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Cómo ganar dinero en Internet creando aplicaciones no-code

cómo ganar dinero en línea creando aplicaciones sin código

Con el auge de los negocios digitales pospandemia, es posible que te hayas preguntado cómo ganar dinero en internet y cómo puedes aprovechar esta nueva economía.

En este artículo abordaremos una de las formas, en un nicho poco explorado, de la creación de aplicacionesy te explicaremos por qué.

No es ningún secreto que estamos en la era de la tecnología. Después de todo, todos usan alguna aplicación o software a diario.

Con eso ya te puedes imaginar que este es un mercado que gira mucho dinero. Y, sin embargo, puedo decirles que este es un nicho poco explorado con muchas oportunidades.

Este texto es el contenido más importante de este blog. En él, les mostraremos la esencia de lo que buscaremos traer en contenido aquí en No-Code Start-up.

Hablemos de las 6 mejores formas de ganar dinero en Internet creando aplicaciones, y lo mejor de todo: No saber programar.

Como beneficio adicional, te presentaré un concepto que cambiará tu vida: La escalera de la prosperidad.

Gran oportunidad de hacer dinero en línea

Bueno, estoy seguro de que has escuchado innumerables historias de personas que ganan mucho dinero en Internet, ya sea a través del marketing digital con ventas de productos a través de una tienda en línea, cursos digitales u otros medios.

Todo esto se intensificó aún más después de la pandemia.

Internet está lleno de oportunidades y es un mercado que crece más cada año.

Trabajar con negocios digitales puede mejorar mucho tu calidad de vida, ya que podrás lograr libertad financiera, con ingresos propios y libertad geográfica, trabajando desde casa (o viajando).

Bueno, creo que está bastante claro para todos que el mercado digital tiene un mar de oportunidades sobre cómo ganar dinero.

¿Cómo empezar?

Una de las principales decisiones iniciales es la elección del nicho, ya que debes apuntar a un mercado con grandes oportunidades.

¡Y te daré la punta dorada! De uno de los nichos de mayor crecimiento y poco explorados: la creación de aplicaciones.

Hoy en día la tecnología se utiliza para resolver miles de problemas diferentes. Las personas y las empresas necesitan crear software para escalar su negocio.

Por eso, actualmente, los profesionales más cotizados del mercado son los programadores. Después de todo, son capaces de crear tecnología.

¡El problema es que trabajar en el área es un camino arduo!

Son años de estudios de programación, proyectos y mucho aprendizaje práctico para llegar a ser un buen profesional. Y no es para todos...

¡La buena noticia es que no necesitas saber programar para crear aplicaciones! Todo esto gracias a no-code, un término reciente pero con cada vez más espacio en el mercado.

En los últimos años, decenas de empresas que crean herramientas no-code, donde podemos dar vida a apps simplemente arrastrando bloques y estructurando toda la lógica detrás de él.

Con las avanzadas plataformas no-code es posible crear prácticamente cualquier tipo de aplicación, desde tiendas virtuales, marketplaces e incluso elaborar SaaS (Software As a Service).

¡Sí! Hoy en día es posible crear sistemas y apps sin necesidad de un lenguaje de programación.

Bueno, sin más preámbulos, conozcamos las formas de ganar dinero en Internet creando aplicaciones.

La escalera de la prosperidad de las empresas emergentes sin código

Por eso, quiero presentar un concepto que cambió mi forma de pensar y que es nuestro motor aquí en nuestro contenido y en nuestro canal de Youtube: La escalera de la prosperidad.

Muestra cómo una persona puede hacer crecer su riqueza a lo largo de su vida. Cada paso tiene sus retos y dificultades, pero al alcanzarlos los proyectos se hacen más grandes y la prosperidad financiera aumenta exponencialmente.

También hemos adaptado la escalera al mundo de nocode, haciéndote más fácil entender cómo ganar dinero en internet con no-code. Pero ven conmigo y te lo explico detalladamente:

Paso 1 – Empleado

Cómo ganar dinero en internet creando apps como empleado no-code

El peldaño 01 es donde la mayoría de las personas están o comienzan.

El primer paso es el modelo de trabajo tradicional, donde intercambiamos nuestras horas trabajadas por un salario en una empresa.

Dentro del mundo no-code, podemos usarlo para crear potentes automatizaciones o software internos.

Beneficios

  • Es la forma más “fácil” y segura de empezar a ganar dinero.
  • Es ideal para empezar, ya que aprende habilidades esenciales en un entorno profesional, en un entorno controlado.

Consideraciones

  • Como tenemos un tiempo limitado, nuestras ganancias también son limitadas: incluso puede subir de nivel y ser promovido, pero en la mayoría de los casos su ganancia financiera es por la hora trabajada.
  • Puede ocurrir que no tengamos libertad financiera y geográfica dependiendo de la vacante.
  • Además, estamos sujetos a todos los problemas que ya conocemos: salario, jefe y todos los problemas conocidos en el mundo de los negocios.

Paso 2: autónomo sin código

Cómo ganar dinero con no-code freelance

Subir al siguiente peldaño es donde trabajas como autónomo no-code.

En este caso, aún intercambia sus horas de trabajo por un valor, pero ahora es dueño de su propia empresa y realiza el desarrollo software utilizando herramientas no-code.

Hay cientos de empresas, startups y personas que buscan freelancers no-code, las oportunidades son enormes.

Beneficios

  • Posibilidad de trabajar más horas y recibir más por ello. O trabaja menos si quieres, ten menos responsabilidades (no hay horarios fijos).
  • Ahora tienes más libertad profesional.
  • Puedes construir una marca personal y aumentar tu ticket.

Consideraciones

  • Junto con la libertad viene el riesgo. Tienes que preocuparte por conseguir más proyectos, porque el salario no baja normalmente.
  • Aquí, en este caso, todavía estás atado a tus horas de trabajo.

Desafíos para subir este escalón:

  • Autogestión
  • Crear una marca personal fuerte
  • Ventas (a pequeña escala)

Paso 3 – Tutoría

Cómo ganar dinero en internet creando apps dando mentorías no-code

En el paso 3, ofrece su experiencia y conocimientos para sesiones de consultoría en el mundo no-code.

Requiere que tengas un gran dominio técnico de lo que te propones mentorear además de un fuerte posicionamiento como referente para conseguir clientes.

Beneficios

  • Aquí sigues ganando por hora, pero normalmente una cantidad mucho mayor ya que es un servicio especializado y 1 - 1.
  • Puede vender paquetes de tutoría, creando un flujo de ingresos.

Consideraciones

  • Se requiere mucha experiencia en proyectos.
  • Es interesante tener una marca personal fuerte y una red de contactos.

Paso 4 – Agencia sin código – Software House no-code

Como ganar dinero en internet creando apps con software house no-code

Como senseancer, logra ejecutar una cantidad limitada de proyectos, es hora de avanzar en la escalera de la prosperidad, expandiendo la cantidad de proyectos creando su propia agencia no-code.

En este punto, tiene personas que ejecutan los proyectos por usted, por lo que la cantidad de proyectos bajo su administración puede crecer.

Pero las grandes responsabilidades, como la contratación, la gestión de personas y la gestión de procesos, empiezan a ser importantes.

Beneficios

  • Expansión y aumento de ingresos
  • Puede subcontratar servicios y

Consideraciones

  • Mayor complejidad en la gestión de proyectos.
  • mayor responsabilidad

Desafíos para subir este escalón:

  • Procesos profesionales mejor definidos
  • procesos de venta
  • Contratación y gestión de personas.

Paso 5 – Micro-SaaS

Ladder of Prosperity No-Code Start-Up micro-saas no-code

Hasta ahora hemos tratado mucho de servicios, que generalmente están directamente relacionados con las horas trabajadas, ya sean las tuyas o las de tus empleados.

En este paso 05 comenzamos a separar las horas trabajadas de los ingresos generados con los productos.

Micro-SaaS es un término que ha ido cobrando fuerza en los últimos años, ya que es un tipo de proyecto que requiere menos esfuerzo por parte del emprendedor, ya que soluciona un pequeño problema, generalmente en un nicho específico.

Como es un “producto”, la palabra escala empieza a tener más sentido, ya que tus esfuerzos no crecen a medida que crece el número de clientes y ahí es donde vive la belleza.

Beneficios

  • Trabaja con “productos” y gana escala
  • Posicionarse en un micro nicho facilita la creación de un producto valioso
  • Cree sistemas con menos complejidad y genere ingresos recurrentes

Consideraciones

  • La validación de acuerdos puede ser un proceso arduo y requerirá muchos errores para hacerlo bien
  • En la mayoría de los casos no hay intención de escalar y crecer exponencialmente porque aquí nos enfocamos en un solo nicho.

Paso 6 – Puesta en marcha

Escalera de prosperidad de puesta en marcha sin código

Finalmente, el último peldaño en la escalera de la prosperidad y una de las formas de ganar dinero en internet con no-code es crear tu propia Startup.

Una startup no es más que un negocio que puede escalar exponencialmente y ser altamente rentable. Puede ser un SaaS, marketplace, ecommerce, plataforma o incluso un banco digital.

Ejemplos de los mayores startups brasileños: Nubank, Gympass, Quinto Andar y Hotmart.

Citando como ejemplo la startup de los fundadores de No-Code Start-Up (Matheus Castelo y Celso Camarano), puedes conocer Ikigai Experience, hoy la agencia de buceo digital más grande de América Latina.

Beneficios

  • Puedes crear SaaS / micro SaaS para tener ingresos recurrentes con productos.
  • Podrás escalar exponencialmente tu negocio,

Consideraciones

  • Mayor complejidad en la creación de un producto exitoso
  • Requiere gran validación de mercado y dependiendo del nicho y solución, alta inversión.
  • Implica muchas áreas.

Reflexiones sobre la escalera de la prosperidad no-code

Es importante comentar que un paso no es mejor que otro, cada paso tiene sus características, puntos fuertes y puntos de consideración.

Tampoco es porque la escalera está dividida de esta manera que necesitas comenzar en la base y subir la escalera paso a paso. T

No significa que no puedas estar en dos escalones al mismo tiempo.

En su viaje financiero, pregúntese:

  • ¿A qué escala quieres llegar? A nivel financiero
  • ¿Qué estilo de vida quieres? ¿Qué tipo de problemas quieres resolver?

Esta escalera se puede aplicar a muchos nichos de negocios diferentes. Sin embargo, creemos firmemente que el no-code es la forma más poderosa de moverse entre todos estos pasos.

Es por eso que aquí en No-Code Start-Up, la escalera de la prosperidad será la base de todo nuestro contenido. Es el núcleo de nuestro negocio y nuestra misión es ayudarlo a dar cada paso adelante con no-code.

Correcto, pero ahora que entendemos la escalera. Exploremos cada paso más y descubramos cómo ganar dinero en Internet creando aplicaciones con no-code.

Cómo ganar dinero en Internet creando aplicaciones no-code

Vamos a las opciones:

Cómo ganar dinero en internet creando apps en una empresa

Correcto, pero ahora que entendemos la escalera. Exploremos cada paso más y descubramos cómo ganar dinero creando aplicaciones.

La primera forma es utilizar no-code dentro de las empresas. En este caso tenemos dos posibilidades:

1 – Si ya trabajas en una empresa, puedes usar no-code para crear automatizaciones robustas o crear potentes software internos para tu equipo.

Ejemplos de proyectos internos:

  • Automatice el llenado de hojas de cálculo o el envío de correos electrónicos
  • Automatice los informes
  • Automatice la comunicación con los clientes.
  • Crear un portal de empleo para la contratación.

2 – La segunda forma es buscar vacantes en una empresa que esté contratando programadores nocode. Podría ser para crear aplicaciones, sitios web o automatizaciones.

Como la mano de obra del programador es muy cara, muchas empresas están empezando a invertir en herramientas no-code. Con los años, la cantidad de vacantes para programadores nocode se disparará.

vacantes de empresa

  • programador de burbujas
  • Trabajar como desarrollador de SAP Appgyver (SAP)
  • Power apps con muchas vacantes debido al fácil acceso a la herramienta por parte de las empresas

Salario promedio Desarrollador no-code Bubble 2022 en Brasil

¿Cuánto gana el desarrollador de no-code?
Fuente: código fuente de TV

No-code aún es nuevo en el mundo de los negocios, pero con el paso de los años, el mercado se adentrará cada vez más en el universo No-Code.

Cómo ganar dinero en internet creando apps como Freelancer no-code

En el siguiente paso, es hora de convertirse en autónomo y ganar dinero en Internet desarrollando aplicaciones y software. En este caso puedes ganar dinero:

  • Creación de aplicaciones para pequeñas empresas regionales;
  • Creación de aplicaciones para startups
  • Creación de apps para agencias brasileñas sin código
  • Creando apps para proyectos internacionales

¡Aquí las oportunidades son prácticamente ilimitadas! Porque hay muchas empresas que necesitan creadores de tecnología, como las agencias startups y no-code.

En Brasil, puedes encontrar oportunidades como desarrollador no-code en comunidades no-code, como la propia comunidad No-Code Start-Up, posicionarte como experto en redes sociales o asociarte con agencias no-code.

Además, también es posible encontrar proyectos en plataformas freelance como Upword y Fiverr.

En el mercado internacional las oportunidades son aún mayores, donde puedes emprender proyectos como freelance y ganar en dólares.

Es posible trabajar en asociación con algunas plataformas de freelancers enfocadas en no-code como WeLoveNoCode y Codemap.

Y como en Brasil, también puede asociarse con agencias no-code, como AirDev, una de las agencias no-code más grandes del mundo.

Gane dinero en Internet asesorando a no-code

En este paso, utiliza su conocimiento y experiencia para ser mentor en el mundo de nocode.

Puedes ser mentor:

  • planificación de aplicaciones
  • Soporte técnico
  • métodos de monetización
  • estrategia de mercado

La tutoría es una excelente manera de aumentar el valor de tu hora. Ya que es un servicio personalizado 1-1 y requiere de mayor experiencia en el tema.

En oportunidades internacionales, la mentoría puede alcanzar U$D100 o incluso U$D150 por hora.

Para encontrar oportunidades de este tipo es necesario tener una marca personal fuerte, un buen portafolio y empezar a construir una red de contactos.

Para esto, es importante desde el comienzo de su viaje centrarse en desarrollar un buen portafolio, idealmente en su propio sitio web personal y desarrollar una relación de referencia en las redes sociales como Twitter y Linkedin.

Escale sus proyectos y facturación con su casa de software no-code

En el siguiente paso, es hora de que vaya un paso más allá y cree una agencia. En esta etapa es necesario organizar la casa, tener una buena gestión y procesos de venta. Además de saber contratar y gestionar personas.

De esta manera podrás multiplicar tu proyecto. Como autónomo, tendrás un límite en tus ingresos, ya que dependes únicamente de tu propio tiempo.

Con una No Code Software House podrás conseguir más proyectos, contratar desarrolladores y gestionar tu empresa.

Crear una agencia es un gran paso, porque aquí, además de las habilidades de nocode, necesitas tener numerosas habilidades comerciales y de gestión de personas.

No hay atajos para crear tu propia casa software no-code, necesitarás haber pasado por el paso del freelancer o haber trabajado en una empresa desarrollando aplicaciones para aumentar tus posibilidades de éxito.

Buscar mentores de negocios puede ser de gran ayuda en esta etapa, después de todo, en realidad estás creando una empresa y ahora se necesitarán muchos conocimientos. Los mentores pueden ser el camino más rápido hacia el éxito.

Cómo ganar dinero en internet creando tu aplicación Micro-SaaS

Un micro-saas debe resolver un problema real y claro y para ser “micro”, muchas veces es específico y de nicho. Son perfectos para crear un proyecto menos complejo, pero que genere un buen retorno financiero recurrente.

Para ganar dinero en Internet con su Micro-SaaS, será importante que realice los pasos de validación del problema y la solución.

Necesitarás entender bien:

  • ¿Qué problema se propone resolver?
  • Quien de hecho es la principal persona que padece este problema.
  • Que grande es ese mercado.
  • Si hay competidores
  • ¿Qué te diferencia y por qué

Algunos ejemplos de Micro-SaaS:

Micro-SaaS es un término de moda, ya que es un negocio que se puede administrar con un equipo reducido y permite un estilo de vida más relajado en comparación con startups.

Puede aprender más sobre este mundo y formas de ganar dinero en Internet creando aplicaciones Micro-SaaS siguiendo nuestro canal y también el Comunidad Micro-SaaS por Bruno Okamoto, espacio 100% enfocado en Micro-SaaS.

Crea tu propia startup con no-code

Así como para el desarrollo del Micro-SaaS, el no-code encaja perfectamente para la creación del nuevo startups, ya que su poder creativo, innovación y flexibilidad son impresionantes.

Creemos que en unos años TODO startups de base tecnológica (aplicaciones y softwares) nacerá de las herramientas no-code.

Con semanas o meses podemos crear aplicaciones y softwares. Entonces podemos crear tecnología para resolver los problemas de las personas y tener nuestra propia startup.

Puedes crear una startup enfocada a:

  • Un SaaS (Software as a Service) o Micro SaaS para solucionar un problema específico y cobrar por suscripción;
  • Un ecommerce para vender productos;
  • Un mercado
  • O cualquier otra tecnología...

Como ejemplo citamos el Experiencia Ikigai, una agencia digital creada por Matheus y Neto, financiada en su totalidad por no-code y que hoy gana miles de reales anuales por la venta de experiencias de buceo.

Para ganar dinero con tu startup, así como con tu micro-saas, es importante que tu idea sea validada y resuelva un problema real.

Muchos startups mueren por no encontrar un “Product Market Fit”, que no es más que encontrar el producto ideal para el problema que se intenta solucionar.

Al encontrar tu nicho y tu “PMF”, tu negocio tendrá la posibilidad de escalar exponencialmente.

Pero no podemos dejar de mencionar que crear una startup es un proceso completo que requiere de numerosas áreas de conocimiento y acción, no solo tecnológicas.

Espero que este contenido te haya abierto la mente sobre las posibilidades de cómo ganar dinero en internet creando apps y que hayas entendido el poder de no-code para esto.

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¿Cómo ganar dinero en internet con no-code?

1. Empleado en una empresa
2. Como autónomo
3. Dar tutorías no-code
4. Creando tu casa software no-code
5. Creando tu micro-saas
6. Creando tu start-up

¿Qué es la escalera de la prosperidad no-code?

Concepto creado por No-Code Start-Up que demuestra los posibles caminos para un profesional no-code.

Cada camino tiene sus beneficios y puntos de consideración, generando diferentes niveles de ingresos y estilos de vida.

Contenido 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.

Matheus Castelo

Conocido como “Castelo”, descubrió el poder del No-Code al crear su primera startup completamente sin programación – y eso lo cambió todo. Inspirado por esta experiencia, combinó su pasión por la enseñanza con el universo No-Code, ayudando a miles de personas a crear sus propias tecnologías. Reconocido por su atractiva enseñanza, la herramienta FlutterFlow lo nombró Educador del Año y se convirtió en Embajador oficial de la plataforma. Hoy, su enfoque está en la creación de aplicaciones, SaaS y agentes de IA utilizando las mejores herramientas No-Code, capacitando a las personas para innovar sin barreras técnicas.

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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:

La engenharia de prompt – ou prompt engineering – é, hoje, a habilidade‑chave para extrair inteligência prática de modelos generativos como o GPT‑4o. Quanto melhor a instrução, melhor o resultado: mais contexto, menos retrabalho e respostas realmente úteis.

Dominar esse tema expande a criatividade, acelera produtos digitais e abre vantagem competitiva. Neste guia, você entenderá fundamentos, metodologias e tendências, com exemplos aplicáveis e links que aprofundam cada tópico.

O que é Engenharia de Prompt
O que é Engenharia de Prompt

O que é Engenharia de Prompt?

La engenharia de prompt consiste em projetar instruções cuidadosamente estruturadas para conduzir inteligências artificiais rumo a saídas precisas, éticas e alinhadas ao objetivo.

Em outras palavras, é o “design de conversa” entre humano e IA. O conceito ganhou força à medida que empresas perceberam a relação direta entre a clareza do prompt e a qualidade da entrega.

Desde chatbots simples, como o histórico ELIZA, até sistemas multimodais, a evolução sublinha a importância das boas práticas. Quer um panorama acadêmico? O guia oficial da OpenAI mostra experimentos de few‑shot learning y chain‑of‑thought em detalhes

Fundamentos Linguísticos e Cognitivos
Fundamentos Linguísticos e Cognitivos

Fundamentos Linguísticos e Cognitivos

Modelos de linguagem respondem a padrões estatísticos; portanto, cada palavra carrega peso semântico. Ambiguidade, polissemia e ordem dos tokens influenciam a compreensão da IA. Para reduzir ruído:

— Use termos específicos em vez de genéricos.

— Declare idioma, formato e tom esperados.

— Dívida contexto em blocos lógicos (strategy chaining).

Esses cuidados diminuem respostas vagas, algo comprovado por pesquisas da Stanford HAI que analisaram a correlação entre clareza sintática e acurácia de output.

Quer treinar essas práticas com zero código? A Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización traz exercícios guiados que partem do básico até projetos avançados.

Metodologias Práticas de Construção de Prompts

Prompt‑Sandwich

A técnica Prompt-Sandwich consiste em estruturar o prompt em três blocos: introdução contextual, exemplos claros de entrada e saída, e a instrução final pedindo que o modelo siga o padrão.

Esse formato ajuda a IA a entender exatamente o tipo de resposta desejada, minimizando ambiguidades e promovendo consistência na entrega.

Chain‑of‑Thought Manifesto

Essa abordagem induz o modelo a pensar em etapas. Ao pedir explicitamente que a IA “raciocine em voz alta” ou detalhe os passos antes de chegar à conclusão, aumentam-se significativamente as chances de precisão – especialmente em tarefas lógicas e analíticas.

Pesquisas da Google Research comprovam ganhos de até 30 % na acurácia com essa técnica.

Critérios de Autoavaliação

Aqui, o próprio prompt inclui parâmetros de avaliação da resposta gerada. Instruções como “verifique se há contradições” ou “avalie a clareza antes de finalizar” fazem com que o modelo execute uma espécie de revisão interna, entregando saídas mais confiáveis e refinadas.

Para ver esses métodos dentro de uma aplicação mobile, confira o estudo de caso no nosso Curso FlutterFlow, onde cada tela reúne prompts reutilizáveis integrados à API da OpenAI.

Ferramentas e Recursos Essenciais
Ferramentas e Recursos Essenciais

Ferramentas e Recursos Essenciais

Além do Playground da OpenAI, ferramentas como PromptLayer fazem versionamento e análise de custo por token. Já quem programa encontra na biblioteca LangChain uma camada prática para compor pipelines complexos.

Se prefere soluções no‑code, plataformas como N8N permitem encapsular instruções em módulos clicáveis – tutorial completo disponível na nossa Entrenamiento N8N.

Vale também explorar repositórios open‑source no Hugging Face, onde a comunidade publica prompts otimizados para modelos como Llama 3 e Mistral. Essa troca acelera a curva de aprendizado e amplia o repertório.

Casos de Uso em Diferentes Setores

Éxito del cliente: prompts que resumem tíquetes e sugerem ações proativas.

Marketing: geração de campanhas segmentadas, explorando personas construídas via SaaS IA NoCode.

Saúde: triagem de sintomas com validação médica humana, seguindo diretrizes do AI Act europeu para uso responsável.

Educação: feedback instantâneo em redações, destacando pontos de melhoria.

Perceba que todos os cenários começam com uma instrução refinada. É aí que a engenharia de prompt revela seu valor.

Tendências Futuras da Engenharia de Prompt
Tendências Futuras da Engenharia de Prompt

Tendências Futuras da Engenharia de Prompt

O horizonte aponta para prompts multimodais capazes de orquestrar texto, imagem e áudio em uma mesma requisição. Paralelamente, surge o conceito de prompt‑programming, onde a instrução se transforma em mini‑código executável.

Arquiteturas open‑source como Mixtral estimulam comunidades a compartilhar padrões, enquanto regulamentações exigem transparência e mitigação de vieses.

O estudo da Google Research sinaliza ainda que prompts dinâmicos, ajustados em tempo real, impulsionarão agentes autônomos em tarefas complexas.

Resultados Práticos com Engenharia de Prompt e Próximos Passos Profissionais

La engenharia de prompt deixou de ser detalhe técnico para se tornar fator estratégico. Dominar princípios linguísticos, aplicar metodologias testadas e usar ferramentas certas multiplica a produtividade e a inovação – seja você fundador, freelancer ou intraempreendedor.

Pronto para elevar suas habilidades ao próximo nível? Conheça a Entrenamiento sin código de IA SaaS da No Code Start Up – um programa intensivo onde você constrói, lança e monetiza produtos equipados com prompts avançados.

Não é exagero dizer que DeepSeek se tornou uma das novidades mais comentadas do universo de modelos de linguagem em 2025. Mesmo que você já acompanhe a explosão dos LLMs (Large Language Models), há muito que descobrir sobre a proposta desta iniciativa chinesa – e, principalmente, sobre como aproveitar essas tecnologias hoje mesmo em seus projetos Sin código y AI.

O que é o DeepSeek
O que é o DeepSeek

Resumo rápido: O DeepSeek oferece uma família de modelos open‑source (7 B/67 B parâmetros) licenciados para pesquisa, um braço especializado em geração de código (DeepSeek Coder) e uma variante de raciocínio avançado (DeepSeek‑R1) que rivaliza com pesos‑pesados, como GPT‑4o, em lógica e matemática. Ao longo deste artigo você descobrirá ¿qué es?, como usar, por que ele importa y oportunidades no Brasil.

O que é o DeepSeek?

Em essência, o DeepSeek é um LLM open‑source desenvolvido pela DeepSeek‑AI, laboratório asiático focado em pesquisa aplicada. Lançado inicialmente com 7 bilhões e 67 bilhões de parâmetros, o projeto ganhou notoriedade ao liberar checkpoints completos no GitHub, permitindo que a comunidade:

  1. Baixe os pesos sem custo para fins de pesquisa;
  2. Faça fine‑tuning local ou em nuvem;
  3. Incorpore o modelo em aplicativos, agentes autônomos e chatbots.

Isso o coloca no mesmo patamar de iniciativas que priorizam transparência, como LLaMA 3 da Meta. Se você ainda não domina os conceitos de parâmetros e treinamento, confira nosso artigo interno “O que é um LLM e por que ele está mudando tudo” para se situar.

A inovação do DeepSeek LLM Open‑Source

O diferencial do DeepSeek não está apenas na abertura do código. O time publicou um processo de pré‑treino em 2 trilhões de tokens e adotou técnicas de curriculum learning que priorizam tokens de maior qualidade nas fases finais. Isso resultou em:

  • Perplexidade inferior a modelos equivalentes de 70 B parâmetros;
  • Desempenho competitivo em benchmarks de raciocínio (MMLU, GSM8K);
  • Licença mais permissiva que rivaliza com Apache 2.0.

Para detalhes técnicos, veja o paper oficial no arXiv e o repositório DeepSeek‑LLM no GitHub

DeepSeek‑R1: o salto em raciocínio avançado

Poucos meses após o lançamento, surgiu o DeepSeek‑R1, uma versão “refined” com reinforcement learning from chain‑of‑thought (RL‑CoT). Em avaliações independentes, o R1 atinge 87 % de acurácia em prova de matemática básica, superando nomes como PaLM 2‑Large.

Esse aprimoramento posiciona o DeepSeek‑R1 como candidato ideal para tarefas que exigem lógica estruturada, planejamento y explicação passo a passo – requisitos comuns em chatbots especialistas, assistentes de estudo e agentes autônomos IA.

Se você deseja criar algo parecido, vale dar uma olhada na nossa Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización, onde mostramos como orquestrar LLMs com ferramentas como LangChain y n8n.

DeepSeek Coder geração e compreensão de código
DeepSeek Coder geração e compreensão de código

DeepSeek Coder: geração e compreensão de código

Além do modelo de linguagem geral, o laboratório lançou o DeepSeek Coder, treinado em 2 trilhões de tokens de repositórios GitHub. O resultado? Um LLM especializado capaz de:

  • Completar funções em múltiplas linguagens;
  • Explicar trechos de código legado em linguagem natural;
  • Gerar testes unitários automaticamente.

Para equipes persona de libre dedicación y agências B2B que prestam serviços de automação, isso significa aumentar produtividade sem inflar custos. Quer um caminho prático para integrar o DeepSeek Coder aos seus fluxos? No curso Xano para Back‑ends Escaláveis mostramos como conectar um LLM externo ao pipeline de build e gerar endpoints inteligentes.

Como usar o DeepSeek na prática

Mesmo que você não seja um engenheiro de machine learning, há formas acessíveis de experimentar o DeepSeek hoje.

1. Via Hugging Face Hub

A comunidade já espelhou os artefatos no Hugging Face, permitindo inferência gratuita por tempo limitado. Basta um token HF para rodar chamadas transformers locais:

DeepSeek Hugging Face Hub
DeepSeek Hugging Face Hub

Dica: Se o modelo não couber na sua GPU, use quantização 4‑bit com BitsAndBytes para reduzir memória.

2. Integração NoCode com n8n ou Make

Ferramentas de automação visual como n8n y constituir permitem chamadas HTTP em poucos cliques. Crie um workflow que:

  1. Recebe input de formulário Webflow ou Typeform;
  2. Envia o texto ao endpoint do DeepSeek hospedado na própria nuvem da empresa;
  3. Retorna a resposta traduzida para PT‑BR e envia via e‑mail ao usuário.

Essa abordagem dispensa backend dedicado e é perfeita para founders que desejam validar uma ideia sem investir pesado em infraestrutura.

3. Plugins com FlutterFlow e WeWeb

Caso o objetivo seja um front-end polido, você pode embutir o DeepSeek em FlutterFlow o WebWeb usando HTTP Request actions. No módulo avançado do Curso FlutterFlow explicamos passo a passo como proteger a API key no Firebase Functions e evitar exposições públicas.

DeepSeek no Brasil cenário, comunidade e desafios
DeepSeek no Brasil cenário, comunidade e desafios

DeepSeek no Brasil: cenário, comunidade e desafios

A adoção de LLMs open‑source por aqui cresce em ritmo acelerado. Células de pesquisa na USP e na UFPR já testam o DeepSeek para resumos de artigos acadêmicos em português. Além disso, o grupo DeepSeek‑BR no Discord reúne mais de 3 mil membros trocando fine‑tunings focados em jurisprudência brasileira.

Curiosidade: Desde março de 2025, a AWS São Paulo oferece instâncias g5.12xlarge a preço promocional, viabilizando fine‑tuning do DeepSeek‑7B por menos de R$ 200 em três horas.

Casos de uso reais

  • E‑commerce de nicho usando DeepSeek‑Coder para gerar descrições de produto em lote;
  • SaaS jurídico que roda RAG (Retrieval‑Augmented Generation) sobre súmulas do STF;
  • Chatbot de suporte interno em empresas CLT para perguntas sobre RH.

Para uma visão prática de RAG, leia nosso guia “O que é RAG – Dicionário IA”.

Pontos fortes e limitações do DeepSeek

Vantagens

Custo zero para pesquisa e prototipagem

Uma das maiores vantagens do DeepSeek é sua licença aberta para uso acadêmico e pesquisa. Isso significa que você pode baixar, testar e adaptar o modelo sem pagar royalties ou depender de fornecedores comerciais. Ideal para startups em estágio inicial e pesquisadores independentes.

Modelos enxutos que rodam localmente

Com versões de 7 bilhões de parâmetros, o DeepSeek pode ser executado em GPUs mais acessíveis, como a RTX 3090 ou mesmo via quantização 4-bit em nuvem. Isso amplia o acesso a desenvolvedores que não têm infraestrutura robusta.

Comunidade ativa e contribuinte

Desde seu lançamento, o DeepSeek acumulou milhares de forks e issues no GitHub. A comunidade vem publicando notebooks, fine-tunings y indicaciones otimizados para diferentes tarefas, acelerando o aprendizado coletivo e a aplicação em casos reais.

Limitaciones

  • License research‑only ainda impede uso comercial direto;
  • Ausência de suporte oficial para PT‑BR no momento;
  • Necessidade de hardware com 16 GB VRAM para inferência confortável.
Próximos passos aprendendo e construindo com o DeepSeek

Próximos passos aprendendo e construindo com o DeepSeek


Próximos passos: aprendendo e construindo com o DeepSeek

Entendendo o que você aprendeu

Se você acompanhou este artigo até aqui, já tem uma visão ampla sobre o ecossistema DeepSeek. Conhece os diferentes modelos da família, seus diferenciais em relação a outros LLMs, e tem caminhos claros para aplicação prática, mesmo sem background técnico.

Consolidando os principais conceitos

DeepSeek: o que é?

Trata-se de um LLM open-source com diferentes variantes (7B/67B parâmetros), disponibilizado para pesquisa e experimentação. Ganhou destaque pela combinação de abertura, qualidade de treinamento e foco em especializações como código e raciocínio.

A principal inovação

Sua abordagem de pré-treinamento com 2 trilhões de tokens e estratégias como curriculum learning permitiram que mesmo o modelo de 7B se aproximasse do desempenho de alternativas maiores e mais caras.

Como usar DeepSeek

Desde chamadas diretas por API até fluxos automatizados via Make, n8n ou ferramentas front-end como WeWeb e FlutterFlow. A documentação e a comunidade ajudam a acelerar essa curva.

Oportunidades no Brasil

A comunidade DeepSeek está se consolidando rápido por aqui, com aplicações reais em pesquisa acadêmica, SaaS, e-commerces e times que buscam produtividade via IA.

Avançando com apoio especializado

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Nos últimos cinco anos, o Hugging Face evoluiu de um chatbot lançado em 2016 para um hub colaborativo que reúne modelos pré‑treinados, bibliotecas e apps de IA; é a forma mais rápida e econômica de validar soluções de NLP e levá‑las ao mercado.

Graças à comunidade vibrante, à documentação detalhada e à integração nativa com PyTorch, TensorFlow y JAX, o Hugging Face tornou‑se a plataforma de referência para adotar IA com rapidez; neste guia, você vai entender o que é, como usar, quanto custa e qual o caminho mais curto para colocar modelos pré‑treinados em produção sem complicação.

Dica Pro: Se o seu objetivo é dominar IA sem depender totalmente de código, confira a nossa Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización – nela mostramos como conectar modelos do Hugging Face a ferramentas no‑code como Make, Bubble e FlutterFlow.

O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele
O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele

O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele?

Em essência, o Hugging Face é um repositório colaborativo open‑source onde pesquisadores e empresas publicam modelos pré‑treinados para tarefas de linguagem, visão e, mais recentemente, multimodalidade. Porém, limitar‑se a essa definição seria injusto, pois a plataforma agrega três componentes-chave:

  1. Hugging Face Hub – um “GitHub para IA” que versiona modelos, datasets y apps interativos, chamados de Spaces.
  2. Biblioteca Transformers – a API Python que expõe milhares de modelos state‑of‑the‑art com apenas algumas linhas de código, compatível com PyTorch, TensorFlow e JAX.
  3. Ferramentas auxiliares – como datasets (ingestão de dados), diffusers (modelos de difusão para geração de imagens) e evaluate (métricas padronizadas).

Dessa forma, desenvolvedores podem explorar o repositório, baixar pesos treinados, ajustar hyperparameters em notebooks e publicar demos interativas sem sair do ecossistema.

Consequentemente, o ciclo de desenvolvimento e comentario fica muito mais curto, algo fundamental em cenários de prototipagem de MVP – uma dor comum aos nossos leitores da persona Founder.

Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)
Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)

Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)

A seguir mergulhamos nos pilares que dão vida ao Hugging Face. Repare como cada componente foi pensado para cobrir uma etapa específica da jornada de IA.

Transformers

Criada inicialmente por Thomas Wolf, a biblioteca transformers abstrai o uso de arquiteturas como BERT, RoBERTa, GPT‑2, T5, BLOOM e Llama.

O pacote traz tokenizers eficientes, classes de modelos, cabeçalhos para tarefas supervisionadas e até pipelines prontos (pipeline(“text-classification”)).

Com isso, tarefas complexas viram funções de quatro ou cinco linhas, acelerando o time‑to‑market.

Datasets

Com datasets, carregar 100 GB de texto ou áudio passa a ser trivial. A biblioteca streama arquivos em chunks, faz caching inteligente e permite transformações (map, filter) em paralelo. Para quem quer treinar modelos autorregressivos ou avaliá‑los com rapidez, essa é a escolha natural.

Diffusers

A revolução da IA generativa não se resume ao texto. Com diffusers, qualquer desenvolvedor pode experimentar Difusión estable, ControlNet e outros modelos de difusão. A API é consistente com transformers, e o time do Hugging Face mantém atualizações semanais.

Gradio & Spaces

O Gradio virou sinônimo de demos rápidas. Criou um Interface, passou o modelo, deu deploy – pronto, nasceu um Space público.

Para startups é uma chance de mostrar provas de conceito a investidores sem gastar horas configurando front-end.

Se você deseja aprender como criar MVPs visuais que consomem APIs do Hugging Face, veja nosso Curso FlutterFlow e integre IA em apps móveis sem escrever Swift ou Kotlin.

Hugging Face é pago? Esclarecendo mitos sobre custos

Muitos iniciantes perguntam se “o Hugging Face é pago”. A resposta curta: há um plano gratuito robusto, mas também modelos de assinatura para necessidades corporativas.

Gratuito: inclui pull/push ilimitado de repositórios públicos, criação de até três Spaces gratuitos (60 min de CPU/dia) e uso irrestrito da biblioteca transformers.
Pro & Enterprise: adicionam repositórios privados, quotas maiores de GPU, auto‑scaling para inferência e suporte dedicado.

Empresas reguladas, como as do setor financeiro, ainda podem contratar um deployment on‑prem para manter dados sensíveis dentro da rede.

Portanto, quem está validando ideias ou estudando individualmente dificilmente precisará gastar.

Só quando o tráfego de inferência cresce é que faz sentido migrar para um plano pago – algo que normalmente coincide com tração de mercado.

Como começar a usar o Hugging Face na prática
Como começar a usar o Hugging Face na prática

Como começar a usar o Hugging Face na prática

Seguir tutoriais picados costuma gerar frustração. Por isso, preparamos um roteiro único que cobre do primeiro pip install até o deploy de um Space. É a única lista que usaremos neste artigo, organizada em ordem lógica:

  1. Crea una cuenta em https://huggingface.co e configure seu token de acesso (Settings ▸ Access Tokens).
  2. Instale bibliotecas‑chave: pip install transformers datasets gradio.
  3. Faça o pull de um modelo – por exemplo, bert-base-uncased – com from transformers import pipeline.
  4. Rode inferência local: pipe = pipeline(“sentiment-analysis”); pipe(“I love No Code Start Up!”). Observe a resposta em milissegundos.
  5. Publique um Space com Gradio: crie app.py, declare a interface e push via huggingface-cli. Em minutos você terá um link público para compartilhar.

Depois de executar esses passos, você já poderá:
• Ajustar modelos com fine‑tuning
• Integrar a API REST à sua aplicação Bubble
• Proteger inferência via chaves de API privadas

Integração com Ferramentas NoCode e Agentes de IA

Um dos diferenciais do Hugging Face é a facilidade de plugá‑lo em ferramentas sem código. Por exemplo, no N8N você pode receber textos via Webhook, enviá-los à pipeline de classificação e devolver tags analisadas em planilhas Google – tudo sem escrever servidores.

Já no Bubble, a API Plugin Connector importa o endpoint do modelo e expõe a inferência num workflow drag‑and‑drop.

Se quiser apro­fundar esses fluxos, recomendamos o nosso Crear curso (Integromat) y el Entrenamiento sin código de IA SaaS, onde criamos projetos de ponta a ponta, incluindo autenticação, armazenamento de dados sensíveis e métricas de uso.

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