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Qué es No Code: todo sobre el desarrollo sin código

¿Qué hay en el código?

Anos atrás a única opção que Jeff Bezos e Mark Zuckerberg tiveram para criar a Amazon e o Facebook foi passar horas em sua garagem escrevendo linhas e linhas de código.

Afortunadamente, la tecnología evoluciona...

Hoy en día cualquiera puede lanzar prototipos en 24 horas utilizando herramientas no-code (código cero), 1/10 del coste tradicional.

¿Alguna vez tuviste una idea para una app y la abandonaste por falta de programador? Con no-code, puedes lanzarla tú mismo sin contratar a un desarrollador.

O ese día que algo te molestó y pensaste: si alguien creara una solución a este problema, ganaría mucho dinero.

Tal vez si tuvieras acceso a este contenido antes, esa persona podrías ser tú.

Graças às tecnologias chamadas de no-code, você poderia ter tirado do papel e desenvolvido essa sua ideia sem escrever uma linha sequer de código.

Saber qué hay en el código te hará mirar el mundo de la programación con otros ojos. 

Si te gusta la tecnología y el desarrollo, pero no tienes afinidad por la programación, entender qué es no-code será la respuesta que estabas buscando.

En este artículo entenderás un poco más al respecto. 

Después de todo, ¿qué hay en el código?

No-code é desenvolvimento visual: você monta telas, regras, integrações por blocos e publica web/mobile sem digitar código. Ferramentas como Bubble (web) e FlutterFlow (mobile/web) materializam esse modelo.

Es decir, los desarrolladores de no-code, en lugar de desarrollar escribiendo líneas de código ellos mismos, utilizan herramientas que permiten el desarrollo visual y desarrollan en base a una lógica mucho más comprensible y similar al lenguaje humano:

Esto está muy en línea con las palabras del CEO y fundador de Bubble, una de las plataformas no-code más grandes de la actualidad:

¿Por qué en el mundo actual se espera que las personas aprendan y hablen el lenguaje de las computadoras?
¿No deberían, en cambio, los ordenadores aprender a hablar nuestro idioma?
?”
Emmanuel Straschnov – Fundador y CEO de Bubble

  • Déficit de talentos: escassez global estimada em ~40M hoje e ~85M até 2030 (fontes que compilam dados de BLS/Korn Ferry).
  • Mercado LC/NC: projeção de US$ 187 bi até 2030, partindo de ~US$ 10 bi em 2019.

No sé ustedes, pero para mí esto tiene mucho sentido.

¿Y, cómo hacerlo? 

Herramientas como Bubble y FlutterFlow te permiten arrastrar bloques, definir lógica y publicar (todo desde un solo panel).

Tais ferramentas facilitam o processo de desenvolvimento, quebrando as barreiras para aqueles que desejavam trabalhar com a criação de aplicativos, mas que não sabem programar. 

Isso traz infinitas possibilidades, pois permite que qualquer pessoa desenvolva sua própria aplicação, tirando sua ideia do papel sem precisar recorrer a um programador. 

Esto reduce en gran medida los costos de desarrollo, ya que el tiempo de desarrollo es más corto y, además, los profesionales de TI calificados suelen ser una fuerza laboral muy costosa.

El movimiento sin código

¿Qué es no-code?

Comenzó en los 90 con los creadores de sitios web WYSIWYG. La explosión llegó en 2018, cuando los VC invirtieron millones en Bubble, Webflow y Airtable (acelerando la adopción empresarial).

Sin embargo, como puedes imaginar, en ese momento solo había un boceto de cómo sería hoy, con plataformas muy limitadas, pero, para el momento, fue un gran avance. 

En 2018 hubo una gran expansión del área y de las herramientas utilizadas, provocando que el escenario tecnológico sufriera una gran revolución! 

Ese año se produjo una publicación de extrema relevancia para el medio, demostrando que varios Inauguración estaban invirtiendo en este modelo de desarrollo, que es una de las razones de sus soluciones más ágiles. 

El no-code es una solución sencilla, intuitiva, eficiente y ágil que promueve una serie de beneficios para todas las empresas (e incluso para el día a día de las personas). 

¿Por qué el no-code importa hoy más que nunca?

Si ha estado siguiendo un poco el mercado tecnológico en los últimos años, probablemente haya oído hablar de las dificultades que tienen las empresas para contratar y retener a los desarrolladores.

Esto se debe a que, el crecimiento exponencial de las empresas que utilizan y crean sus propias aplicaciones y softwares últimamente, ha aumentado considerablemente la demanda de estos profesionales.

Y como se necesita tiempo para hacer buenos desarrolladores, se creó el caos perfecto.

Una demanda alta que no deja de crecer (y no dejará de crecer por mucho tiempo), con una oferta baja que nos cuesta aumentar por el tiempo que lleva formar a los programadores.

¿Cuál es el déficit actual de desarrolladores en el mundo?

De acuerdo con Estadísticas laborales de EE. UU. la falta de desarrolladores ascendió a 40 millones de trabajadores en 2019. Para 2030, la expectativa es que este número llegue a 85 millones.

Generando una pérdida global de U$D8.4 billones.

Y las empresas ya han sentido fuertemente las consecuencias de esto:

  • Los salarios y beneficios para poder contratar y retener a tales profesionales nunca han sido tan altos;
  • Los costos de desarrollo de aplicaciones siguen creciendo;
  • Dificultad para que las pequeñas y medianas empresas ingresen a este juego;

Hay miles de empresas con este dolor, un mundo de oportunidades.

Y aquí es donde brilla no-code...

La ventaja de no-code

  • Aprende en meses, no en años
  • Reducir el coste de desarrollo hasta en un 70 %
  • Lanza de 5 a 10 veces más rápido
  • Escalar sin contratar desarrolladores adicionales

Esto ha llamado mucho la atención de empresarios y empresas, y como estas empresas se han dado cuenta de esto, muchos han optado y preferido el desarrollo no-code.

Según proyecciones de CABLE DE NOTICIAS DEL MUNDO el mercado lowcode y sin código debería crecer desde un tamaño medido de U$D 10 Bi en 2019 y alcanzar U$187 Bi para 2030.

Llegados a este punto, imagino que la oportunidad ya la tienes muy clara, pero puede ser que todavía te estés preguntando cómo puedes beneficiarte realmente de esta revolución.

Cómo beneficiarse de no-code

En primer lugar, es interesante mencionar que el mercado tecnológico ha despertado el interés de muchas personas en los últimos años.

  • Intraemprendimiento: crear apps interno y obtener ascensos
  • Trabajo independiente: cobra entre 2000 y 50 000 rupias por proyecto
  • Encontrado: lanza tu propia startup SaaS

Esto se debe principalmente a que este es un segmento que ofrece muchas ventajas para los profesionales.

Los sueldos son altos y con muchas prestaciones y el home office ya es una práctica habitual en el mercado.

Además de que es un mercado que no para de crecer y está prácticamente anticrisis, llueva o truene es un mercado que tiene demanda.

Es decir, si las empresas van bien y crecen, invierten en tecnología e innovación para crecer aún más y diferenciarse de la competencia.

Si están en crisis, invierten en tecnología e innovación para reducir costes y diferenciarse de la competencia.

Y esta suma de factores ha atraído a muchas personas a este mercado.

Sin embargo, este también es un segmento que requiere mayor preparación de los profesionales y por eso muchas personas han tenido dificultades para hacer este cambio.

Tanto si eres una persona que ya había pensado en migrar al mercado tecnológico en algún momento, como si después de este contenido te interesaste en el segmento, o incluso si ya estás en este mercado, el no-code te abre una gran oportunidad.

¿Significa esto que no-code es fácil?

Respuesta rápida: no.

Todavía necesitarás dominar varios otros aspectos relacionados con el desarrollo de aplicaciones y conocimientos técnicos fundamentales.

Pero las herramientas no-code tienen una curva de aprendizaje mucho más baja

Y con esta nueva habilidad, las formas de ganar dinero son diversas.

Puedes trabajar dentro de una empresa, creando y mejorando tus aplicaciones no-code. Por ejemplo: transformar hojas de cálculo de Excell obsoletas en apps robustas, con cuadros de mando completos.

Habilidad poderosa para asegurar un aumento de sueldo o promociones.

Puedes actuar prestando servicios a otras empresas como autónomo o creando tu propia agencia.

Debido a que apps son productos de alto valor agregado, puede cobrar R$1000, R$2000, R$5000, R$10000, R$50000 e incluso mucho más por un proyecto.

Y porque con esta habilidad también puedes hacer despegar tu app o idea de negocio.

Crea tu propia startup, tu propia SaaS (aplicación de suscripción).

De todos modos, las oportunidades son innumerables.

Qué podemos crear con no-code

¿Para qué no sirve el código?

Como ya mencioné aquí, con el nivel en el que están las herramientas hoy en día, realmente puedes crear prácticamente cualquier cosa con no-code.

Puedes crear:

Las posibilidades son realmente infinitas: comercio electrónico, marketplace, ERP, SaaS, sistemas de programación, sistemas de entrega, redes sociales.

Copie Uber, Airbnb, Facebook, Instagram.

Utilice inteligencia artificial, Web3 apps, Token Gated apps

Y la lista continúa.

Hoje em ferramentas que permitem integrações API, a gama de possibilidades é realmente infinita.

Pero eso es lo que no pudimos crear con no-code.

Y entonces la respuesta es realmente, depende...

Todo lo que mencioné anteriormente se puede crear con no-code, pero depende de las herramientas que esté utilizando.

Por lo tanto, uno de los primeros pasos es comprender los requisitos de su proyecto y seleccionar una herramienta que se ajuste a ellos.

No es necesario seleccionar una herramienta extremadamente compleja si su objetivo es crear una aplicación súper simple.

Lo mismo ocurre si el objetivo es crear un marketplace complejo con varios usuarios, es necesario utilizar una herramienta que lo permita.

Dica de 5 principais ferramentas no-code

Herramienta Uso principal Énfasis
Bubble Aplicaciones web Lógica avanzada + complementos
FlutterFlow Aplicaciones móviles Exportar código nativo de Flutter
flujo web Sitios web CMS SEO nativo y diseño de píxeles perfectos
Xano Back-end / API Escala millones de solicitudes
constituir Automatizaciones +1.000 integraciones listas para usar

Alguns exemplos das melhores ferramentas no-code atualmente são:

  1. Bubble - para crear aplicaciones web
  2. SAP Build Apps (antigo AppGyver) - para criação de apps mobile gratuitos e offline
  3. FlutterFlow: para crear dispositivos móviles apps completos
  4. Webflow - para criação de websites com alto grau de design
  5. Xano - para backends robustos

Para más detalles sobre el no-code herramientas, hemos preparado un artículo específico sobre el tema aquí en nuestro blog.

Consulta también nuestros cursos gratuitos:
Curso de burbujas gratis para principiantes
Curso gratuito de FlutterFlow para principiantes
Curso SAP Build Apps (antigo AppGyver) gratuito para iniciantes

Vea el no-code en acción

¿Quieres entender mejor qué es este desarrollo sin código? Vamos a un ejemplo práctico para que puedas abstraer mejor. 

Un vendedor siempre tiene una serie de recibos para generar después de las compras. Son muchos correos electrónicos, que genera horas de trabajo! Después de pasar por las ventas, todavía se envía al sector financiero, generando más trabajo para ambas partes. 

Cenário: Vendas emite muitos boletos e o Financeiro confirma manualmente → retrabalho.
Stack mínima: FlutterFlow (painel) + Supabase (tabelas: clientes, pedidos, boletos) + Make/n8n (webhooks) + e-mail/WhatsApp.
Passo a passo (MVP 7-dias):

  1. Formulário de pedido (FlutterFlow) grava em pedidos.
  2. Automações: webhook no Make/n8n recebe pedido_novo → cria boleto via API do gateway → retorna boleto_url y status.
  3. Notificação ao cliente (e-mail/WhatsApp) com link do boleto.
  4. Retorno (webhook): quando o pagamento é confirmado, o fluxo marca status=“pago” e avisa o vendedor.
    Entregável: dashboard com filtro por status e exportação CSV.
    Métrica de sucesso: reduzir TMA de faturamento (pedido→boleto) de horas para minutos.

Essa e muitas outras automações no plano No-code PRO.

Enquanto isso, a equipe de TI da empresa possui muitas outras demandas e resolver esse fluxo de trabalho realmente não é a sua prioridade. Como resolver essa situação?

Incluso si los equipos de ventas y finanzas no están familiarizados con los códigos y el desarrollo, con las herramientas en código podrían desarrollar una solución para mejorar este flujo de trabajo, construyendo automatización y herramientas para facilitar estos procesos.

¡No-code convierte a los ciudadanos no técnicos en creadores de tecnología!

Sin código x low-code

¿Cuál es la diferencia entre low code y no-code?

Al buscar información sobre lo que es no code, probablemente se encontrará con el término low-code. Pero, ¿qué sería eso?

Pues según la propia traducción ya podemos tener una idea al respecto. Sin código se refiere al uso de ningún código, mientras que low code requiere un pequeño código. 

  • No-code: código cero, ideal para MVP rápidos
  • Código bajo: acepta fragmentos; bueno para integraciones complejas

Quando usar:

  • Precisa lançar em dias / equipe não técnica → comece por no-code.
  • Há integrações complexas, regras fiscais ou legadolow-code dá flex extra.

Cuidados (para ambos): versionamento, RBAC, logs, política de plugins/integrações, e governança para evitar shadow IT.
Contexto de marca/manifesto: a tese de “ensinar os computadores a falar nossa língua” é o espírito do no-code.

¿Por qué invertir en no-code?

Todos los que se preguntan sobre el desarrollo sin código también se preguntan cómo pueden aprovechar esta revolución, y las posibilidades son muchas.

Sin código en el mundo empresarial 

Esto está estrechamente relacionado con el ejemplo que citamos anteriormente. Ya no está a merced del personal de TI ni de los profesionales de terceros para desarrollar buenas soluciones internas.

Además, no es necesario ser un maestro de la programación para hacer esto. Si logra resolver un viejo problema con este tipo de solución, puede estar seguro de que será muy bien notado por todos los colaboradores. 

Esto, por cierto, es un gran diferencial de un buen empleado. Saber identificar un problema, diseñar un flujo para solucionarlo y plasmar todo esto con las herramientas sin código es, sin duda, algo muy positivo.

Para inversión propia

Otra posibilidad es utilizar las herramientas sin código para crear aplicaciones para terceros o incluso para venderlas en Internet.

Desde el momento en que creas una solución más generalista, puedes ofrecerla a varias empresas u otros clientes. Es decir, estás monetizando las apps.

Es una excelente manera de obtener ingresos adicionales o incluso convertirla en su única fuente de ingresos. 

Las empresas que quieren destacarse en el mercado no dudan en adquirir soluciones que mejoren y optimicen sus respectivos procesos. 

Muchas de estas empresas todavía no saben qué es el movimiento sin código, así que estarás un paso por delante. 

Predicciones del mercado no-code

Primero algunos datos más:

  • El mercado de no-code ha crecido mucho y rápido
  • Las empresas han recibido recientemente grandes contribuciones de los inversores.
    • Lo que solo refuerza las predicciones presentadas al comienzo del video.
  • Mercado que recién comienza y aún no es muy conocido por la población y empresas.

Esto deja una ventana de oportunidad aún mayor para aquellos que recién ingresan al mercado no-code.

Los que llegan primero beben agua limpia.

Pronósticos:

  • Me atrevo a decir que dentro de unos años, 99% de MVP se construirán con no-code.
  • También creo que pronto no-code será la principal forma de crear aplicaciones internas, dominando este mercado en los segmentos de pequeñas y medianas empresas.
  • Veremos cada vez más el uso de no-code en todo tipo de empresas para la creación de prototipos, por parte de equipos ágiles.
  • Las casas de software no-code comenzaron a robarle mercado a las casas tradicionales software y tendrán una buena participación del segmento, principalmente en el mercado de Fundadores, pequeñas y medianas empresas.

Y, sin embargo, algunas ramas interesantes en las que tengo el ojo puesto y veo un futuro brillante por delante es la combinación de:

  • Sin código + inteligencia artificial
  • Sin código + Web3

Las herramientas sin código tienen un lugar muy sólido en el mercado y la tendencia es que su uso crezca cada vez más.

Conocer las posibilidades de esta programación sin código te abrirá muchas puertas, independientemente de dónde quieras aplicar este conocimiento. 

Ahora que sabe qué es este movimiento, ¿qué le parece explorar un poco más sus herramientas y oportunidades?

Identifique un cuello de botella en su trabajo, elija una herramienta no-code y cree el prototipo en 48 horas. Comparte el resultado con el equipo.

O que é uma linguagem no-code?

El término no-code significa “sin código”, siendo un movimiento en el área de la tecnología que trae la posibilidad de desarrollar soluciones en formato móvil o web sin necesidad de una sola línea de código. 

¿Qué es low-code?

Según la propia traducción, low-code hace referencia al poco uso de código necesario para crear aplicaciones.

¿Por qué invertir en no-code?

No Code sigue siendo un mercado nuevo con una proyección de alto crecimiento debido a la inmensa gama de problemas que resuelve, lo que lo convierte en un gran mercado para invertir.

¿Qué es AI no-code?

IA no-code é criar soluções de IA sem programar, usando interfaces visuais que combinam modelos pré-treinados (ou ajustáveis) com dados e automações via conectores/APIs.

Exemplos rápidos:
Chatbot de suporte com contexto do seu FAQ.
Resumo automático de reuniões e envio ao CRM.
Extração de dados de PDFs e planilhamento.
Classificação de leads com score e follow-up.

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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 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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Aprenda a crear aplicaciones, agentes y automatizaciones de IA sin tener que programar

Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

Uno agente de IA para ETL sem código é uma solução que automatiza processos de extração, transformação e carregamento de dados (ETL) usando inteligência artificial integrada a plataformas no-code.

Isso significa que profissionais sem experiência em programação podem construir e operar pipelines de dados com suporte inteligente da IA, economizando tempo, dinheiro e reduzindo a dependência de times técnicos.

A ideia central é democratizar o acesso à engenharia de dados e permitir que startups, freelancers, equipes de marketing e analistas de negócio possam tomar decisões baseadas em dados de forma autônoma, tudo impulsionado por ETL no-code com inteligência artificial.

Essa abordagem tem sido particularmente poderosa quando combinada com ferramentas como n8n, Hacer (Integromat) y Dificar, que já oferecem integrações com IA generativa e operações de ETL visuais.

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Por que usar agentes de IA no processo de ETL?

Por que usar agentes de IA no processo de ETL
Por que usar agentes de IA no processo de ETL

Integrar agentes de inteligência artificial ao fluxo de ETL no-code traz benefícios práticos e estratégicos, promovendo a automatização de dados com IA generativa.

O primeiro deles é a capacidade da IA de interpretar dados com base em contexto, ajudando a identificar inconsistências, sugerir transformações e aprender padrões ao longo do tempo.

Com isso, não só eliminamos etapas manuais como limpeza de dados e reestruturação de tabelas, como também permitimos que tarefas sejam executadas em escala com precisão.

Plataformas de automação como constituir y n8n já permitem integrações com AbiertoAI, possibilitando a criação de automações inteligentes para dados, como:

  • Detecção de anomalias via prompt
  • Classificação semântica de entradas
  • Geração de relatórios interpretativos
  • Conversão automática de dados não estruturados em tabelas organizadas

Tudo isso, com fluxos visuais e baseados em regras definidas pelo usuário.

Como funcionam os agentes de IA para ETL sem código

Na prática, um agente de IA para ETL sem código atua como um operador virtual que executa tarefas com autonomia baseada em prompt, regras e objetivos definidos previamente.

Esses agentes são construídos em plataformas no-code que suportam chamadas para APIs de modelos de IA (como OpenAI, Anthropic ou Cohere).

A execução de um fluxo de ETL com IA envolve três grandes fases:

Extração

O agente conecta fontes de dados como CRMs, planilhas, bancos de dados ou APIs e realiza a coleta de dados conforme os gatilhos definidos.

Transformação

Com a IA, os dados são processados automaticamente: colunas nomeadas, dados agrupados, textos resumidos, campos categorizados, dados faltantes inferidos, entre outros.

Carregamento

Por fim, os dados transformados são enviados para destinos como dashboards, sistemas internos ou armazenamentos em nuvem, como Google Sheets ou PostgreSQL.

Para orquestrar pipelines de dados em escala, serviços gerenciados como o Google Cloud Dataflow podem ser integrados ao fluxo.

Aprenda a integrar IA com automações usando nosso curso de agentes com OpenAI

Ferramentas populares para criar agentes de IA para ETL

Ferramentas populares para criar agentes de IA para ETL
Ferramentas populares para criar agentes de IA para ETL

Hoje, uma série de ferramentas no-code para pipelines ETL permite a criação desses agentes com foco em operações de dados. As mais relevantes incluem:

n8n com OpenAI

O n8n permite criar fluxos complexos com nós inteligentes usando IA generativa. Ideal para workflows com lógicas condicionais e manipulação de grandes volumes de dados.

Hacer (Integromat)

Com visual mais amigável, o Make é indicado para quem quer velocidade e simplicidade. Ele permite integrações com modelos de IA para processar dados de forma automatizada.

Dificar

Uma das plataformas mais promissoras para criação de agentes autônomos de IA com múltiplas funções. Pode ser integrada com fontes de dados e scripts de transformação.

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Xano

Embora mais voltado para backend sem código, o Xano permite workflows com IA e pode ser utilizado como ponto final para dados processados.

Casos de uso reais e aplicações concretas

Casos de uso reais e aplicações concretas
Casos de uso reais e aplicações concretas

Empresas e profissionais independentes já estão utilizando agentes de IA para ETL sem código em diversos contextos, potencializando suas operações e reduzindo gargalos manuais.

Startups SaaS

Startups que desenvolvem produtos digitais, especialmente SaaS, utilizam agentes de IA para acelerar o onboarding de usuários e personalizar suas experiências desde o primeiro acesso.

Ao integrar formulários de cadastro com bancos de dados e ferramentas de análise, esses agentes extraem informações-chave, categorizam os perfis e entregam ao time de produto insights valiosos sobre o comportamento do usuário.

Isso permite ações mais assertivas em UX, retenção e até desenvolvimento de funcionalidades baseadas em dados reais e atualizados em tempo real.

Equipes de marketing

Departamentos de marketing encontram nos agentes de IA para ETL uma solução poderosa para lidar com a fragmentação de dados em múltiplos canais.

Ao automatizar a coleta de informações de campanhas no Google Ads, Meta Ads, CRMs e ferramentas de e-mail, é possível centralizar tudo em um único fluxo inteligente.

A IA ainda ajuda a padronizar nomenclaturas, corrigir inconsistências e gerar análises que otimizam a tomada de decisão em tempo real, melhorando a alocação de verba e o ROI das campanhas.

Analistas financeiros

Analistas e times financeiros aproveitam esses agentes para eliminar etapas manuais e repetitivas do tratamento de documentos.

Por exemplo, um agente pode ler extratos bancários em PDF, converter os dados em planilhas organizadas, aplicar lógicas de classificação e até gerar gráficos automáticos para apresentação.

Com isso, o foco do analista se desloca da digitação para a interpretação estratégica, gerando relatórios mais rápidos e com menos margem de erro.

Agências e freelancers

Profissionais autônomos e agências B2B que oferecem soluções digitais usam agentes de IA para entregar mais valor com menos esforço operacional.

Por exemplo, ao construir um pipeline inteligente de ETL, um freelancer pode integrar o site do cliente a um CRM, categorizar automaticamente os leads recebidos e disparar relatórios semanais.

Isso permite escalar o atendimento, gerar resultados mensuráveis e justificar aumentos de ticket com base em entregas otimizadas por IA.

Descubra como aplicar engenharia de contexto para turbinar suas automações

Tendências para o futuro dos agentes de ETL com IA

Tendências para o futuro dos agentes de ETL com IA
Tendências para o futuro dos agentes de ETL com IA

O uso de agentes de IA para ETL sem código tende a se expandir com o avanço dos modelos de linguagem e integrações mais robustas.

A seguir, exploramos algumas das principais tendências que prometem transformar ainda mais esse cenário:

Agentes com memória contextual longa

Com memória estendida, os agentes conseguem manter o contexto de interações anteriores, o que possibilita maior precisão nas decisões baseadas em histórico e uma personalização mais refinada nos fluxos de dados automatizados.

Integrações com LLMs especializados em dados tabulares

Modelos de linguagem treinados especificamente para lidar com estruturas tabulares — como o TabTransformer — tornam o processo de transformação e análise muito mais eficiente, permitindo interpretações mais profundas e automatizações mais inteligentes.

Interfaces conversacionais para criar e operar pipelines

A criação de pipelines de ETL pode se tornar ainda mais acessível com interfaces baseadas em linguagem natural, onde o usuário interage com um agente por meio de perguntas e comandos escritos ou falados, sem necessidade de lógica visual ou codificação.

Automação preditiva com base em histórico de operações

Ao analisar padrões históricos de execução dos pipelines, os agentes podem antecipar necessidades, otimizar tarefas recorrentes e até sugerir melhorias no fluxo de dados de forma autônoma.

Dá pra começar hoje com agentes de IA para ETL sem código

Dá pra começar hoje com agentes de IA para ETL sem código
Dá pra começar hoje com agentes de IA para ETL sem código

Se você quer aprender como aplicar agentes de IA para ETL sem código no seu projeto, startup ou empresa, não precisa mais depender de desenvolvedores.

Com ferramentas acessíveis e formações práticas, é possível criar workflow ETL inteligente sem programação, escaláveis e que economizam recursos.

Explore nossa Capacitación de agentes y administradores de automatización con IA e comece a dominar uma das habilidades mais valiosas da nova era da inteligência artificial aplicada aos dados.

Você já tentou extrair informações de um site e se frustrou porque veio tudo bagunçado? Menus, anúncios, blocos de HTML sem sentido e muito retrabalho manual. Hoje eu te mostro como resolver isso em segundos, sem programar.

A ferramenta é o Jina Reader, da Jina AI. Ele transforma páginas em conteúdo limpo e estruturado. Perfeito para alimentar IA (Inteligência Artificial), RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e automações no‑code.

Como funciona o Jina Reader?

O Jina Reader funciona como um web scraper inteligente, pronto para uso. Em vez de escrever código e lidar com HTML ruidoso, você fornece a URL. Ele retorna texto limpo em Markdown o JSON.

O segredo é o foco no conteúdo principal. Menus, rodapés e anúncios são ignorados automaticamente. Sobram títulos, parágrafos, listas e blocos relevantes (prontos para ingestão).

Como funciona o Jina Reader

Há duas formas simples de uso. Você pode chamar a API com sua API Key. Ou usar o atalho adicionando r.jina.ai/ antes do link da página.

A plataforma da Jina AI também oferece outras soluções. Embeddings, Reranker, Deep Search, Classifier e Segmenter. Todas pensadas para pipelines de dados que alimentam modelos.

Como funciona na prática (testes reais)

Como funciona na prática (testes reais)

Vamos a um teste com uma página conhecida. Pego um artigo de referência (como uma página da Wikipedia). Copiar e colar direto costuma trazer ruído e navegação desnecessária.

Com o Jina Reader o fluxo é direto. Eu insiro a URL, clico em Get Response e aguardo segundos. O retorno chega estruturado em Markdown, pronto para LLMs.

Também é possível abrir o resultado no navegador. Basta usar o padrão r.jina.ai/URL‑alvo. O conteúdo aparece limpo, sem precisar configurar nada.

Se preferir API, faça login e gere uma API Key. Há uma cota generosa de créditos gratuitos para testes. Dá para experimentar bastante antes de qualquer custo.

Casos avançados: documentação técnica (n8n e Lovable)

Casos avançados documentação técnica (n8n e Lovable)

Agora imagina criar uma base de conhecimento real para RAG. Eu uso o Jina Reader para extrair a documentação do n8n. Depois coloco tudo em um fluxo automatizado.

O pipeline coleta a página índice e os links das seções. Em seguida extrai cada página individualmente. O resultado é normalizado e versionado no banco.

Eu gosto de salvar no Supabase (Postgres + Storage). Dali gero embeddings e indexo no meu vetor. Fica pronto para responder perguntas com contexto confiável.

Com a doc do Amable faço algo similar. Primeiro pego o índice, depois as páginas filhas. Extraio, limpo e envio para o mesmo pipeline.

Esse processo cria um repositório consistente. Ótimo para agentes, chatbots e assistentes internos. Você consulta, cita fontes e evita alucinações.

Vantagens do Jina Reader: rapidez, simplicidade e custo zero

Tabela de Benefícios
Benefício Descrição
Rapidez Respostas em segundos, mesmo em páginas longas. Sem esperar por parsers complexos ou ajustes finos. Ideal para quem precisa validar ideias rapidamente.
Simplicidade Zero código para começar. Cole a URL, obtenha Markdown/JSON e use no seu fluxo. Curva de aprendizado mínima.
Custo zero para começar Há créditos gratuitos para uso inicial. Perfeito para POCs, pilotos e provas de valor. Você paga somente se escalar o volume.
Qualidade do texto Estrutura preservada com precisão. Títulos, listas e blocos de código vêm limpos. Menos retrabalho antes da ingestão no seu RAG.
Flexibilidade API, atalho r.jina.ai/ e exportações práticas. Funciona bem com n8n, Supabase e bancos vetoriais. Sem amarras a um único stack.

Encerrando

Se você precisava raspagem sem dor de cabeça, aqui está. O Jina Reader democratiza a extração para qualquer perfil. De um artigo isolado a um pipeline completo de documentação.

Se curtiu, comenta qual site você quer extrair primeiro. Posso trazer exemplos práticos no próximo conteúdo. E seguir construindo sua base para AI com dados de qualidade.

formacao agente de ia nocode startup

A engenharia de contexto tem se tornado uma disciplina central para o avanço da inteligência artificial, especialmente quando falamos sobre agentes autônomos, sistemas RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e aplicações empresariais de IA.

Neste artigo, vamos explorar o que é engenharia de contexto, como aplicá-la de forma estratégica, quais ferramentas e metodologias estão em alta e por que ela é tão essencial na criação de agentes inteligentes que geram valor real.

O que é Engenharia de Contexto
O que é Engenharia de Contexto

O que é Engenharia de Contexto

La engenharia de contexto é a prática de estruturar, organizar e fornecer informações contextuais relevantes para sistemas de inteligência artificial com o objetivo de aumentar a precisão, coesão e eficiência das respostas geradas.

Diferente do prompt engineering, que foca em como escrever instruções, a engenharia de contexto se preocupa com o que está por trás da instrução: os dados, os metadados, a memória contextual e a arquitetura do ambiente de execução.

Em um agente de IA moderno, o contexto é fundamental para garantir coerência entre as interações.

Por exemplo, um chatbot de atendimento não pode repetir informações ou contradizer-se ao longo de uma conversa. Isso exige uma base contextual robusta e bem estruturada.

Engenharia de Contexto na Prática: Como Funciona

Na prática, a engenharia de contexto funciona como um orquestrador de dados e memória. Ao invés de alimentar um modelo de linguagem com prompts genéricos, inserimos instruções enriquecidas com:

  • Memórias anteriores relevantes
  • Dados recuperados dinamicamente via RAG
  • Dados estruturados (planilhas, bancos de dados)
  • Meta Informações sobre o usuário ou o problema

Imagine um agente de IA responsável por gerar propostas comerciais. Se ele receber apenas a frase “crie uma proposta para cliente X”, provavelmente produzirá um texto genérico.

Agora, se utilizarmos engenharia de contexto e fornecemos dados sobre o cliente, serviços contratados, histórico de negociações, cases de sucesso e metas do trimestre, o mesmo prompt pode gerar um documento incrivelmente personalizado e eficaz.

RAG e Engenharia de Contexto Combinação Poderosa
RAG e Engenharia de Contexto Combinação Poderosa

RAG e Engenharia de Contexto: Combinação Poderosa

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que potencializa o desempenho de modelos de linguagem ao permitir a consulta de dados externos antes de gerar uma resposta.

Isso significa que, ao invés de depender apenas do que foi treinado no modelo, o sistema busca informações em fontes atualizadas e contextualizadas.

A engenharia de contexto entra como facilitadora dessa integração: organiza os documentos para consulta, define o que deve ser recuperado, como e quando, e garante que apenas dados relevantes sejam inseridos no contexto da geração.

Um bom exemplo de aplicação de RAG com engenharia de contexto é a implementação de chatbots com acesso a bases de conhecimento corporativas.

Eles conseguem responder com exatidão, citando documentos, políticas internas e manuais atualizados, com base nas regras de contexto bem estabelecidas.

Engenharia de Contexto vs Prompt Engineering: Comparativo Estratégico

Embora frequentemente confundidas, essas duas disciplinas possuem papéis distintos e complementares.

Enquanto o prompt engineering atua na forma como a instrução é redigida, a engenharia de contexto cuida da preparação e organização dos dados que cercam essa instrução.

Prompt Engineering:
Foco na linguagem e estrutura textual do comando. Ideal para ajustar a saída imediata do modelo.

Engenharia de Contexto:
Foco no ambiente informacional. Ideal para escalabilidade, personalização e consistência a longo prazo.

Quando aplicadas juntas, formam uma base robusta para a criação de agentes autônomos verdadeiramente eficazes.

Principais Falhas de Contexto e Como Mitigá-las

Apesar de seu poder, a engenharia de contexto está sujeita a diversos problemas técnicos que podem comprometer o desempenho dos sistemas. Entre os principais, destacam-se:

Contaminação de Contexto

Ocorre quando o sistema recebe informações irrelevantes, redundantes ou contraditórias dentro do mesmo prompt ou contexto estendido, comprometendo a qualidade, precisão e utilidade da resposta gerada.

Eso contaminação pode surgir de documentos mal estruturados, fontes não confiáveis ou configurações de busca muito amplas em sistemas RAG.

Quando isso acontece, o modelo pode misturar instruções conflitantes, gerar respostas genéricas ou até mesmo incorretas, criando uma experiência inconsistente para o usuário.

Essa falha é especialmente crítica em ambientes sensíveis como jurídico, médico ou financeiro, onde o menor erro de interpretação contextual pode causar impactos reais consideráveis.

Mitigação: uso de filtros semânticos, embeddings refinados e curadoria ativa da base de dados.

Distração de Contexto

Acontece quando o agente de IA prioriza trechos superficiais ou pouco relevantes do contexto fornecido, deixando de considerar dados essenciais para uma resposta precisa e útil.

Essa falha pode surgir por má hierarquização dos dados contextuais, ausência de mecanismos de ponderação semântica ou até mesmo por excesso de informações acessórias que desviam o foco do modelo.

Um exemplo clássico ocorre quando um chatbot foca em dados genéricos sobre o perfil de um cliente e ignora detalhes cruciais como o histórico de compras ou preferências específicas.

Esse tipo de distração compromete diretamente a qualidade da resposta e reduz a eficácia da aplicação de IA em tarefas mais complexas.

Mitigação: estruturação hierárquica do contexto com pesos e prioridade, além de organização por tópicos-chave.

Confusão de Contexto

Refere-se a momentos em que múltiplos tópicos, tarefas ou intenções distintas são inseridos (conforme o estudo Multi‑Task Inference) em uma mesma entrada ou prompt, resultando em sobreposição de instruções que confundem o modelo.

Essa falha se manifesta, por exemplo, quando um agente recebe a solicitação: “gere uma proposta comercial e atualize o status do cliente no CRM”.

Ao não conseguir identificar prioridades, delimitações e hierarquia entre as tarefas, o modelo pode realizar apenas uma delas, misturar informações ou até falhar completamente.

Essa confusão impacta diretamente a confiabilidade do agente e pode ser agravada em pipelines de automação mais complexas, onde a separação clara de intenções é vital para a orquestração dos fluxos.

Mitigação: modularização do contexto e separação de fluxos de entrada para diferentes tarefas ou etapas.

Conflito de Contexto

Surge quando duas ou mais instruções, dados ou premissas inseridas no mesmo contexto apresentam contradições explícitas ou implícitas, forçando o modelo a tomar decisões sem critérios claros de prioridade.

Esse conflito pode ocorrer, por exemplo, quando um sistema recebe simultaneamente a informação de que um cliente tem direito a 10% de desconto e, em outro trecho, que não possui nenhum benefício ativo.

Essa ambiguidade leva o modelo a gerar saídas incoerentes, erráticas ou até mesmo a travar na execução de uma tarefa.

Em pipelines mais críticos, como automações financeiras ou diagnósticos médicos assistidos por IA, conflitos de contexto não resolvidos podem gerar consequências graves.

Portanto, a capacidade de detectar, resolver e evitar esses conflitos é essencial para garantir a confiabilidade e segurança de sistemas inteligentes.

Mitigação: validação automatizada de consistência lógica e uso de regras de precedência nos dados fornecidos.

Ferramentas para Engenharia de Contexto
Ferramentas para Engenharia de Contexto

Ferramentas para Engenharia de Contexto

A evolução das ferramentas no-code e low-code tem facilitado enormemente a aplicação da engenharia de contexto em cenários reais. Algumas das mais utilizadas incluem:

  • LangChain: Biblioteca especializada em criação de agentes e fluxos contextuais.
  • Índice de llamas: Ferramenta para indexação inteligente de dados e documentos.
  • Dify.ai: Plataforma que integra RAG, memória, workflows e interfaces.
  • constituir (Integromat): Para automatizar recuperação e organização de dados contextuais.
  • n8n: Alternativa open-source para orquestração de fluxos contextuais.

La Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización da No Code Start Up é uma opção completa para quem deseja dominar essas ferramentas com foco em aplicações práticas.

Aplicabilidade Real: Onde a Engenharia de Contexto Gera Valor

A adoção de engenharia de contexto tem crescido em várias frentes. Algumas aplicações com resultados expressivos incluem:

  • Atención al cliente: Redução de tempo de resposta e aumento da satisfação por meio de interações personalizadas.
  • Consultoria automatizada: Agentes que oferecem diagnósticos e recomendações baseadas em dados reais do cliente.
  • Educación personalizada: Plataformas adaptativas que entregam conteúdo conforme o histórico de aprendizado.
  • Compliance e auditoria: Robôs que analisam documentos e processos com base em regulamentos e políticas atualizadas.

Para explorar mais sobre aplicações específicas em IA generativa, veja o artigo ¿Qué son los agentes de IA? Todo lo que necesitas saber 

Tendências: O Futuro da Engenharia de Contexto

O futuro aponta para uma convergência entre engenharia de contexto, memória de longo prazo e inteligência situacional.

Com a evolução dos LLMs (Large Language Models), espera-se que sistemas de IA passem a operar com capacidades quase humanas de manter e aplicar contextos duradouros.

Outro ponto emergente é a engenharia de contexto multimodal: integrar dados visuais, de voz, texto e sensores em uma só base contextual.

Isso abre espaço para agentes que operam em ambientes complexos como saúde, indústria e logística com um nível inédito de autonomia.

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Dominando a Engenharia de Contexto para Criar Agentes Inteligentes

Dominar a engenharia de contexto é mais do que uma vantagem competitiva: é um requisito fundamental para construir agentes de IA que resolvem problemas reais, com eficiência e personalização.

Ao entender como estruturar, automatizar e recuperar contextos de forma inteligente, você expande radicalmente o que é possível criar com IA generativa.

Se você quer aprender mais e colocar isso em prática, explore também a Entrenamiento sin código de IA SaaS e mergulhe em um universo onde a engenharia de contexto não é apenas teoria, mas uma ferramenta poderosa para transformação digital com baixo custo e alto impacto.

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