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Gemini Google IA – Tudo que você precisa saber

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Até recentemente, a OpenAI dominava o mundo da inteligência artificial (IA) e dos chatbots, com seu modelo de linguagem grande (LLM) GPT-4 alimentando o ChatGPT e o Copilot da Microsoft. A liderança inicial da OpenAI manteve outros tentando se atualizar.

No entanto, a OpenAI enfrenta agora um novo desafiante: o Google Gemini. Lançado em fevereiro de 2024, após seu anúncio no final de 2023, o Gemini rapidamente causou ondas significativas no cenário da IA.

Mas será suficiente para superar o GPT-4? Quais capacidades o Gemini tem agora e o que podemos esperar no futuro? E como você pode começar a usar essa ferramenta?

Exploramos Gemini em profundidade para responder a essas perguntas e muito mais. Se você está curioso sobre a IA mais recente do Google, este é o lugar para estar.

O que é o Google Gemini?

O que é o Google Gemini?

Gemini é o mais recente modelo de linguagem grande (LLM) do Google. Um LLM é um sistema que sustenta várias ferramentas de IA que você provavelmente encontrou online.

Por exemplo, o GPT-4 alimenta o ChatGPT Plus, o chatbot avançado pago da OpenAI.

Sendo mais do que apenas um modelo de IA; também assumiu a nova identidade do chatbot Bard.

Portanto, Bard foi totalmente substituído por Gemini, unificando o modelo subjacente e o chatbot sob um nome.

O Google também lançou um aplicativo gratuito para Android, que pode substituir o Google Assistant no seu telefone. No iOS, essa ferramenta aparece no Google app.

Além disso, o Google rebatizou seu serviço Duet AI para empresas como Gemini for Workspace, oferecendo um conjunto de recursos relacionados à produtividade.

Há também um serviço de assinatura, Gemini Advanced, alimentado por um LLM mais robusto chamado Gemini Ultra.

Em resumo, todas as propriedades de IA do Google estão agora unificadas sob a égide do Gemini, simplificando o acesso, seja para consumidores ou empresas, via web, assistente de smartphone ou aplicativo.

O que a IA Gemini faz?

O que a IA Gemini faz 2

Resumindo: muito. Ela abrange uma ampla gama de recursos de IA fornecidos por meio de várias plataformas.

O Google descreve o Gemini como uma ferramenta multimodal, capaz de lidar com múltiplas formas de entrada e saída, incluindo texto, código, áudio, imagens e vídeos. Essa versatilidade permite executar uma ampla gama de tarefas.

O Google implementou dois LLMs separados: Gemini 1.0 Pro, que alimenta a versão gratuita, e 1.0 Ultra, que impulsiona o serviço de assinatura do Advanced.

Embora a versão Pro gratuita seja mais simples e menos criativa, o Ultra pago oferece respostas mais profundas e precisas e gerenciamento de tarefas complexas, como codificação.

Gemini Pro pode responder perguntas simples, resumir textos e criar imagens. Ele se integra a outros serviços do Google, como Gmail, Google Maps e YouTube.

Por exemplo, pedir recomendações de passeios turísticos produzirá resultados no Google Maps.

O aplicativo no Android pode substituir o Google Assistente, tratando de consultas e integrando-se a outros serviços do Google. No entanto, Gemini tem suas limitações.

Ele pode ser mais lento que o Google Assistente e ainda apresenta bugs, como interação inconsistente com fotos.

Apesar desses problemas, o Google está melhorando rapidamente a funcionalidade em dispositivos móveis.

Gemini Ultra, o modelo de assinatura, oferece recursos avançados, incluindo o tratamento de consultas em várias etapas e o fornecimento de respostas mais precisas e organizadas.

Em breve, ele será integrado ao Google Docs, Gmail e outros aplicativos de produtividade para assinantes avançados.

Olhando para o futuro, o Google já está trabalhando em seu modelo de próxima geração, Gemini 1.5, que aprimorará ambos os LLMs.

Os primeiros testes da versão Pro mostram melhorias dramáticas, como a extração de momentos cômicos de uma transcrição de 400 páginas da Apollo 11 em apenas 30 segundos.

Quando foi lançado?

O Google Gemini foi lançado em 8 de fevereiro de 2024, substituindo Bard. Ele estava imediatamente disponível em versões gratuitas e pagas, com o aplicativo Android sendo lançado nos EUA.

O aplicativo para iOS agora está disponível no Google app, embora de forma mais limitada em comparação ao Android.

O Google Gemini é gratuito?

Quanto custa o Gemini Advanced

A versão padrão do Google é gratuita, mas é mais limitada que a versão paga, Gemini Advanced.

A assinatura custa R$96,99 por mês, com uma avaliação gratuita de dois meses disponível. Esta assinatura faz parte do plano Google One AI Premium.

Sendo que a mesma também inclui 2 TB de armazenamento em nuvem e outros benefícios.

Assim, dado que o Google One com armazenamento de 2 TB já custa R$ 38,99 por mês, a assinatura Advanced oferece um valor substancial para quem precisa de armazenamento em nuvem.

Como faço para usar?

Para que serve o Google Gemini

O uso do Google Gemini depende da versão e do produto ao qual está integrado. Você pode usar a IA diretamente no site oficial ou por meio do aplicativo.

O app está disponível no seu telefone Android, onde pode substituir o Google Assistente. No iOS, funciona no Google app. Além disso, você pode assinar o Gemini Advanced para uma experiência de IA mais poderosa.

Gemini vs. GPT-4: Qual é a diferença?

Como o Gemini se compara ao GPT-4 na competição de grandes modelos de linguagem? Quando o Google revelou o Gemini pela primeira vez, afirmou que ele ultrapassou o GPT-4 em vários benchmarks.

O Google informou que o Gemini superou o GPT-4 em sete dos oito benchmarks baseados em texto e em todos os dez benchmarks multimodais.

No entanto, desde que o GPT-4 foi lançado em março de 2023, o Gemini está essencialmente alcançando um rival de quase um ano.

Concluindo, embora essa tecnologia tenha rapidamente se tornado um participante significativo no cenário da IA, a competição com o GPT-4 e os modelos futuros permanece acirrada.

gemini vs chatgpt

Em suma, o Google Gemini representa um avanço significativo no cenário da IA, oferecendo um conjunto versátil e poderoso de ferramentas que rivaliza com o domínio estabelecido do GPT-4 da OpenAI.

Portanto, com a sua integração abrangente entre aplicações de consumo e de negócios, essa tecnologia posicionou-se como um concorrente formidável.

Embora ainda enfrente desafios e limitações, especialmente na sua versão gratuita, as rápidas melhorias e a promessa de atualizações futuras como a versão 1.5 indicam um futuro brilhante.

Assim, à medida que o campo da IA ​​continua a evoluir, a competição entre o Google Gemini e o GPT-4 da OpenAI impulsionará a inovação, beneficiando, em última análise, os utilizadores com soluções de IA mais sofisticadas e capazes.

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Neto 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 rimeiro 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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Mais Artigos da No-Code Start-Up:

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?

Um 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:

Make (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 com OpenAI, é viável criar agentes que escrevem cópias, conversam com leads em tempo real e analisam sentimentos de comentários.

A documentação do OpenAI e o 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.

A 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 e o Curso Dify 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.

A adoção de IA para clinica veterinaria está remodelando profundamente o atendimento em saúde animal. Com o aumento exponencial da demanda por serviços veterinários mais rápidos, eficazes e personalizados, a inteligência artificial surge como uma aliada estratégica para clínicas que desejam elevar seus padrões de qualidade e produtividade.

O que é IA no contexto de uma clínica veterinária
O que é IA no contexto de uma clínica veterinária

O que é IA no contexto de uma clínica veterinária?

A inteligência artificial (IA) consiste no uso de algoritmos e modelos computacionais capazes de simular a tomada de decisão humana.

No ambiente de uma clínica veterinária, isso significa desde o reconhecimento de padrões em exames de imagem até o agendamento automatizado de consultas, passando por sistemas de diagnóstico preditivo e gestão automatizada de prontuários.

Diferente de tecnologias tradicionais, a IA não apenas automatiza tarefas; ela aprende continuamente com os dados.

Isso permite diagnósticos mais precisos, intervenções mais rápidas e um atendimento mais eficiente.

Benefícios práticos da IA para clínica veterinária

A aplicação da IA em clínicas veterinárias vai além da inovação: trata-se de aumentar o valor do atendimento prestado aos tutores e seus animais.

Um dos principais impactos está na redução de erros de diagnóstico, já que sistemas com IA conseguem comparar milhões de padrões clínicos em segundos. Além disso, possibilita:

  • Identificação precoce de doenças por meio de análise de dados clínicos e laboratoriais;
  • Personalização de tratamentos com base em histórico e padrões comportamentais;
  • Gestão inteligente de estoques e suprimentos;
  • Otimização do tempo da equipe veterinária.
Ferramentas e tecnologias de IA aplicadas à veterinária
Ferramentas e tecnologias de IA aplicadas à veterinária

Ferramentas e tecnologias de IA aplicadas à veterinária

Clínicas modernas já utilizam plataformas com IA que integram diferentes recursos. Entre as ferramentas mais populares estão:

Sistemas de diagnóstico assistido por IA

Soluções como o Vetology AI e SignalPET analisam exames de imagem (como raio-X) em tempo real, apontando anomalias com alta precisão. Essas tecnologias aceleram a interpretação de exames e aumentam a confiabilidade das avaliações.

Assistentes de triagem virtual

Agentes e aplicativos com IA fazem a triagem inicial de sintomas relatados pelos tutores, organizando a prioridade de atendimento e orientando os profissionais sobre potenciais diagnósticos diferenciais.

Prontuários eletrônicos inteligentes

Softwares como Shepherd Veterinary Software utilizam machine learning para sugerir tratamentos, lembrar vacinas e prever complicações com base em históricos anteriores.

Casos reais de sucesso: IA em clínicas veterinárias no Brasil e no mundo

No Brasil, a Golden Vets, localizada em Cotia (SP), foi a primeira clínica veterinária do País a adotar a plataforma de radiologia assistida por IA SignalPET.

De acordo com a diretora clínica Beatriz Soares Petri de Oliveira, a prévia gerada pelo algoritmo reduz o tempo de entrega do laudo de 24 horas para aproximadamente 15 minutos, acelerando o início do tratamento e elevando a satisfação dos tutores.

Nos Estados Unidos, a Banfield Pet Hospital desenvolveu modelos de machine learning apoiados em mais de oito milhões de prontuários eletrônicos para prever o risco de doença renal crônica em cães e gatos com até dois anos de antecedência.

O relatório Veterinary Emerging Topics 2023 aponta acurácia superior a 95 % e evidencia reduções sustentadas na mortalidade anestésica após a adoção de protocolos clínicos baseados nessas previsões.

Como implementar IA na sua clínica veterinária
Como implementar IA na sua clínica veterinária

Como implementar IA na sua clínica veterinária

Antes de adotar qualquer solução de IA, é essencial entender a realidade da sua clínica. O primeiro passo é mapear os processos que consomem mais tempo ou têm maior chance de erro.

Em seguida, escolha ferramentas compatíveis com seu modelo de atendimento.

Também é recomendável capacitar a equipe em tecnologias no-code e IA. A Formação Gestor de Agentes e Automações IA da No Code Start Up é uma excelente opção para equipes que desejam autonomia na implementação de inteligência artificial.

Barreiras comuns e como superá-las

Apesar dos benefícios, muitas clínicas enfrentam desafios como:

  • Falta de conhecimento técnico sobre IA;
  • Custo de implementação das tecnologias;
  • Resistência da equipe à mudança de processos.

Esses pontos podem ser contornados com educação continuada, planejamento estratégico e escolha de ferramentas acessíveis.

Cursos como o Curso N8N ajudam a criar automações complexas sem codar, o que diminui os custos de implantação.

Futuro da IA para clínica veterinária o que vem por aí
Futuro da IA para clínica veterinária o que vem por aí

Futuro da IA para clínica veterinária: o que vem por aí?

As próximas inovações devem incluir agentes conversacionais treinados em dados clínicos veterinários, integração com dispositivos vestíveis (wearables) para monitoramento remoto de saúde animal e algoritmos preditivos mais robustos.

Empresas como a VET.AI e a IDEXX estão liderando essa transformação global, o que mostra que a tendência é irreversível.

Para clínicas que desejam sair na frente, começar a explorar as possibilidades da IA para clínica veterinária não é apenas uma escolha estratégica, mas uma necessidade.

Próximos passos: capacite‑se para liderar a transformação

Ao incorporar IA para clínica veterinária na rotina da sua equipe, você não apenas eleva a eficiência operacional, como também entrega um cuidado mais humanizado e proativo.

Quer dominar todo o processo de planejamento, implementação e escala dessas soluções? Matricule‑se na Formação Gestor de Agentes e Automações IA da No Code Start Up e torne‑se referência em inovação veterinária.

Galera, o ChatGPT-5 chegou e eu corri para resumir as novidades que impactam quem cria tecnologia, software e agentes de IA (Inteligência Artificial).
A ideia é direta e sem enrolação. O que tem de novo, como usar e onde isso bate nos seus projetos.

Antes, um recado no mesmo clima do vídeo. A No-Code Startup está na semana do vitalício, liberado por tempo limitado por causa do aniversário. Se fizer sentido, confere depois e volta para o conteúdo.

Lançamento do ChatGPT-5 e impacto no mercado

o que e o ChatGPT 5 e seu impacto no mercado
Fonte: No-Code Startup e Open AI

O GPT-5 veio mais rápido, mais preciso e melhor para código.
Isso tira atrito de protótipos e encurta o caminho até app funcionando.
Projetos de agentes ficam mais estáveis e fáceis de escalar.

Novos recursos e melhorias de desempenho

o que a de novo no chat gpt 5
Fonte: No-Code Startup e Open AI

O modelo organiza respostas com mais clareza e reduz erros.
Está melhor para depurar, explicar e reescrever trechos grandes.
Também ganhou ajustes de estilo para respostas mais didáticas ou informais.

Modelos: GPT-5, mini e nano

VarianteMelhor para
gpt-5Raciocínio complexo, amplo conhecimento do mundo e tarefas de agência com muitos códigos ou várias etapas
gpt-5-miniRaciocínio e bate-papo otimizados em termos de custo; equilibra velocidade, custo e capacidade
gpt-5-nanoTarefas de alto rendimento, especialmente instruções simples de acompanhamento ou classificação

A família tem três tamanhos para equilibrar custo e latência.
O GPT-5 é o mais forte para tarefas complexas e agentes.
As versões mini e nano ajudam a baratear e acelerar workloads simples.

Criação de apps e webapps dentro do GPT

o que o gpt mudou para desenvolvedores
Fonte: No-Code Startup e Open AI

Agora dá para pedir sites, apps e até joguinhos completos dentro do próprio GPT.
O fluxo ficou mais visual e com preview rápido.
A ideia é transformar um prompt em um protótipo navegável sem sair do ambiente.

Exemplos práticos e cases de uso

Como posso usar o ChatGPT para criar um aplicativo
Fonte: Open AI

Tem demo de app que rastreia movimentos da câmera em tempo real.
Tem jogo para aprender idiomas com mecânicas simples e feedback imediato.
Tem geradores de páginas, dashboards e ferramentas que leem CSV e já viram gráficos.

Integração com ferramentas como Cursor e Lovable

No Cursor, o GPT-5 escreve e organiza o projeto com mais consistência.
No Lovable, continua o fluxo de criar um app a partir de um prompt único.
Para projetos muito complexos ainda precisa iterar, mas o salto ajuda bastante.

Preço e custo-benefício do ChatGPT-5

Quanto custa o ChatGPT 5
Fonte: No-Code Startup e Open AI

O custo ficou competitivo pelo ganho de qualidade.
Mini e nano reduzem a conta quando o volume de chamadas cresce.
A combinação abre espaço para apps mais avançados sem estourar orçamento.

Resumo do salto

Mais código bom, mais controle e melhor relação custo versus desempenho.
Se você constrói agentes, front-ends ou automações, já dá para testar e medir impacto agora.
Diz aqui nos comentários o que você achou do lançamento e que projeto vai tirar do papel com o GPT-5.

Promocao acesso vitalicio no code startup
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