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LGPD para la apps: ¿cómo adaptar la preparación de solicitudes a la ley?

documentación de trabajo del hombre

En los últimos años, la popularización de dispositivos móviles, al igual que los teléfonos inteligentes y las tabletas, ha supuesto un gran cambio en nuestra sociedad. Como resultado, el apps pasó a formar parte de la vida diaria de las personas.

Estos pequeños programas instalados en los móviles ayudan a simplificar las tareas, facilitando la rutina y proporcionando entretenimiento. Sin embargo, ante esta nueva realidad digital surge una preocupación: la privacidad y seguridad de los datos personales

Con la constante recopilación e intercambio de información a través de aplicaciones, los usuarios comenzaron a preguntarse cómo se usaban, almacenaban y protegían sus datos personales.

Por tanto, era necesario regular el entorno digital. En Brasil, el Ley General de Protección de Datos – LGPD (No. 13.709/2018) entró en vigor en agosto de 2020 con el propósito de orientar a las organizaciones públicas y privadas sobre el correcto tratamiento que se debe dar a la información personal de terceros.

La LGPD está inspirada en el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea y tiene directrices claras para la recopilación, el almacenamiento y el uso de datos personales.

Cualquier empresa o desarrollador de aplicaciones que maneje información personal debe cumplir con las pautas de la ley. La intención es Equilibrando la innovación tecnológica con la protección de los derechos individuales. de cada usuario. 

Por tanto, las aplicaciones deben ser transparentes sobre su política de datos. Los usuarios deben dar su consentimiento explícito al uso de esta información, que debe ser protegida por quienes la recopilan.

Si estás pensando en crear una aplicación, debes conocer las directrices de la LGPD. Es necesario saber adaptar la producción del producto a la ley y seguir medidas de privacidad y seguridad. 

A continuación, profundizaremos en este tema y te enseñaremos todo lo que necesitas saber. 

¡Buena lectura!

¿A quién se aplica la LGPD?

¿Cómo afecta la LGPD al apps?

Los cambios que introdujo la Ley General de Protección de Datos en Brasil impactaron todo el entorno digital, incluidos sitios web y aplicaciones.

La LGPD exige la creación de un Términos de uso y políticas de privacidad con información clara y detallada al usuario.

El documento debe informar qué datos solicitará la aplicación y el propósito de esta colección. Todo esto debe explicarse de forma transparente y comprensible. 

Los usuarios necesitan ser consciente de cómo se utilizarán sus datos antes de aceptar el cobro, ya sea a: 

  • Correo de propaganda
  • Anuncios personalizados
  • Intercambio

Otro requisito es la posibilidad de los usuarios a eliminar sus datos en cualquier momento.

LGPD para apps: ¿quién lidera el proceso?

La LGPD define tres roles importantes en el proceso de procesamiento de datos: 

Controlador

Es el responsable de tomar decisiones sobre cómo se recopilarán, procesarán y utilizarán los datos personales. 

El responsable del tratamiento determina qué información será solicitada y la utilidad de cada una de ellas. También garantiza que el tratamiento de datos cumpla con la LGPD, incluido el respeto de los derechos de los interesados.

Operador 

Es la persona que procesa la información, es decir, la recolección, almacenamiento, procesamiento y uso de los datos de acuerdo con los lineamientos establecidos por el responsable del tratamiento.

Esta función puede ser desempeñada por una tercera empresa, contratada por el responsable del tratamiento para tratar los datos por su cuenta.

En cargo

También conocido como Delegado de protección de datos, es la figura responsable de velar por el cumplimiento de la LGPD dentro de la organización. Actúa como una especie de canal de comunicación entre el responsable del tratamiento, los interesados y el Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD)

Las empresas que manejan grandes volúmenes de datos personales o que realizan actividades de alto riesgo en relación con la protección de datos están obligadas a designar un responsable.

Es esencial comprender estos roles, ya que pueden variar según la situación.

¿Cuáles son las sanciones para quienes no cumplen con la LGPD?

También es importante resaltar que entraron en vigor las sanciones administrativas previstas por la LGPD a partir de agosto de 2021

En caso de incumplimiento de las normas establecidas por la ley, la ANPD puede aplicar diversas sanciones, que van desde amonestaciones hasta multas cuyo importe puede alcanzar los 2% de los ingresos de la empresa, con un límite máximo de R$50 millones. 

Además, se pueden imponer otras sanciones Para aquellos que no siguen las reglas: 

  • Publicación de la infracción
  • Bloquear o eliminar datos, 
  • Suspensión parcial de la base de datos 
  • Prohibición parcial o total de realizar actividades de tratamiento de datos

¿Qué debo hacer para garantizar LGPD en apps?

Ahora que comprende cómo afecta a las aplicaciones, hablemos de lo que se requiere para garantizar el cumplimiento legal de su producto:

Cartografía

El mapeo de datos es el base para aquellos que quieran cumplir con la LGPD en sus aplicaciones. 

El paso implica un proceso detallado de identificación y documentación de toda la información que la aplicación recopila y procesa. Aquí hay una guía paso a paso que podría ayudar:

  1. Ordenar los datos recopilados en categorías, como datos de identificación personal (nombre, dirección, número de teléfono), ubicación, comportamiento del usuario, entre otros. Esto le ayuda a comprender la naturaleza de los datos que maneja.
  1. Determinar de dónde se obtienen los datos. Pueden ser proporcionados directamente por los titulares, generados por la aplicación (registros de actividad de los usuarios) o desde fuentes externas, como integraciones con redes sociales.
  1. Identifique por qué se recopila cada categoría de datos. Esto ayudará a garantizar que toda la información tenga un propósito legítimo y justificable.
  1. Garantizar que cada tipo de recogida de datos cumpla con una base jurídica específica. Por ejemplo, la información puede ser necesaria para ejecutar un contrato, cumplir con una obligación legal o con el consentimiento del interesado.

Transparencia

Después de mapear todos los datos y sus propósitos, es hora de traducir esta información en políticas de privacidad transparentes y accesibles para los usuarios. 

En este momento, evite utilizar lenguaje legal y complejo, haga una comunicación clara, accesible y fácil de entender. Para ello es importante:

  • Explique, de forma transparente y detallada, por qué se recopilan datos de los usuarios y cómo se utilizarán. 
  • Incluya información sobre cualquier publicidad dirigida y intercambio de datos con terceros. 
  • Asegúrese de que los usuarios puedan acceder fácilmente a sus políticas de privacidad, directamente desde la aplicación, a través de enlaces o un resumen de políticas en la pantalla de configuración.

Consentimiento del usuario

La aplicación debe explicar por qué se necesitan los datos y los usuarios tienen derecho a retirar el consentimiento para su uso en cualquier momento. Para eso:

  • Sea transparente sobre esta opción.
  • Proporcione un proceso simple para cualquier persona que quiera retirar el consentimiento. 
  • Ofrezca controles de privacidad en la aplicación, lo que permite a los usuarios ajustar sus preferencias de privacidad y elegir qué datos quieren compartir.

Prototipo adecuado

Desde el comienzo del desarrollo de una aplicación, es importante considerar el cumplimiento del RGPD. Incluso al crear un prototipo, considere las prácticas de seguridad y privacidad de los datos. 

Por ejemplo, al crear el flujo de trabajo de su aplicación, integre solicitudes de consentimiento y explicaciones sobre la recopilación de datos en puntos relevantes de la experiencia del usuario. Esto ayuda a que el cumplimiento del RGPD sea una parte natural de la interacción con la aplicación.

Agregar medidas de seguridad desde el inicio del desarrollo de la aplicación también es una gran idea. Usted puede utilizar cifrado de datos, autenticación y otras prácticas de desarrollo seguras.

Monitorear y actualizar las prácticas de privacidad.

El cumplimiento de la LGPD no es una tarea única, sino un proceso continuo. A medida que su aplicación evoluciona y se agregan nuevas funciones, es importante mantener actualizadas sus políticas de privacidad y seguridad. 

Para ello, realice evaluaciones periódicas para garantizar que las prácticas sigan cumpliendo, incluso después de las actualizaciones.

aplicación lgpd

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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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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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