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Cómo iniciarse en la IA: curso de inteligencia artificial para crear aplicaciones con NoCode

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Tiempo estimado de lectura: 14 minutos

Introducción al mundo de la Inteligencia Artificial y NoCode

¿Alguna vez has pensado en Crea aplicaciones sin tener que sumergirte ¿En los misterios de la programación? ¿Qué tal utilizar Inteligencia Artificial para simplificar las tareas cotidianas?

Si buscas innovación con facilidad, mezclar Inteligencia Artificial con plataformas NoCode puede ser una jugada maestra.

Te mostraremos cómo esto es posible en este mini curso de inteligencia artificial y, créeme, es más fácil de lo que parece.

Aquí te guiaremos a través de los primeros pasos en el mundo de la Inteligencia Artificial:

Qué es, cómo funciona y sus principales aplicaciones, como generación de imágenes, audio y texto.

¡Pero no acaba ahí! También te enseñaremos cómo combinar estas tecnologías con herramientas NoCode como Make y n8n.

Así es, aprenderás a crear soluciones increíbles sin necesidad de una sola pieza de código. Si quieres convertir tus ideas en realidad, Este artículo es el punto de partida perfecto..

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una parte esencial de nuestra vida diaria. Imagina un mundo donde tu teléfono inteligente puede predecir lo que quieres hacer, o un automóvil que se conduce solo por las calles de la ciudad.

Esto ya está sucediendo gracias a la IA, que permite a las máquinas aprender y tomar decisiones de forma inteligente.

Uno de los aspectos más fascinantes de la IA es su capacidad para aprender de experiencias pasadas.

Esto es posible gracias a algo llamado aprendizaje automático, donde las computadoras mejoran sus habilidades observando y analizando grandes volúmenes de datos.

Veamos algunos puntos importantes sobre la IA

¿Qué es importante saber sobre la IA?

  • Capacidad de aprendizaje: La IA puede identificar patrones en datos complejos, lo que le permite mejorar continuamente sus propias habilidades.
  • Toma de decisiones: Con la velocidad y precisión que ofrece la IA, puede tomar decisiones en fracciones de segundo, algo especialmente útil en áreas como los mercados financieros y las emergencias médicas.
  • Automatización: La IA es capaz de automatizar tareas repetitivas, liberando a las personas para que puedan concentrarse en tareas más creativas y estratégicas.

Un ejemplo práctico de la aplicación de la IA está en los asistentes virtuales, como Siri y Alexa.

Aprenden de cada interacción y se vuelven más eficientes a la hora de comprender y responder a sus solicitudes.

Esto muestra cómo la IA se integra en nuestras vidas, facilitando las tareas cotidianas.

Comprender la IA es algo valioso hoy en día. Al conocer los principios básicos, no solo podrás disfrutar de sus ventajas sino también identificar oportunidades para aplicarlo en tu campo de trabajo.

La IA ya no se limita a las grandes empresas; Es accesible para todos, abriendo un mundo de posibilidades para innovar y mejorar procesos en cualquier área.

En resumen, la Inteligencia Artificial es una herramienta poderosa que está dando forma al futuro.

Con ella no sólo podemos automatizar tareas, sino también crear soluciones que mejoren significativamente nuestra calidad de vida y eficiencia laboral.

¿Cómo funcionan las IA?

Cómo funciona una IA

¿Alguna vez te has parado a pensar en cómo la inteligencia artificial (IA) puede hacernos la vida mucho más fácil?

Ya sea recomendando películas o ayudando a predecir el clima, la IA parece tener un “poder” casi humano para comprender y procesar información.

Pero ¿cómo sucede esto realmente? Simplifiquemos esto aquí.

Entendiendo la base de la IA

En el corazón de la IA están los algoritmos, que son recetas o instrucciones que la computadora sigue para realizar tareas.

Estos algoritmos pueden aprender de los datos. Así es, mejoran a medida que reciben más información, en un proceso llamado aprendizaje automático.

  • Aprendizaje automático: Imagina que quieres que la computadora reconozca fotografías de gatos. No le dices cómo es un gato. En cambio, muestra miles de fotografías de gatos y, finalmente, el sistema comienza a identificar patrones que definen qué es un gato.
  • Redes neuronales: Inspiradas en el cerebro humano, estas redes son conjuntos de algoritmos que intentan reconocer patrones. Interpretan datos sensoriales, como imágenes y sonidos, de forma muy parecida a como nuestro cerebro interpreta los sentidos.
  • Procesamiento natural del lenguaje: Esto permite que la IA comprenda y responda en el lenguaje humano. Entonces, cuando hablas con asistentes virtuales como Siri o Alexa, lo que está en juego es el procesamiento del lenguaje natural.

Un ejemplo práctico del uso de IA es cuando se utiliza un servicio de streaming como Netflix.

Dependiendo de las películas que veas, la IA te sugiere otras películas que podrían gustarte.

Esto se hace analizando patrones en su historial de visualización y comparándolos con miles de otros usuarios.

En resumen, las inteligencias artificiales actuales son capaces de realizar tareas complejas que normalmente requerirían inteligencia humana.

Están en todas partes, lo que hace que todo sea más fácil, desde la elección de películas hasta los pronósticos meteorológicos complejos.

La clave de su funcionamiento es su capacidad de aprender y adaptarse, volviéndose cada vez más eficientes cuanto más se utilizan.

Categorías de inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más presente en nuestra vida diaria, y comprender sus diferentes categorías puede ayudarnos a descubrir nuevas posibilidades.

Explicaré tres categorías principales de IA que están transformando la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea.

 

IA para imágenes

¡Esta tecnología es súper interesante! Piense en un sistema que pueda identificar todo en una fotografía.

Esta capacidad se utiliza desde desbloquear su teléfono con su cara hasta realizar diagnósticos médicos que ayudan a salvar vidas. Además, los artistas están utilizando IA para crear obras de arte que antes eran inimaginables.

DALL E 3Desarrollado por OpenAI, permite generar imágenes detalladas a partir de descripciones textuales, con integración con ChatGPT. ​

A mitad de viaje:Enfocado en la creación de imágenes artísticas y estilizadas, es ampliamente utilizado por diseñadores y creadores de contenido.

Difusión estable:Modelo de código abierto que ofrece flexibilidad para la personalización y el ajuste de la generación de imágenes.

 

IA para la generación de audio


Imagina hablar con tu celular y que éste entienda todo lo que dices, o incluso transforme cualquier texto en una narración clara y natural.

Esto ya es posible gracias a las IA de audio. Facilitan la realización de solicitudes sencillas a un asistente virtual o la creación de audiolibros o podcasts sin utilizar una voz humana real.

OnceLabs:Especializado en clonación de voz y síntesis de voz realista, lo que le permite crear voces personalizadas con alta fidelidad. ​

Jugar.ht:Utiliza tecnología de vanguardia para convertir texto en voz con voces naturales y admite varios idiomas. ​

Descripción:Herramienta que combina la edición de audio con la transcripción automática, facilitando la creación y edición de contenidos sonoros. ​

 

IA para generación de texto


Esta es la tecnología detrás de los chatbots que responden preguntas en sitios web o aplicaciones.

Text AI puede escribir artículos, crear resúmenes de textos extensos e incluso ayudar a los escritores a superar el bloqueo del escritor. Es una poderosa herramienta para automatizar y personalizar las comunicaciones.

ChatGPT:Modelo de lenguaje de OpenAI capaz de generar textos coherentes y relevantes en diferentes contextos, desde conversaciones informales hasta ensayos complejos. ​

Jaspe:Enfocado en marketing de contenidos, ayuda a crear textos, anuncios y publicaciones en redes sociales optimizados para SEO. ​

Copia.ai:Proporciona generación rápida de texto para una variedad de propósitos, incluidos correos electrónicos, descripciones de productos e ideas de contenido. ​

Cada una de estas categorías tiene el poder de transformar diferentes sectores, del arte a la salud y la comunicación.

Al comprender estas tecnologías en profundidad, no solo podrá entender mejor cómo funcionan, sino también comenzar a imaginar cómo se pueden aplicar a su vida o trabajo.

La clave es explorar estas herramientas y pensar en cómo pueden resolver problemas de formas nuevas y creativas.

IA para generación de imágenes, audio y texto

La Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta increíble que está cambiando la forma en que creamos e interactuamos con imágenes, audio y texto.

Nos ayuda a hacer cosas fascinantes, desde crear arte hasta mejorar nuestra comunicación.

En el mundo de las imágenes, la IA puede identificar personas, objetos y paisajes en las fotografías.

Esto es muy útil en áreas como la seguridad, donde los sistemas de reconocimiento facial mantienen los lugares más seguros, o en medicina, ayudando a los médicos a analizar exploraciones de imágenes con mayor precisión.

Los artistas también están utilizando IA para crear obras de arte únicas, mezclando estilos o creando nuevas visiones artísticas.

Cuando hablamos de audio, la IA tampoco se queda atrás. Puede convertir texto en voz que suena casi tan natural como una persona hablando.

Esto es ideal para quienes utilizan asistentes virtuales o prefieren escuchar un libro en lugar de leerlo. Además, los sistemas de IA ayudan con la transcripción de audio, haciendo que las reuniones y clases en línea sean más accesibles para todos.

La generación de texto mediante inteligencia artificial se está volviendo cada vez más avanzada. Los chatbots, por ejemplo, cada vez simulan mejores conversaciones humanas.

Esto ayuda mucho en el servicio al cliente, donde el bot puede resolver problemas simples sin que sea necesario que intervenga un humano.

También hay programas que ayudan a los escritores a superar el bloqueo del escritor sugiriendo ideas o completando oraciones.

En todas estas áreas, la IA está abriendo nuevas posibilidades, haciendo nuestras vidas más fáciles y nuestros negocios más eficientes.

Con ella no sólo podemos hacer más, sino también hacerlo mejor, explorando nuevas formas de crear e interactuar con el mundo que nos rodea.

Agentes de IA y su aplicación.

¿Cuáles son las principales aplicaciones de la IA?

Los agentes de inteligencia artificial, o IA, son como ayudantes virtuales que hacen la vida más fácil a las personas y a las empresas.

Pueden hacer un poco de todo, desde responder preguntas hasta ayudarte a vender más y mejor.

Imagina un asistente virtual que atiende a los clientes día y noche, sin descanso. Este asistente puede responder preguntas, ofrecer productos e incluso cerrar ventas. Es un empleado que no toma vacaciones y siempre está dispuesto a ayudar.

Otro ejemplo interesante es un agente que analiza lo que les gusta a los clientes y sugiere productos que realmente quieren comprar. Esto ayuda a mejorar las ventas y complacer a los clientes.

Para que un agente de IA funcione bien, es necesario configurarlo correctamente y alimentarlo con una gran cantidad de datos. De esta manera, aprende y mejora cada vez más en lo que hace.

Una buena configuración inicial y una alimentación constante de datos son fundamentales para que el agente mejore sus habilidades.

Con el avance de la tecnología, estos agentes se están volviendo indispensables. Ayudan a ofrecer un servicio más personalizado y eficiente, que es exactamente lo que la mayoría de los clientes buscan hoy en día.

Además, conectar estos agentes a herramientas que no requieren conocimientos de programación, como constituir y n8n, mejora tus capacidades.

Esta integración le permite crear soluciones innovadoras sin necesidad de comprender códigos.

Es una forma de innovar y destacar en el mercado, ofreciendo servicios que realmente llamen la atención de los clientes.

Si estás interesado en utilizar estas tecnologías, existen cursos que te enseñan cómo aprovechar al máximo los agentes de IA y las herramientas NoCode.

Aprovechar estos recursos puede ser la clave del éxito de su negocio en el mundo digital.

Conectando IA con herramientas NoCode

Integrar Inteligencia Artificial (IA) en tus proyectos ahora es más fácil de lo que crees, gracias a las herramientas NoCode.

Estas plataformas le permiten agregar capacidades de IA avanzadas sin tener que escribir código. Esto abre un mundo de posibilidades, incluso si no eres un programador experimentado.

Las herramientas NoCode simplifican el proceso de agregar IA a su aplicación. Solo tienes que seleccionar y arrastrar los componentes que quieras utilizar.

Por ejemplo, si quieres crear un sistema que reconozca fotos, no necesitas aprender sobre algoritmos complejos.

Simplemente elija el bloque de reconocimiento de imágenes en su plataforma NoCode y listo, su funcionalidad estará agregada.

Esta instalación ofrece innumerables oportunidades para la innovación. Imagine crear una aplicación que ayude a gestionar los visitantes de una empresa mediante reconocimiento facial, o un asistente virtual para atender automáticamente a los clientes.

Todo esto se vuelve posible y práctico con NoCode y AI.

Un ejemplo del mundo real sería crear un chatbot para su sitio web. Los chatbots pueden comprender preguntas comunes de los clientes y responder de manera inteligente.

Esto mejora la experiencia del usuario, reduce la carga de su equipo de soporte y mantiene contentos a sus clientes.

Si siempre has querido incorporar tecnología de punta a tus proyectos, pero te sentiste limitado por la programación, las herramientas NoCode y AI son la solución. Abren las puertas a crear soluciones innovadoras sin complicaciones.

Imagine las posibilidades y comience a explorar esta poderosa combinación hoy.

Usando Make y n8n para la integración

Explorar la integración de la Inteligencia Artificial (IA) con herramientas NoCode como Make y n8n puede realmente transformar la forma en que desarrolla soluciones y automatizaciones.

Estas herramientas hacen que todo el proceso sea más accesible y menos técnico, permitiendo incluso a los no programadores crear sistemas complejos.

constituir es una herramienta visual que facilita la automatización de tareas. Imagina que quieres que la IA analice los datos de ventas y te envíe automáticamente un informe por correo electrónico cada vez que alcancen un valor determinado.

Con Make, puedes hacer esto arrastrando y soltando bloques de acción, sin escribir una línea de código.

n8n, por otro lado, ofrece un enfoque similar pero es aún más flexible. Te permite integrar varias aplicaciones diferentes, como tu base de datos, herramientas de correo electrónico y, por supuesto, tu IA.

Por ejemplo, puede configurar un flujo que, al recibir datos nuevos, los envíe a la IA para procesarlos y luego actualice automáticamente un panel que utiliza para monitorear.

Para comenzar a utilizar estas herramientas, siga estos sencillos pasos:

  1. Inicie sesión y regístrese o instale Make o n8n.
  2. Cree un nuevo proyecto y configure el flujo de trabajo arrastrando los pasos necesarios.
  3. Configurar entradas y salidas de datos. Asegúrese de que todos los datos que su IA necesita se envíen correctamente.
  4. Ejecute una prueba para asegurarse de que todo funcione como se esperaba.
  5. Ajusta lo necesario para optimizar el proceso.

Estos pasos no sólo simplifican sino que también mejorar sus operaciones, lo que le permite centrarse en otras áreas de su negocio mientras la automatización se encarga de procesos repetitivos o complejos.

Integrar IA con herramientas NoCode es un camino sin retorno para quienes buscan eficiencia e innovación.

Comience con poco, pruebe diferentes configuraciones y vea cómo estas herramientas pueden ayudarle a lograr resultados impresionantes con menos esfuerzo.

Curso NoCodeIA

Esperamos que hayas disfrutado explorando el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial junto con las herramientas NoCode.

Ahora que sabes cómo funcionan estas tecnologías y cómo se pueden integrar, estás un paso adelante para iniciar tus propios proyectos con más confianza e innovación.

Combinar Inteligencia Artificial y NoCode no sólo simplifica el proceso de desarrollo de soluciones tecnológicas, sino que abre un abanico de posibilidades para cualquier persona, independientemente de su nivel técnico.

¡Imagínese poder crear aplicaciones, herramientas o servicios que utilicen IA sin tener que escribir una sola línea de código!

No pierdas la oportunidad de estar a la vanguardia de esta revolución tecnológica. oh Curso NoCodeIA NoCodeStartup está diseñado para llevarlo desde lo básico a lo avanzado, preparándolo para crear soluciones efectivas e innovadoras.

¿Estás listo para convertir tus ideas en realidad? ¡Únase a nosotros y domine las herramientas que darán forma al futuro del desarrollo digital!

 

Lectura adicional:

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Aprenda cómo ganar dinero en el mercado de IA y NoCode, creando agentes de IA, software y aplicaciones de IA y automatizaciones de IA.

Nieto Camarano

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

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

Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Características técnicas do GLM 4.5

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

Roteamento inteligente e balanceado

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

Capacidade de contexto estendida

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

Otimizador Muon e Grouped-Query Attention

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

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

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

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

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

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

Aplicabilidades reais: onde o GLM 4.5 brilha

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

Ingeniería de software

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

Assistentes e Agentes Autônomos

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

Análise de dados e relatórios complexos

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

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

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

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

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

Em termos de performance:

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

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

Comparativo de desempenho com outros LLMs

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

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

Fonte: Relatório oficial da Zhipu AI

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

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

Futuro e tendências para o GLM 4.5

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

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

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

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

Um modelo para quem busca eficiência com inteligência

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

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

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

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

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

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

Exemplo com formulário e WhatsApp

Exemplo com formulário e WhatsApp

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

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

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

Qualificação e repasse ao vendedor

Qualificação e repasse ao vendedor

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

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

Automação e banco de dados

Automação e banco de dados

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

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

Integração com Notion CRM

Integração com Notion CRM

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

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

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

Função de Follow Up

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

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

Ferramentas e arquitetura

Ferramentas e arquitetura

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

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

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

Fluxo mestre e recursos multimídia

Fluxo mestre e recursos multimídia

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

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

Resumo para vendedores

Resumo para vendedores

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

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

Estratégias de Follow Up

Estratégias de Follow Up

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

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

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

Formação Agentes 2.0 e templates

Formação Agentes 2.0 e templates

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

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

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

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

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

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

O que é um agente de IA para marketing digital?

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

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

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

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

Como funcionam os agentes inteligentes no marketing moderno

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

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

Por exemplo, um agente pode:

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

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

Ferramentas e plataformas que utilizam agentes de IA

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

Hacer (Integromat)

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

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

Agentes com OpenAI e Dify

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

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

Salesforce Einstein & HubSpot AI

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

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

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

E‑commerce com IA preditiva

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

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

Geração de demanda B2B

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

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

Social listening com resposta autônoma

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

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

Benefícios estratégicos dos agentes de IA no marketing digital

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

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

Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

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

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

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

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

Avançar com agentes de IA no marketing exige preparação

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

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

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

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