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¿Qué es MVP y por qué es importante para tu startup?

¿Qué es MVP?

¿Alguna vez has tenido una idea brillante que podría revolucionar tu campo de actividad, pero no sabes cómo convertirla en realidad sin gastar mucho dinero y recursos?

O MVPProducto mínimo viable – es una estrategia que puede cambiar por completo la forma en que desarrolla productos e impulsa su startup. 

O MVP Es la versión más simplificada de un producto o parte de él, creada con la menor cantidad de recursos posible.

Esta versión busca entregar la esencia de la idea y su principal propuesta de valor, con el objetivo de validar si la idea es realmente interesante y si merece la pena invertir más recursos en ella.

En este artículo, exploraremos el significado y la importancia de MVP para su startup. Para aquellos que quieren Haz dinero en línea, conocer este método es fundamental. 

¡Sigue leyendo para comprender mejor y comenzar a implementar esta estrategia en tu startup hoy! 

¿Qué es MVP? 

MVP es el acrónimo de Producto mínimo viable en ingles y significa Producto mínimo viable en portugués.

Como su nombre lo indica, se trata de una práctica que consiste en crear una versión de prueba del producto, con sólo las funcionalidades mínimas necesarias para que cumpla su función.

A partir de esta prueba, es posible observar en la práctica la Eficiencia del producto, usabilidad y aceptación en el mercado.

También permite comparar la competencia, obtención de asociaciones y atracción de inversores.

Si el producto tiene éxito en esta etapa, se desarrolla y mejora nuevamente antes de llegar oficialmente al mercado. 

Ahora, piensa por un momento: ¿Cuántas veces has tenido una idea que parecía increíble, pero cuando la pusiste en práctica no generó el retorno esperado? Esto es exactamente lo que el MVP busca evitar. 

En lugar de pasar meses o incluso años desarrollando un producto completo, crea un MVP para probar el mercado, recopilar comentarios de usuarios reales y realizar los ajustes necesarios.

¿Cuáles son los tipos de MVP más utilizados?

¿Cuáles son los tipos de MVP?

Existen varios tipos de MVP, cada uno con sus características y enfoques específicos. Exploremos algunos de los más conocidos:

Prototipo

El jugador más valioso Prototipo se utiliza a menudo para productos fisicos, por ejemplo: teléfonos inteligentes, automóviles, electrónicos, entre otros.

En esta aplicación se crea una versión simplificada del producto, que puede ser un ejemplo real o simulado, para ser sometido a pruebas de usuario. 

Este tipo de MVP es ideal para obtener comentarios detallados sobre la interacción del usuario con el producto.

Doble

Ya el MVP Doble consiste en crear dos versiones similares del producto, se prueban simultáneamente utilizando el Metodología A/B

Este enfoque permite comparar resultados y elegir la versión que mejor se adapte a las necesidades de los usuarios, ayudando a optimizar la inversión.

Fumar

A su vez, el MVP Fumar Se realiza con la intención de evaluar el interés de los clientes potenciales en el producto o servicio. Es posible poner en práctica esta estrategia a través de un página de destino, por ejemplo. 

En este espacio la empresa puede hablar de sus conceptos y operaciones y estimular el interés de los usuarios.

A partir de esta interacción, se puede medir la tasa de conversión de la página y tener una idea más realista sobre el producto.

Mago de Oz

En MVP Mago de Oz, los clientes interactúan con una interfaz de producto simulada, creyendo que están utilizando una solución automatizada. Sin embargo, entre bastidores, las acciones se realizan manualmente. 

Este tipo de MVP permite probar la viabilidad de la idea, sin necesidad de desarrollar una solución completamente automatizada.

Conserje

El jugador más valioso Conserje es una estrategia en la que el propio empresario realiza el servicio manualmente, ofreciendo atención personalizada a los clientes. 

Aunque tiene una escalabilidad limitada, es excelente para validar la demanda y comprender las necesidades del usuario directamente.

¿Cuál es el mejor tipo de MVP? 

Para responder a esta pregunta, en primer lugar hay que analizar la recursos que tiene el proyecto. Cada tipo de MVP tiene unos requisitos diferentes, y esto hay que tenerlo en cuenta. 

El segundo elemento a analizar debe ser el producto o servicio que se está probandoPor ejemplo, si estás desarrollando un coche, es esencial realizar pruebas de prototipos.

Pero si estás construyendo una red social, el MVP del Mago de OZ podría ser justo lo que necesitas.

¡A continuación te guiaremos paso a paso a la hora de poner en práctica el MVP! 

Mujer programación MVP

¿Cómo desarrollar un MVP?

Ahora que comprende los tipos de MVP, exploremos el proceso de creación de un MVP eficaz. Mira el paso a paso:

Identificar el problema

El primer paso para crear un MVP exitoso es identificar claramente el problema que resolverá su producto. Comprender los dolores y necesidades de su público objetivo es crucial.

Por lo tanto, céntrate en estos dos pasos: 

  • Comprender el dolor y las necesidades: Analice el mercado e identifique las dificultades que enfrenta su audiencia. Esto garantizará que su MVP satisfaga la demanda real.
  • Definición de personas: Cree clientes ideales que representen a su público objetivo. Vaya más allá de la demografía y explore los problemas específicos que enfrentan.

No dudes en dedicar mucho tiempo a este paso inicial, ya que es lo que dictará la calidad de tu servicio y lo que hay que analizar en cada prueba. 

Analizar la competencia

Antes de continuar, es importante comprender el panorama competitivo en el que se lanzará su producto. Por lo tanto, estudie a los competidores que ofrecen soluciones similares.

Identifique sus fortalezas, debilidades y enfoques de mercado. y cómo abordar mejor cada uno de estos puntos. 

Identificar brechas en las ofertas de la competencia. ¿Qué puede ofrecer su producto que sea único y mejor? 

Idealizar el producto

Ahora que entiendes el problema, es hora de idear cómo tu producto resolverá esta demanda de manera innovadora.

En este punto, es importante especificar las características y funcionalidades del producto y determinar cómo satisfará las necesidades de las personas. 

Además, es necesario establecer la propuesta de valor del producto. Pregúntese: ¿Cómo se diferencia de la competencia? ¿Por qué las personas elegirían su producto?

Considere la demanda

Evaluar la demanda de su producto es esencial para garantizar que su MVP tenga potencial de aceptación.

Por lo tanto, llevar a cabo prueba de aceptacion como encuestas y sondeos para evaluar la receptividad del mercado al concepto de su producto. 

Además, crear páginas de destino o utilizar otras estrategias para capturar dirige y evaluar el interés real de las personas.

Usar programación en código

En la etapa de desarrollo de MVP, puede explorar las ventajas de no-code herramientas, que ofrecen un enfoque visual y simplificado para la creación de aplicaciones y software. 

Estas herramientas permiten desarrollar prototipos y productos funcionales sin necesidad de conocimientos profundos de programación.

A continuación se muestran algunas ventajas de las herramientas no-code aplicadas al proceso de creación de MVP:

  • Desarrollo rápido;
  • Creación de prototipos iterativos;
  • Reducción de costos;
  • Mayor autonomía;
  • Integración de datos;
  • Validación de conceptos;
  • Flexibilidad de diseño.

Algunas de las herramientas no-code disponibles incluyen Webflow, WordPress, Bubble, Imagen, Suave, AppGyver, FlutterFlow, Glide, Xano, Airtable, Zapier y Make.

Descubre cuál es el código haciendo clic aquí.

Construir, probar y mejorar

Con el MVP listo, desarrollelo según lo planeado, manteniéndolo simple y enfocado en resolver el problema. Realizar pruebas rigurosas con un grupo inicial de usuarios, recopilar y evaluar comentario

Según los comentarios de los usuarios, realice mejoras en el MVP, agregando las funciones necesarias y ajustando las debilidades. 

Si sigue estos pasos, desde la identificación del problema hasta la iteración continua, creará un MVP sólido, allanando el camino hacia un producto exitoso y competitivo.

Importancia del MVP para startups

Ahora que comprende cómo crear y desarrollar un MVP, puede comprender por qué es tan importante para garantizar el éxito de cualquier startup. 

MVP le permite probar su idea en el mercado real antes de invertir importantes recursos. Este proceso evita gastos innecesarios en productos que pueden no satisfacer las necesidades de los usuarios. 

Además, con un MVP en la mano, puedes recolectar comentario directamente de los usuarios, identificando fortalezas, debilidades y oportunidades de mejora.

Esto guía el desarrollo futuro, garantizando que su solución evolucione de acuerdo con las expectativas del cliente.

Entonces, si estás a punto de lanzar una startup o desarrollar un nuevo producto, MVP es tu camino ideal. 

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Nieto Camarano

Neto se especializou em Bubble pela necessidade de criar tecnologias de forma rápida e barata para sua startup, desde então vem criando sistemas e automações com IA. No Bubble Developer Summit 2023 foi elencado como um dos maiores mentores de Bubble do mundo. Em Dezembro foi nomeado maior membro da comunidade global de NoCode no NoCode Awards 2023 e primeiro lugar do concurso de melhor aplicativo organizado pela própria Bubble. Hoje Neto tem como foco em criar soluções de Agentes IA e automações usando N8N e Open AI.

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Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

O avanço dos modelos de linguagem tem transformado a maneira como interagimos com a tecnologia, e o GLM 4.5 surge como um marco importante nessa evolução.

Desenvolvido pela equipe da Zhipu AI, esse modelo vem conquistando destaque global ao oferecer uma combinação poderosa de eficiência computacional, raciocínio estruturado e suporte avançado para agentes de inteligência artificial.

Para desenvolvedores, empresas e entusiastas da IA, entender o que é o GLM 4.5 e como ele se posiciona frente a outros LLMs é essencial para aproveitar suas funcionalidades ao máximo.

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa
O que é o GLM 4.5 e por que ele importa

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa?

O GLM 4.5 é um modelo de linguagem do tipo Mixture of Experts (MoE), com 355 bilhões de parâmetros totais e 32 bilhões ativos por forward pass.

Sua arquitetura inovadora permite o uso eficiente de recursos computacionais, sem sacrificar desempenho em tarefas complexas.

O modelo também está disponível em versões mais leves, como o GLM 4.5-Air, otimizadas para custo-benefício.

Projetado com foco em tarefas de raciocínio, geração de código e interação com agentes autônomos, o GLM 4.5 destaca-se por seu suporte ao modo de pensamento híbrido, que alterna entre respostas rápidas e raciocínio profundo sob demanda.

Características técnicas do GLM 4.5

O diferencial técnico do GLM 4.5 está em sua combinação de otimizações na arquitetura MoE e aprimoramentos no pipeline de treinamento. Entre os aspectos mais relevantes estão:

Roteamento inteligente e balanceado

O modelo emprega gates sigmoides e normalização QK-Norm para otimizar o roteamento entre especialistas, o que garante melhor estabilidade e uso de cada módulo especializado.

Capacidade de contexto estendida

Com suporte para até 128 mil tokens de entrada, o GLM 4.5 é ideal para documentos longos, códigos extensos e históricos profundos de conversação. Ele também é capaz de gerar até 96 mil tokens de saída.

Otimizador Muon e Grouped-Query Attention

Esses dois avanços permitem que o GLM 4.5 mantenha alto desempenho computacional mesmo com a escalabilidade do modelo, beneficiando implantações locais ou em nuvem.

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5
Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

O ecossistema da Zhipu AI facilita o acesso ao GLM 4.5 por meio de APIs compatíveis com o padrão OpenAI, além de SDKs em diversas linguagens. O modelo também é compatível com ferramentas como:

  • vLLM e SGLang para inferência local
  • ModelScope e HuggingFace para uso com pesos abertos
  • Ambientes com compatibilidade OpenAI SDK para migração fácil de pipelines existentes

Para ver exemplos de integração, visite a documentação oficial do GLM 4.5.

Aplicabilidades reais: onde o GLM 4.5 brilha

O GLM 4.5 foi projetado para cenários onde modelos genéricos enfrentam limitações. Entre suas aplicações destacam-se:

Ingeniería de software

Com desempenho elevado em benchmarks como SWE-bench Verified (64.2) e Terminal-Bench (37.5), ele se posiciona como excelente opção para automação de tarefas complexas de código.

Assistentes e Agentes Autônomos

Nos testes TAU-bench y BrowseComp, GLM 4.5 superou modelos como Claude 4 e Qwen, provando ser eficaz em ambientes onde a interação com ferramentas externas é essencial.

Análise de dados e relatórios complexos

Com grande capacidade de contexto, o modelo pode sintetizar relatórios extensos, gerar insights e analisar documentos longos com eficiência.

Comparativo com GPT 4, Claude 3 e Mistral desempenho versus custo
Comparativo com GPT 4, Claude 3 e Mistral desempenho versus custo

Comparativo com GPT-4, Claude 3 e Mistral: desempenho versus custo

Um dos pontos mais notáveis do GLM 4.5 é seu custo significativamente menor em relação a modelos como GPT-4, Claude 3 Opus y Mistral Large, mesmo oferecendo desempenho comparável em vários benchmarks.

Por exemplo, enquanto o custo médio de geração de tokens com o GPT-4 pode ultrapassar US$ 30 por milhão de tokens gerados, o GLM 4.5 opera com médias de US$ 2.2 por milhão de saída, com opções ainda mais acessíveis como o GLM 4.5-Air por apenas US$ 1.1.

Em termos de performance:

  • Claude 3 lidera em tarefas de raciocínio linguístico, mas GLM 4.5 se aproxima em raciocínio matemático e execução de código.
  • Mistral brilha em velocidade e compilação local, mas não alcança a profundidade contextual de 128k tokens como o GLM 4.5.
  • GPT-4, embora robusto, cobra um preço elevado por um desempenho que em muitos cenários é equiparado por GLM 4.5 a uma fração do custo.

Esse custo-benefício posiciona o GLM 4.5 como excelente escolha para startups, universidades e equipes de dados que desejam escalar aplicações de IA com orçamento controlado.

Comparativo de desempenho com outros LLMs

O GLM 4.5 não apenas compete com os grandes nomes do mercado, mas também os supera em várias métricas. Em termos de raciocínio e execução de tarefas estruturadas, obteve os seguintes resultados:

  • MMLU-Pro: 84.6
  • AIME24: 91.0
  • GPQA: 79.1
  • LiveCodeBench: 72.9

Fonte: Relatório oficial da Zhipu AI

Esses números são indicativos claros de um modelo maduro, pronto para uso comercial e acadêmico em larga escala.

Futuro e tendências para o GLM 4.5
Futuro e tendências para o GLM 4.5

Futuro e tendências para o GLM 4.5

O roadmap da Zhipu AI aponta para uma expansão ainda maior da linha GLM, com versões multimodais como o GLM 4.5-V, que adiciona entrada visual (imagens e vídeos) à equação.

Essa direção acompanha a tendência de integração entre texto e imagem, essencial para aplicações como OCR, leitura de screenshots e assistentes visuais.

Também são esperadas versões ultra-eficientes como o GLM 4.5-AirX e opções gratuitas como o GLM 4.5-Flash, que democratizam o acesso à tecnologia.

Para acompanhar essas atualizações, é recomendável monitorar o site oficial do projeto.

Um modelo para quem busca eficiência com inteligência

Ao reunir uma arquitetura sofisticada, versatilidade em integrações e excelente desempenho prático, o GLM 4.5 se destaca como uma das opções mais sólidas do mercado de LLMs.

Seu foco em raciocínio, agentes e eficiência operacional o torna ideal para aplicações críticas e cenários empresariais exigentes.

Explore mais conteúdos relacionados no curso de agentes com OpenAI, aprenda sobre integração no curso Make (Integromat) e confira outras opções de formações com IA e NoCode.

Para quem busca explorar o estado-da-arte dos modelos de linguagem, o GLM 4.5 é mais que uma alternativa — é um passo à frente.

Neste vídeo eu te levo para a prática com um agente SDR de IA. A ideia é mostrar um funil inteiro automatizado. Vamos conectar captação, qualificação, CRM e follow up num fluxo só.

O objetivo é simples. Receber o lead, responder na hora e qualificar com contexto. Depois disso, repassar ao vendedor no ponto certo.

Exemplo com formulário e WhatsApp

Exemplo com formulário e WhatsApp

Começamos por um formulário simples. Pode ser Tally ou o que você já usa no site. Nome, telefone, e-mail e a demanda do lead.

Assim que o lead envia, a automação dispara no N8N. O agente manda a primeira mensagem no Whatsapp. O atendimento começa em segundos, sem espera.

O agente entende o contexto do pedido. Responde de forma humanizada com base nos dados do formulário. E já guia a conversa para a qualificação.

Qualificação e repasse ao vendedor

Qualificação e repasse ao vendedor

O SDR de IA faz perguntas objetivas. Identifica dor, urgência, orçamento e serviço ideal. Registra tudo para não se perder nenhuma informação.

Quando o interesse esquenta, o agente muda o status no CRM. Ele para o atendimento automatizado. E repassa direto para o vendedor humano finalizar.

Automação e banco de dados

Automação e banco de dados

Toda interação é registrada no Supabase. Isso garante histórico, métricas e governança dos dados. Facilita auditoria e evolução do agente.

A modelagem salva nome, contato, origem e estágio. Salva também as últimas mensagens e marcações de follow up. Com isso, relatórios e disparos ficam precisos.

Integração com Notion CRM

Integração com Notion CRM

O CRM do exemplo é o Noción. Mas a lógica vale para Pipedrive, RD Station ou qualquer outro. Basta ter API e conectar no N8N.

As colunas principais são claras. Novo lead, atendimento humano, venda realizada e finalizado. O agente move os cards conforme o progresso.

Quando qualifica, o agente cria um resumo no card. Inclui dor principal, solução sugerida e próxima ação. O vendedor entra sabendo exatamente o que fazer.

Função de Follow Up

Se o lead parar de responder, ninguém fica no escuro. O agente dispara uma sequência de reativação. A agenda e as regras ficam salvas no banco.

Os textos são úteis e respeitosos. Nada de spam, sempre com valor claro. O foco é facilitar a decisão do lead.

Ferramentas e arquitetura

Ferramentas e arquitetura

Interface de conversa no Whatsapp. Automação e orquestração no N8N. Base de dados no Supabase.

O formulário pode ser Tally ou equivalente. O CRM pode ser Noción ou outro de sua escolha. A arquitetura é flexível e modular.

No agente usamos TRAPO para contexto. Memória para manter a conversa coesa. E functions para acionar CRM e banco.

Fluxo mestre e recursos multimídia

Fluxo mestre e recursos multimídia

O fluxo mestre entende texto, imagem e áudio. Divide mensagens longas em partes e responde na ordem. Tudo fica logado para consulta e melhoria contínua.

Há um subfluxo dedicado ao Notion. Ele cria, move e comenta cards automaticamente. Isso mantém o pipeline e a equipe alinhados.

Resumo para vendedores

Resumo para vendedores

O cartão chega com contexto pronto. Quem é o lead, o que pediu e o que o agente sugeriu. Mais o próximo passo recomendado.

Isso reduz fricção no handoff. Aumenta a taxa de conversão e a velocidade de fechamento. O vendedor foca em fechar, não em investigar.

Estratégias de Follow Up

Estratégias de Follow Up

Defina janelas de tempo objetivas. Exemplo prático: 2 horas para o Follow Up 1, 4 horas para o 2. Depois, marcar como não respondido e encerrar.

Para e-commerce, use o abandono de carrinho. Para serviços cíclicos, use lembretes programados. Bônus e descontos podem destravar a resposta.

O importante é registrar cada envio. Quem recebeu, quando recebeu e qual mensagem foi. Isso evita repetição e mantém o controle.

Formação Agentes 2.0 e templates

Formação Agentes 2.0 e templates

Se quiser replicar, a Formação Gestor de Agentes de IA 2.0 ajuda. Lá tem templates de fluxos, prompts e integrações. Além de suporte, comunidade e estudos de caso.

Com fundamentos e prática guiada, você acelera a execução. Constrói agentes profissionais com governança e métricas. E coloca seu funil no piloto automático com qualidade.

No contexto de 2025, em que a velocidade da informação e a personalização da experiência do consumidor são diferenciais competitivos cruciais, o uso de agente de IA para marketing digital deixou de ser uma tendência e se consolidou como uma realidade fundamental.

Segundo um relatório da McKinsey sobre adoção de IA em marketing, esses agentes não apenas automatizam tarefas, mas tomam decisões autônomas baseadas em dados, comportamentos e objetivos de negócio.

Nesta leitura completa, você vai descobrir como funcionam, para que servem, quais ferramentas utilizar e por que empresas que dominam essa tecnologia estão anos luz à frente da concorrência.

O que é um agente de IA para marketing digital
O que é um agente de IA para marketing digital

O que é um agente de IA para marketing digital?

Uno agente de IA para marketing digital é uma entidade autônoma baseada em inteligência artificial que atua com autonomia parcial ou total em processos de marketing, como captação de leads, segmentação de audiências, criação de conteúdo, análise de dados e execução de campanhas.

Para entender melhor o conceito, vale consultar esta definição acadêmica de agentes inteligentes. Esses agentes utilizam modelos de machine learning e processamento de linguagem natural para entender comportamentos e responder de forma personalizada em escala.

Diferente de simples automações, como e-mails programados ou bots de resposta, os agentes com IA são capazes de aprender com interações passadas, adaptar suas estratégias e agir conforme métricas em tempo real.

Um artigo clássico da Harvard Business Review sobre automação adaptativa evidencia essa evolução natural do marketing digital orientado por dados.

Como funcionam os agentes inteligentes no marketing moderno

Os agentes de IA funcionam a partir da integração de dados internos (CRM, ERPs, funis) com dados externos (tendências de mercado, redes sociais, comportamento do usuário).

Para um mergulho técnico, o CDP Institute mantém um guia completo sobre governança desses dados. A partir dessa base, os agentes podem tomar decisões e executar tarefas de forma independente.

Por exemplo, um agente pode:

  • Detectar que um lead visitou três vezes uma página de preço e ainda não converteu;
  • Personalizar um e-mail com oferta específica com base no comportamento anterior;
  • Acompanhar a abertura e interação com o e-mail e replanejar o follow‑up caso o lead clique ou ignore.

Essa lógica adaptativa é o que permite uma experiência de marketing verdadeiramente centrada no cliente.

Ferramentas e plataformas que utilizam agentes de IA

Em 2025, algumas das ferramentas mais relevantes para criação e gestão de agentes de IA para marketing incluem:

Hacer (Integromat)

Com sua abordagem visual e integração com milhares de apps, é possível criar agentes que reagem a eventos em CRMs, landing pages e e‑commerces. Conheça o site oficial do Make para explorar integrações avançadas.

O Curso de Make (Integromat) da No Code Start Up ensina exatamente como construir essas rotinas inteligentes.

Agentes com OpenAI e Dify

Usando modelos GPT‑4o e ferramentas como o Curso de Agentes con OpenAI, é viável criar agentes que escrevem cópias, conversam com leads em tempo real e analisam sentimentos de comentários.

La documentação do OpenAI es el guia oficial do Dify mostram como esses agentes podem ser implantados com fluxos lógicos e memória contextual.

Salesforce Einstein & HubSpot AI

Plataformas consagradas também avançaram na adoção de IA. O Salesforce Einstein para Marketing recomenda automações personalizadas com base em dados históricos, enquanto o HubSpot AI detecta oportunidades de venda cruzada em tempo real.

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais
Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

E‑commerce com IA preditiva

A loja virtual Dafiti implantou um agente de IA para recomendar produtos personalizados em e‑mails baseados no histórico de compras e navegação.

De acordo com o case detalhado publicado na TI Inside, a iniciativa não só elevou em 28 % a taxa de conversão, como também proporcionou redução de custos operacionais de até 80 % e ganhos expressivos de agilidade na execução das campanhas.

Geração de demanda B2B

Empresas como a Resultados Digitais (RD Station) implementaram agentes que identificam leads mais propensos à conversão com base em sinais comportamentais.

O case oficial da RD Station mostra a redução de 40% no tempo de resposta comercial.

Social listening com resposta autônoma

Marcas como Netflix usam agentes que monitoram redes sociais e reagem automaticamente a menções com sugestões de conteúdo ou respostas bem‑humoradas.

La Brand24 analisou como a Netflix domina as redes sociais analisou essa estratégia e o impacto no engajamento.

Benefícios estratégicos dos agentes de IA no marketing digital

Empresas que implementam corretamente agentes de IA conseguem não apenas escalar suas operações, mas também elevar drasticamente a eficiência das suas campanhas. Um relatório da Deloitte sobre personalização em escala comprova ganhos como:

  • Personalização em escala: cada usuário recebe interações alinhadas ao seu perfil e estágio na jornada.
  • Decisões em tempo real: otimização de campanhas à medida que os dados mudam.
  • Redução de custos operacionais: menos necessidade de equipes gigantes para execução tática.
  • Velocidade de aprendizado: os agentes melhoram conforme operam, criando um ciclo de feedback positivo.
Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes
Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

Com a popularização dos modelos de IA multimodal e do conceito de “marketing autônomo”, a Gartner — predições de marketing 2025‑2028 projeta uma explosão na adoção de agentes especializados por canal (e‑mail, redes sociais, SEO, CRM).

Outro ponto é a integração entre IA e interfaces no-code, permitindo que profissionais de marketing criem seus próprios agentes sem depender de devs.

Plataformas como manual oficial do Bubble es el Curso Dificar permitem essa construção de forma intuitiva.

Também são esperadas inovações como agentes com personalidades distintas por campanha, regulamentação da IA generativa — incluindo iniciativas como o EU AI Act — e avanços em IA que compreendem ironia, humor e contexto profundo de marca.

Avançar com agentes de IA no marketing exige preparação

Está claro que o uso de agente de IA para marketing digital representa uma vantagem competitiva evidente em 2025.

No entanto, o sucesso na implementação exige compreensão técnica, clareza nos objetivos e escolha das ferramentas certas. 

Se você deseja dominar essas habilidades, veja as formações da No Code Start Up e comece a criar seus primeiros agentes com foco em performance, escala e personalização real.

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