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Lean startup: ¿qué es y por qué es más sencilla la gestión?

planificación de startups ajustadas

Iniciar un negocio desde cero puede parecer muy complejo. Dados los innumerables pasos de planificación que se sugieren, es posible que no sepa qué orientación seguir.

Pero ¿y si te dijera que existe una manera sencilla de iniciar tu propio negocio?

El concepto de startup ajustada Surge como un enfoque innovador que desafía los métodos tradicionales de planificación y desarrollo empresarial.

Es una forma de crear, probar y lanzar productos y servicios a través de optimización de procesos y enfoque en interacciones ágiles con los clientes.

En este contenido profundizaremos en las características de este modelo, presentando los pilares fundamentales y las ventajas que ofrece a las empresas.

Si está interesado en el tema, no deje de leer este contenido completo.

Qué es startup ajustada y cuales son sus caracteristicas?

Inclinarse se puede traducir como "lean", por lo que, en una traducción libre, startup ajustada es una Empresa de base tecnológica con alto potencial de escalabilidad, pero lean.

Así, mientras los modelos convencionales enfatizan la elaboración de planos detallados, startup ajustada adopta un enfoque condensado, centrado en hipótesis y experimentos.

El método tiene como objetivo reducir el desperdicio de recursos y entregar valor a los clientes, desde el principio.

La experimentación continua, el aprendizaje iterativo y la adaptación constante son muy valorados.

Y a diferencia de los enfoques tradicionales que a menudo implican una planificación y un análisis exhaustivos antes del lanzamiento, startup ajustada creer en empezar poco a poco y evolucionar rápidamente.

¿Cuáles son los principios del Lean Startup?

A continuación, vea los aspectos principales de este enfoque: 

¿Qué es una Lean Startup?

MVP (Producto Mínimo Viable)

¿Qué es el MVP de un producto?

El concepto de MVP es esencial para la propuesta startup ajustada. En lugar de dedicar meses o años a desarrollar un producto completo, las empresas crean una versión mínima y viable que contiene sólo las características esenciales. 

Este MVP luego se lanza al mercado para recolectarlo. comentario clientes y validar hipótesis. Esto no sólo ahorra recursos sino que también permite a la empresa obtener perspectivas valioso desde el principio.

Con el uso de herramientas no-code, es posible facilitar la construcción del MVP, ya que ofrecen mayor agilidad y menor coste.

Esto ahorra tiempo y recursos para proponer, desarrollar y probar proyectos en tiempo real. 

Sin miedo a empezar de nuevo

La metodología anima a las empresas a ser lo suficientemente ágiles para reconocer cuando algo no está funcionando según lo planeado.

Si los datos y comentario indicar que el producto no está funcionando bien o que hay una mejor oportunidad, la empresa puede hacer un cambio significativo en la estrategia.

Esto puede implicar cambios en la propuesta de valor, el público objetivo o incluso el modelo de negocio.

Aprendizaje validado

Conocimiento adquirido a través de experimentos y comentario Los clientes reales son muy valorados. Al validar este aprendizaje, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y dirigir sus recursos de manera más eficiente.

¿Cuáles son los tres pilares principales del Lean Startup?

¡Continúa leyendo para conocer los pilares de esta metodología y sus ventajas para tu startup!

Para comprender mejor cómo el startup ajustada, es fundamental entender sus tres pilares fundamentales: 

  • desarrollo de clientes
  • desarrollo ágil 
  • plataforma tecnológica de bajo costo

Estos tres elementos interactúan de forma colaborativa para crear un marco que ahorra recursos, acelera la innovación y mejora la toma de decisiones. Conozca más sobre cada uno de estos pilares:

Desarrollo de clientes

El término significa desarrollo de clientes En la práctica, se basa en una relación proactiva con el público, desde el inicio del proceso. 

Además de simplemente escuchar a los clientes, puesta en marcha ajustada, existe la preocupación de involucrarlos activamente en la validación de hipótesis y el perfeccionamiento del producto.

Algunas maneras en que el desarrollo de clientes contribuye al éxito de la metodología incluyen:

  • Validación de hipótesis: Al interactuar directamente con los clientes, las empresas pueden certificar o refutar sus suposiciones sobre las necesidades del mercado. Esto evita construir productos que nadie quiere.
  • Comentario continuo: Los clientes tienen información valiosa sobre el producto y sus comentario ayuda a dar forma a las renovaciones a lo largo del camino. La realización continua de este proceso permite a la empresa comprender y satisfacer mejor las necesidades del mercado.
  • Construyendo relaciones: El desarrollo de clientes se centra en construir relaciones a largo plazo con los clientes, permitiendo su lealtad.

Plataforma tecnológica de bajo costo.

Se considera una pieza fundamental de apoyo a la metodología.inicio fácilEste tipo de plataforma está alineada con la idea de eliminar desperdicios y asignar recursos de manera efectiva.

Un ejemplo práctico de este pilar es el uso de servicios en la nube, como AWS, Azur o Nube de Google

Con base en este pilar, las empresas evalúan las operaciones según sea necesario, eliminando la necesidad de grandes inversiones iniciales en infraestructura.

Cabe destacar que el lenguaje no-code permite crear aplicaciones y softwares de forma más económica.

Esto se debe a que es más fácil y rápido crear un producto funcional sin necesidad de utilizar código, trabajo que no está restringido a desarrolladores profesionales y puede ser realizado por cualquier persona interesada en aprender sobre los conocimientos en el área.  

De esta manera, con el uso de herramientas de código abierto, es posible reducir los costos de desarrollo de software. Automatización de procesos le permite ahorrar tiempo y recursos.

Desarrollo ágil

Es el tercer pilar de startup ajustada y complementa a los otros dos. Se centra en Flexibilidad, adaptación y renovación durante el proceso de desarrollo.el.

Esta técnica se centra en ciclos cortos, cuando se desarrollan e implementan pequeñas partes del producto. Esto permite al equipo responder rápidamente a los cambios y comentario.

Las prioridades pueden cambiar a medida que surge nueva información. El desarrollo ágil permite al equipo reevaluar y ajustar sus objetivos y tareas a lo largo del tiempo. De esa forma, Los productos no se consideran “terminados”..

En cambio, siempre están evolucionandoo, ya que el equipo busca constantemente formas de mejorarlos en función de comentario necesidades del cliente y del mercado.

Las herramientas del no-code pueden ser aliadas en el proceso. Al fin y al cabo, de ellos se obtiene una mayor agilidad para el desarrollo de softwares y aplicaciones que la empresa necesita, lo que contribuye a que la mejora deseada se lleve a cabo de forma más rápida y además a un menor coste.

Ventajas de la puesta en marcha ajustada

¿Cuáles son las ventajas de utilizar la metodología Lean?

La metodología permite a las organizaciones lograr un equilibrio entre innovación y eficiencia. De esta manera obtienen ventajas como:

Mayor conexión con el cliente

Uno de los principios fundamentales de startup ajustada Es para tener El cliente en el centro de todas las decisiones.. Esto no es sólo una buena idea, es una estrategia que puede ser transformador para las empresas. 

Recolectar  retroalimentaciones Es esencial ya que muchas empresas fracasan debido a la desconexión entre lo que creen que quieren los clientes y lo que realmente quieren.

Cuando los clientes ven que sus opiniones importan y que las empresas están comprometidas a satisfacer sus necesidades, se genera lealtad. 

Los clientes fieles no sólo vuelven a comprar, sino que también se convierten en defensores de la marca y la recomiendan a otros.

Mejor aceptación de productos y servicios.

El enfoque lean para startup ajustada permite la creación de productos o servicios esenciales. Esto significa que cada elemento es cuidadosamente considerado y se eliminan todos los componentes innecesarios. 

La eliminación de elementos innecesarios da como resultado una producto o servicio más enfocado. Los clientes aprecian la simplicidad y la facilidad de uso, lo que puede conducir a una mejor aceptación en el mercado. 

Además, los productos más eficientes tienden a desarrollarse y entregarse más rápidamente, lo que permite las empresas entran antes al mercado.

Reducción de desperdicios

El enfoque lean elimina el desperdicio tiempo, dinero y otros recursos.

Al centrarse únicamente en lo necesario para el MVP y tomar decisiones basadas en datos, las empresas reducen la probabilidad de invertir en direcciones que no generarán retornos.

Los recursos se dirigen únicamente a actividades que añaden valor real. al producto o servicio. Esto evita que se desperdicien en proyectos que no tienen potencial.

Gestión simplificada

A través de un enfoque en la experimentación y el aprendizaje continuo, el startup ajustada simplifica la gestión. Las decisiones se basan en retroalimentaciones y datos reales, reduciendo la dependencia de pronósticos inciertos. 

Quizás se pregunte cómo implementar eficazmente estos principios en su negocio y garantizar una gestión simplificada. Aquí viene una poderosa herramienta: O burbuja.io.

O Bubble es una plataforma no-code que permite programa solo crear aplicaciones y sistemas web completos, sin necesidad de conocimientos previos de programación. Y lo mejor de todo: el Inicio sin código ofrece un curso Bubble gratuito!

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Aprenderá a crear prototipos, probar ideas rápidamente y recopilar comentario clientes y crear soluciones de manera efectiva, todo sin necesidad de codificación.

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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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