O que é IA Generativa? Tudo o que você precisa saber

26 de setembro de 2024
5 min
Atualizado em 21 de abril de 2025

Tempo estimado de leitura: 7 minutos

IA Generativa é um ramo de ponta da inteligência artificial que produz diversos tipos de conteúdo, incluindo texto, imagens, áudio e dados sintéticos.

Seu recente aumento de popularidade decorre de interfaces amigáveis que permitem a criação de conteúdo de alta qualidade — texto, gráficos e vídeos — em meros segundos.

Evolução da IA generativa

No entanto, a tecnologia não é totalmente nova. Ela remonta à década de 1960 com o desenvolvimento dos primeiros chatbots.

O verdadeiro avanço veio em 2014 com a introdução das Redes Adversariais Generativas (GANs). Um algoritmo de aprendizado de máquina capaz de criar imagens, vídeos e áudio convincentemente realistas.

Dois desenvolvimentos significativos levaram a IA generativa para o mainstream: transformadores e os modelos de linguagem que eles habilitaram.

Assim, os transformadores revolucionaram o aprendizado de máquina ao permitir que pesquisadores treinassem grandes modelos sem precisar pré-rotular todos os dados.

Essa inovação levou a respostas mais perspicazes dos sistemas de IA, capazes de analisar não apenas palavras, mas também dados complexos como código, proteínas e até mesmo DNA.

Grandes modelos de linguagem (LLMs), ostentando bilhões ou trilhões de parâmetros, inauguraram uma nova era de IA generativa.

Esses modelos podem criar texto envolvente, criar imagens fotorrealistas e até mesmo gerar conteúdo de entretenimento.

A IA multimodal agora permite a geração simultânea de conteúdo em texto, imagens e vídeo.

Portanto, essa inovação potencializa ferramentas como o DALL-E, que pode produzir imagens a partir de descrições textuais ou gerar legendas a partir de imagens.

Como funciona?

A IA generativa funciona respondendo a um prompt, seja um texto, uma imagem, um vídeo ou até mesmo notas musicais.

A IA usa vários algoritmos para produzir novos conteúdos com base nessa entrada, como ensaios, falsificações realistas ou soluções para resolução de problemas.

Dessa forma, em seus estágios iniciais, a IA generativa exigia que os desenvolvedores enviassem dados por meio de APIs ou usassem melhores ferramentas especializadas.

Hoje, a experiência do usuário melhorou muito, permitindo que os usuários insiram solicitações em linguagem simples e recebam respostas personalizadas com base no estilo, tom e outras preferências.

Modelos de IA generativa

Os modelos de IA generativa combinam vários algoritmos para representar e processar diferentes tipos de conteúdo.

Por exemplo, para gerar texto, as técnicas de processamento de linguagem natural convertem caracteres brutos em frases e ações, representadas como vetores.

Da mesma forma, as imagens são divididas em elementos visuais e processadas como vetores.

No entanto, é essencial observar que esses modelos podem codificar vieses, imprecisões ou conteúdo prejudicial dos dados em que foram treinados.

Depois que os dados são representados, redes neurais como GANs ou autocodificadores variacionais (VAEs) geram novos conteúdos.

Assim, esses modelos podem criar rostos humanos realistas, dados sintéticos para treinar sistemas de IA ou até mesmo representações realistas de indivíduos específicos.

Ferramentas populares de IA generativa

Aplicativos de IA generativa ganharam amplo reconhecimento, incluindo:

DALL-E: um modelo de IA multimodal que vincula descrições de texto a elementos visuais, permitindo que os usuários gerem imagens a partir de prompts escritos.
ChatGPT: lançado em novembro de 2022 e construído no GPT-3.5, este chatbot simula conversas naturais e permite feedback interativo. O GPT-4, lançado em março de 2023, melhorou ainda mais suas capacidades.
Gemini: desenvolvido pelo Google, o Gemini usa IA transformadora para geração de linguagem e conteúdo. Embora seu lançamento inicial tenha enfrentado desafios, suas iterações mais recentes aumentaram a eficiência e as respostas visuais.

Casos de uso para IA generativa

A IA generativa pode ser aplicada em vários campos, incluindo:

Criação de chatbots para atendimento ao cliente.
Geração de deepfakes para entretenimento ou propósitos potencialmente prejudiciais.
Aprimorar a dublagem de idiomas em filmes e conteúdo educacional.
Escrever e-mails, currículos ou ensaios.
Projetar arte fotorrealista ou novos produtos.
Otimizar o design do chip e sugerir novos compostos de medicamentos.
Compor música em estilos específicos.

Benefícios

A IA generativa oferece vantagens significativas, como:

Automatizar processos de criação de conteúdo.
Simplificar respostas de e-mail e consultas técnicas.
Gerar representações realistas de pessoas e resumir informações complexas em narrativas coerentes.
Simplificar a criação de conteúdo em estilos e tons específicos.

Limitações

Embora a IA generativa seja muito promissora, ela também traz desafios:

Ela nem sempre fornece fontes de conteúdo, dificultando a verificação.
Ela pode refletir vieses e preconceitos presentes em seus dados de treinamento.
Conteúdo que parece realista pode obscurecer imprecisões.
Ajustar modelos de IA para cenários específicos pode ser complexo.

IA generativa vs. IA tradicional

A IA generativa se concentra na criação de novos conteúdos e soluções com base em prompts do usuário. Ela depende de redes neurais como transformadores, GANs e VAEs.

Em contraste, a IA tradicional normalmente segue regras predefinidas para processar dados, tornando-a mais adequada para tarefas que envolvem saídas estruturadas.

Qual o futuro da IA generativa?

A inteligência artificial generativa deixou de ser uma tendência promissora para se tornar uma revolução concreta no cenário global de inovação.

Ferramentas como ChatGPT, DALL·E, Midjourney e Claude impulsionaram a transformação digital em áreas como educação, marketing, saúde, desenvolvimento de software e criação de conteúdo.

Em 2025, a IA generativa já está fortemente integrada a plataformas de produtividade e ambientes de trabalho, automatizando tarefas criativas, simplificando o atendimento ao cliente e ampliando a personalização de produtos e serviços.

Segundo relatórios da McKinsey e da Gartner, estima-se que até 2030, mais de 70% das empresas utilizarão IA generativa como parte de suas operações principais.

Além da automação, o foco agora se desloca para a governança e ética da IA: surgem regulamentações para rastrear a origem do conteúdo gerado por IA, garantir sua veracidade e evitar deepfakes ou manipulação de dados.

Soluções de content provenance e marcas d’água digitais estão sendo implementadas por empresas como OpenAI e Google DeepMind.

O futuro aponta para a descentralização e democratização dessa tecnologia.

Com plataformas NoCode e LowCode, pequenas empresas e profissionais autônomos já estão criando soluções inteligentes sem necessidade de programar.

A formação em IA sem código se tornou uma ponte estratégica para inovar com agilidade e baixo custo.

O impacto da IA generativa vai além da produtividade — ela está redefinindo a própria noção de expertise humana.

Profissões tradicionais estão sendo remodeladas, exigindo habilidades híbridas, como pensamento crítico, curadoria de dados e engenharia de prompts.

Quer aprender como aplicar as melhores ferramentas de IA sem escrever uma linha de código? Conheça nossa Formação NoCodeIA e comece a inovar agora mesmo.

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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Neto Camarano

Agentes de IA Verticais: Por que isso pode mudar tudo no mercado digital

Fala, turma! No papo de hoje eu quero te mostrar por que agentes de IA verticais são uma das maiores oportunidades que você vai ver nos próximos anos. Talvez na sua carreira inteira.

Esse termo ganhou força depois de um episódio da Y Combinator. Sim, a mesma aceleradora que botou no mundo nomes como Airbnb. E olha só: o próprio Sean Altman, se fosse começar um negócio hoje, apostaria nesse modelo. Então presta atenção.

IA vertical e IA horizontal: qual a diferença, na real?

Imagina o seguinte. Uma IA horizontal é tipo um canivete suíço. Serve pra tudo, mas não é afiada em nada específico. Já a IA vertical é uma ferramenta cirúrgica. Foi feita pra resolver uma dor exata, de um nicho exato.

Por exemplo: você tem CRMs genéricos que funcionam em várias empresas. Agora, pensa num CRM feito só pra escolas digitais. Essa é a pegada da IA vertical. Profundidade total num mercado específico.

E só pra alinhar, quando eu falo em IA, estou me referindo a Inteligência Artificial.

O que são agentes de IA verticais e por que servem

A era da hiperpersonalização só começou

A gente já vive num tempo em que todo mundo quer uma experiência personalizada. Agora, com inteligência artificial, isso ficou exponencial.

O que antes exigia um time inteiro pra atender cada cliente de forma única, hoje pode ser resolvido por um agente de IA. Caso a caso. Sem esforço. Com escala.

E isso não vale só pro B2C. No B2B, empresas também querem soluções feitas sob medida. E estão dispostas a pagar mais por isso.

Por que os agentes de IA vão ultrapassar o mercado de SaaS

O Satya Nadella, CEO da Microsoft, já falou sobre isso. Agentes de IA não vão apenas substituir softwares. Eles também vão substituir parte da mão de obra.

E isso muda tudo. Porque hoje as empresas gastam muito mais com pessoas do que com tecnologia.

SaaS, pra quem não está familiarizado, é Software as a Service, ou seja, softwares distribuídos via assinatura. E a previsão é que os agentes de IA verticalizados ultrapassem esse modelo em escala e eficiência.

É por isso que a Y Combinator acredita que esse mercado pode ser até dez vezes maior que o SaaS.

Exemplos reais que já estão rodando

Lá fora a gente já vê alguns modelos ganhando tração.

MT (iniciativa da NextAge) automatiza testes de QA (Garantia de Qualidade). Cap AI criou um chatbot só pra desenvolvedores. E a Silent usa IA pra fazer cobranças por voz em empréstimos automotivos.

No Brasil também tem gente voando.

O VET-GPT é um agente treinado com base científica só pra veterinários. O SABI-A atende consultorias ambientais com base em leis e normas específicas. E o Chat ADV já passou dos 90 mil advogados, oferecendo criação de peças jurídicas e pesquisas integradas.

Todos esses exemplos têm uma coisa em comum: são específicos, resolvem uma dor real e escalam com IA.

E o que isso significa pra você que empreende?

Por que os agentes de IA podem superar o mercado de SaaS

Se você tá construindo algo agora, a pergunta é simples. Qual tarefa dentro do seu mercado ainda é feita manualmente, de forma repetitiva e sem personalização?

Esse é o lugar onde um agente de inteligência artificial pode entrar e gerar muito valor.

Não é sobre criar o próximo gigante da tecnologia. É sobre criar um agente altamente nichado que resolve um problema de verdade. É sobre encontrar um ponto de ineficiência e transformar isso em vantagem competitiva.

Último recado: se liga nessa

No dia 5 de agosto, às 19h, a NoCode Startup vai liberar uma oferta histórica. Acesso vitalício à plataforma. Sim, vitalício mesmo. Uma oportunidade que a galera pede há anos.

Então acessa a página de aniversário, se cadastra e fica ligado no que vem por aí.

Se curtiu esse conteúdo, compartilha com alguém que precisa abrir os olhos pra essa nova era da IA. Bora junto.

30 de julho de 2025
3 min

Matheus Castelo

IA para Criar Música: Como a Inteligência Artificial Está Transformando a Produção Musical

A inteligência artificial tem impactado diversos setores criativos, e um dos mais revolucionários é, sem dúvida, o da produção musical. A IA para criar música não é mais uma promessa futurista: é uma realidade acessível que está remodelando a maneira como artistas, produtores e entusiastas criam sons, composições e trilhas sonoras de forma inteligente e automatizada.

O que é IA para Criar Música?

A IA para criar música é um conjunto de técnicas computacionais, geralmente baseadas em machine learning e redes neurais profundas, que permite que sistemas automatizados componham, harmonizem, produzam e editem músicas com mínima ou nenhuma intervenção humana.

Essas inteligências aprendem padrões musicais a partir de grandes bases de dados e podem gerar desde melodias simples até composições complexas com instrumentação e arranjos profissionais.

Esse tipo de IA se popularizou com o crescimento de ferramentas intuitivas que democratizaram o acesso à tecnologia, seja para uso profissional em estúdios ou como recurso criativo para influenciadores e desenvolvedores de games e apps.

Como Funciona a Composição Musical com IA

Sistemas de IA para criação musical operam por meio de modelagem preditiva. Eles analisam milhões de exemplos de músicas e, com base nesse conhecimento, fazem previsões sobre quais notas, acordes ou estruturas rítmicas são mais prováveis em determinados contextos. Assim, conseguem:

Gerar melodias originais com coerência harmônica;
Imitar estilos musicais específicos;
Criar trilhas sonoras para vídeos, jogos ou podcasts;
Harmonizar vocais ou batidas de forma automática.

Ferramentas mais avançadas ainda permitem interação em tempo real com o usuário, sugerindo variações melódicas, mudanças de tom ou adaptações baseadas em feedback imediato.

10 Melhores Ferramentas de IA para Criar Música em 2025

Abaixo, listamos as plataformas mais populares e eficazes que utilizam IA para composição, produção e masterização musical.

1. AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)

Especializada em composições sinfônicas e trilhas cinematográficas, a AIVA é amplamente utilizada em produções audiovisuais e games. Permite editar partituras e estilos musicais com alta precisão.

2. Soundraw

Ideal para criadores de conteúdo, o Soundraw permite gerar faixas originais com IA em poucos cliques. É altamente personalizável e intuitivo para quem não possui conhecimento musical avançado.

3. Amper Music

Muito utilizado por agências e produtores de vídeos, o Amper cria trilhas baseadas em gêneros e emoções desejadas. Com interface amigável, oferece licenças comerciais fáceis para uso em redes sociais e publicidade.

4. Boomy

A proposta do Boomy é permitir que qualquer pessoa, mesmo sem conhecimento técnico, crie músicas e as publique em plataformas como Spotify. A IA cuida de todo o processo criativo.

5. Ecrett Music

Voltado para uso em vídeos e projetos comerciais, o Ecrett Music usa IA para gerar trilhas que se encaixam em contextos específicos, como “vlog”, “jogo de suspense” ou “corporativo”.

6. MuseNet (OpenAI)

O MuseNet, da OpenAI, é um dos sistemas mais avançados. Capaz de gerar composições com 10 instrumentos e mais de 15 estilos musicais, combina técnicas de deep learning com redes neuronais recorrentes.

7. Soundful

Com foco em criadores de vídeos e streamers, o Soundful produz trilhas sem royalties, adaptáveis a estilos como Lo-Fi, EDM, Hip Hop e outros.

8. Loudly

Mais do que um gerador de músicas, o Loudly é uma plataforma colaborativa. Oferece biblioteca de samples e editor de músicas alimentado por IA, ideal para djs e produtores.

9. Soundtrap by Spotify

Embora não seja 100% automatizada por IA, o Soundtrap utiliza inteligência artificial para sugerir ajustes de mixagem, automatizar instrumentos e colaborar em tempo real.

10. Mubert

Com base em algoritmos generativos, o Mubert cria músicas “infinitas” para ambientes, apps, jogos ou lives. Oferece API para desenvolvedores que querem integrar trilhas sonoras automáticas em seus produtos.

Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais

Empresas de publicidade têm utilizado IA para criar jingles em tempo recorde, reduzindo significativamente o tempo de produção sem comprometer a originalidade.

IA em Aplicativos e Produtos Digitais

Desenvolvedores de apps embedam IA musical para ajustar trilhas sonoras em tempo real conforme o comportamento do usuário.

Por exemplo, apps de meditação ou fitness já utilizam IA para adaptar o ritmo e estilo da música ao tipo de atividade que está sendo realizada. Essa personalização sonora aumenta o engajamento e a permanência do usuário na plataforma.

Criadores independentes também têm se beneficiado: ao integrar IA musical em seus fluxos de produção, conseguem lançar conteúdos exclusivos com maior frequência, reforçando sua presença em redes como TikTok e YouTube.

Para quem deseja aplicar IA musical em produtos digitais, como apps ou interfaces web interativas, uma forma eficiente é dominar ferramentas visuais e sem código.

A Formação Gestor de Agentes e Automações IA da No Code Start Up ensina como integrar inteligências artificiais em fluxos e interfaces com rapidez e sem depender de programadores.

Vantagens de Usar IA para Produção Musical

A maior vantagem é a agilidade criativa. Com a IA, é possível testar variações rítmicas, melodias, harmonias e arranjos em minutos. Isso reduz custos de produção, estimula a experimentação e quebra barreiras técnicas.

Outra vantagem é a democratização da criação: qualquer pessoa com conexão à internet pode gerar músicas de qualidade profissional.

Tendências Futuras e Inovações na Música com IA

As tendências apontam para uma maior personalização sonora, onde IAs poderão criar trilhas adaptadas às emoções ou ao contexto ambiental em tempo real.

O uso de modelos generativos como Diffusion e Transformers para criação de sons sintéticos hiperrealistas é outro caminho promissor.

Estudos como os publicados pela MIT Technology Review apontam para a convergência entre IA, neurociência e composição automatizada como fronteira tecnológica para a próxima década.

Como Expandir Seu Potencial Criativo com IA Musical

A IA musical abre portas para novas formas de expressão e inovação criativa. Seja para explorar composições automatizadas ou para integrar sons inteligentes em apps e produtos digitais, o momento é ideal para aprofundar seus conhecimentos.

Para quem busca aplicar essas tecnologias na prática, com liberdade técnica e velocidade de execução, a Formação IA NoCode é o caminho certo para transformar ideias musicais em soluções reais, mesmo sem saber programar.

28 de julho de 2025
5 min

Matheus Castelo

Aula prática: dominando o protocolo MCP com N8N

Lançado em novembro de 2024 pela Anthropic, o Machine Communication Protocol (MCP) transformou a maneira como agentes de IA interagem com serviços on‑line.

Em vez de programar cada chamada de API, você descreve funções num manifesto JSON e o agente executa tudo sozinho.

O N8N incorporou suporte nativo ao MCP, permitindo publicar ou consumir servidores sem escrever código.

Neste tutorial, você entenderá por que o MCP é considerado revolucionário, quando vale adotá‑lo e como testá‑lo em um fluxo real.

1. Por que o MCP é revolucionário?

O MCP conecta diretamente agentes de IA a serviços, eliminando etapas de programação manual e tornando as conversas capazes de criar clientes, emitir faturas ou ler planilhas em tempo real.

A adoção por empresas como Stripe indica que esse modelo de comunicação tende a se consolidar como padrão nos próximos anos.

2. As três fases de evolução dos agentes de IA

Acesso a APIs via código: o desenvolvedor escreve todas as requisições HTTP.
Ferramentas embutidas: plataformas expõem funções internas prontas para o modelo.
Protocolos abertos (MCP): qualquer serviço documentado se torna plug‑and‑play, permitindo escalabilidade quase instantânea de capacidades.

3. O que é MCP e como ele funciona

O MCP é, essencialmente, uma especificação que descreve funções, parâmetros necessários e exemplos de uso em um arquivo JSON.

Quando o agente lê esse manifesto, ele sabe exatamente qual chamada fazer e como tratar a resposta, sem instruções adicionais no prompt.

Em outras palavras, o manifesto substitui a necessidade de código customizado: basta atualizar o arquivo e novas funções ficam disponíveis, enquanto a lógica de erro e autenticação permanece centralizada.

4. Diferença entre MCP Client e MCP Server

Papel	O que faz	Quando usar
Client	Consome manifests publicados por terceiros.	Você quer acessar rapidamente recursos de serviços externos (ex.: criar pagamentos no Stripe).
Server	Publica seu próprio manifest.	Precisa expor processos internos — do CRM ao ERP — como funções que qualquer agente pode acionar.

5. Benefícios do uso do MCP em projetos de IA

Adotar MCP reduz manutenção de código, padroniza entradas e saídas, facilita governança (você define apenas as ações permitidas) e acelera prototipagem.

Adicionar ou remover funcionalidades vira uma simples edição no manifesto, sem impactar prompts ou fluxos existentes.

6. Comparação: API tradicional vs. MCP

Aspecto	API REST convencional	MCP
Público‑alvo	Desenvolvedores humanos	Agentes de IA
Documentação	Swagger/OpenAPI	Manifesto orientado a função
Intenção → ação	Conversão manual (código)	Automática pelo modelo
Atualizações	Dependem de desenvolvedores	Bastam ajustes no manifesto

7. Ferramentas com suporte ao MCP

Grandes players já oferecem suporte oficial. O Stripe publica seu manifesto para operações de cobrança; a Anthropic habilitou o uso direto no Claude; o GitHub testa o protocolo em extensões de code‑assist.

Além disso, a comunidade mantém conectores para Google Sheets, Notion e HubSpot. Para monitorar tudo isso, projetos como LangSmith fornecem panorama completo dos fluxos MCP, permitindo depurar cada chamada em detalhes.

8. Como o N8N integra o MCP

No modo Client, basta apontar o N8N para um manifesto externo e criar um node HTTP já configurado. No modo Server, você seleciona qualquer node (ou mesmo um workflow inteiro) define nome, descrição e argumentos, e o N8N gera automaticamente o manifesto JSON.

Esse arquivo pode ficar hospedado localmente (baixo tempo de resposta) ou ser publicado na web para consumo por outros agentes ou ferramentas.

9. Vantagens e desvantagens de criar seu próprio MCP Server

Vantagens e desvantagens de criar seu proprio MCP Server

Construir um servidor próprio coloca você no controle da versão, da segurança e dos limites de uso. O lado negativo é a sobrecarga: cada chamada passa por sua infraestrutura, exigindo monitoramento, escalonamento e políticas de cache para evitar latência ou custos desnecessários.

Se a função existir oficialmente em outro serviço, talvez seja mais simples consumir o manifesto já mantido pelo provedor.

10. Exemplo prático: agente vendedor usando MCP Server

No N8N crie três funções: criarLead, gerarProposta e enviarInvoice.
Publique-as como MCP Server.
Conecte um agente (Claude ou GPT‑4o) via MCP Client.
Durante a conversa, o agente coleta dados do cliente, chama criarLead, gera a proposta e devolve ao usuário um link de pagamento criado por enviarInvoice. Todo o fluxo acontece em segundos, sem uma linha de código adicional.

Considerações finais

O MCP já produz ganhos reais em agilidade e manutenção, mas não é obrigatório em todos os cenários. Antes de adotá‑lo, avalie se a tecnologia resolve um problema concreto, teste em processos pequenos e, só então, amplie o uso.

Se precisar de um ponto de partida, hospede um manifesto local no N8N, conecte seu agente preferido e observe como a automação se comporta.

Continue estudando:

Curso N8N Gratuito

24 de julho de 2025
4 min