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Cómo utilizar la IA para el servicio al cliente

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Comprender el impacto de la IA para el servicio

Para comenzar a utilizar la IA para el servicio al cliente, es importante identificar las áreas que más necesitan automatización, de modo que los recursos se dirijan a las soluciones más efectivas. Analizar estas necesidades ayuda a priorizar esfuerzos y recursos. Además, los desarrolladores utilizan plataformas como Bubble se puede utilizar para desarrollar interfaces fáciles de usar, garantizando que los sistemas sean accesibles e intuitivos, tanto para los usuarios como para el personal interno. De esta forma, las empresas pueden beneficiarse de una potente herramienta que mejora la interacción entre marcas y clientes.

Otro factor esencial es el entrenamiento adecuado de los algoritmos, que requiere datos de calidad. Al utilizar información precisa, los sistemas se vuelven más confiables y capaces de responder a situaciones reales, mejorando continuamente la experiencia del cliente. La calidad de los datos refleja directamente el desempeño de los sistemas, haciendo que la interacción sea más asertiva. Para garantizar la eficacia, es esencial actualizar periódicamente los datos utilizados para entrenar la IA, de modo que la herramienta siga siendo relevante y precisa.

Conclusiones clave para el servicio al cliente

Programadora escaneando su rostro con tecnología de seguridad biométrica

El uso de IA para el servicio al cliente proporciona numerosas ventajas, como reducir los costos operativos y aumentar la satisfacción del cliente. Uno de los principales beneficios es la disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana, lo que permite a los consumidores obtener respuestas incluso fuera del horario comercial. Al utilizar la IA para el servicio al cliente, las empresas pueden garantizar una respuesta inmediata en cualquier momento, lo que brinda mayor comodidad a los clientes.

Además, las soluciones basadas en IA pueden escalarse fácilmente para manejar grandes volúmenes de solicitudes simultáneas. Esto significa que a medida que aumenta la demanda, la IA puede responder de manera rápida y eficiente sin perder calidad. La implementación de la IA también reduce la carga de trabajo de los equipos humanos, permitiéndoles centrarse en tareas más complejas mientras la IA resuelve los problemas más simples y repetitivos. Esto da como resultado una mayor productividad general.

Plataformas como flujo de aleteo ayudar a desarrollar sistemas que integren la IA de manera eficiente, creando soluciones adaptadas a las necesidades de las empresas. Con esto, es posible mejorar la retención de clientes y fortalecer las relaciones con el público. También se mejora la personalización de las interacciones, ya que las soluciones de IA pueden identificar y actuar según las preferencias individuales, ofreciendo respuestas más precisas y relevantes, lo que impacta positivamente en la experiencia del cliente.

Implementación de IA para un servicio eficiente

Para implementar la IA en el servicio al cliente, las empresas deben seguir un plan estructurado que cubra todas las etapas del proyecto. Inicialmente, los gerentes deben definir los objetivos y mapear las áreas que beneficiará la tecnología. Utilice herramientas como web puede simplificar el desarrollo de interfaces integradas y fáciles de usar, facilitando la implementación. Además, la plataforma le permite crear soluciones visuales que satisfagan las necesidades de los usuarios sin necesidad de conocimientos técnicos profundos. La sencillez de uso y la flexibilidad de estas plataformas hacen que la integración sea más fluida.

Un punto crucial es la integración con los sistemas existentes. Asegúrese de que la solución que elija sea compatible con los software actuales, minimizando la necesidad de cambios estructurales. Para garantizar que el proceso sea ágil, es fundamental realizar un análisis en profundidad de los sistemas existentes y de cómo se puede incorporar la IA sin grandes disrupciones. La adopción de prácticas ágiles también acelera el proceso de desarrollo, asegurando que el proyecto avance de manera eficiente y con la calidad necesaria. También es importante considerar los recursos de cada etapa y asegurar que todas las necesidades sean cubiertas en los plazos estipulados.

Otro aspecto relevante es el mantenimiento y actualización constante de los sistemas. La IA, al ser una tecnología dinámica, requiere monitoreo y ajustes frecuentes para garantizar que continúe cumpliendo con las expectativas y manteniéndose al día con las tendencias del mercado. Para lograrlo, es necesario invertir en formación continua y realizar revisiones periódicas del sistema. El mantenimiento activo garantiza que la IA siga siendo eficiente y eficaz en sus respuestas, adaptándose a los cambios y ofreciendo soluciones actualizadas.

Casos de éxito en diferentes sectores

Cómo utilizar la IA para el servicio al cliente 02

Empresas de diferentes sectores han logrado resultados notables al adoptar la IA para la atención al cliente. En el comercio minorista, por ejemplo, las marcas utilizan chatbots para ayudar a los clientes durante las compras, ofreciendo recomendaciones personalizadas y optimizando la experiencia del consumidor. En el sector sanitario, los sistemas basados en inteligencia artificial ayudan a los pacientes brindándoles información médica preliminar y programando citas automáticamente. Esto hace que el servicio sea más rápido y eficiente, ahorrando tiempo y recursos tanto a los profesionales como a los pacientes.

En educación, las herramientas de IA personalizan el aprendizaje, creando experiencias adaptativas que satisfacen las necesidades individuales de los estudiantes. El uso de plataformas como Curso Xano ha ayudado a estructurar estos sistemas, permitiendo una gestión de datos y una personalización de contenidos más eficientes. El uso de la IA en las plataformas educativas contribuye a un aprendizaje más personalizado, centrado en el ritmo y las dificultades de cada alumno, mejorando los resultados.

Otro ejemplo es el sector financiero, donde la IA mejora la seguridad y agilidad en los servicios relacionados con transacciones y consultas. Esta tecnología no sólo reduce el tiempo de espera sino que también aumenta la precisión de las soluciones ofrecidas. Como resultado, los clientes se sienten más seguros y ven sus necesidades cubiertas de forma rápida y eficaz, lo que refuerza la confianza en las empresas del sector.

El futuro de la IA para el servicio al cliente

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Con los constantes avances de la tecnología, el uso de la IA para la atención al cliente tiende a expandirse aún más, incorporando nuevas funcionalidades y aumentando la automatización en los procesos de negocio. La evolución de los modelos lingüísticos y la aparición de nuevas herramientas traerán soluciones cada vez más sofisticadas, que nos permitirán personalizar aún más las interacciones. Las empresas que se adapten rápidamente a estos cambios tendrán una importante ventaja competitiva en el mercado.

Es fundamental que las empresas sean conscientes de estas innovaciones y se adapten para seguir siendo competitivas. La evolución de la IA para la atención al cliente traerá nuevas oportunidades para ofrecer soluciones más rápidas, eficientes y personalizadas. Además, invertir en formación y formación de equipos garantiza que los sistemas se utilicen en su máximo potencial. Los profesionales cualificados serán clave para maximizar los beneficios de la IA y garantizar que la tecnología se alinee con los objetivos de la empresa.

Al combinar creatividad y eficiencia, la IA transformará aún más las relaciones entre consumidores y organizaciones, estableciendo un nuevo estándar de calidad en el servicio. Como resultado, las empresas no sólo tendrán mejores resultados operativos, sino también una experiencia de cliente más satisfactoria e impactante.

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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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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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