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8 errores al usar no-code: cómo evitarlos al crear tu app

27 de noviembre de 2023
6 minutos
Actualizado el 24 de junio de 2025

El mercado de programación sin código está en aumento e incluso se considera una de las tendencias más populares de los últimos años en el área de TI.

no-code, como es conocido, ayuda a democratizar la creación de aplicaciones al ser un método accesible para cualquier persona que quiera aprender.

A pesar de, errores al usar no-code Son habituales para quienes están empezando y pueden pasar desapercibidos si no se sigue de cerca el proceso.

Sin duda, no-code es una revolución para los emprendedores y startups que quieren automatizar procesos sin saber programación.

Ellos existen plataformas sin código con las más diversas funcionalidades y plantillas listas para ser personalizadas.

Sin embargo, para lograrlo crear aplicaciones efectivas, el aprendizaje es fundamental y en este aspecto muchas personas acaban cometiendo errores.

El desarrollo visual vale la pena porque es más fácil de aprender que la programación tradicional, pero aún así es necesario estudiar y mantenerse actualizado.

Si estás empezando y tienes curiosidad por conocer las principales errores al usar plataformas visuales, sigue leyendo, ya que aclararemos todas tus dudas.

¡Buena lectura!

Tabla de contenido

mujer-trabajando-oficina

¿Cuáles son los errores más comunes al utilizar la plataforma no-code?

La No-Code Start-Up Separaron los 8 errores más comunes que enfrentan los principiantes al comenzar a utilizar plataformas visuales. ¡Quédate con nosotros hasta el final de la lectura para entender a todos y evitar caer en las mismas situaciones!

Falta de conocimiento de la herramienta.

¿Cuáles son los errores más comunes al utilizar la plataforma no code?

Un error fundamental que cometen muchos principiantes en el desarrollo visual es subestimar la importancia de conocer la herramienta que están utilizando.

Imagina intentar programar de forma tradicional sin conocer los lenguajes principales. Este escenario parece desastroso, ¿verdad?

Sin embargo, empezar a utilizar una plataforma no-code sin conocer sus características sigue el mismo principio. El desconocimiento de la herramienta puede provocar errores técnicos, además de Limita tus capacidades creativas..

Mucha gente piensa que debido a que no-code es más simple, no es necesario estudiar las plataformas, ya que todo estará listo para usar.

De hecho, es esencial explorar sus características y funcionalidades para tomar decisiones más informadas y optimizar el proceso de desarrollo.

Para evitar la frustración, invierta tiempo en conozca la plataforma elegida - El FlutterFlow, por ejemplo. De esta manera, estará mejor preparado para crear aplicaciones de alta calidad sin pasar por problemas innecesarios.

Abandonar los conocimientos básicos de TI

El no-code se ha vuelto popular como una solución asequible para crear aplicaciones sin la necesidad de una programación compleja.

Y de hecho, estas herramientas permiten al desarrollador crear de una manera mucho más sencilla. Sin embargo, no es una buena idea abandonar por completo los conocimientos básicos de tecnología de la información (TI).

Comprender los principios del área de TI es muy importante, incluso en el universo no-code. Esto se debe a que los conocimientos relacionados con:

Optimización del rendimiento;
Integraciones complejas;
Seguridad de datos;
Cumplimiento normativo;
Escalabilidad.

Por lo tanto, creer que el no-code es una solución que no requiere ningún conocimiento básico de TI es un error.

Sin este conocimiento, puede tomar decisiones que resulten en problemas de rendimiento, incompatibilidad con otras soluciones o vulnerabilidades de seguridad.

No tener habilidades para el sector

Otro error común de quienes se inician en el desarrollo de aplicaciones no-code es no tener las habilidades necesarias para trabajar en el sector.

Desarrolladores de aplicaciones, ya sean no-code o tradicionales, necesito mejorar algunas habilidades, como:

Lógica de programación;
Conocimiento de lenguajes de programación;
Entendiendo la banca y modelado de datos;
Comprender el diseño UI/UX;

Los requisitos pueden variar según la plataforma y el tipo de aplicación que se esté creando.

Otra habilidad importante es comprender que una aplicación exitosa no solo se trata de tecnología, sino que también implica comprender las necesidades de los usuarios. Profundizaremos en esto más adelante.

No priorizar apps para empresas

apps sin código para mi negocio

Ya entiendes que no-code permite la creación de una gran variedad de aplicaciones, pero que usarlo estratégicamente también es fundamental.

Y eso implica dirigir tus esfuerzos hacia Proyectos que tienen un propósito claro y potencial de retorno financiero..

Piénsalo, ¿te gustaría desarrollar aplicaciones sin un objetivo? Ciertamente no es una buena opción y puede hacer perder tiempo y recursos.

Pregúntese:

¿Cómo puede mi aplicación resolver un problema específico para los usuarios?
¿Qué valor añadido aportará?
¿Existe una demanda real en el mercado para esta aplicación?

También es importante tener en cuenta cómo se monetizará tu aplicación, ya sea a través de suscripciones, publicidad o ventas. Si quieres que tu aplicación sea un emprendimiento sostenible, hay que estudiar la monetización.

No estudiar el mercado

Como empezamos a comentar anteriormente, estudiar el mercado es muy importante a la hora de empezar a desarrollar cualquier aplicación.

Descuidar la investigación de mercado puede ser contraproducente, ya que su aplicación podría simplemente no tener un lugar en el mercado y terminar fracasando.

Para hacer un buen análisis de mercado es necesario:

Comprender la competencia;
Analizar las tendencias de la industria;
Identificar las necesidades insatisfechas de los usuarios;
Comprender al público objetivo;
Evaluar el potencial monetización.

Al realizar este estudio resulta más fácil identificar brechas de mercado y oportunidades sin explotar. De esta manera, podrás desarrollar el concepto de tu aplicación, sus características e incluso tu estrategia de marketing.

Adoptar muchas herramientas

Otro error muy común entre los principiantes en no-code es adoptar demasiadas herramientas simultáneamente. Puede probar varias plataformas, pero le recomendamos que su centrarse en uno a la vez.

Si uno se pierde entre las innumerables posibilidades disponibles, puede llegar a una complejidad innecesaria.

Cada plataforma no-code tiene su propia interfaz, lógica y conjunto de funciones únicos. Aplicaciones creadas con Bubble, por ejemplo, pueden ser un excelente punto de partida, ya que permiten:

Creación de prácticamente cualquier aplicación;
Tener Frontend y Backend en un solo lugar;
Cree una web responsiva apps y una PWA apps;
Realizar integraciones avanzadas con API;
Cree apps escalable con rendimiento.

¿Estás interesado? ¿Qué tal empezar hoy? curso de burbujas gratis?

Tiene ideas complejas para apps

Mucha gente se pregunta si es posible desarrollar un apps complejo con un no-code, y la respuesta es sí. Sin embargo, la mayoría son principiantes, sin mucha experiencia.

Por eso, queremos darte un consejo: empieza por algo sencillo y luego intenta desarrollar proyectos más avanzados.

Las plataformas no-code son muy eficientes, pero no funcionan con fuerzas mágicas. Es decir, es necesario comenzar con proyectos simples para que puedas familiarizarte gradualmente con las funciones.

A medida que ganes experiencia, estarás mejor preparado para convertir tus ideas complejas en realidad.

No tomes cursos serios y utiliza solo tutoriales gratuitos.

El último error más común cuando hablamos de no-code implica confiar exclusivamente en tutoriales gratuitos y evitar invertir en cursos de pago.

Pero no nos malinterpretes, los tutoriales gratuitos pueden ser muy útiles y salvarte en muchas situaciones. Sin embargo, suelen centrarse más en conocimientos básicos y específicos.

Por otro lado, los cursos están diseñados para ofrecer una educación más completa y estructurada. Por ejemplo, en nuestro Formación de burbujas Completo, hay un método en el cual abordamos los temas de manera organizada.

También nos gusta ensuciarnos las manos, crear aplicaciones reales y probar cualquier problema que pueda aparecer.

Y créame, este método marca la diferencia en su aprendizaje. Contar con instructores experimentados y soporte dedicado garantiza que pueda obtener respuestas a sus preguntas, orientación personalizada y comentarios constructivos de expertos en el campo.

Por lo tanto, considere invertir en un buen curso para iniciar una Carrera de desarrollador no-code!

Ventajas de utilizar correctamente el no-code

Utilizar el desarrollo visual correctamente, siguiendo todos los pasos de aprendizaje, puede traer muchas ventajas. Veamos algunas.

Aprendizaje más profundo;
Mayor confianza al ponerlo en práctica;
Ahorrar tiempo;
Menor costo a largo plazo.

Evitando todos los errores que hemos mencionado, tienes la capacidad de convertirte en un verdadero experto en la tecnología no-code. Sólo recuerda tener paciencia y no intentar saltarte ningún paso.

¡Cuente con una puesta en marcha sin código!

no-code podría ser lo que necesitabas para convertir tus ideas en realidad y automatizar los procesos de tu startup. Aprender más sobre esta metodología es simple y rápido con No-Code Start-Up.

Y si aún no has desarrollado tu empresa, también podemos ayudarte a través del no-code.

¿Quieres crear una startup? ¡Descubre cómo!

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

Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

Nieto Camarano

DeepSeek: O Guia Completo Para Entender, Usar e Inovar com o LLM Open‑Source

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

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:

Baixe os pesos sem custo para fins de pesquisa;
Faça fine‑tuning local ou em nuvem;
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 (link externo).

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 (link interno), 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

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

Dica: Se o modelo não couber na sua GPU, use quantização 4‑bit com BitsAndBytes (link externo) 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:

Recebe input de formulário Webflow ou Typeform;
Envia o texto ao endpoint do DeepSeek hospedado na própria nuvem da empresa;
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

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 (link externo) 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

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

Se você quer acelerar sua jornada com IA e NoCode, a Inicio de NoCode oferece formações robustas com foco em execução real.

Na Entrenamiento sin código de IA SaaS, você aprende como usar LLMs como o DeepSeek para criar produtos de verdade, vendê-los e escalar com liberdade financeira..

09 de julio de 2025
6 minutos

Nieto Camarano

Hugging Face na Prática: Guia Definitivo de NLP com Modelos Pré‑Treinados

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?

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:

Hugging Face Hub – um “GitHub para IA” que versiona modelos, datasets y apps interativos, chamados de Spaces.
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.
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.)

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

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:

Crea una cuenta em https://huggingface.co e configure seu token de acesso (Settings ▸ Access Tokens).
Instale bibliotecas‑chave: pip install transformers datasets gradio.
Faça o pull de um modelo – por exemplo, bert-base-uncased – com from transformers import pipeline.
Rode inferência local: pipe = pipeline(“sentiment-analysis”); pipe(“I love No Code Start Up!”). Observe a resposta em milissegundos.
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.

02 de julio de 2025
4 minutos

Matheus Castelo

Agente de IA para compras: cómo la inteligencia artificial puede optimizar sus compras

El uso de un Agente de IA para compras se está convirtiendo en una necesidad estratégica para empresas de comercio electrónico, gerentes de compras y profesionales de tecnología e innovación.

Esta tecnología permite automatizar procesos, reducir costes y mejorar las decisiones estratégicas en las adquisiciones corporativas.

¿Quiere comprender en detalle cómo funcionan estos agentes autónomos de IA en la práctica? Consulte este artículo detallado de SAP, que ofrece ejemplos concretos de cómo los agentes seleccionan proveedores y generan pedidos automáticamente: ¿Qué son los agentes de IA?.

¿Qué es un agente de IA para compras?

¿Qué es un agente de IA para compras?

Un agente de IA para adquisiciones es un software avanzado diseñado para automatizar y optimizar los procesos relacionados con la adquisición de bienes y servicios.

Combina inteligencia artificial, aprendizaje automático y automatización para realizar tareas que normalmente se harían manualmente.

Estos agentes pueden actuar como asistente virtual para comercio electrónico, recomendando productos y facilitando compras recurrentes.

Además, funcionan como un Chatbot de IA para recomendación de productos, ofreciendo soporte en tiempo real a gerentes y equipos internos.

¿Cómo funciona la aplicación de IA en el proceso de compras?

La aplicación de la IA en compras implica principalmente la recopilación y el análisis automáticos de grandes volúmenes de datos, incluido el historial de compras, el comportamiento de los proveedores, los precios del mercado y las demandas internas.

¿Quiere comprender mejor cómo estas tecnologías ayudan a reducir costos y a tomar decisiones más eficientes en la práctica? Consulte ejemplos reales en el artículo detallado de IBM sobre... Cómo la IA optimiza los procesos en el sector de compras.

Con estos datos, el agente sugiere proveedores ideales, negocia automáticamente mejores precios y genera recomendaciones personalizadas para nuevas compras. Además, puede anticipar la demanda futura y evitar la escasez de stock, manteniendo siempre niveles óptimos de suministro.

Ventajas y beneficios para las empresas

Ventajas y beneficios para las empresas

La implementación de un agente de IA aporta beneficios mensurables a las organizaciones:

Reducción de costes

Las empresas reportan reducciones de hasta 25% en costos operativos relacionados con compras tras la implementación de agentes inteligentes. Esto se debe a la automatización de procesos manuales y a la mejora de las capacidades de negociación mediante el análisis de datos.

Productividad incrementada

Los agentes inteligentes reducen el tiempo dedicado a tareas repetitivas, lo que permite a los equipos centrarse en actividades estratégicas y aumenta la productividad hasta en un 35%. Consulte más detalles en el artículo. Consejos sobre los beneficios de la IA en las adquisiciones.

Mejores decisiones estratégicas

Con la tecnología de IA para optimizar las decisiones de compra, las empresas pueden tomar decisiones más asertivas, basadas en análisis predictivos y comportamiento histórico.

Mayor cumplimiento

Los agentes de IA también ayudan con el cumplimiento al garantizar que todas las adquisiciones sigan los estándares y políticas internas, lo que reduce los riesgos de auditoría y las multas.

Ejemplos prácticos y casos de uso

Una cadena minorista adoptó un agente de IA para monitorear el inventario en tiempo real, lo que le permitió predecir la demanda con mayor precisión. Esto redujo los desabastecimientos y ahorró miles de dólares al año.

En el sector farmacéutico, Agentes de IA Automatizar la renovación de contratos y pedidos recurrentes, agilizando los procesos administrativos y reduciendo errores manuales.

Otra aplicación exitosa es en grandes e-commerces, donde los agentes actúan recomendando automáticamente productos a los clientes según su historial y preferencias, impulsando las ventas.

¿Quieres ver cómo empresas como Zara y Coca-Cola aplican la IA a sus procesos de compra y logran excelentes resultados? Lee esto. Informe completo en el blog de DataCamp.

Tendencias futuras e integración con otras tecnologías

Tendencias futuras e integración con otras tecnologías

El futuro de los agentes de IA para compras está altamente integrado con otras tecnologías emergentes. Ya se conectan a sistemas ERP y plataformas de automatización como n8n, Hacer y herramientas de IA generativa como Dificar.

La tendencia es que estos agentes sean cada vez más personalizados y autónomos, creando soluciones específicas para cada empresa y sector.

Esta integración promete hacer que las operaciones de compra sean aún más eficientes y sin cuellos de botella. Conozca más sobre las tendencias en Mercado electrónico.

Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA

¿Cómo utilizar la IA en el sector de compras?

Para utilizar IA, basta con implementar un agente conectado a los sistemas actuales de la empresa, como ERP y CRM, y permitirle aprender de los datos.

Con esto, puede automatizar compras, gestionar proveedores y recomendar decisiones estratégicas de forma automática.

¿Cuánto gana un agente de IA?

El término "agente de IA" se refiere a la tecnología, no a un profesional específico. Sin embargo, los gerentes que operan estas soluciones pueden ganar salarios que oscilan entre R$14.000 y R$14.000, según su nivel de experiencia y responsabilidad.

¿Qué agentes de IA existen?

Los tipos principales son:

Compras: Automatiza tareas como la cotización, la selección de proveedores, la generación de pedidos y el control de inventario. Estos agentes optimizan el tiempo y reducen los errores en las decisiones de compra.
Servicio al cliente: responsable de interactuar con los consumidores vía chat, voz o correo electrónico, ofreciendo soporte automatizado, resolviendo consultas y agilizando el servicio en función del historial e intención del usuario.
Recursos humanos: Asisten en procesos como selección de CV, programación de entrevistas, análisis de desempeño y gestión del clima organizacional, promoviendo una mayor agilidad y eficiencia en el sector.
Gestión financiera: realizar tareas como conciliación bancaria, previsión de flujo de caja, clasificación automática de gastos y control presupuestario, ofreciendo mayor precisión y agilidad en la gestión de las finanzas corporativas.
Incorporación de clientes: Trabajan en la recepción automatizada de nuevos clientes, guiándolos a través de los procesos iniciales, como el registro, activación de la cuenta, explicaciones sobre productos o servicios e integración con plataformas, asegurando una experiencia fluida y rápida desde el primer contacto.

¿Cuánto cuesta un agente de IA?

El costo de implementar un agente de IA puede variar significativamente según la complejidad de la solución y las integraciones requeridas.

Las plataformas SaaS populares como IBM Watson o Pipefy ofrecen planes desde R$200 por usuario por mes.

Los proyectos altamente personalizados, que involucran integraciones con ERP, CRM y uso intensivo de IA generativa, pueden superar fácilmente los R$20 mil por mes.

Si quieres una alternativa económica y eficiente, considera invertir en tu propia formación.

La formación especializada de NoCode Startup te enseña a desarrollar tus propios agentes de IA para automatizar procesos de compra, personalizar flujos y ahorrar dinero con soluciones a medida. Descubra cómo convertirse en un administrador de agentes de IA aquí.

Por qué su empresa necesita un agente de IA ahora

En un escenario donde cada vez se exige más eficiencia, rapidez y asertividad en las áreas de compras, contar con un agente de IA ya no es un diferenciador sino un pilar estratégico.

Esta tecnología transforma la forma en que su empresa negocia, anticipa las demandas y toma decisiones críticas.

25 de junio de 2025
5 minutos

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