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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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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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La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que opera el sector financiero, desde el análisis de riesgos hasta la automatización de procesos complejos. Más que una tendencia, la IA se ha convertido en una herramienta estratégica para las instituciones financieras que quieren aumentar su eficiencia, reducir costos y ofrecer experiencias personalizadas. Dentro de este escenario, el uso de Agentes de IA para finanzas ha ido ganando terreno como una aplicación práctica y accesible para empresas de todos los tamaños.

Panel financiero con gráficos automatizados y elementos visuales que representan inteligencia artificial

Desarrollo de software de IA en el sector financiero

La creación de soluciones basadas en IA en el contexto financiero requiere robustez, seguridad y adaptabilidad. El desarrollo de este tipo de software requiere una arquitectura preparada para manejar grandes volúmenes de datos, aprendizaje continuo y capacidad de proporcionar insights precisos.

Además, los sistemas deben poder operar con datos sensibles, integrarse con múltiples fuentes (como bancos, corredores y ERP) y adaptarse rápidamente a los cambios regulatorios en el sector. La flexibilidad y la modularidad son elementos fundamentales de cualquier arquitectura de IA para finanzas.

Integración con infraestructuras existentes

Gran parte del éxito de la IA en el sector financiero depende de su integración con los sistemas heredados. Esto incluye plataformas de banca por Internet, CRM, pasarelas de pago y herramientas de cumplimiento. Utilice plataformas NoCode como constituir o N8N Permite crear conexiones efectivas sin la complejidad del desarrollo tradicional.

Por cierto, si quieres experimentar en la práctica cómo integrar flujos financieros con IA, No-Code Start-Up ofrece una Curso gratuito de N8N con video completo en YouTube. Es una gran oportunidad para explorar automatizaciones reales y comprender cómo estructurar integraciones seguras e inteligentes de manera accesible.

Con este enfoque, los bancos y las fintechs pueden activar flujos inteligentes basados en datos reales, como el envío automático de alertas, segmentaciones personalizadas y recomendaciones basadas en el comportamiento del consumidor.

Desafíos en el desarrollo de la IA para el sector financiero

A pesar del enorme potencial, existen desafíos que es necesario tener en cuenta. Entre los más relevantes se encuentran:

  • Calidad de los datos:Los modelos solo son efectivos si se alimentan de datos limpios y organizados.
  • Explicabilidad:Es esencial comprender cómo la IA llegó a una recomendación particular.
  • Resistencia cultural:Los equipos tradicionales pueden resistirse a adoptar la automatización y las decisiones basadas en algoritmos.

Como lo destaca DeloitteLa combinación de gobernanza de datos, capacitación de equipos y monitoreo ético de la IA es esencial para mitigar riesgos y generar resultados consistentes.

Seguridad y cumplimiento normativo

El sector financiero es uno de los más regulados del mundo. Por lo tanto, cada aplicación de IA debe cumplir con estándares como LGPD, GDPR y las regulaciones del Banco Central.

La adopción de buenas prácticas Privacidad de datos por diseñoEl cifrado de extremo a extremo y el control de acceso basado en roles son solo algunos de los requisitos básicos. Plataformas como Xano Ofrecemos una infraestructura robusta con foco en la seguridad para aquellos que quieran desarrollar backends financieros con IA.

Ilustración de seguridad digital con candado y datos financieros, que simboliza la protección y el cumplimiento en la aplicación de IA.

Escalabilidad y resiliencia del software

A medida que la IA se convierte en una parte fundamental de las operaciones, es necesario garantizar que los sistemas sean escalables y resilientes. Esto significa poder crecer según la demanda, sin comprometer el rendimiento ni la seguridad. La computación en la nube y la adopción de microservicios son estrategias esenciales en este viaje.

Empresas como Goldman Sachs y Banco de Brasil Ya hemos demostrado, en diferentes contextos, cómo los modelos de IA pueden implementarse de forma gradual, probando hipótesis de forma segura antes de escalar a toda la operación.

Agentes de IA para finanzas: casos de uso y aplicaciones en el sector financiero

1. Análisis de crédito automatizado

Empresas como Créditos Utilizamos IA para evaluar cientos de variables (incluido el historial bancario, los hábitos de gasto y los datos públicos) con el objetivo de ofrecer crédito personalizado. Esto reduce los impagos y amplía el acceso al crédito de forma más justa. De acuerdo a McKinsey, la automatización puede reducir el tiempo de análisis hasta en un 70%.

2. Prevención del fraude

O Bradesco y otras instituciones han implementado modelos de aprendizaje automático que detectan fraudes basándose en patrones de comportamiento. Cuando una transacción se desvía del estándar, el sistema activa un bloqueo automático o envía una verificación adicional al usuario. De acuerdo a Visa, el uso de inteligencia artificial ayuda a prevenir fraudes por un valor aproximado de US$14.250 millones.

3. Gestión automatizada de inversiones

Robo-asesores como los de Inversiones XP Utilizamos algoritmos que analizan el perfil del inversor, sus objetivos financieros y las condiciones del mercado para armar y reequilibrar carteras de forma autónoma. EL Perspectivas de CB Destaca que estos sistemas están democratizando el acceso a servicios financieros de calidad, antes restringidos a los grandes inversores.

4. Servicio al cliente impulsado por IA

O Itaú incorporó IA a sus canales digitales, permitiendo a los clientes renegociar deudas, solicitar segundas copias de facturas o consultar facturas utilizando lenguaje natural. Esto reduce el tiempo de respuesta, mejora la experiencia del cliente y libera a los equipos humanos para casos más complejos. De acuerdo a AccentureAhora es posible automatizar hasta 80% de interacciones bancarias de primer nivel mediante inteligencia artificial.

5. Previsión de flujo de caja

Las empresas emergentes de gestión financiera utilizan Agentes de IA para finanzas que integran datos de cuentas por pagar y por cobrar, estacionalidad y tendencias del mercado para predecir el flujo de caja de los próximos meses con gran precisión. En base a esta información se pueden tomar decisiones más asertivas. EL Revista de negocios de Harvard refuerza que este enfoque reduce el margen de error en las proyecciones financieras y mejora la planificación estratégica.

El papel de los agentes de IA en las finanzas

Entre todas las aplicaciones, la Agentes de IA para finanzas Destacan por su versatilidad y accesibilidad. Funcionan como “copilotos” inteligentes, realizando tareas como:

  • Generación automática de informes financieros
  • Envío de alertas sobre objetivos o desviaciones
  • Análisis predictivo de rentabilidad

Utilizando plataformas como Dificar y AbiertoAIEs posible configurar estos agentes con lenguaje natural, haciéndolos más fáciles de utilizar incluso para aquellos sin formación técnica. Esto amplía el acceso a la inteligencia de datos en el sector financiero.

El futuro de la IA en el sector financiero

La inteligencia artificial en el sector financiero ya no es una promesa lejana: está presente en las decisiones estratégicas, el servicio al cliente y la gestión de riesgos. La adopción de tecnologías como los agentes de IA para las finanzas representa un salto en la madurez digital. A medida que se superen los desafíos técnicos y las plataformas se vuelvan más accesibles, las empresas de todos los tamaños podrán utilizar la IA no solo para automatizar, sino para evolucionar.

Las organizaciones que dominen el uso de la IA de forma ética, segura y estratégica estarán a la vanguardia en la generación de valor y la conquista del mercado. El futuro de las finanzas es predictivo, integrado y basado en datos, y comienza ahora. ¿Quieres aprender a crear tus propios agentes financieros impulsados por IA sin codificar? Acceder a la Capacitación para administradores de agentes de IA y descubre la forma más práctica de aplicar todo esto en tu contexto.

Cómo la IA está cambiando el mercado Se puede observar en prácticamente todos los sectores de la economía y es un cambio que se intensifica día a día. La inteligencia artificial (IA) está siendo reconocida como una fuerza disruptiva que está transformando profundamente el mercado global. Desde tareas sencillas hasta decisiones complejas, se ha integrado en procesos de diversos sectores, transformando la forma en que las personas trabajan, consumen y gestionan empresas.

Además, al observar los efectos de esta transformación, se hace evidente cuánto se está reconfigurando el mercado laboral: surgen nuevas oportunidades, algunas profesiones pierden terreno y otras se adaptan o renacen con el apoyo de la tecnología, lo que demuestra cómo la IA está cambiando el mercado de forma amplia y profunda.

Cómo la IA está cambiando el mercado laboral

La IA está acelerando la automatización de tareas repetitivas y operativas. Los sistemas de IA ya se utilizan para realizar de manera eficiente:

  • Atención al cliente con chatbots.
  • Análisis de datos predictivos para ventas y marketing.
  • Procesos financieros y de auditoría automatizados.
  • Control de inventarios y logística.

Estos cambios no sólo reducen los costos operativos; Además, también requieren que la fuerza laboral se capacite para nuevos roles, lo que refuerza cómo la IA está cambiando el mercado laboral con gran intensidad.

Representación de personas e inteligencia artificial colaborando en diferentes profesiones

Profesiones afectadas por la inteligencia artificial

Según el informe de PwC sobre el futuro del trabajo (fuente), se estima que hasta un 30% de tareas humanas podrían automatizarse para mediados de la década de 2030. Estos datos muestran, en la práctica, cómo la IA está cambiando el mercado laboral y los requisitos de habilidades.

Algunos de los roles más impactados por la IA incluyen:

  • Operadores de telemarketing
  • Asistentes administrativos
  • Analistas de datos (algunas tareas están siendo reemplazadas por IA generativa)

Por otra parte, surgen nuevas funciones como:

  • Ingenieros rápidos
  • Expertos en automatización con NoCode
  • Diseñadores de experiencias conversacionales
  • Gestores de agentes inteligentes

Aquellos Agentes de IA, por ejemplo, se utilizan cada vez más en empresas que buscan automatizar decisiones y realizar tareas con una mínima intervención humana. Según un análisis de la El bordeGrandes empresas como OpenAI, Google y DeepMind están invirtiendo fuertemente en el desarrollo de estos sistemas, que ya son capaces de actuar de forma autónoma en procesos corporativos complejos. Están diseñados para operar de forma autónoma, aprender continuamente e integrarse con otras tecnologías, lo que los convierte en actores clave en la transformación digital continua.

Qué está pasando ahora: cómo la IA está cambiando el mercado en cifras

El mercado de la IA está experimentando un crecimiento exponencial. Se estima que el sector superará US$ 500 mil millones en valor para 2027. Existe una carrera global por la innovación, con startups, grandes empresas y gobiernos invirtiendo fuertemente en:

  • Modelos generativos (como ChatGPT)
  • Automatización robótica de procesos (RPA)
  • Inteligencia artificial aplicada a la salud, la educación, el derecho y la agroindustria

Este movimiento demuestra cómo la IA se está posicionando como un activo estratégico para el crecimiento y la competitividad.

Lectura sugerida:

Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización

¿Cuáles son los aspectos negativos de la IA en el mercado laboral?

A pesar de los avances prometedores, también surgen desafíos importantes:

  • desempleo estructural: funciones terminadas sin tiempo suficiente para la recalificación
  • Desigualdad digital:No todo el mundo tiene acceso a la educación tecnológica
  • Dependencia tecnológica:Las empresas se convierten en rehenes de plataformas y algoritmos
  • Cuestiones éticas y de privacidad: uso inapropiado de datos y decisiones automatizadas sesgadas

Estos factores exigen que las políticas públicas, los líderes empresariales y la sociedad civil debatan sobre límites, transparencia y responsabilidades en el uso de la tecnología.

Personas que utilizan herramientas de IA en un lugar de trabajo moderno

Oportunidades y futuro del trabajo con IA

La clave está en la adaptación consciente. El futuro del trabajo estará impulsado por:

  • Aprendizaje continuo y recualificación profesional
  • Dominio de herramientas de IA y plataformas NoCode
  • Creación de nuevos modelos de negocio basados en datos y automatización
  • Desarrollo y gestión de agentes autónomos de IA

Cada vez más, los profesionales y las empresas necesitarán adoptar una postura proactivo y experimental, convirtiendo a la IA en un aliado.

Cursos recomendados:

IA y emprendimiento: nuevas fronteras de mercado

La inteligencia artificial no sólo está transformando el mercado laboral tradicional, sino que también está abriendo el camino para nuevos modelos de negocio. Los emprendedores digitales están utilizando IA para crear productos escalables como asistentes inteligentes, sistemas de recomendación y plataformas SaaS basadas en datos. Las herramientas NoCode, combinadas con agentes de IA, están posibilitando el surgimiento de startups ágil, altamente automatizado y altamente personalizable.

Un gran ejemplo es el Micro-SaaS basado en IA, que resuelven problemas muy específicos y pueden ser creados por una sola persona. Plataformas como Bubble, FlutterFlow y Make, integradas con modelos OpenAI, hacen que este escenario no solo sea posible, sino también accesible.

Para aquellos que deseen explorar este nuevo territorio, recomendamos Entrenamiento sin código de IA SaaS, diseñado para transformar ideas en productos digitales utilizando el poder de la inteligencia artificial.

Cómo la IA está cambiando el mercado y dando forma al futuro

La inteligencia artificial está cambiando el mercado de forma irreversible. No es sólo una revolución tecnológica, sino también una transformación social, profesional y económica. La pregunta ya no es "si" la IA impactará su trabajo, sino “¿Cómo te posicionarás en esta nueva era?”.

La buena noticia es que nunca ha habido tantas herramientas accesibles para quienes quieren aprender IA en la práctica.

Ver todos los cursos y capacitaciones de No Code Start Up

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