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Cómo planificar su solicitud | Las 7 fases previas al desarrollo

planificación de aplicaciones

Aprende de una vez por todas cómo planificar tu proyecto de desarrollo de aplicaciones, qué pasos no puedes omitir en tu planificación y, además, conoce algunas herramientas que pueden ayudarte en este proceso.

Uno de los mayores errores que cometen muchos desarrolladores al iniciar un proyecto es lanzarse directamente al desarrollo, ya sea con Herramientas nocode o no, incluso antes de planificar la solicitud.

Algunos hacen esto porque creen que saben todo lo que se necesitará y desarrollará en este proyecto y piensan que será más productivo.

Otros hacen esto debido a la falta de conocimiento sobre las mejores prácticas de desarrollo de software.

Puede estar seguro de que estos proyectos tendrán agujeros o tardarán mucho más de lo necesario en completarse, todo debido a la falta de una buena planificación inicial del proyecto.

Esto no sólo es válido para proyectos con clientes externos, sino que también es válido para el desarrollo de tus propios proyectos personales o paralelos.

En este vídeo quiero mostraros las 7 fases del método NoCode StartUp para realizar la planificación de aplicaciones.

Son fases sumamente importantes que pueden y deben realizarse incluso antes de entrar en la etapa de desarrollo dentro de la herramienta.

Hay mucha planificación que se puede llevar a cabo, incluso antes de que queramos abrir la plataforma que vamos a utilizar para desarrollar nuestra aplicación. Estar con Bubble, FlutterFlow, WeWeb, AppGyver, cualquier herramienta nocode o incluso (y sobre todo) con código.

Dividimos nuestra planificación en 7 fases, que les presentaré aquí ahora, vamos a mostrárselo visualmente.

Al final, todavía quiero presentarles algunos consejos sobre herramientas que pueden ayudarnos mucho en algunas de estas fases.

Fase 0 – Concepto de aplicación general

La fase cero es la fase de conceptualización general de la aplicación, es decir, aquí definiremos exactamente cuál es nuestra app, cuál es su objetivo, qué hace, etc…

Esta fase es sumamente importante ya que será la base para todas las demás.

Todo surge de esa conceptualización, por eso este mapeo debe estar muy bien hecho y alineado con el cliente o cualquier persona involucrada en el proyecto.

Al final esto termina convirtiéndose prácticamente en un alcance del proyecto, de lo que se hará y de lo que se espera.

Aquí, como ejemplo, mencioné algunos de los puntos que se pueden plantear en esta etapa de planificación de la solicitud:

Concepto de app: en este caso hablamos de una app de gestión de proyectos multiempresa.

Podemos recopilar requisitos, o básicamente funciones de nuestra aplicación. Enumerar lo que esperamos que haga la aplicación.

(Tenemos contenido sobre recopilación de requisitos, que puedes ver aquí en nuestro blog o en nuestro canal de YouTube).

Podemos enumerar las páginas que tendrá nuestra aplicación, tipo de usuarios, permisos de usuario, etc.

Fase 0: planificación de la solicitud

Creo que entiendes la importancia de este paso, ¿verdad? Toda nuestra aplicación se basará en lo que recopilamos y anotamos aquí.

Fase 1 – Inspiraciones

Ahora que conocemos el objetivo de nuestra aplicación y todos sus requisitos, podemos buscar inspiración.

Busca aplicaciones que hagan algo parecido a lo nuestro, inspirándote principalmente en la Usabilidad.

En diseño existe una ley llamada Ley de Jakob, que dice:

“Los usuarios pasan la mayor parte de su tiempo en otros sitios web y prefieren que su sitio web funcione de la misma manera que todos los demás sitios web que ya conocen”

En otras palabras, los usuarios esperan que su sitio web, aplicación o sistema tenga una usabilidad similar a los otros apps que existen.

Punto importante: la idea aquí es inspirarnos, NO COPIAR.

Aquí en nuestro ejemplo, estamos creando un administrador de proyectos y ya conocemos las páginas que vamos a desarrollar. De esta forma podemos buscar inspiración en aplicaciones similares.

Fase 1: planificación de la solicitud

Trajimos aquí algo de inspiración para los flujos de registro e inicio de sesión.

Algunas inspiraciones sobre cómo algunos sistemas de gestión de proyectos como ClickUp o Asana muestran sus proyectos a los usuarios, etc.

Así empezamos a tener una idea de cómo el mercado ya hace lo que intentamos hacer, podemos inspirarnos y encima mejorar la UX.

Ahora que sabemos las páginas que vamos a desarrollar, qué necesita hacer nuestra aplicación y también tenemos algo de inspiración, podemos comenzar a diseñar nuestros Wireframes.

Fase 2 – Estructura alámbrica

Los wireframes no son más que un diseño de baja fidelidad de nuestra aplicación, es decir, aquí no nos centraremos en colocar colores, identidad visual, detalles, sino que nos centraremos en crear un primer boceto de los elementos que estarán presentes en nuestra app, en su disposición y en la experiencia que esperamos transmitir a nuestros usuarios.

Este paso es crucial, porque con él podemos comenzar a visualizar el rostro de nuestra aplicación y también podemos obtener comentarios rápidos y objetivos de quienes participan en el proyecto.

Con Wireframes podemos eliminar distracciones como los colores, el diseño y centrarnos en recopilar comentarios exactamente sobre lo que importa en ese momento, el diseño y la usabilidad.

Fase 2: planificación de la solicitud

Aquí, en nuestro ejemplo, ya podemos ver cómo se verá nuestro flujo de inicio de sesión, cómo se distribuirá nuestro panel, etc.

Fase 3 – Flujos de usuarios

Esta fase es muy habitual que se realice en paralelo al wireframing y tiene como objetivo documentar y detallar todo el flujo de acciones que cada usuario puede realizar sobre las pantallas en cuestión.

Detallamos todas las acciones, permisos y restricciones considerando cada tipo de usuario para cada pantalla o página.

Fase 3: planificación de la solicitud

En nuestro ejemplo aquí, en nuestra página de inicio de sesión, detallamos los flujos:

  • Nuevas Inscripciones
  • Acceso

Fase 4 – Modelado de datos

Creo que esta fase no requiere un comentario tan importante.

El modelado de datos es el corazón de cualquier aplicación y debe realizarse antes de pensar en saltar a cualquier plataforma para comenzar el desarrollo. Esto es lo que diferencia al apps que funcionará bien cuando haya más usuarios que al apps que no lo hará.

Sin un buen modelado de datos, las aplicaciones están destinadas a causar problemas importantes en el futuro. Los fallos en el modelado pueden provocar ralentizaciones, una caída del rendimiento y, en algunos casos, la solución será una refactorización completa de la aplicación.

Dado que los datos son el corazón, terminas creando tu aplicación basándose en el modelado de datos. Las lógicas terminan siendo diseñadas de acuerdo a lo diseñado en este modelado. Por eso es importante invertir mucho tiempo en este modelado antes incluso de pensar en utilizar la herramienta.

Fase 4: planificación de la solicitud

Aquí, en nuestro ejemplo, podemos ver qué tablas serán necesarias en nuestra aplicación, qué campos tendremos en cada tabla y cómo se relacionan entre sí.

Aquí nuestro objetivo no es enseñar cómo hacer modelado de datos, sin embargo tenemos dos cursos gratuitos en YouTube sobre el tema, uno sobre modelado de datos relacionales y otro sobre modelado de datos no relacionales, Te recomiendo mucho que lo veas, te dejaré las tarjetas de video listadas aquí.

Fase 5 – Seguridad

Esta es la fase más subestimada por todos los usuarios novatos e incluso por algunos usuarios con años de experiencia, es un paso burocrático, pero extremadamente necesario e idealmente también debería pensarse en ello antes de comenzar a desarrollar nuestro apps, ya que puede haber casos en los que Necesitamos remodelar algunas áreas de nuestra base de datos para poder implementar 100% la seguridad esperada en nuestra aplicación.

En la práctica, esta implementación varía de una herramienta a otra, pero a nivel conceptual la idea es la misma.

Necesitamos pensar en los campos de nuestra base de datos y básicamente decir qué campos pueden ser vistos por qué tipo de usuario.

Al hacer este mapeo, solo necesitamos implementarlo en nuestros sistemas.

Fase 5: planificación de la solicitud

En nuestro ejemplo, pasé Tipo de datos por tipo de datos e implementé las reglas necesarias para garantizar que solo aquellos que realmente pueden ver los datos sean los únicos con acceso a ellos.

Fase 6 – Identidad visual + Prototipos de alta fidelidad

Ahora finalmente ha llegado el momento de pensar en el diseño de nuestra aplicación.

En esta etapa definimos toda la paleta de colores del proyecto, estilos predeterminados, fuentes, etc… Y lo implementamos en nuestra aplicación, en base a lo que ya hemos construido en nuestros wireframes.

Además, en este punto podemos optar por prototipar nuestra aplicación en una herramienta como Figma, por ejemplo, y darle sensación de vida a este diseño y aplicación.

Fase 6: planificación de la solicitud

Es importante e interesante comentar aquí que si nos paramos a analizar, prácticamente en todas las fases aquí mencionadas, podemos realizar micro validaciones con nuestros clientes, de esta manera iremos avanzando en el proyecto poco a poco, con la aprobación del cliente.

Esto mitiga por completo el retrabajo en etapas de desarrollo más avanzadas, que tardan mucho más en adaptarse.

Como prometimos, aquí tienes algunas indicaciones de herramientas que puedes estar utilizando para llevar a cabo algunos de estos pasos:

Planificación General:

Inspiraciones:

Estructura alámbrica:

Flujos de usuario

Nuevamente muchachos, todos estos pasos pueden y deben realizarse antes de siquiera pensar en abrir nuestra herramienta NoCode.

Por supuesto, a medida que su conocimiento técnico evolucione, este proceso será cada vez más fácil y también podrá identificar más fases en este proceso de planificación específicas para la herramienta que utilice.

Conozco algunas agencias de desarrollo europeas y australianas, que tienen procesos de documentación específicos y ya han pensado en la herramienta que utilizan para desarrollarse.

Recomiendo a todos que no descuiden este proceso; de lo contrario, probablemente comprenderán el motivo más adelante.

Si disfrutó de este contenido y también está interesado en este tema, dentro de nuestra capacitación exploraremos este tema más a fondo.

Estos ejemplos que di aquí en este video son de un track completo que tenemos en Formación de burbujas de inicio de NoCode, donde detallo paso a paso contigo cada uno de estos temas y posteriormente construimos juntos esta aplicación de Gestión de Proyectos.

¡Gracias, un fuerte abrazo y nos vemos la semana que viene!

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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 especializó en Bubble por la necesidad de crear tecnologías de forma rápida y económica para su startup, y desde entonces ha estado creando sistemas y automatizaciones con IA. En la Bubble Developer Summit 2023, fue nombrado uno de los mejores mentores de Bubble del mundo. En diciembre, fue nombrado el miembro más grande de la comunidad global NoCode en los NoCode Awards 2023 y el primer lugar en el concurso de mejor aplicación organizado por la propia Bubble. Hoy Neto se centra en la creación de agentes de IA y soluciones de automatización utilizando N8N y Open AI.

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La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que opera el sector financiero, desde el análisis de riesgos hasta la automatización de procesos complejos. Más que una tendencia, la IA se ha convertido en una herramienta estratégica para las instituciones financieras que quieren aumentar su eficiencia, reducir costos y ofrecer experiencias personalizadas. Dentro de este escenario, el uso de Agentes de IA para finanzas ha ido ganando terreno como una aplicación práctica y accesible para empresas de todos los tamaños.

Panel financiero con gráficos automatizados y elementos visuales que representan inteligencia artificial

Desarrollo de software de IA en el sector financiero

La creación de soluciones basadas en IA en el contexto financiero requiere robustez, seguridad y adaptabilidad. El desarrollo de este tipo de software requiere una arquitectura preparada para manejar grandes volúmenes de datos, aprendizaje continuo y capacidad de proporcionar insights precisos.

Además, los sistemas deben poder operar con datos sensibles, integrarse con múltiples fuentes (como bancos, corredores y ERP) y adaptarse rápidamente a los cambios regulatorios en el sector. La flexibilidad y la modularidad son elementos fundamentales de cualquier arquitectura de IA para finanzas.

Integración con infraestructuras existentes

Gran parte del éxito de la IA en el sector financiero depende de su integración con los sistemas heredados. Esto incluye plataformas de banca por Internet, CRM, pasarelas de pago y herramientas de cumplimiento. Utilice plataformas NoCode como constituir o N8N Permite crear conexiones efectivas sin la complejidad del desarrollo tradicional.

Por cierto, si quieres experimentar en la práctica cómo integrar flujos financieros con IA, No-Code Start-Up ofrece una Curso gratuito de N8N con video completo en YouTube. Es una gran oportunidad para explorar automatizaciones reales y comprender cómo estructurar integraciones seguras e inteligentes de manera accesible.

Con este enfoque, los bancos y las fintechs pueden activar flujos inteligentes basados en datos reales, como el envío automático de alertas, segmentaciones personalizadas y recomendaciones basadas en el comportamiento del consumidor.

Desafíos en el desarrollo de la IA para el sector financiero

A pesar del enorme potencial, existen desafíos que es necesario tener en cuenta. Entre los más relevantes se encuentran:

  • Calidad de los datos:Los modelos solo son efectivos si se alimentan de datos limpios y organizados.
  • Explicabilidad:Es esencial comprender cómo la IA llegó a una recomendación particular.
  • Resistencia cultural:Los equipos tradicionales pueden resistirse a adoptar la automatización y las decisiones basadas en algoritmos.

Como lo destaca DeloitteLa combinación de gobernanza de datos, capacitación de equipos y monitoreo ético de la IA es esencial para mitigar riesgos y generar resultados consistentes.

Seguridad y cumplimiento normativo

El sector financiero es uno de los más regulados del mundo. Por lo tanto, cada aplicación de IA debe cumplir con estándares como LGPD, GDPR y las regulaciones del Banco Central.

La adopción de buenas prácticas Privacidad de datos por diseñoEl cifrado de extremo a extremo y el control de acceso basado en roles son solo algunos de los requisitos básicos. Plataformas como Xano Ofrecemos una infraestructura robusta con foco en la seguridad para aquellos que quieran desarrollar backends financieros con IA.

Ilustración de seguridad digital con candado y datos financieros, que simboliza la protección y el cumplimiento en la aplicación de IA.

Escalabilidad y resiliencia del software

A medida que la IA se convierte en una parte fundamental de las operaciones, es necesario garantizar que los sistemas sean escalables y resilientes. Esto significa poder crecer según la demanda, sin comprometer el rendimiento ni la seguridad. La computación en la nube y la adopción de microservicios son estrategias esenciales en este viaje.

Empresas como Goldman Sachs y Banco de Brasil Ya hemos demostrado, en diferentes contextos, cómo los modelos de IA pueden implementarse de forma gradual, probando hipótesis de forma segura antes de escalar a toda la operación.

Agentes de IA para finanzas: casos de uso y aplicaciones en el sector financiero

1. Análisis de crédito automatizado

Empresas como Créditos Utilizamos IA para evaluar cientos de variables (incluido el historial bancario, los hábitos de gasto y los datos públicos) con el objetivo de ofrecer crédito personalizado. Esto reduce los impagos y amplía el acceso al crédito de forma más justa. De acuerdo a McKinsey, la automatización puede reducir el tiempo de análisis hasta en un 70%.

2. Prevención del fraude

O Bradesco y otras instituciones han implementado modelos de aprendizaje automático que detectan fraudes basándose en patrones de comportamiento. Cuando una transacción se desvía del estándar, el sistema activa un bloqueo automático o envía una verificación adicional al usuario. De acuerdo a Visa, el uso de inteligencia artificial ayuda a prevenir fraudes por un valor aproximado de US$14.250 millones.

3. Gestión automatizada de inversiones

Robo-asesores como los de Inversiones XP Utilizamos algoritmos que analizan el perfil del inversor, sus objetivos financieros y las condiciones del mercado para armar y reequilibrar carteras de forma autónoma. EL Perspectivas de CB Destaca que estos sistemas están democratizando el acceso a servicios financieros de calidad, antes restringidos a los grandes inversores.

4. Servicio al cliente impulsado por IA

O Itaú incorporó IA a sus canales digitales, permitiendo a los clientes renegociar deudas, solicitar segundas copias de facturas o consultar facturas utilizando lenguaje natural. Esto reduce el tiempo de respuesta, mejora la experiencia del cliente y libera a los equipos humanos para casos más complejos. De acuerdo a AccentureAhora es posible automatizar hasta 80% de interacciones bancarias de primer nivel mediante inteligencia artificial.

5. Previsión de flujo de caja

Las empresas emergentes de gestión financiera utilizan Agentes de IA para finanzas que integran datos de cuentas por pagar y por cobrar, estacionalidad y tendencias del mercado para predecir el flujo de caja de los próximos meses con gran precisión. En base a esta información se pueden tomar decisiones más asertivas. EL Revista de negocios de Harvard refuerza que este enfoque reduce el margen de error en las proyecciones financieras y mejora la planificación estratégica.

El papel de los agentes de IA en las finanzas

Entre todas las aplicaciones, la Agentes de IA para finanzas Destacan por su versatilidad y accesibilidad. Funcionan como “copilotos” inteligentes, realizando tareas como:

  • Generación automática de informes financieros
  • Envío de alertas sobre objetivos o desviaciones
  • Análisis predictivo de rentabilidad

Utilizando plataformas como Dificar y AbiertoAIEs posible configurar estos agentes con lenguaje natural, haciéndolos más fáciles de utilizar incluso para aquellos sin formación técnica. Esto amplía el acceso a la inteligencia de datos en el sector financiero.

El futuro de la IA en el sector financiero

La inteligencia artificial en el sector financiero ya no es una promesa lejana: está presente en las decisiones estratégicas, el servicio al cliente y la gestión de riesgos. La adopción de tecnologías como los agentes de IA para las finanzas representa un salto en la madurez digital. A medida que se superen los desafíos técnicos y las plataformas se vuelvan más accesibles, las empresas de todos los tamaños podrán utilizar la IA no solo para automatizar, sino para evolucionar.

Las organizaciones que dominen el uso de la IA de forma ética, segura y estratégica estarán a la vanguardia en la generación de valor y la conquista del mercado. El futuro de las finanzas es predictivo, integrado y basado en datos, y comienza ahora. ¿Quieres aprender a crear tus propios agentes financieros impulsados por IA sin codificar? Acceder a la Capacitación para administradores de agentes de IA y descubre la forma más práctica de aplicar todo esto en tu contexto.

Cómo la IA está cambiando el mercado Se puede observar en prácticamente todos los sectores de la economía y es un cambio que se intensifica día a día. La inteligencia artificial (IA) está siendo reconocida como una fuerza disruptiva que está transformando profundamente el mercado global. Desde tareas sencillas hasta decisiones complejas, se ha integrado en procesos de diversos sectores, transformando la forma en que las personas trabajan, consumen y gestionan empresas.

Además, al observar los efectos de esta transformación, se hace evidente cuánto se está reconfigurando el mercado laboral: surgen nuevas oportunidades, algunas profesiones pierden terreno y otras se adaptan o renacen con el apoyo de la tecnología, lo que demuestra cómo la IA está cambiando el mercado de forma amplia y profunda.

Cómo la IA está cambiando el mercado laboral

La IA está acelerando la automatización de tareas repetitivas y operativas. Los sistemas de IA ya se utilizan para realizar de manera eficiente:

  • Atención al cliente con chatbots.
  • Análisis de datos predictivos para ventas y marketing.
  • Procesos financieros y de auditoría automatizados.
  • Control de inventarios y logística.

Estos cambios no sólo reducen los costos operativos; Además, también requieren que la fuerza laboral se capacite para nuevos roles, lo que refuerza cómo la IA está cambiando el mercado laboral con gran intensidad.

Representación de personas e inteligencia artificial colaborando en diferentes profesiones

Profesiones afectadas por la inteligencia artificial

Según el informe de PwC sobre el futuro del trabajo (fuente), se estima que hasta un 30% de tareas humanas podrían automatizarse para mediados de la década de 2030. Estos datos muestran, en la práctica, cómo la IA está cambiando el mercado laboral y los requisitos de habilidades.

Algunos de los roles más impactados por la IA incluyen:

  • Operadores de telemarketing
  • Asistentes administrativos
  • Analistas de datos (algunas tareas están siendo reemplazadas por IA generativa)

Por otra parte, surgen nuevas funciones como:

  • Ingenieros rápidos
  • Expertos en automatización con NoCode
  • Diseñadores de experiencias conversacionales
  • Gestores de agentes inteligentes

Aquellos Agentes de IA, por ejemplo, se utilizan cada vez más en empresas que buscan automatizar decisiones y realizar tareas con una mínima intervención humana. Según un análisis de la El bordeGrandes empresas como OpenAI, Google y DeepMind están invirtiendo fuertemente en el desarrollo de estos sistemas, que ya son capaces de actuar de forma autónoma en procesos corporativos complejos. Están diseñados para operar de forma autónoma, aprender continuamente e integrarse con otras tecnologías, lo que los convierte en actores clave en la transformación digital continua.

Qué está pasando ahora: cómo la IA está cambiando el mercado en cifras

El mercado de la IA está experimentando un crecimiento exponencial. Se estima que el sector superará US$ 500 mil millones en valor para 2027. Existe una carrera global por la innovación, con startups, grandes empresas y gobiernos invirtiendo fuertemente en:

  • Modelos generativos (como ChatGPT)
  • Automatización robótica de procesos (RPA)
  • Inteligencia artificial aplicada a la salud, la educación, el derecho y la agroindustria

Este movimiento demuestra cómo la IA se está posicionando como un activo estratégico para el crecimiento y la competitividad.

Lectura sugerida:

Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización

¿Cuáles son los aspectos negativos de la IA en el mercado laboral?

A pesar de los avances prometedores, también surgen desafíos importantes:

  • desempleo estructural: funciones terminadas sin tiempo suficiente para la recalificación
  • Desigualdad digital:No todo el mundo tiene acceso a la educación tecnológica
  • Dependencia tecnológica:Las empresas se convierten en rehenes de plataformas y algoritmos
  • Cuestiones éticas y de privacidad: uso inapropiado de datos y decisiones automatizadas sesgadas

Estos factores exigen que las políticas públicas, los líderes empresariales y la sociedad civil debatan sobre límites, transparencia y responsabilidades en el uso de la tecnología.

Personas que utilizan herramientas de IA en un lugar de trabajo moderno

Oportunidades y futuro del trabajo con IA

La clave está en la adaptación consciente. El futuro del trabajo estará impulsado por:

  • Aprendizaje continuo y recualificación profesional
  • Dominio de herramientas de IA y plataformas NoCode
  • Creación de nuevos modelos de negocio basados en datos y automatización
  • Desarrollo y gestión de agentes autónomos de IA

Cada vez más, los profesionales y las empresas necesitarán adoptar una postura proactivo y experimental, convirtiendo a la IA en un aliado.

Cursos recomendados:

IA y emprendimiento: nuevas fronteras de mercado

La inteligencia artificial no sólo está transformando el mercado laboral tradicional, sino que también está abriendo el camino para nuevos modelos de negocio. Los emprendedores digitales están utilizando IA para crear productos escalables como asistentes inteligentes, sistemas de recomendación y plataformas SaaS basadas en datos. Las herramientas NoCode, combinadas con agentes de IA, están posibilitando el surgimiento de startups ágil, altamente automatizado y altamente personalizable.

Un gran ejemplo es el Micro-SaaS basado en IA, que resuelven problemas muy específicos y pueden ser creados por una sola persona. Plataformas como Bubble, FlutterFlow y Make, integradas con modelos OpenAI, hacen que este escenario no solo sea posible, sino también accesible.

Para aquellos que deseen explorar este nuevo territorio, recomendamos Entrenamiento sin código de IA SaaS, diseñado para transformar ideas en productos digitales utilizando el poder de la inteligencia artificial.

Cómo la IA está cambiando el mercado y dando forma al futuro

La inteligencia artificial está cambiando el mercado de forma irreversible. No es sólo una revolución tecnológica, sino también una transformación social, profesional y económica. La pregunta ya no es "si" la IA impactará su trabajo, sino “¿Cómo te posicionarás en esta nueva era?”.

La buena noticia es que nunca ha habido tantas herramientas accesibles para quienes quieren aprender IA en la práctica.

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