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NoCode X LowCode | Essa Ferramenta é No-Code ou Low-Code

NoCode X LowCode

FlutterFlow é NoCode ou LowCode? Bubble é NoCode ou LowCode?

Recebemos essa dúvida sobre NoCode X LowCode direto por aqui e entendo bem o motivo.

A definição de NoCode e LowCode por si só já não é suficiente para entedermos o cenário complexo de ferramentas que temos hoje.

Sem falar que é cada um falando uma coisa, uns dizem NoCode, outros LowCode, e cheio de gente querendo impor regra para um termo que está mais relacionado a marketing hoje em dia do que qualquer coisa.

Mas hoje aqui quero conversar um pouco sobre isso e passar o nosso ponto de vista aqui na NoCode StartUp sobre o que é, como enxergamos o NoCode e LowCode e quais são as ferramentas dentro de cada uma dessas caixinhas.

Então bora!

Definições de NoCode e LowCode e porquê não fazem sentido

Termo No-Code

Primeiramente vamos trazer a definição dos termos NoCode e LowCode aqui, que talvez não seja um grande novidade para muitos, até por que o próprio nome LowCode e NoCode já deixa subentendido, mas vamos la.

NoCode ou Sem Código é o nome que se da e termo utilizado para se referir ao ato de desenvolver softwares, aplicativos, sites, sistemas ou automações sem a necessidade de se escrever linhas de código de programação.

Isso não quer dizer que código não é criado por debaixo dos panos, porém não são utilizado pelo desenvolvedor para criar a aplicação final em si, para isso o dev nocode utiliza ferramentas com interfaces visuais que permitem esse desenvolvimento sem utilizar código.

o que é nocode x lowcode

Termo Low-Code

Já LowCode ou Pouco código é o nome que se da e termo utilizado quando nesse processo final de desenvolvimento são utilizadas ferramentas visuais em conjunto com um pouco de código de progração.

Essa é a base do termo e o que eles querem dizer por definição.

Por que os termos NoCode e LowCode são falhos?

Porém sinceramente, hoje em dias esses termos são muito mais utilizados por motivos de marketing do que de fato eles querem dizer alguma coisa.

NoCode e LowCode se tornaram buzz words que chamam a atenção e consequentemente, vendem.

Por isso a gente ve muita ferramenta que não tem nada muito relacionado a NoCode e LowCode, dizendo ser uma ferramenta NoCode, ou que tem um editor nocode por exemplo.

Além disso, é muito difícil a gente querer segmentar as ferramentas nessas caixinhas de NoCode e LowCode apenas pensando nessas definições.

Hoje a grande maioria das ferramentas permitem que a gente adicione código em sua interface e permitem também criação de plugins, que nada mais são que extensões da ferramenta criadas com código…

E ai já fica mais um questionamento, se estamos usando plugins, sejam criados pela própria ferramenta ou por terceiros, é NoCode ou LowCode?

Ou seja, mais uma dúvida ai gerada por essa definição…

Já vi também essa outra definição aqui ser utilizada:

“Se é possível criarmos apps completos sem usarmos código, então é NoCode se pra criar aplicativos completos precisamos usar algum código, é LowCode.”

– Anônimo da internet

Mas ai já surgem outras infinitas dúvidas, começando pela definição de o que é um app completo?

Um app completo pra você, pode não ser um app completo pra mim, que já pode ser para uma outra pessoa.

Sem contar que a dúvida sobre utilização de plugins ainda se mantém com essa definição.

Então em resumo, não vamos chegar a muito lugar tentando definir NoCode e LowCode assim… E aqui na NoCode StartUp a gente não olha muito pra isso.

Na verdade a gente não se importa tanto com essa definição, porém como vocês sempre nos questionam, chega muita dúvida aqui sobre esse tema, a gente decidiu parametrizar o que a gente pensa e foi dai até que surgiu a ideia desse conteúdo aqui.

Como de fato enxergamos o NoCode e o LowCode

Então feita essa introdução e deixadas essas definições padrões de lado, quero mostrar visualmente aqui como a gente pensa:

nocode x lowcode diferenças

De um lado temos ferramentas puramente LowCode, são ferramentas velha guarda, provavelmente inspiração para muitas das ferramentas NoCode atuais.

Desse lado temos ferramentas como Outsystens, Mendix, Appian. As quais são todas ferramentas focadas para o mercado enterprise, ou seja, mercado de grandes empresas.

Para entrar nesse mercado, são anos e anos de evolução de produto, ou seja, são ferramentas robustas que possuem o objetivo de dar agilidade para o time de desenvolvimento dessas grandes corporações, permitindo integrações mais complexas.

As licenças para utilizar essas ferramentas são normalmente bem caras, pois o público alvo são essas grandes empresas e o usuário final ainda acaba sendo uma pessoa técnica, com um mínimo background de conhecimento técnico.

Do outro lado temos ferramentas como Glide, Adalo, Zapier, ferramentas que possuem um foco tanto para founder e emprededores quanto empresas menores.

E nessas ferramentas a usabilidade é pensada para gerar menor atrito possível no aprendizado inicial da ferramenta, podendo serem utilizadas por qualquer pessoa, mesmo que não possuam um background de tecnologia, possibilitando criação de apps, sistemas e negócios do zero, sem a necessidade de colocar a mão no código.

E com isso definimos NoCode e LowCode olhando para esses dois extremos.

Do lado direito o LowCode, ferramentas mais técnicas, robustas e complexas, com foco no mercado enterprise e que são utilizadas por pessoas com background técnico

De lado esquerdo o NoCode, ferramentas com UX pensada para usuários não técnicos e que possuem um público alvo amplo como empreendedores e pequenas empresas, não apenas focado para grandes empresas.

E com isso em mente que distribuímos as ferramentas nessa nossa linha, sendo que ferramentas mais a esquerda é comum utilizarmos menos código e ferramentas mais a direita comum utilizarmos mais código nos desenvolvimentos.

Tendo o seguinte resultado:

NoCode X LowCode Ferramentas

Do lado NoCode ferramentas como:

Ferramentas que tem um perfil de usuário e usos de caso muito mais próximos as ferramentas puramente NoCode que as LowCode

Do lado LowCode ferramentas como:

  • Power Apps
  • Retool
  • UIPath
  • AppSmith

Ferramentas que tem um perfil de usuário e usos de caso muito mais próximos as ferramentas puramente LowCode do que as NoCode.

E é dessa forma que gostamos de encarar esse cenário complexo de ferramentas que temos hoje. Preferimos olhar para o problema que a ferramenta resolve e o público alvo do que a simples definição de se é utilizado código ou não.

Mesmo que fuja da tradução livre do inglês de (Sem código ou Pouco Código)

Não conseguimos chamar de LowCode um FlutterFlow, colocando na mesma caixinha que um Outsystems da vida, basicamente não faz muito sentido pra gente.

Mas quero ouvir de você ai, concorda com a forma como pensamos aqui ou pra você não tem como tem que ser a definição ao pé da letra “Sem código” e “Pouco Código”? De fato quero saber sua opinião.

Deixa nos comentários nas nossas redes sociais o que você pensa, se for algo completamente diferente, legal também para fomentar a discussão, manda ai, vou responder a todos comentários.

Caso você se interesse tenha interesse em se aprofundar mais nesse universo convido você a fazer nossos cursos gratuitos, nosso curso de Bubble e curso de FlutterFlow.

E claro, caso seja do seu interesse em avançar nessa jornada, conheça nossas formações completas.

Por hoje é isso, grande abraço e até semana que vem!

Leitura Complementar:

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Aprenda como faturar no mercado de IA e NoCode, criando Agentes de IA, Softwares e Aplicativos de IA e Automações de IA.

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.

Acesse também nosso canal do Youtube

Aprenda a criar Aplicativos, Agentes e Automações IA sem precisar programar

Mais Artigos da No-Code Start-Up:

A inteligência artificial (IA) está redesenhando a forma como o setor financeiro opera, da análise de riscos à automação de processos complexos. Mais do que uma tendência, a IA se tornou uma ferramenta estratégica para instituições financeiras que desejam ampliar sua eficiência, reduzir custos e oferecer experiências personalizadas. Dentro desse cenário, o uso de agentes de IA para finanças vem ganhando espaço como uma aplicação prática e acessível para empresas de diversos portes.

Dashboard financeiro com gráficos automatizados e elementos visuais representando inteligência artificial

Desenvolvimento de Software para IA no Setor Financeiro

Criar soluções baseadas em IA no contexto financeiro exige robustez, segurança e adaptabilidade. Desenvolver esse tipo de software demanda uma arquitetura preparada para lidar com grandes volumes de dados, aprendizado contínuo e capacidade de fornecer insights precisos.

Além disso, os sistemas precisam ser capazes de operar com dados sensíveis, integrar com múltiplas fontes (como bancos, corretoras e ERPs) e se adaptar rapidamente às mudanças regulatórias do setor. A flexibilidade e a modularidade são elementos centrais em qualquer arquitetura de IA voltada às finanças.

Integração com Infraestruturas Já Existentes

Boa parte do sucesso da IA no setor financeiro depende da sua integração com sistemas legados. Isso inclui plataformas de internet banking, CRMs, gateways de pagamento e ferramentas de compliance. Utilizar plataformas NoCode como Make ou N8N permite criar conexões eficazes sem a complexidade de desenvolvimento tradicional.

Aliás, se você quer experimentar na prática como integrar fluxos financeiros com IA, a No-Code Start-Up disponibiliza um curso gratuito de N8N com vídeo completo no YouTube. É uma ótima oportunidade para explorar automações reais e compreender como estruturar integrações seguras e inteligentes de forma acessível.

Com essa abordagem, bancos e fintechs conseguem ativar fluxos inteligentes baseados em dados reais, como envio automático de alertas, segmentações personalizadas e recomendações com base em comportamento de consumo.

Desafios no Desenvolvimento de IA para o Setor Financeiro

Apesar do enorme potencial, existem desafios que precisam ser considerados. Entre os mais relevantes estão:

  • Qualidade dos dados: modelos só são eficazes se alimentados por dados limpos e organizados.
  • Explicabilidade: é essencial entender como a IA chegou a determinada recomendação.
  • Resistência cultural: equipes tradicionais podem resistir à adoção de automações e decisões baseadas em algoritmos.

Como destacado pela Deloitte, a combinação entre governança de dados, capacitação de times e monitoramento ético da IA é essencial para mitigar riscos e gerar resultados consistentes.

Segurança e Conformidade Regulatória

O setor financeiro é um dos mais regulados do mundo. Por isso, toda aplicação de IA deve estar em conformidade com normas como LGPD, GDPR e regulações do Banco Central.

A adoção de boas práticas de Data Privacy by Design, criptografia ponta a ponta e controle de acesso baseado em perfis são apenas algumas das exigências básicas. Plataformas como o Xano oferecem infraestrutura robusta com foco em segurança para quem deseja desenvolver backends financeiros com IA.

Ilustração de segurança digital com cadeado e dados financeiros, simbolizando proteção e conformidade na aplicação de IA

Escalabilidade e Resiliência do Software

À medida que a IA se torna parte crítica da operação, é necessário garantir que os sistemas sejam escaláveis e resilientes. Isso significa poder crescer conforme a demanda, sem comprometer desempenho ou segurança. A computação em nuvem e a adoção de microserviços são estratégias essenciais nessa jornada.

Empresas como Goldman Sachs e Banco do Brasil já demonstraram, em diferentes contextos, como modelos de IA podem ser implantados de forma gradual, testando hipóteses com segurança antes de escalar para toda a operação.

Agentes de IA para Finanças: Casos de Uso e Aplicações no Setor Financeiro

1. Análise de crédito automatizada

Empresas como Creditas utilizam IA para avaliar centenas de variáveis — incluindo histórico bancário, hábitos de consumo e dados públicos — com o objetivo de oferecer crédito personalizado. Isso reduz a inadimplência e amplia o acesso ao crédito de forma mais justa. De acordo com McKinsey, a automação pode reduzir o tempo de análise em até 70%.

2. Prevenção de fraudes

O Bradesco e outras instituições implementaram modelos de machine learning que detectam fraudes com base em padrões comportamentais. Quando uma transação foge do padrão, o sistema aciona um bloqueio automático ou envia uma verificação adicional ao usuário. Segundo a Visa, o uso de inteligência artificial ajuda a impedir fraudes que totalizam aproximadamente US$ 25 bilhões.

3. Gestão de investimentos automatizada

Robo-advisors como os da XP Investimentos utilizam algoritmos que analisam o perfil do investidor, metas financeiras e condições de mercado para montar e rebalancear carteiras de forma autônoma. A CB Insights destaca que esses sistemas estão democratizando o acesso a serviços financeiros de qualidade, antes restritos a grandes investidores.

4. Atendimento ao cliente via IA

O Itaú incorporou IA em seus canais digitais, permitindo que clientes renegociem dívidas, solicitem segunda via de boletos ou consultem faturas por meio de linguagem natural. Isso reduz o tempo de resposta, melhora a experiência do cliente e libera equipes humanas para casos mais complexos. Segundo a Accenture, até 80% das interações bancárias de primeiro nível já podem ser automatizadas com o uso de inteligência artificial.

5. Previsão de fluxo de caixa

Startups de gestão financeira utilizam agentes de IA para finanças que integram dados de contas a pagar e receber, sazonalidade e tendências de mercado para prever com alta precisão o fluxo de caixa dos próximos meses. Com base nessas informações, decisões mais assertivas podem ser tomadas. A Harvard Business Review reforça que essa abordagem reduz a margem de erro nas projeções financeiras e melhora o planejamento estratégico.

O Papel dos Agentes de IA para Finanças

Dentre todas as aplicações, os agentes de IA para finanças se destacam por sua versatilidade e acessibilidade. Eles funcionam como “copilotos” inteligentes, atuando em tarefas como:

  • Geração automática de relatórios financeiros
  • Envio de alertas sobre metas ou desvios
  • Análise preditiva de rentabilidade

Utilizando plataformas como Dify e OpenAI, é possível configurar esses agentes com linguagem natural, facilitando o uso mesmo para quem não tem formação técnica. Isso amplia o acesso à inteligência de dados no setor financeiro.

O Futuro da IA no Setor Financeiro

A inteligência artificial no setor financeiro não é mais uma promessa distante — ela está presente nas decisões estratégicas, no atendimento ao cliente e na gestão de riscos. A adoção de tecnologias como os agentes de IA para finanças representa um salto em maturidade digital. À medida que os desafios técnicos vão sendo superados e as plataformas se tornam mais acessíveis, empresas de todos os portes poderão usar a IA não apenas para automatizar, mas para evoluir.

Organizações que dominarem o uso da IA de forma ética, segura e estratégica estarão à frente na entrega de valor e na conquista de mercado. O futuro das finanças é preditivo, integrado e baseado em dados — e começa agora.Quer aprender a construir seus próprios agentes financeiros com IA, sem programar? Acesse a Formação Gestor de Agentes IA e descubra o caminho mais prático para aplicar tudo isso no seu contexto.

Como a IA está mudando o mercado pode ser observado em praticamente todos os setores da economia, sendo uma mudança que se intensifica a cada dia. A inteligência artificial (IA) está sendo reconhecida como uma força disruptiva que remodela profundamente o mercado global. Desde tarefas simples até decisões complexas, ela vem sendo integrada a processos em diversos setores, transformando a forma como se trabalha, consome e gerencia negócios.

Além disso, ao observar os efeitos dessa transformação, fica evidente o quanto o mercado de trabalho está sendo reconfigurado: novas oportunidades surgem, algumas profissões perdem espaço e outras se adaptam ou renascem com o apoio da tecnologia, o que demonstra como a IA está mudando o mercado de forma ampla e profunda.

Como a IA está mudando o mercado de trabalho

A IA está acelerando a automação de tarefas repetitivas e operacionais. Sistemas de IA já são utilizados para executar com eficiência:

  • Atendimento ao cliente com chatbots.
  • Análise de dados preditiva para vendas e marketing.
  • Processos financeiros e de auditoria automatizados.
  • Controle de estoques e logística.

Essas mudanças não apenas reduzem custos operacionais; além disso, também exigem que a força de trabalho seja requalificada para novas funções, o que reforça como a IA está mudando o mercado laboral com grande intensidade.

Representação de pessoas e inteligência artificial colaborando em diferentes profissões

Profissões afetadas pela inteligência artificial

De acordo com o relatório da PwC sobre o futuro do trabalho (fonte), estima-se que até 30% das tarefas humanas poderão ser automatizadas até meados da década de 2030. Esse dado mostra, na prática, como a IA está mudando o mercado de trabalho e as exigências de competências.

Algumas das funções mais impactadas pela IA incluem:

  • Operadores de telemarketing
  • Auxiliares administrativos
  • Analistas de dados (algumas tarefas sendo substituídas por IA generativa)

Por outro lado, surgem novas funções, como:

  • Prompt Engineers
  • Especialistas em automação com NoCode
  • Designers de experiência conversacional
  • Gestores de agentes inteligentes

Esses agentes de IA, por exemplo, vêm sendo cada vez mais utilizados em empresas que buscam automatizar decisões e executar tarefas com mínima intervenção humana. De acordo com uma análise do The Verge, grandes empresas como OpenAI, Google e DeepMind estão investindo pesado no desenvolvimento desses sistemas, que já conseguem agir com independência em processos corporativos complexos. Eles são projetados para operar com autonomia, aprender continuamente e se integrar com outras tecnologias — o que os torna peças-chave na transformação digital em curso.

O que está acontecendo agora: como a IA está mudando o mercado em números

O mercado de IA vive uma ascensão exponencial. Estima-se que o setor ultrapasse US$ 500 bilhões em valor até 2027. Há uma corrida global por inovação, com startups, grandes empresas e governos investindo pesado em:

  • Modelos generativos (como o ChatGPT)
  • Automação de processos robóticos (RPA)
  • Inteligência artificial aplicada a saúde, educação, direito e agronegócio

Essa movimentação demonstra como a IA está sendo posicionada como ativo estratégico para crescimento e competitividade.

Sugestão de leitura:

Formação Gestor de Agentes e Automações IA

Quais os pontos negativos da IA no mercado de trabalho?

Apesar de avanços promissores, também surgem desafios importantes:

  • Desemprego estrutural: funções extintas sem tempo hábil de requalificação
  • Desigualdade digital: nem todos têm acesso à educação tecnológica
  • Dependência tecnológica: empresas tornam-se reféns de plataformas e algoritmos
  • Questões éticas e de privacidade: uso inadequado de dados e decisões automatizadas com vieses

Esses fatores exigem que políticas públicas, líderes empresariais e a sociedade civil debatam limites, transparência e responsabilidades no uso da tecnologia.

Pessoas usando ferramentas de inteligência artificial em um ambiente de trabalho moderno

Oportunidades e o futuro do trabalho com IA

A chave está na adaptação consciente. O futuro do trabalho será impulsionado por:

  • Aprendizado contínuo e requalificação profissional
  • Domínio de ferramentas de IA e plataformas NoCode
  • Criação de novos modelos de negócio com base em dados e automação
  • Desenvolvimento e gestão de agentes de IA autônomos

Cada vez mais, profissionais e empresas precisarão adotar uma postura proativa e experimental, transformando a IA em aliada.

Cursos recomendados:

IA e empreendedorismo: novas fronteiras de mercado

A inteligência artificial não está apenas transformando o mercado de trabalho tradicional, ela também está abrindo caminho para novos modelos de negócios. Empreendedores digitais estão utilizando IA para criar produtos escaláveis, como assistentes inteligentes, sistemas de recomendação e plataformas SaaS com base em dados. Ferramentas NoCode, combinadas com agentes de IA, estão permitindo o surgimento de startups enxutas, altamente automatizadas e com alto poder de personalização.

Um ótimo exemplo são os micro-SaaS baseados em IA, que resolvem problemas muito específicos e podem ser criados por uma única pessoa. Plataformas como Bubble, FlutterFlow e Make, integradas a modelos da OpenAI, tornam esse cenário não apenas possível, mas acessível.

Para quem deseja explorar esse novo território, indicamos a Formação SaaS IA NoCode, pensada para transformar ideias em produtos digitais usando o poder da inteligência artificial.

Como a IA está mudando o mercado e moldando o futuro

A inteligência artificial está mudando o mercado de forma irreversível. Não se trata apenas de uma revolução tecnológica, mas também de uma transformação social, profissional e econômica. A pergunta não é mais “se” a IA vai impactar seu trabalho, mas “como você vai se posicionar nessa nova era”.

A boa notícia é que nunca houve tantas ferramentas acessíveis para quem quer aprender IA na prática.

Veja todas as formações e cursos da No Code Start Up

A inteligência artificial (IA) não é mais uma promessa distante. Ela já está transformando a forma como advogados autônomos e pequenos escritórios operam. Com ferramentas acessíveis, é possível automatizar tarefas repetitivas e focar no que realmente importa: conquistar mais clientes e entregar um serviço de alta qualidade. O agente de IA para advogado é a chave para essa revolução, oferecendo soluções práticas para desafios diários. Cada agente de IA para advogado atua como um assistente jurídico virtual, pronto para otimizar sua rotina.

O Que É um Agente de IA e Como Ele Pode Ajudar Advogados Autônomos?

Um agente de IA para advogado é um sistema automatizado que executa tarefas específicas por conta própria, com base em comandos pré-definidos e aprendizado de máquina. Para advogados, isso significa:

  • Redução de tempo com tarefas manuais e burocráticas.
  • Atendimento 24/7 com assistentes virtuais que respondem a dúvidas comuns.
  • Maior produtividade, com foco em atividades estratégicas.
  • Possibilidade de personalizar fluxos jurídicos conforme área de atuação.

Esses agentes podem ser integrados a diversos sistemas e plataformas, possibilitando desde a elaboração automática de contratos até a gestão de prazos e audiências. Além disso, permitem a análise de documentos com maior rapidez e precisão, reduzindo erros e retrabalhos. A grande vantagem é que, com ferramentas no-code como Curso Agentes com OpenAI e Curso Dify Gratuito, qualquer advogado pode criar seus próprios agentes de IA sem precisar programar.

Advogado utilizando agente de IA para automatizar tarefas jurídicas no escritório

Exemplos Reais de Automação Jurídica com Agentes de IA para Advogado

1. Geração Automática de Petições e Contratos

Com ferramentas como o Make integradas ao Google Docs, é possível automatizar a criação de petições. Imagine preencher um formulário e ter o documento pronto em minutos.

2. Agentes de IA Jurídicos Personalizados

Muito mais do que um simples chatbot, um agente de IA para advogado é capaz de aprender continuamente com as interações, aprimorando suas respostas e tornando-se mais eficaz com o tempo. Utilizando ChatGPT integrado ao Dify, você pode criar um agente que não apenas responde dúvidas comuns sobre direitos trabalhistas ou prazos processuais, mas também identifica padrões de atendimento e sugere melhorias nas respostas. Esse agente pode ser treinado com dados do seu próprio escritório, oferecendo um serviço altamente personalizado e eficiente, evoluindo constantemente conforme a necessidade do seu cliente.

3. Revisão e Análise de Documentos Jurídicos

Ferramentas de IA permitem fazer leituras automáticas, gerar resumos e destacar pontos importantes de contratos e processos.

Automação de documentos jurídicos com agente de IA auxiliando advogado

Soluções de IA Para Advogados: O Que Você Precisa Conhecer

  • Dify: Cria assistentes jurídicos sob medida.
  • Make: Automatiza fluxos de atendimento e geração de documentos.
  • Agentes com OpenAI: Desenvolver agentes personalizados para tarefas específicas.
  • Curso N8N: Ferramenta poderosa para criar fluxos complexos de automação jurídica.

Ferramentas Relevantes no Mercado de Agente de IA para Advogado

Revisão e Análise de Documentos

  • Kira Systems – faz extração e análise de contratos complexos.
  • Luminance – revisão automatizada com IA, usada em due diligence.
  • LegalSifter – revisa contratos e sugere melhorias com base em IA.

Pesquisa Jurídica Automatizada

  • JusIA – perguntas jurídicas, analisar referências e criar documento
  • JurídicoAI – escreever contestações, petição inicial com IA.
  • CaseText – pesquisa jurídica com IA (inglês).
  • LexisNexis – plataforma global de pesquisa jurídica com IA.
  • Westlaw – pesquisa jurídica avançada, com IA.

Automação de Documentos Jurídicos

  • LawGeex – revisa contratos automaticamente, com IA.
  • DocuSign CLM – automação completa de contratos.

Chatbots Jurídicos e Atendimento ao Cliente

  • DoNotPay – chatbot que resolve questões jurídicas simples (inglês).
  • IBM Watson Legal – soluções de IA e chatbots para o setor jurídico.

Gestão de Escritórios e Processos

  • ProJuris – software jurídico brasileiro com IA e automação.
  • Advbox – automação de fluxos e gestão jurídica digital.

Análise Preditiva e Jurimetria

Fluxo de trabalho com agente de IA integrado ao escritório de advocacia

Criando um Agente Jurídico com IA Usando N8N e Dify

Para criar um agente de IA para advogado mais robusto, você pode integrar o N8N, Dify e ChatGPT. Confira este guia:

  1. Mapeie as Necessidades do Seu Escritório: Defina quais funções o bot precisa ter: responder perguntas, enviar documentos, agendar consultas.
  2. Crie as FAQs e Fluxos: Liste as perguntas frequentes e os caminhos de resposta. No Curso Agentes com OpenAI você aprende a modelar esses fluxos.
  3. Configure o Dify: No painel, crie seu bot com base nas perguntas e respostas, ajustando o comportamento.
  4. Use o N8N para Integração: Conecte o Dify a outras plataformas como WhatsApp, Google Calendar ou Docs. No Curso N8N você aprende a criar essas integrações.
  5. Automatize Tarefas Repetitivas: Use o N8N para acionar respostas automáticas, salvar dados e enviar alertas.
  6. Teste e Melhore: Coloque o bot em ação, colete feedback dos clientes e otimize o sistema.

Com essa integração, seu chatbot jurídico não só responderá perguntas, mas também executação de tarefas automáticas, elevando seu nível de atendimento e produtividade.

A IA Vai Substituir Advogados? Não, Mas Vai Substituir Quem Não Usar IA

A inteligência artificial veio para ser uma aliada, não uma substituta. Hoje, milhares de advogados já utilizam agentes de IA para otimizar atividades do dia a dia. Cada agente de IA para advogado é projetado para auxiliar em tarefas jurídicas específicas, sem substituir o raciocínio crítico e a estratégia humana. Por exemplo, escritórios estão automatizando a geração de contratos padrão, reduzindo o tempo de produção de documentos em até 70%. Advogados também estão usando agente de IA para advogado na revisão de grandes volumes de documentos em processos de due diligence, encontrando informações críticas em minutos. Além disso, chatbots jurídicos, como agentes de IA para advogados, permitem atender clientes 24/7, respondendo questões simples e direcionando para atendimento especializado quando necessário.

Aprenda a Criar Seus Próprios Agentes de IA e Multiplique Seus Resultados

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