Nuevo embajador de FlutterFlow: conoce a Matheus Castelo
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Actualizado el 4 de mayo de 2025
Con gran felicidad anunciamos que Matheus Castelo es el nuevo Embajador de FlutterFlow.
Se seleccionaron 12 embajadores de todo el mundo con la misión de representar a FlutterFlow, crear contenido educativo de calidad y apoyar el crecimiento de la comunidad mundial nocode.
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.
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).
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.
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.
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.
La revolución digital ha llegado con fuerza al aula, y ahora la inteligencia artificial (IA) es el eje central de este movimiento. Ante la creciente demanda de soluciones eficaces, la IA para educadores se ha convertido en una de las áreas más prometedoras de la innovación educativa.
Los educadores que dominan estas herramientas no solo ahorran tiempo, sino que también pueden ofrecer experiencias de aprendizaje más personalizadas y efectivas. Pero, después de todo, ¿cuál es la mejor IA para el profesorado? ¿Cómo se puede aplicar en la vida escolar diaria sin complicaciones? Y lo más importante: ¿cómo beneficia directamente a los estudiantes?
En este artículo, descubrirá las tecnologías, herramientas y agentes de IA clave que están transformando el panorama educativo, además de recomendaciones prácticas que puede aplicar ahora mismo.
¿Qué es la IA en la educación y por qué debería usted, como educador, comprenderla?
La inteligencia artificial en educación se refiere al uso de algoritmos y agentes inteligentes para facilitar, personalizar o automatizar las tareas de enseñanza y aprendizaje. Esto abarca desde la creación de planes de clase hasta la monitorización del rendimiento estudiantil en tiempo real.
Las herramientas de IA permiten:
Reducir el tiempo dedicado a tareas administrativas;
Personaliza las actividades según el perfil de cada alumno;
Cree evaluaciones y contenido interactivo de forma automática;
Optimizar la planificación pedagógica y la gestión del aula.
La IA ayuda a los educadores en múltiples frentes:
Planificación de leccionesHerramientas como Canva Magic Write y Curipod están transformando la forma en que los docentes preparan sus clases. En lugar de empezar desde cero, simplemente introduce un tema u objetivo y estas herramientas generan una estructura didáctica completa: introducción, desarrollo, ejercicios interactivos y conclusión.
Esto permite una preparación más eficiente, ahorrando horas de trabajo. Además, estos recursos garantizan la alineación con las directrices curriculares, como la BNCC, y ofrecen sugerencias visuales y metodológicas adaptadas al perfil de la clase.
La personalización es uno de los mayores beneficios: el profesor puede ajustar fácilmente las sugerencias a la realidad del aula y al nivel de aprendizaje de los alumnos.
Creación de contenido:Los agentes generativos como ChatGPT, Claude y Eduaide.Ai permiten a los profesores desarrollar una amplia gama de contenidos pedagógicos de forma rápida y eficiente.
Con solo unos pocos comandos, puedes generar textos explicativos sobre cualquier tema, crear resúmenes temáticos, crear cuestionarios interactivos con retroalimentación automática e incluso guionar presentaciones visuales para usar en el aula o en la enseñanza a distancia.
Automatización de evaluaciones:Corregir y preparar evaluaciones siempre ha requerido tiempo y atención por parte de los docentes, pero con el uso de herramientas basadas en IA, este proceso se vuelve mucho más ágil y confiable.
Plataformas como Gradescope permiten cargar pruebas escaneadas y aplicar criterios de corrección previamente definidos, generando resultados instantáneos con un alto grado de precisión.
Herramientas como ChatGPT pueden ayudar a crear preguntas de ensayo, preguntas de opción múltiple o incluso evaluaciones gamificadas, basadas en temas curriculares proporcionados por el profesor.
Mentoría personalizadaLa inteligencia artificial permite un enfoque mucho más individualizado de la enseñanza. Al analizar datos sobre el rendimiento, la participación y el comportamiento de los estudiantes, las herramientas de IA pueden identificar patrones y brechas de aprendizaje que, de otro modo, pasarían desapercibidas.
A partir de estos conocimientos, los docentes pueden ofrecer feedback personalizado, proponer actividades específicas de refuerzo e incluso adaptar el ritmo y el enfoque de enseñanza según las necesidades de cada alumno.
Esto fortalece el vínculo pedagógico, aumenta el compromiso de los estudiantes y mejora significativamente los resultados académicos, haciendo que la experiencia de aprendizaje sea más justa, humana y efectiva.
Tipos de Inteligencia Artificial utilizados en la Educación
Tipos de Inteligencia Artificial utilizados en la Educación
IA generativa
Herramientas como ChatGPT, Claude y Dify permiten generar contenido textual y multimodal (como imágenes y vídeos) bajo demanda. Pueden utilizarse para planificar clases, crear materiales didácticos o proporcionar explicaciones alternativas para las tutorías.
IA analítica
Soluciones como Google Classroom con IA, MagicSchool.ai y ClassDojo monitorean las interacciones y el desempeño de los estudiantes para adaptar estrategias pedagógicas de manera personalizada.
Agentes Educativos Autónomos
Los educadores pueden crear agentes con n8n o Dificar para automatizar tareas como informes, alertas de rendimiento, entrega de actividades y más.
Agentes de IA: El futuro de la educación personalizada
Tú Agentes autónomos con IA Representan el siguiente nivel de innovación pedagógica. Son capaces de operar de forma continua y adaptativa, basándose en comandos predefinidos y lógica contextual.
Ejemplos de uso:
Agente tutor para responder preguntas de los estudiantes vía WhatsApp o Plurall;
Agente evaluador para generar reportes por estudiante en función del desempeño en plataformas educativas;
Agente de contenidos que genera material nuevo cada semana basado en el currículo de la escuela.
O Curipod Es una plataforma que permite crear clases interactivas en tan solo unos minutos con IA. Los profesores pueden introducir un tema y recibir automáticamente una estructura de clase con textos, cuestionarios, encuestas, imágenes y otras actividades. Es ideal para quienes buscan dinamismo e interacciones más atractivas en el aula.
Curipod
Escritura mágica de Canva
Integrado con Canva, Escritura mágica Es un generador de contenido con tecnología de IA que ayuda a los educadores a crear diapositivas, presentaciones, resúmenes y materiales visuales en tiempo récord. Simplemente introduce una idea o tema y la herramienta sugiere textos coherentes, visualmente listos para su uso educativo.
Escritura mágica de Canva
AudioPen
AudioPen Convierte automáticamente la voz en texto, lo que lo hace ideal para educadores que prefieren dictar ideas en lugar de escribirlas. Se puede usar para crear planes de clase, guiones de video, contenido para blogs educativos y más. Es simple, práctico y rápido.
AudioPen
Eduaide.Ai
Esta herramienta ofrece más de 100 recursos para crear contenido educativo de alta calidad. Desde planes de clase completos, sugerencias de estudio y retroalimentación personalizada hasta metodologías activas, todo generado con IA y disponible en varios idiomas. Más información. Eduardo.AI
Eduaide.Ai
Escuela de Magia.ai
Plataforma dirigida exclusivamente a educadores, la Escuela de Magia.ai centraliza la generación de planes de clase, informes de rendimiento, cuestionarios y diversos contenidos. Un auténtico panel de control integral para quienes desean aumentar la productividad en la gestión pedagógica.
Escuela de Magia.ai
Copilot para la Educación (Microsoft)
O Copiloto Se integra con Microsoft 365, lo que permite a los docentes automatizar la creación de contenido y las tareas administrativas. Desde responder correos electrónicos hasta crear presentaciones con IA, es un potente aliado para optimizar el tiempo dentro y fuera del aula.
Copilot para la Educación (Microsoft)
Dify + OpenAI
Ideal para quienes desean personalizar sus propios agentes educativos. Con Dificar, conectas modelos de la AbiertoAI en flujos de trabajo prácticos, como un agente para revisar ensayos, otro para calificar exámenes o incluso un bot para apoyar a los padres de los estudiantes.
Automatización de tareas pedagógicas: más tiempo para enseñar
Tareas como proporcionar retroalimentación, organizar datos, enviar notificaciones e incluso corregir exámenes pueden automatizarse. Esto permite a los docentes centrarse en las interacciones humanas, la creatividad y la supervisión minuciosa de los estudiantes.
No hay una única respuesta, ya que depende del objetivo. Para la creación de contenido, ChatGPT y Eduaide.Ai destacan. Para la planificación de clases, Curipod ofrece una estructura predefinida.
Para la evaluación, Gradescope y MagicSchool.ai son buenas opciones. Lo ideal es combinar herramientas según la necesidad pedagógica.
¿Cuáles son los tipos de IA que se utilizan en la educación?
Los tipos principales son:
IA generativa (como ChatGPT y Dify), utilizada para crear textos, actividades e incluso vídeos;
IA analítica, que interpreta los datos sobre el rendimiento y el comportamiento de los estudiantes;
Agentes autónomos, que realizan tareas educativas sin supervisión constante, como corregir exámenes o enviar retroalimentación.
¿Cuál es el mejor sitio web de IA para profesores?
Plataformas como MagicSchool.ai, Eduaide.Ai y Canva Magic Write ofrecen soluciones robustas para docentes. En el ecosistema brasileño, Inicio sin código Destaca por su formación práctica centrada en la IA aplicada a la educación.
¿Cómo puede la IA ayudar a los profesores?
Ayuda a automatizar tareas repetitivas, crear contenido personalizado, ofrecer análisis de datos en tiempo real y permitir una gestión más eficiente del aula. Esto libera tiempo y mejora significativamente la calidad de la enseñanza.
La IA para educadores es un camino de un solo sentido, y hay que estar preparado
La IA en la educación es más que una tendencia: es una realidad transformadora. Los educadores que aprenden a integrar estas tecnologías en su vida diaria ahorran tiempo, aumentan el impacto de su trabajo y mejoran la calidad de la enseñanza.
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