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Ideas de aplicaciones con Inteligencia Artificial (IA)

Ideas de aplicaciones de IA 01

Tiempo estimado de lectura: 10 minutos

El panorama tecnológico está experimentando una transformación significativa, y las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) se están convirtiendo en una parte integral de nuestra vida diaria. En 2024, estos apps no sólo están de moda; son herramientas esenciales que aumentan la conveniencia, la eficiencia y la personalización en todas las industrias con ideas de aplicaciones de IA cada vez más innovadoras.

Este artículo explorará diez ideas prometedoras de aplicaciones de IA que pueden revolucionar las experiencias de los usuarios y satisfacer necesidades específicas del mercado.

1. Aplicaciones de comercio electrónico

Ideas de aplicaciones de IA 02

Las aplicaciones de comercio electrónico impulsadas por IA están cambiando la forma en que compramos en línea. Al analizar el comportamiento y las preferencias del usuario, estas aplicaciones brindan recomendaciones personalizadas que mejoran la experiencia de compra.

Los algoritmos inteligentes ayudan a los usuarios a descubrir productos adaptados a sus intereses, mientras que los asistentes virtuales pueden responder preguntas y ayudar con las compras en tiempo real. Además, la IA aumenta la seguridad al detectar actividades fraudulentas y garantizar transacciones seguras, y también puede utilizarse en otros sectores, por ejemplo, en el sector privado. cómo utilizar la IA para marketing.

2. Aprendizaje de idiomas con aplicaciones de IA

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El aprendizaje de idiomas ha evolucionado significativamente con la llegada de la IA. Las aplicaciones modernas de aprendizaje de idiomas utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para ofrecer lecciones personalizadas. Estas aplicaciones ofrecen comentarios instantáneos sobre pronunciación y gramática, lo que hace que el proceso de aprendizaje sea más interactivo y atractivo.

Entonces, utilizando el aprendizaje automático, estas aplicaciones adaptan su contenido para reflejar el progreso y las preferencias del usuario. Pueden incorporar elementos gamificados para que el aprendizaje sea divertido y motivador.

3. Aplicaciones de chatbot de IA

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Los chatbots se han convertido en herramientas indispensables en múltiples industrias, agilizando la comunicación y mejorando el servicio al cliente. servicio al cliente. Los chatbots basados en IA pueden manejar innumerables consultas simultáneamente, brindando respuestas instantáneas y mejorando la participación de los usuarios. Aprenden de las interacciones y se adaptan a las necesidades y preferencias de los usuarios a lo largo del tiempo.

En industrias como el comercio electrónico, la atención médica y las finanzas, los chatbots pueden ayudar a los usuarios con todo, desde recomendaciones de productos hasta programar citas. Después de todo, saber cómo crear un chatbot Con esta estrategia, las empresas pueden liberar agentes humanos para que se centren en cuestiones más complejas, aumentando así la eficiencia general y la satisfacción del cliente.

4. Pronóstico del tiempo con AI apps

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El pronóstico del tiempo ha mejorado significativamente con la tecnología de inteligencia artificial. Los métodos tradicionales suelen proporcionar pronósticos regionales amplios, pero las aplicaciones meteorológicas basadas en inteligencia artificial aprovechan vastos conjuntos de datos.

Incluyendo imágenes satelitales y entradas de redes sociales, para proporcionar predicciones altamente precisas y específicas de la ubicación. Además, esta precisión no solo mejora la planificación diaria sino que también respalda la toma de decisiones críticas en agricultura, eventos al aire libre y gestión de desastres.

5. Aplicaciones de inteligencia artificial para ejercicios

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La industria del fitness está adoptando rápidamente la IA para crear experiencias de entrenamiento personalizadas. Las aplicaciones de fitness basadas en IA analizan los datos de los usuarios para desarrollar planes de entrenamiento personalizados y proporcionan comentarios en tiempo real sobre técnicas de ejercicio y métricas de rendimiento.

Con la integración de tecnología portátil, las aplicaciones de fitness impulsadas por IA pueden monitorear métricas de salud como la frecuencia cardíaca y las calorías quemadas, brindando información integral sobre la trayectoria de salud de los usuarios. Por tanto, este enfoque personalizado resulta especialmente atractivo para las personas que buscan mejorar sus niveles de condición física de forma sostenible.

6. Edición de fotografías con AI apps

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Las aplicaciones de edición de fotografías han ganado popularidad, especialmente entre los usuarios de las redes sociales. Las herramientas de edición impulsadas por IA agilizan el proceso de edición corrigiendo automáticamente problemas como iluminación, imperfecciones y distracciones del fondo. Los algoritmos avanzados analizan imágenes para realizar ajustes precisos de exposición, contraste y saturación.

Además, las funciones de IA, como el recorte de contenido y el reconocimiento facial, mejoran la experiencia de edición, permitiendo a los usuarios producir imágenes refinadas con el mínimo esfuerzo. Por lo tanto, esta democratización de la edición de fotografías permite a los usuarios crear imágenes impresionantes que elevan su presencia en línea.

7. Ideas de aplicaciones de atención médica con inteligencia artificial

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La IA tiene el potencial de revolucionar la prestación de atención sanitaria al proporcionar al paciente una servicio al cliente con agentes de IA personalizado. Las aplicaciones de atención médica basadas en inteligencia artificial pueden analizar datos de pacientes, administrar registros médicos e incluso ayudar a diagnosticar afecciones mediante análisis predictivos.

Al utilizar IA, las aplicaciones de atención médica pueden mejorar la gestión de enfermedades crónicas e identificar riesgos para la salud desde el principio. Después de todo, también facilitan la comunicación entre pacientes y proveedores, lo que lleva a una toma de decisiones más informada y mejores resultados de salud.

8. Agricultura inteligente con aplicaciones de IA

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El sector agrícola está aprovechando la IA para mejorar la productividad y la sostenibilidad. Las aplicaciones de agricultura inteligente basadas en IA brindan a los agricultores información valiosa sobre la salud de los cultivos, los calendarios óptimos de siembra y el control de plagas.

Este enfoque basado en tecnología no solo mejora la productividad de los cultivos sino que también promueve prácticas agrícolas sostenibles al optimizar el uso de los recursos. Por lo tanto, a medida que la seguridad alimentaria se convierte en un problema global urgente, las aplicaciones de agricultura inteligente ofrecen soluciones innovadoras para satisfacer las crecientes demandas.

9. Reconocimiento de imágenes

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La tecnología de reconocimiento de imágenes está ganando terreno en varios campos, incluidos el cuidado de la salud, el comercio minorista y la seguridad. Las aplicaciones de reconocimiento de imágenes basadas en inteligencia artificial pueden analizar datos visuales para identificar patrones, objetos o incluso afecciones médicas con gran precisión. Así, en el sector sanitario, por ejemplo, estas aplicaciones ayudan en el diagnóstico de enfermedades mediante el análisis de imágenes médicas.

En el comercio minorista, el reconocimiento de imágenes puede optimizar la experiencia de compra al permitir a los usuarios buscar productos visualmente en lugar de mediante consultas de texto tradicionales. Por tanto, esta tecnología no sólo es eficiente sino que también aumenta la participación y la satisfacción del usuario.

10. Ideas de aplicaciones de IA para seguimiento de viajes

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Las aplicaciones de viajes impulsadas por IA pueden transformar la forma en que exploramos nuevos destinos. Estas aplicaciones pueden seleccionar itinerarios de viaje personalizados según las preferencias del usuario, sugiriendo atracciones, restaurantes y actividades locales. Al analizar los patrones de viaje, la IA puede proporcionar recomendaciones proactivas, garantizando que los usuarios aprovechen al máximo sus viajes.

Además, funciones como la traducción de idiomas en tiempo real y la asistencia de navegación pueden mejorar la experiencia de viaje, haciéndola más placentera y libre de estrés. A medida que los viajeros buscan experiencias únicas y personalizadas, las aplicaciones de viajes impulsadas por IA están posicionadas para satisfacer esta demanda.

Conclusión

El potencial de las aplicaciones impulsadas por IA es inmenso, con aplicaciones en múltiples industrias que prometen mejorar las experiencias de los usuarios e impulsar la eficiencia. Desde entrenamiento físico personalizado hasta planificación inteligente de viajes, estas ideas innovadoras representan el futuro de la tecnología móvil.

A medida que avanzamos hacia 2024, la integración de la IA en el desarrollo de aplicaciones seguirá creciendo, ofreciendo soluciones que no solo simplifican las tareas cotidianas sino que también mejoran la calidad de vida en general.

Entonces, ya sea que sea un aspirante a desarrollador o un emprendedor, estas ideas de aplicaciones de IA pueden ser su puerta de entrada para crear soluciones impactantes que resuenen entre los usuarios y redefinan las industrias. ¿Quieres saber más? Mira como crear aplicaciones completas con IA!

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Nieto Camarano

Neto se especializou em Bubble pela necessidade de criar tecnologias de forma rápida e barata para sua startup, desde então vem criando sistemas e automações com IA. No Bubble Developer Summit 2023 foi elencado como um dos maiores mentores de Bubble do mundo. Em Dezembro foi nomeado maior membro da comunidade global de NoCode no NoCode Awards 2023 e primeiro lugar do concurso de melhor aplicativo organizado pela própria Bubble. Hoje Neto tem como foco em criar soluções de Agentes IA e automações usando N8N e Open AI.

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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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