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NoCode X Código bajo | Esta herramienta no tiene código o tiene poco código

Sin código

FlutterFlow es Sin código o código bajo? ¿Es Bubble NoCode o LowCode?

Recibimos esta pregunta sobre NoCode X LowCode directamente aquí y entiendo por qué.

La definición de NoCode y LowCode por sí sola ya no es suficiente para comprender el complejo escenario de herramientas que tenemos hoy.

Sin mencionar que cada uno dice lo suyo, algunos dicen NoCode, otros LowCode, y hay mucha gente queriendo imponer reglas para un término que hoy en día está más relacionado con el marketing que otra cosa.

Pero hoy quiero hablar un poco de esto y dar nuestro punto de vista aquí en NoCode StartUp sobre qué es, cómo vemos NoCode y LowCode y cuáles son las herramientas dentro de cada una de estas cajitas.

¡Entonces vamos!

Definiciones de NoCode y LowCode y por qué no tienen sentido

Término sin código

En primer lugar, traigamos aquí la definición de los términos NoCode y LowCode, lo que puede no ser gran cosa para muchos, especialmente porque el nombre LowCode y NoCode en sí ya implica algo, pero vayamos a eso.

NoCode o Sem Code es el nombre y término utilizado para referirse al acto de desarrollar software, aplicaciones, sitios web, sistemas o automatizaciones sin necesidad de escribir líneas de código de programación.

Esto no quiere decir que el código no se crea detrás de escena, pero no es utilizado por el desarrollador para crear la aplicación final en sí, para esto el dev de nocode utiliza herramientas con interfaces visuales que permiten este desarrollo sin usar código.

¿Qué es nocode x lowcode?

Término de código bajo

LowCode o Little code es el nombre y término utilizado cuando se utilizan herramientas visuales en este proceso de desarrollo final junto con un pequeño código de programación.

Esta es la base del término y lo que significan por definición.

¿Por qué los términos NoCode y LowCode son defectuosos?

Sin embargo, sinceramente, hoy en día estos términos se utilizan mucho más por motivos de marketing de lo que realmente significan.

NoCode y LowCode se han convertido en palabras de moda que llaman la atención y, en consecuencia, venden.

Por eso vemos muchas herramientas que no tienen nada muy relacionado con NoCode y LowCode, afirmando ser una herramienta NoCode, o que tienen un editor nocode por ejemplo.

Además, es muy difícil para nosotros querer segmentar herramientas en estos cuadros NoCode y LowCode con solo pensar en estas definiciones.

Hoy en día, la gran mayoría de herramientas nos permiten añadir código a su interfaz y también permiten la creación de plugins, que no son más que extensiones de la herramienta creada con código…

Y luego hay una pregunta más, si estamos usando plugins, ya sean creados por la propia herramienta o por terceros, ¿es NoCode o LowCode?

En otras palabras, una duda más que genera esta definición…

También he visto esta otra definición utilizada aquí:

“Si es posible crear apps completo sin usar código, entonces es NoCode; si para crear aplicaciones completas necesitamos usar algún código, es LowCode”.

– Anónimo de internet

Pero luego surgen un sinfín de dudas más, empezando por la definición de ¿qué es una app completa?

Una aplicación completa para ti puede no ser una aplicación completa para mí, que podría serlo para otra persona.

Sin mencionar que la duda sobre el uso de complementos aún permanece con esta definición.

En resumen, no vamos a llegar muy lejos tratando de definir NoCode y LowCode de esta manera... Y aquí en NoCode StartUp no nos fijamos mucho en eso.

La verdad no nos importa mucho esta definición, pero como siempre nos cuestionan, aquí hay muchas dudas sobre este tema, decidimos parametrizar lo que pensamos y ahí surgió la idea de este contenido.

Cómo vemos realmente NoCode y LowCode

Entonces, habiendo hecho esta introducción y dejando de lado estas definiciones estándar, quiero mostrar aquí visualmente cómo pensamos:

nocode x diferencias de código bajo

Por un lado tenemos herramientas puramente LowCode, son herramientas de la vieja escuela, probablemente inspiración para muchas de las herramientas NoCode actuales.

De este lado tenemos herramientas como Outsystens, Mendix, Appian. Todas ellas herramientas enfocadas al mercado empresarial, es decir, al mercado de las grandes empresas.

Para ingresar a este mercado se necesitan años y años de evolución de productos, es decir, que sean herramientas robustas que tienen como objetivo brindar agilidad a los equipos de desarrollo de estas grandes corporaciones, permitiendo integraciones más complejas.

Las licencias para utilizar estas herramientas suelen ser bastante caras, ya que el público objetivo son estas grandes empresas y el usuario final sigue siendo un técnico, con un mínimo de conocimientos técnicos.

Por otro lado tenemos herramientas como Glide, Adalo, Zapier, herramientas que están enfocadas a fundadores y emprendedores, así como a empresas más pequeñas.

Y en estas herramientas la usabilidad está pensada para generar la menor fricción posible en el aprendizaje inicial de la herramienta, pudiendo ser utilizada por cualquier persona, incluso si no tiene conocimientos tecnológicos, permitiendo la creación de apps, sistemas y negocios desde cero, sin necesidad de instalar las manos en el código.

Y con eso definimos NoCode y LowCode mirando estos dos extremos.

En el lado derecho, LowCode, herramientas más técnicas, robustas y complejas, enfocadas al mercado empresarial y utilizadas por personas con formación técnica.

En el lado izquierdo, NoCode, herramientas con UX diseñadas para usuarios no técnicos y que tienen un público objetivo amplio como emprendedores y pequeñas empresas, no solo enfocadas a grandes empresas.

Y con esto en mente, distribuimos las herramientas en esta línea nuestra, con herramientas de la izquierda que tienden a usar menos código y herramientas de la derecha que tienden a usar más código en el desarrollo.

Teniendo el siguiente resultado:

Herramientas de código bajo de NoCode X

Del lado de NoCode herramientas como:

Herramientas que tienen un perfil de usuario y un caso de uso mucho más cercano a las herramientas puramente NoCode que a las herramientas LowCode.

En el lado LowCode herramientas como:

  • Aplicaciones de energía
  • rediseñar
  • ruta de usuario
  • AppSmith

Herramientas que tienen un perfil de usuario y un caso de uso mucho más cercano a las herramientas puramente LowCode que a las herramientas NoCode.

Y así es como nos gusta ver este complejo escenario de herramientas que tenemos hoy. Preferimos analizar el problema que resuelve la herramienta y el público objetivo en lugar de simplemente definir si se utiliza código o no.

Incluso si se desvía de la traducción libre al inglés de (No Code o Little Code)

No podemos llamar a LowCode FlutterFlow, ponerlo en la misma casilla que Outsystems de la vida, básicamente no tiene mucho sentido para nosotros.

Pero quiero saber de usted, ¿está de acuerdo con la forma en que pensamos aquí o cree que "Sin código" y "Pequeño código" deben definirse literalmente? Realmente quiero saber tu opinión.

Deja en los comentarios de nuestras redes sociales lo que piensas, si es algo completamente diferente, también está bien para fomentar la discusión, envíalo allí, responderé a todos los comentarios.

Si estás interesado en profundizar más en este universo, te invito a realizar nuestros cursos gratuitos, nuestros curso de burbujas y Curso FlutterFlow.

Y por supuesto, si estás interesado en seguir adelante en este viaje, conoce nuestra entrenamiento completo.

Eso es todo por hoy, un fuerte abrazo y ¡hasta la próxima semana!

Lectura adicional:

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Aprenda cómo ganar dinero en el mercado de IA y NoCode, creando agentes de IA, software y aplicaciones de IA y automatizaciones de IA.

Nieto Camarano

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.

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Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

Fala, turma! No papo de hoje eu quero te mostrar por que Agentes de IA verticais são uma das maiores oportunidades que você vai ver nos próximos anos. Talvez na sua carreira inteira.

Esse termo ganhou força depois de um episódio da Y Combinator. Sim, a mesma aceleradora que botou no mundo nomes como Airbnb. E olha só: o próprio Sean Altman, se fosse começar um negócio hoje, apostaria nesse modelo. Então presta atenção.

IA vertical e IA horizontal: qual a diferença, na real?

Imagina o seguinte. Uma IA horizontal é tipo um canivete suíço. Serve pra tudo, mas não é afiada em nada específico. Já a IA vertical é uma ferramenta cirúrgica. Foi feita pra resolver uma dor exata, de um nicho exato.

Por exemplo: você tem CRMs genéricos que funcionam em várias empresas. Agora, pensa num CRM feito só pra escolas digitais. Essa é a pegada da IA vertical. Profundidade total num mercado específico.

E só pra alinhar, quando eu falo em IA, estou me referindo a Inteligência Artificial.

O que são agentes de IA verticais e por que servem
O que são agentes de IA verticais e por que servem

A era da hiperpersonalização só começou

A gente já vive num tempo em que todo mundo quer uma experiência personalizada. Agora, com inteligência artificial, isso ficou exponencial.

O que antes exigia um time inteiro pra atender cada cliente de forma única, hoje pode ser resolvido por um agente de IA. Caso a caso. Sem esforço. Com escala.

E isso não vale só pro B2C. No B2B, empresas também querem soluções feitas sob medida. E estão dispostas a pagar mais por isso.

Por que os agentes de IA vão ultrapassar o mercado de SaaS

O impacto da hiperpersonalização com IA

O Satya Nadella, CEO da Microsoft, já falou sobre isso. Agentes de IA não vão apenas substituir softwares. Eles também vão substituir parte da mão de obra.

E isso muda tudo. Porque hoje as empresas gastam muito mais com pessoas do que com tecnologia.

SaaS, pra quem não está familiarizado, é Software as a Service, ou seja, softwares distribuídos via assinatura. E a previsão é que os agentes de IA verticalizados ultrapassem esse modelo em escala e eficiência.

É por isso que a Y Combinator acredita que esse mercado pode ser até dez vezes maior que o SaaS.

Exemplos reais que já estão rodando

Lá fora a gente já vê alguns modelos ganhando tração.

MT (iniciativa da NextAge) automatiza testes de QA (Garantia de Qualidade). Cap AI criou um chatbot só pra desenvolvedores. E a Silent usa IA pra fazer cobranças por voz em empréstimos automotivos.

No Brasil também tem gente voando.

O VET-GPT é um agente treinado com base científica só pra veterinários. O SABI-A atende consultorias ambientais com base em leis e normas específicas. E o Chat ADV já passou dos 90 mil advogados, oferecendo criação de peças jurídicas e pesquisas integradas.

Todos esses exemplos têm uma coisa em comum: são específicos, resolvem uma dor real e escalam com IA.

E o que isso significa pra você que empreende?

Por que os agentes de IA podem superar o mercado de SaaS

Se você tá construindo algo agora, a pergunta é simples. Qual tarefa dentro do seu mercado ainda é feita manualmente, de forma repetitiva e sem personalização?

Esse é o lugar onde um agente de inteligência artificial pode entrar e gerar muito valor.

Não é sobre criar o próximo gigante da tecnologia. É sobre criar um agente altamente nichado que resolve um problema de verdade. É sobre encontrar um ponto de ineficiência e transformar isso em vantagem competitiva.

Último recado: se liga nessa

No dia 5 de agosto, às 19h, a Inicio sin código vai liberar uma oferta histórica. Acesso vitalício à plataforma. Sim, vitalício mesmo. Uma oportunidade que a galera pede há anos.

Então acessa a página de aniversário, se cadastra e fica ligado no que vem por aí.

Se curtiu esse conteúdo, compartilha com alguém que precisa abrir os olhos pra essa nova era da IA. Bora junto.

A inteligência artificial tem impactado diversos setores criativos, e um dos mais revolucionários é, sem dúvida, o da produção musical. A IA para criar música não é mais uma promessa futurista: é uma realidade acessível que está remodelando a maneira como artistas, produtores e entusiastas criam sons, composições e trilhas sonoras de forma inteligente e automatizada.

O que é IA para Criar Música
O que é IA para Criar Música

O que é IA para Criar Música?

A IA para criar música é um conjunto de técnicas computacionais, geralmente baseadas em machine learning y redes neurais profundas, que permite que sistemas automatizados componham, harmonizem, produzam e editem músicas com mínima ou nenhuma intervenção humana.

Essas inteligências aprendem padrões musicais a partir de grandes bases de dados e podem gerar desde melodias simples até composições complexas com instrumentação e arranjos profissionais.

Esse tipo de IA se popularizou com o crescimento de ferramentas intuitivas que democratizaram o acesso à tecnologia, seja para uso profissional em estúdios ou como recurso criativo para influenciadores e desenvolvedores de games e apps.

Como Funciona a Composição Musical com IA

Sistemas de IA para criação musical operam por meio de modelagem preditiva. Eles analisam milhões de exemplos de músicas e, com base nesse conhecimento, fazem previsões sobre quais notas, acordes ou estruturas rítmicas são mais prováveis em determinados contextos. Assim, conseguem:

  • Gerar melodias originais com coerência harmônica;
  • Imitar estilos musicais específicos;
  • Criar trilhas sonoras para vídeos, jogos ou podcasts;
  • Harmonizar vocais ou batidas de forma automática.

Ferramentas mais avançadas ainda permitem interação em tempo real com o usuário, sugerindo variações melódicas, mudanças de tom ou adaptações baseadas em feedback imediato.

10 Melhores Ferramentas de IA para Criar Música em 2025

Abaixo, listamos as plataformas mais populares e eficazes que utilizam IA para composição, produção e masterização musical.

1. AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)

AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)
AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)

Especializada em composições sinfônicas e trilhas cinematográficas, a AIVA é amplamente utilizada em produções audiovisuais e games. Permite editar partituras e estilos musicais com alta precisão.

2. Soundraw

Soundraw
Soundraw

Ideal para criadores de conteúdo, o Soundraw permite gerar faixas originais com IA em poucos cliques. É altamente personalizável e intuitivo para quem não possui conhecimento musical avançado.

3. Amper Music

Amper Music
Amper Music

Muito utilizado por agências e produtores de vídeos, o Amper cria trilhas baseadas em gêneros e emoções desejadas. Com interface amigável, oferece licenças comerciais fáceis para uso em redes sociais e publicidade.

4. Boomy

Boomy
Boomy

A proposta do Boomy é permitir que qualquer pessoa, mesmo sem conhecimento técnico, crie músicas e as publique em plataformas como Spotify. A IA cuida de todo o processo criativo.

5. Ecrett Music

Ecrett Music
Ecrett Music

Voltado para uso em vídeos e projetos comerciais, o Ecrett Music usa IA para gerar trilhas que se encaixam em contextos específicos, como “vlog”, “jogo de suspense” ou “corporativo”.

6. MuseNet (OpenAI)

MuseNet (OpenAI)
MuseNet (OpenAI)

O MuseNet, da OpenAI, é um dos sistemas mais avançados. Capaz de gerar composições com 10 instrumentos e mais de 15 estilos musicais, combina técnicas de deep learning com redes neuronais recorrentes.

7. Soundful

Soundful
Soundful

Com foco em criadores de vídeos e streamers, o Soundful produz trilhas sem royalties, adaptáveis a estilos como Lo-Fi, EDM, Hip Hop e outros.

8. Loudly

Loudly
Loudly

Mais do que um gerador de músicas, o Loudly é uma plataforma colaborativa. Oferece biblioteca de samples e editor de músicas alimentado por IA, ideal para djs e produtores.

9. Soundtrap by Spotify

Soundtrap by Spotify
Soundtrap by Spotify

Embora não seja 100% automatizada por IA, o Soundtrap utiliza inteligência artificial para sugerir ajustes de mixagem, automatizar instrumentos e colaborar em tempo real.

10. Mubert

Mubert
Mubert

Com base em algoritmos generativos, o Mubert cria músicas “infinitas” para ambientes, apps, jogos ou lives. Oferece API para desenvolvedores que querem integrar trilhas sonoras automáticas em seus produtos.

Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais
Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais

Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais

Empresas de publicidade têm utilizado IA para criar jingles em tempo recorde, reduzindo significativamente o tempo de produção sem comprometer a originalidade.

IA em Aplicativos e Produtos Digitais

Desenvolvedores de apps embedam IA musical para ajustar trilhas sonoras em tempo real conforme o comportamento do usuário.

Por exemplo, apps de meditação ou fitness já utilizam IA para adaptar o ritmo e estilo da música ao tipo de atividade que está sendo realizada. Essa personalização sonora aumenta o engajamento e a permanência do usuário na plataforma.

Criadores independentes também têm se beneficiado: ao integrar IA musical em seus fluxos de produção, conseguem lançar conteúdos exclusivos com maior frequência, reforçando sua presença em redes como TikTok e YouTube.

Para quem deseja aplicar IA musical em produtos digitais, como apps ou interfaces web interativas, uma forma eficiente é dominar ferramentas visuais e sem código.

La Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización da No Code Start Up ensina como integrar inteligências artificiais em fluxos e interfaces com rapidez e sem depender de programadores.

Vantagens de Usar IA para Produção Musical

A maior vantagem é a agilidade criativa. Com a IA, é possível testar variações rítmicas, melodias, harmonias e arranjos em minutos. Isso reduz custos de produção, estimula a experimentação e quebra barreiras técnicas.

Outra vantagem é a democratização da criação: qualquer pessoa com conexão à internet pode gerar músicas de qualidade profissional.

Tendências Futuras e Inovações na Música com IA
Tendências Futuras e Inovações na Música com IA

Tendências Futuras e Inovações na Música com IA

As tendências apontam para uma maior personalização sonora, onde IAs poderão criar trilhas adaptadas às emoções ou ao contexto ambiental em tempo real.

O uso de modelos generativos como Diffusion e Transformers para criação de sons sintéticos hiperrealistas é outro caminho promissor.

Estudos como os publicados pela MIT Technology Review  apontam para a convergência entre IA, neurociência e composição automatizada como fronteira tecnológica para a próxima década.

Como Expandir Seu Potencial Criativo com IA Musical

A IA musical abre portas para novas formas de expressão e inovação criativa. Seja para explorar composições automatizadas ou para integrar sons inteligentes em apps e produtos digitais, o momento é ideal para aprofundar seus conhecimentos.

Para quem busca aplicar essas tecnologias na prática, com liberdade técnica e velocidade de execução, a Formação IA NoCode é o caminho certo para transformar ideias musicais em soluções reais, mesmo sem saber programar.

Lançado em novembro de 2024 pela Anthropic, o Machine Communication Protocol (MCP) transformou a maneira como Agentes de IA interagem com serviços on‑line. 

Em vez de programar cada chamada de API, você descreve funções num manifesto JSON e o agente executa tudo sozinho. 

O N8N incorporou suporte nativo ao MCP, permitindo publicar ou consumir servidores sem escrever código. 

Neste tutorial, você entenderá por que o MCP é considerado revolucionário, quando vale adotá‑lo e como testá‑lo em um fluxo real.

1. Por que o MCP é revolucionário?

O MCP conecta diretamente agentes de IA a serviços, eliminando etapas de programação manual e tornando as conversas capazes de criar clientes, emitir faturas ou ler planilhas em tempo real.

A adoção por empresas como Stripe indica que esse modelo de comunicação tende a se consolidar como padrão nos próximos anos.

2. As três fases de evolução dos agentes de IA

O que e o padrao MCP
  1. Acesso a APIs via código: o desenvolvedor escreve todas as requisições HTTP.
  2. Ferramentas embutidas: plataformas expõem funções internas prontas para o modelo.
  3. Protocolos abertos (MCP): qualquer serviço documentado se torna plug‑and‑play, permitindo escalabilidade quase instantânea de capacidades.

3. O que é MCP e como ele funciona

O MCP é, essencialmente, uma especificação que descreve funções, parâmetros necessários e exemplos de uso em um arquivo JSON.

Quando o agente lê esse manifesto, ele sabe exatamente qual chamada fazer e como tratar a resposta, sem instruções adicionais no prompt.

Em outras palavras, o manifesto substitui a necessidade de código customizado: basta atualizar o arquivo e novas funções ficam disponíveis, enquanto a lógica de erro e autenticação permanece centralizada.

4. Diferença entre MCP Client e MCP Server

Diferenca entre MCP Client e MCP Server
PapelO que fazQuando usar
ClientConsome manifests publicados por terceiros.Você quer acessar rapidamente recursos de serviços externos (ex.: criar pagamentos no Stripe).
ServerPublica seu próprio manifest.Precisa expor processos internos — do CRM ao ERP — como funções que qualquer agente pode acionar.
Para que serve o MCP

5. Benefícios do uso do MCP em projetos de IA

beneficios de usar o padrao MCP

Adotar MCP reduz manutenção de código, padroniza entradas e saídas, facilita governança (você define apenas as ações permitidas) e acelera prototipagem.

Adicionar ou remover funcionalidades vira uma simples edição no manifesto, sem impactar prompts ou fluxos existentes.

6. Comparação: API tradicional vs. MCP

API tradicional vs. MCP
AspectoAPI REST convencionalMCP
Público‑alvoDesenvolvedores humanosAgentes de IA
DocumentaçãoSwagger/OpenAPIManifesto orientado a função
Intenção → açãoConversão manual (código)Automática pelo modelo
AtualizaçõesDependem de desenvolvedoresBastam ajustes no manifesto

7. Ferramentas com suporte ao MCP

servidores mcp no github

Grandes players já oferecem suporte oficial. O Stripe publica seu manifesto para operações de cobrança; a Anthropic habilitou o uso direto no claudio; o GitHub testa o protocolo em extensões de code‑assist.

Além disso, a comunidade mantém conectores para Google Sheets, Notion e HubSpot. Para monitorar tudo isso, projetos como LangSmith fornecem panorama completo dos fluxos MCP, permitindo depurar cada chamada em detalhes.

8. Como o N8N integra o MCP

N8N integracao MCP

No modo Client, basta apontar o N8N para um manifesto externo e criar um node HTTP já configurado. No modo Server, você seleciona qualquer node (ou mesmo um workflow inteiro) define nome, descrição e argumentos, e o N8N gera automaticamente o manifesto JSON.

Esse arquivo pode ficar hospedado localmente (baixo tempo de resposta) ou ser publicado na web para consumo por outros agentes ou ferramentas.

9. Vantagens e desvantagens de criar seu próprio MCP Server

Vantagens e desvantagens de criar seu proprio MCP Server

Construir um servidor próprio coloca você no controle da versão, da segurança e dos limites de uso. O lado negativo é a sobrecarga: cada chamada passa por sua infraestrutura, exigindo monitoramento, escalonamento e políticas de cache para evitar latência ou custos desnecessários.

Se a função existir oficialmente em outro serviço, talvez seja mais simples consumir o manifesto já mantido pelo provedor.

10. Exemplo prático: agente vendedor usando MCP Server

n8n agente de vendas automatico com mcp
  1. No N8N crie três funções: criarLead, gerarProposta y enviarInvoice.
  2. Publique-as como MCP Server.
  3. Conecte um agente (Claude ou GPT‑4o) via MCP Client.
  4. Durante a conversa, o agente coleta dados do cliente, chama criarLead, gera a proposta e devolve ao usuário um link de pagamento criado por enviarInvoice. Todo o fluxo acontece em segundos, sem uma linha de código adicional.
mcp server agente de vendas automatico

Considerações finais

O MCP já produz ganhos reais em agilidade e manutenção, mas não é obrigatório em todos os cenários. Antes de adotá‑lo, avalie se a tecnologia resolve um problema concreto, teste em processos pequenos e, só então, amplie o uso.

Se precisar de um ponto de partida, hospede um manifesto local no N8N, conecte seu agente preferido e observe como a automação se comporta.

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