta: Firecrawl

Primeira ferramenta Firecrawl

O Firecrawl combina crawler e scraper com IA. É forte para volume e já entrega o conteúdo pronto para RAG. Aceita múltiplos formatos e tem integrações de API.

No meu teste ele preservou bem a estrutura. Títulos, listas e blocos de código vieram limpos. O captcha apareceu no final, como esperado.

O uso é simples, com opções de scrape, crawl e search. O custo funciona por créditos e vem com um bônus inicial. Boa escolha quando você quer fidelidade e personalização.

Segunda ferramenta: Apify

Segunda ferramenta Apify

La Apify é uma plataforma de automação com marketplace. Os Actors são scripts prontos para fontes específicas. Há milhares, cobrindo redes sociais, mapas e muito mais.

No teste escolhi um actor de website‑to‑Markdown. A qualidade foi alta e trouxe metadados úteis. O custo é pago, com crédito gratuito inicial para experimentar.

A curva de uso depende do actor certo. Você precisa configurar parâmetros para atingir o resultado. Em troca ganha flexibilidade e escalabilidade.

Terceira ferramenta: Jina Reader

Terceira ferramenta Jina Reader

La Jina Reader é direta ao ponto. Transforma qualquer página em texto limpo e estruturado. É 100% gratuita para uso básico.

O uso é simples: prefixe a URL com o serviço. Também dá para gerar uma API Key para mais poder de processamento. A qualidade é boa, com pequenas diferenças de formatação.

Funciona muito bem para alimentar LLMs. O Markdown vem leve e pronto para ingestão. Ideal quando agilidade e custo zero são prioridade.

Resultados comparativos

Resultados comparativos

Velocidade: Jina Reader foi a mais rápida no meu caso. Firecrawl ficou em segundo, seguido pela Apify. Em cenários maiores a ordem pode variar.

Qualidade: Firecrawl e Apify mantiveram mais fidelidade visual. Jina Reader trouxe leve diferença em alguns símbolos. Todas entregaram o essencial com clareza.

Custo: Jina Reader vence por ser gratuita. Firecrawl e Apify usam créditos/assinaturas com bônus inicial. O custo final depende do volume e da complexidade.

Facilidade: Jina Reader é copiar e colar. Firecrawl tem complexidade média com bom painel. Apify é poderosa, mas exige escolher e ajustar o actor.

Recomendações rápidas Quer custo zero e agilidade? Use Jina Reader. Quer máxima fidelidade e customização? Use Firecrawl. Precisa de flexibilidade extrema e scripts prontos? Use Apify.

Encerrando

Essas três cobrem a maior parte dos cenários. Escolha considerando fonte, volume e destino dos dados. Com dados certos, seus projetos de IA vão muito mais longe.

Se esse conteúdo ajudou, deixe um comentário. Conte qual ferramenta você usaria no seu próximo projeto. Nos vemos no próximo vídeo/artigo.

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