Internet es un mar de posibilidades y hoy en día se ha convertido en mucho más que entretenimiento, ya que es una fuente de ingresos para muchas personas. ¿Quieres aprender a monetizar tu uso del mundo digital?
vea Conoce 5 formas de ganar dinero por Internet (la 5ª aún poco explorada).
cuando hablamos de Como ganar dinero en Internet, hay, de hecho, una infinidad de posibilidades. Pocos -si no inexistentes- nichos que no puedan ser comercializados de alguna forma en el mundo digital.
En este artículo, descubrirá algunas formas en que puede obtener ingresos adicionales, o incluso utilizar Internet como su única fuente de ingresos. ¿Vamos allá?
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Tabla de contenido
1ra forma de ganar dinero en línea: tener tu propia tienda
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La primera forma de ganar dinero en Internet es tener tu propia tienda digital. Quizás esta sea una de las formas más convencionales y uno de los aspectos positivos es poder trabajar con aquellos productos con los que más te identificas.
Otro punto positivo de tener una tienda online es que es una forma de comercio menos burocrática, más ágil y económica en comparación con las tiendas presenciales.
Si vas a vender algo que no necesite mucho espacio de almacenaje (como chapas, por ejemplo), puedes hacerlo desde tu casa, sin necesidad de alquilar ningún tipo de local.
En ese caso, puedes trabajar vendiendo productos de terceros o tus propios productos.
En el primer caso, el margen de beneficio es menor, sin embargo, es más sencillo y al elegir un proveedor conocido automáticamente generas credibilidad en el mercado.
Al elegir trabajar con tus propios productos, el margen de beneficio es mayor, pero requiere más tiempo y dedicación, ya que serás responsable de la producción.
¿Cual es mejor? Bueno, mucho depende de tu disponibilidad y también de tus razones particulares.
2. Realizar trabajos como autónomo
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Otra opción interesante de Haz dinero en línea es a través de los servicios de persona de libre dedicación.
O persona de libre dedicación es un profesional que trabaja captando servicios en internet en plataformas de trabajo.
Estos servicios son variados, pero suelen estar en el área de marketing, ingeniería, contabilidad, diseño y otras áreas cuyos servicios pueden ser tercerizados, sin necesidad de una relación laboral.
Por ejemplo, si tienes conocimientos en diseño puede aceptar servicios de diferentes empresas para llevar a cabo.
El lado bueno de esta opción es que trabajas tanto como quieras, teniendo una gran flexibilidad. Es ideal para aquellos que quieren obtener ese ingreso extra haciendo algo a lo que están acostumbrados.
3. Trabajar con marketing digital
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El marketing digital es un universo enorme y puedes ganar dinero con él de diferentes maneras.
una de las formas ganar dinero en linea el más común es a través del marketing de afiliación.
En ese caso, utilizará herramientas de marketing (redes sociales, correos electrónicos, YouTube y similares) para promocionar productos de terceros. Por cada venta completada ganas una comisión.
Además, también puedes ganar dinero trabajando directamente con soluciones de marketing.
Puede, por ejemplo, trabajar con marketing contenido, con estructuración SEO y muchas otras áreas que involucran este mercado.
No hay empresa que no necesite buenas estrategias de marketing digital, por lo que tendrá mucho mercado con el que trabajar si está familiarizado con este tema, y en ocasiones incluso vale la pena especificarlo.
4. Economía de los creadores
Si tienes algún conocimiento para compartir, puedes apostar por hacer tus propios contenidos, cursos y capacitaciones.
Este se ha convertido en un mercado muy fuerte, más aún después de la pandemia, donde los cursos a distancia eran la única opción para la población.
Entre las áreas más buscadas, podemos mencionar:
Marketing digital
Finanzas
sobresalir
Sobre el liderazgo y las relaciones
Oratorio
Contabilidad
Ejercicios físicos
Bienestar
No necesariamente necesita una formación académica, pero debe ser capaz de abordar el tema y transmitirlo a los estudiantes.
Además, es necesario disponer de una didáctica para que, efectivamente, los alumnos comprendan y apliquen todos los contenidos transmitidos.
Es un área que puede ser un poco de trabajo al principio, pero si tienes algo realmente genial para traer, valdrá la pena. Esta es una forma muy prometedora de ganar dinero en línea.
Quinta forma de ganar dinero en línea: crea tu propia aplicación
Una opción aún poco explorada en lo digital para ganar dinero por internet es a través de apps. ¿Te has dado cuenta de que hay aplicaciones sobre básicamente todo?
Bueno, es un área muy prometedora, antes con una barrera muy alta, porque necesitabas saber programar para trabajar en esta área, hoy en día no es tan así.
Ya no es necesario saber programar para desarrollar aplicaciones de todos los niveles de complejidad, no-code herramientas Hacer que el desarrollo de aplicaciones sea muy accesible.
Como el no-code es todavía nuevo en Brasil, se convierte en una gran oportunidad.
En este contexto, puede crear una aplicación para comercializar o desarrollar una aplicación para apoyar su trabajo (como las opciones de trabajo mencionadas anteriormente) o incluso proporcionar creación de aplicaciones.
En definitiva, cuando hablamos de formas de ganar dinero online, hay muchas posibilidades.
Lo importante es explorar el mercado, invertir en aquello que te atraiga y buscar siempre tener herramientas que te faciliten el día a día, como las propias aplicaciones.
Neto se especializó en Bubble por la necesidad de crear tecnologías de forma rápida y económica para su startup, y desde entonces ha estado creando sistemas y automatizaciones con IA. En la Bubble Developer Summit 2023, fue nombrado uno de los mejores mentores de Bubble del mundo. En diciembre, fue nombrado el miembro más grande de la comunidad global NoCode en los NoCode Awards 2023 y el primer lugar en el concurso de mejor aplicación organizado por la propia Bubble. Hoy Neto se centra en la creación de agentes de IA y soluciones de automatización utilizando N8N y Open AI.
La inteligencia artificial ha avanzado rápidamente y Agentes de IA Son la base de esta transformación. A diferencia de los algoritmos simples o los chatbots tradicionales, los agentes inteligentes pueden percibir el entorno, procesar información según objetivos definidos y actuar de forma autónoma, conectando datos, lógica y acción.
Este avance ha impulsado cambios profundos en la forma en que interactuamos con los sistemas digitales y realizamos tareas cotidianas.
Desde la automatización de procesos rutinarios hasta el apoyo a decisiones estratégicas, los agentes de IA han desempeñado roles fundamentales en la transformación digital de empresas, carreras y productos digitales.
¿Qué es un agente de IA?
Para una introducción aún más práctica, consulte la Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización de NoCode StartUp, que enseña paso a paso cómo estructurar, desplegar y optimizar agentes autónomos conectados con herramientas como N8N, Make y GPT.
Uno agente de IA es un sistema software que recibe datos del entorno, interpreta esta información de acuerdo a objetivos previamente definidos y ejecuta acciones de forma autónoma para alcanzar dichos objetivos.
Está diseñado para actuar de forma inteligente, adaptándose al contexto, aprendiendo de interacciones pasadas y conectándose a diferentes herramientas y plataformas para realizar diferentes tareas.
Cómo funcionan los agentes de IA generativa
Cómo funcionan los agentes de IA generativa
De acuerdo a IBMLos agentes generativos basados en IA utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático para generar respuestas y decisiones contextualizadas; esto los hace extremadamente eficientes en flujos personalizados y dinámicos.
Los agentes de IA generativa utilizan modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), como los de OpenAI, para interpretar el lenguaje natural, mantener el contexto entre interacciones y producir respuestas complejas y personalizadas.
Este tipo de agente va más allá de la simple respuesta reactiva, ya que integra datos históricos, reglas de decisión y acceso a API externas para realizar tareas de forma autónoma.
Operan desde una arquitectura que combina procesamiento de lenguaje natural, memoria contextual y motores de razonamiento lógico.
Esto permite al agente comprender la intención del usuario, aprender de los comentarios anteriores y optimizar sus acciones en función de los objetivos definidos.
Por lo tanto, son ideales para aplicaciones que requieren conversaciones más profundas, personalización continua y autonomía para decisiones prácticas.
Mira el video gratuito de NoCode StartUp y comprende desde cero cómo funciona en la práctica un agente de IA conversacional y automatizado:
Diferencia entre chatbot con y sin tecnología de agente de IA
Aunque los términos «chatbot» y «agente de IA» suelen usarse indistintamente, existe una clara distinción entre ambos. La principal diferencia radica en la autonomía, la capacidad de toma de decisiones y la integración con datos y sistemas externos.
Mientras que los chatbots tradicionales siguen guiones fijos y respuestas predefinidas, los agentes de IA aplican inteligencia contextual, memoria y flujos automatizados para realizar acciones reales más allá de la conversación.
Chatbot tradicional
Un chatbot convencional opera con activadores específicos, palabras clave o flujos simples de preguntas y respuestas. Suele depender de una base de conocimiento estática y carece de capacidad de adaptación o personalización continua.
Su utilidad se limita a realizar diálogos básicos, como responder preguntas frecuentes o reenviar solicitudes al soporte humano.
Agente de IA conversacional
Un agente de IA se construye sobre una base de inteligencia artificial capaz de comprender el contexto de la conversación, recuperar recuerdos previos, conectarse a API externas e incluso tomar decisiones basadas en lógica condicional.
Además de chatear, puede realizar tareas prácticas, como buscar información en documentos, generar informes o activar flujos en plataformas como Slack, Make, N8N o CRM.
Esto lo hace ideal para aplicaciones empresariales, servicios personalizados y automatizaciones escalables.
Comparación: agente de IA, chatbot y automatización tradicional
¿Qué son los agentes de IA? Todo lo que necesitas saber 14
Para profundizar en la teoría detrás de estos agentes, se abordan conceptos como “agente racional” y “entornos parcialmente observables” en obras clásicas de IA, como el libro Inteligencia artificial: un enfoque moderno, por Stuart Russell y Peter Norvig.
Tipos de agentes de IA
Los agentes de IA se pueden clasificar según su complejidad, grado de autonomía y adaptabilidad. Conocer estos tipos es fundamental para elegir el mejor enfoque para cada aplicación e implementar soluciones más eficientes y adaptadas al contexto.
Agentes reflejos simples
Estos agentes son los más básicos, ya que reaccionan a estímulos inmediatos del entorno según reglas predefinidas. Carecen de memoria y no evalúan el historial de interacciones, lo que los hace útiles únicamente en situaciones con condiciones completamente predecibles.
Ejemplo:un sistema domótico que enciende la luz cuando detecta movimiento en la habitación, independientemente de la hora o las preferencias del usuario.
Agentes basados en modelos
A diferencia de los agentes reflejos simples, estos mantienen un modelo interno del entorno y utilizan la memoria a corto plazo. Esto permite tomar decisiones más informadas, incluso cuando el escenario no es completamente observable, ya que consideran el estado actual y el historial reciente para actuar.
Ejemplo:un robot aspirador que reconoce obstáculos, recuerda zonas ya limpiadas y ajusta su ruta para evitar repetir tareas innecesarias.
Agentes basados en objetivos
Estos agentes trabajan con objetivos claros y estructuran sus acciones para alcanzarlos. Evalúan diferentes posibilidades y planifican los pasos necesarios en función de los resultados deseados, lo que los hace ideales para tareas más complejas.
Ejemplo:un sistema logístico que organiza las entregas en función del menor coste, tiempo y ruta más eficiente, adaptándose a cambios externos, como el tráfico o emergencias.
Agentes basados en utilidades
Este tipo de agente va más allá de los objetivos: evalúa qué acción generará el mayor valor o utilidad entre varias opciones. Es recomendable cuando existen múltiples caminos posibles y el ideal es el que genera el mayor beneficio considerando diferentes criterios.
Ejemplo:una plataforma de recomendación de contenido que evalúa las preferencias del usuario, su agenda, tiempo disponible y contexto para recomendar el contenido más relevante.
Agentes de aprendizaje
Son los más avanzados y tienen la capacidad de aprender de experiencias pasadas mediante algoritmos de aprendizaje automático. Estos agentes ajustan su lógica en función de interacciones previas, volviéndose progresivamente más eficaces con el tiempo.
Ejemplo:un agente virtual de atención al cliente que, a lo largo de las conversaciones, mejora sus respuestas, adapta el tono y anticipa las dudas en función de las preguntas más frecuentes.
Para comprender cómo el uso de la IA se está convirtiendo en un factor clave en la transformación digital global, McKinsey & Company publicó un análisis detallado sobre tendencias, casos de uso e impacto económico de la IA en las empresas.
¿Qué son los agentes de IA? Todo lo que necesitas saber (15)
Casos de uso de agentes de IA
Empresas como AbiertoAI han demostrado en la práctica cómo los agentes basados en LLMs son capaces de ejecutar flujos de trabajo completos de forma autónoma, especialmente cuando se integran con plataformas como Zapier, Slack o Google Workspace.
La aplicación de agentes de inteligencia artificial se está expandiendo rápidamente en diversos sectores y nichos de mercado.
Con la evolución de las herramientas y plataformas no-code como N8N, constituir, Dificar y Bubble, la creación de agentes autónomos ya no está restringida a los desarrolladores avanzados y se ha convertido en parte de la realidad de profesionales, empresas y creadores de soluciones digitales.
Estos agentes son especialmente eficaces cuando se combinan con herramientas de automatización, lo que permite flujos de trabajo complejos sin necesidad de código. A continuación, exploramos cómo diferentes industrias ya se benefician de estas soluciones inteligentes.
Marketing y ventas
En el sector comercial, los agentes de IA pueden automatizar todo, desde el primer contacto con los clientes potenciales hasta la generación de propuestas personalizadas.
A través de plataformas como N8N, es posible crear flujos que recopilen datos de formularios, alimenten CRM, envíen correos electrónicos personalizados y rastreen el recorrido del cliente.
Además, estos agentes pueden analizar el comportamiento del usuario y adaptar enfoques de desarrollo en función de interacciones previas.
Servicio y soporte
Las empresas que manejan grandes volúmenes de interacciones se benefician de agentes de IA capacitados según documentos internos, preguntas frecuentes o bases de datos.
Con Dify y Make, por ejemplo, puedes crear asistentes que respondan preguntas en tiempo real, abran tickets automáticamente y notifiquen a los equipos a través de Slack, correo electrónico u otras integraciones.
Educación y formación
En el ámbito educativo, se pueden utilizar agentes para guiar a los estudiantes, sugerir contenidos en función del progreso individual e incluso corregir tareas de forma automatizada.
La automatización ilustrada a continuación muestra cómo se pueden implementar prácticamente los agentes de IA utilizando N8NEn el flujo, tenemos un agente financiero personalizado que conversa con el usuario, accede a una hoja de cálculo de Google Sheets para ver o registrar gastos y responde según una lógica definida, categorías permitidas y validaciones contextuales.
El agente recibe comandos como “Muéstrame mis gastos de la semana” o Registrar un gasto de R$120 en estudios denominados 'Curso de Excel'y realiza todas las acciones automáticamente, sin intervención humana.
Flujo de automatización con agente de IA en N8N para el control de gastos a través de Hojas de Cálculo de Google
Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA
¿Qué puedo automatizar con un agente de IA?
Los agentes de IA son extremadamente versátiles y pueden usarse para automatizar todo, desde tareas simples (como responder correos electrónicos y organizar información) hasta procesos más complejos como informes, servicio al cliente, calificación de clientes potenciales e integración entre diferentes herramientas.
Todo depende de cómo esté configurado y a qué herramientas acceda.
¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un bot de atención al cliente?
Mientras que un bot tradicional responde preguntas basándose en palabras clave y flujos fijos, un agente de IA está entrenado para comprender el contexto, mantener la memoria y tomar decisiones autónomas basadas en la lógica y los datos. Esto le permite tomar medidas prácticas e ir más allá de la conversación.
¿Necesito saber programar para crear un agente de IA?
No. Con herramientas no-code como N8N, Make y Dify, puedes crear agentes sofisticados mediante flujos visuales. Estas plataformas te permiten conectar API, crear lógica condicional e integrar IA sin necesidad de escribir una sola línea de código.
¿Es posible utilizar agentes de IA con WhatsApp?
Sí. Con plataformas como Make o N8N, puedes integrar agentes de IA en WhatsApp mediante servicios de terceros como Twilio o Z-API. De esta forma, el agente puede interactuar con los usuarios, responder preguntas, enviar notificaciones o capturar datos directamente desde la app de mensajería.
¿Por qué aprender a crear agentes de IA ahora?
Capacitación de gerente de agente de IA
Dominar la creación de agentes de IA representa una ventaja competitiva para cualquier profesional que quiera destacar en el mercado actual y prepararse para el futuro del trabajo.
Al combinar las herramientas no-code con el poder de la inteligencia artificial, es posible desarrollar soluciones inteligentes que transforman las rutinas operativas en flujos automatizados y estratégicos.
Estos agentes son aplicables en diferentes contextos, desde tareas simples como organizar correos electrónicos, hasta procesos más avanzados como generar informes, analizar datos o proporcionar un servicio automatizado con lenguaje natural.
Y lo mejor: todo esto se puede hacer sin depender de programadores, utilizando plataformas accesibles y flexibles.
Empieza hoy con Capacitación de gerente de agente de IA, o profundice su experiencia en automatización con el Curso N8N para crear agentes con mayor integración y estructura de datos y dar el primer paso hacia la construcción de soluciones más autónomas, productivas e inteligentes para su rutina o negocio.
Los LLM (Large Language Models) se han convertido en una de las tecnologías de las que más se habla en los últimos años. Desde el ascenso meteórico de ChatGPT, empresarios, autónomos, profesionales de CLT y personas curiosas por la tecnología están explorando herramientas basadas en IA generativa.
Pero después de todo, ¿por qué es tan importante entender cómo funcionan los LLM en 2025? Incluso si no sabes programar, dominar este tipo de tecnología puede abrir puertas a la automatización, creación de productos digitales y soluciones innovadoras en diversas áreas.
En este artículo explicaremos de forma accesible el concepto, funcionamiento y aplicaciones reales de los LLMs, enfocándonos en aquellos que quieren utilizar IA para generar valor sin depender del código.
¿Qué es un LLM?
LLM significa Modelo de Lenguaje Grande. Se trata de un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes volúmenes de datos textuales, capaz de comprender, generar e interactuar con el lenguaje humano de forma natural. Algunos ejemplos famosos incluyen:
GPT-4 (AI abierta)
Claude (Antrópico)
Géminis (Google)
Mistral
Perplejidad IA
Estos modelos funcionan como “cerebros artificiales” capaces de realizar tareas como:
Generación de texto
Traducción automática
Clasificación de sentimientos
Resúmenes automáticos
Generación de imágenes
Servicio automatizado
¿Cómo funcionan los LLM?
En términos simplificados, los LLM se construyen con base en redes neuronales de tipo Transformer. Están entrenados para predecir la siguiente palabra en una oración, basándose en contextos amplios.
Cuantos más datos y parámetros (millones o miles de millones), más potente y versátil será el modelo.
Uso de API de LLM propias y propias: ¿qué necesitas realmente?
Para construir su propio LLM se necesita una infraestructura sólida, como almacenamiento vectorial, GPU de alto rendimiento e ingeniería de datos. Por ello, la mayoría de profesionales optan por Utilice LLMs ya preparados a través de API, como los de AbiertoAI, Antrópico (Claude), Adherirse o Google Géminis.
Para aquellos que no programan, herramientas como Make, Bubble, N8N y LangChain le permiten conectar estos modelos a flujos de trabajo, bases de datos e interfaces visuales, todo sin escribir una línea de código.
Además, tecnologías como Tejer y Piña ayudar a organizar los datos en bases vectoriales que mejoran las respuestas de LLM en proyectos que requieren memoria o personalización.
El secreto es combinar las capacidades de los LLM con buenas prácticas en herramientas de diseño, automatización y orquestación rápidas, algo que se aprende paso a paso en Capacitación para administradores de agentes de IA.
Diferencia entre LLM e IA generativa
Aunque están relacionados, no toda la IA generativa es un LLM. La IA generativa abarca varios tipos de modelos, como aquellos que crean imágenes (por ejemplo, DALL·E), sonidos (por ejemplo, OpenAI Jukebox) o códigos (por ejemplo, GitHub Copilot).
Los LLM se especializan en la comprensión y generación de lenguaje natural.
Por ejemplo, mientras que DALL·E puede crear una imagen a partir de un comando de texto, como “un gato surfeando en Marte”, ChatGPT, un LLM, puede escribir una historia sobre ese mismo escenario con coherencia y creatividad.
Ejemplos de aplicaciones prácticas con NoCode
La verdadera revolución de los LLM es la posibilidad de utilizarlos con herramientas visuales, sin necesidad de programar. A continuación se muestran algunos ejemplos:
Crea un chatbot con Dify
Como curso dificarEs posible configurar un chatbot inteligente conectado a un LLM para atención al cliente o incorporación de usuarios.
Automatiza tareas con Make + OpenAI
Nodo Curso de maquillaje Aprenderá a conectar servicios como hojas de cálculo, correo electrónico y CRM a un LLM, automatizando respuestas, ingreso de datos y clasificaciones.
Creación de agentes de IA con N8N y OpenAI
O Curso de agentes con OpenAI Enseña cómo estructurar agentes que toman decisiones basadas en indicaciones y contexto, sin codificación.
Ventajas de los LLM para personas sin conocimientos técnicos
Acceda a inteligencia artificial de vanguardia sin tener que codificar
Pruebas rápidas de ideas de productos (MVP)
Personalización de servicios con alta percepción de valor
Optimización de procesos internos con automatizaciones
LLM y agentes de IA: el futuro de la interacción
El siguiente paso evolutivo es la combinación de LLM y agentes de IA. Los agentes son como “empleados digitales” que interpretan contextos, hablan con API y toman decisiones de forma autónoma. Si quieres aprender a construir tus agentes con IA generativa, el camino ideal es Capacitación para administradores de agentes de IA.
Vivimos en una era en la que ahora los textos, las imágenes y los vídeos pueden ser creados por inteligencia artificial. Pero hay un elemento que está cobrando fuerza como diferenciador competitivo: la voz.
Ya sea en podcasts, videos institucionales, tutoriales o incluso un servicio automatizado, la capacidad de crear voz artificial realista Está cambiando la forma en que las empresas y los creadores se comunican. Y en este escenario, el ElevenLabs IA surge como uno de los protagonistas mundiales.
¿Qué es ElevenLabs AI? La revolución de la voz impulsada por IA 19
¿Qué es ElevenLabs?
O OnceLabs es uno de los sintetizadores de voz neuronales más avanzado del mercado. Con su tecnología Clonación de voz con IA y Texto a voz impulsado por IA, permite crear voces realistas en múltiples idiomas, con entonación natural, pausas dinámicas y matices emocionales sorprendentes.
Características principales:
Texto a voz de calidad humana
IA conversacional con soporte para agentes interactivos
¿Las voces de ElevenLabs están libres de derechos de autor?
Las voces generadas por IA se pueden usar comercialmente, siempre que respete los Términos de uso de la plataforma y no viole los derechos de terceros al clonar voces reales sin autorización.
¿Es posible utilizar ElevenLabs gratis?
Sí. ElevenLabs ofrece un plan gratuito con 10.000 créditos al mes, que se pueden utilizar para generar hasta 10 minutos de audio de primera calidad o 15 minutos de conversación
Este plan incluye acceso a funciones como Texto a voz, Voz a texto, Estudio, Doblaje automatizado, API e incluso IA conversacional con agentes interactivos.
Ideal para quienes desean probar la plataforma antes de invertir en planes pagos.
¿Cuál es la mejor alternativa a ElevenLabs?
Otras opciones incluyen Descripción, Murf.ai y Jugar.ht. Sin embargo, ElevenLabs ha destacado por su voz natural, funciones avanzadas de edición de audio con IA, integración de API y soporte para múltiples idiomas.
Sus planes pagos comienzan desde US$ 5/mes (Starter) con 30 mil créditos mensuales, y hasta versiones corporativas escalables con múltiples usuarios y millones de créditos.
Envías un texto, eliges una voz (o clonas una) y la IA convierte ese texto en audio realista en segundos. Se puede utilizar a través del panel web o mediante API para flujos automatizados.
Ejemplos de uso de ElevenLabs AI en la práctica
1. Narración de vídeos y podcasts
Ideal para creadores que quieren ahorrar tiempo o evitar los costos de locuciones profesionales.
2. Servicio automatizado con voz humana
Convierta a los bots fríos en asistentes de voz realistas y empáticos.
3. Generar tutoriales y capacitaciones con audio
Las empresas y los profesionales de CLT pueden crear materiales internos más atractivos.
4. Aplicaciones que “hablan” con el usuario
Con herramientas como Bubble, FlutterFlow o WebWebEs posible integrar voz IA en apps.
Cómo integrar ElevenLabs con herramientas NoCode
¿Qué es ElevenLabs AI? La revolución de la voz impulsada por IA 21
API de N8N + ElevenLabs
Le permite automatizar la generación de voz basada en datos dinámicos utilizando transmisiones visuales en N8N. Es ideal para crear procesos como respuestas de servicio al cliente de audio, actualizaciones de voz automatizadas y más.
Con el uso de Agentes de IAEs posible crear sistemas que respondan a la voz, como un asistente virtual que habla con el cliente basándose en una instrucción dinámica.
Utilice la API para insertar audio en su apps con activadores de interacción o eventos dinámicos.
ElevenLabs y NoCode: abren la puerta a la creación de experiencias con IA de voz
La voz generada por IA ya es una realidad poderosa, accesible y llena de potencial. ElevenLabs no es solo una herramienta, sino un motor para crear experiencias inmersivas, automatizadas y más humanas.
Si quieres aprender a integrar estas posibilidades con herramientas NoCode e IA, Inicio de NoCode tiene los caminos ideales:
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