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O que é no code – Tudo sobre o desenvolvimento sem código

o que e no code

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.

Ainda bem que a tecnologia evolui…

Hoje qualquer pessoa lança protótipos em 24 h usando ferramentas no-code (zero código), 1/10 do custo tradicional.

Já teve uma ideia de app e desistiu por falta de programador? Com no-code, você mesmo põe no ar sem contratar um desenvolvedor.

Ou aquele dia em que alguma coisa te incomodou que você pensou: se alguém criasse alguma solução pra esse problema ia fazer muito dinheiro

Talvez se você tivesse tido acesso antes a esse conteúdo, essa pessoa poderia ser você.

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 o que é no code vai fazer você olhar o mundo da programação com outros olhos. 

Se você gosta da área de tecnologia e desenvolvimento, mas não tem afinidade pela programação, entender o que é no-code será a resposta que você tanto vem buscando.

Neste artigo você vai entender um pouco mais a respeito. 

Afinal, o que é no code?

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.

Ou seja, desenvolvedores no-code, ao invés de desenvolverem escrevendo linhas de código propriamente ditas, utilizam ferramentas que permitem o desenvolvimento visual e desenvolvem com base em lógicas muito mais compreensíveis e similares a linguagem do ser humano:

Isso se alinha muito com a frase do CEO e fundador do Bubble, uma das maiores plataformas de no-code atualmente:

Por que nos mundos atuais, se espera que as pessoas aprendam e falem a língua dos computadores?
Ao invés disso, não deveriam os computadores aprenderem a falar a nossa língua
?”
Emmanuel Straschnov – Founder e CEO do 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.

Não sei para vcs, mas pra mim isso faz muito sentido.

E como fazer isso? 

Ferramentas como Bubble e FlutterFlow permitem arrastar blocos, definir lógica e publicar (tudo em um único painel).

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. 

Isso reduz muito os custos de desenvolvimento, pois o tempo de desenvolvimento é menor e também profissionais qualificados de área de T.I. costumam ser uma mão de obra bastante cara.

O movimento sem código

O que é no-code

Começou nos anos 90 com criadores de sites WYSIWYG. A explosão chegou em 2018, quando VCs aportaram milhões em Bubble, Webflow e Airtable (acelerando a adoção corporativa).

Porém, como você deve imaginar, naquela época havia apenas um esboço do que seria hoje, com plataformas bastante limitadas  – mas, para a época, foi um grande avanço. 

Em 2018 houve uma grande expansão da área e das ferramentas utilizadas, fazendo com que o cenário tecnológico sofresse uma grande revolução! 

Nesse ano houve uma publicação de extrema relevância para o meio, mostrando que diversas startups estavam investindo nesse modelo de desenvolvimento – sendo esse um dos motivos de suas soluções mais ágeis. 

O no-code é uma solução simples, intuitiva, eficiente e ágil que promove uma série de benefícios para todas as empresas (e até mesmo para o dia a dia das pessoas). 

Por que o no-code importa hoje mais do que nunca?

Se você tem acompanhado um pouco o mercado tech nos últimos anos, ja deve ter ouvido sobre a dificuldade das empresas em contratar e reter desenvolvedores.

Isso por que, o crescimento exponencial de empresas utilizando e criando seus próprios aplicativos e softwares ultimamente, elevou em muito a demanda por esses profissionais.

E como leva tempo para formar bons desenvolvedores, o caos perfeito foi criado.

Uma alta demanda que não para de crescer (e não vai parar de crescer por um bom tempo), com baixa ofertar a qual a nós temos dificuldade de aumentar devido ao tempo que leva para formarmos programadores.

Qual é o déficit atual de devs no mundo?

De acordo com a US Labor Statistics a falta de desenvolvedores estava em um montante de 40 milhões de trabalhadores em 2019. Até 2030 a expectativa é que este número chegue em 85 milhões.

Gerando uma perda global de U$D8,4 trilhões.

E as empresas ja tem sentido forte as consequencias disso:

  • Salários e benefícios para conseguir contratar e reter tais profissionais nunca estiveram tão altos;
  • Custo de desenvolvimento de aplicações não param de crescer;
  • Dificuldade de pequenas e médias empresas entrarem nesse jogo;

São milhares de empresas com essa dor, um mundo de oportunidades.

E é ai que no-code brilha…

A vantagem do no-code

  • Aprenda em meses, não anos
  • Reduza custo de dev em até 70 %
  • Lance 5-10× mais rápido
  • Escale sem contratar dev extra

Isso tem chamado muito a atenção dos empreendedores e empresas, e conforme essas empresas tem se dado conta disso, muitas tem optado e dado preferencia pelo desenvolvimento no-code.

Segundo projeções da GLOBE NEWSWIRE o mercado de lowcode e no code deve sair de um tamanho mensurado de U$D 10 Bi em 2019 e chegar a U$187 Bi até 2030.

Nessa altura, imagino que a oportunidade já esteja bem clara pra você, mas pode ser que você ainda esteja se perguntando em como de fato você pode se beneficiar dessa revolução.

Como se beneficiar do no-code

Primeiramente é interessante citar que o mercado de tecnologia atraiu o interesse de muito gente nesses ultimos anos.

  • Intraempreender — criar apps internos e ganhar promoção
  • Freelar — cobrar R$ 2 k–50 k por projeto
  • Fundar — lançar sua própria startup SaaS

Isso principalmente por este ser um segmento que oferece muitas regalias para os profissionais.

Os salário são altos e com muitos benefícios e o home office é uma prática já padrão no mercado.

Além do fato de se tratar de um mercado que não para de crescer e praticamente anti crise, que faça chuva ou faça sol é um mercado que possui demanda.

Ou seja, se empreses estão indo bem e crescendo, investem em tecnologia e inovação para crescer ainda mais e se diferenciar dos concorrentes.

Se estão em crise, investem em tecnologia e inovação para cortar custos e conseguir se diferenciar dos concorrentes.

E essa soma de fatores tem atraído muitas pessoas pra esse mercado.

Porém, este também é um segmento que exige uma maior capacitação dos profissionais e por isso muitas pessoas tem tido dificuldades de conseguir fazer essa mudança.

Seja você uma pessoa que já tinha pensado em algum momento em migrar para o mercado tech, ou se depois desse conteúdo ficou interessado pelo segmento, ou até mesmo se você ja até esta nesse mercado, o no-code abre uma grande oportunidade.

Quer dizer que no-code é fácil?

Resposta rápida: Não.

Você ainda precisará dominar vários outros aspectos que envolvem o desenvolvimento de aplicativos e entendimentos técnicos fundamentais.

Mas as ferramentas no-code possuem uma curva de aprendizado muito menor

E Com essa nova habilidade, as formas de fazer dinheiro são diversas.

Você pode atuar dentro de uma empresa, criando e melhorando seus aplicativos no-code. Por exemplo: tranformando as ultrapassadas planilhas de excell em apps robustos, com dashboard completos.

Skill poderosa para garantir um aumento de salário ou promoções.

Você pode atuar prestando serviços para outras empresas como um freelancer ou como criando sua própria agência.

Por apps se tratarem de produtos de alto valor agregado, você consegue cobrar R$1000, R$2000, R$5000, R$10000, R$50000 e até muito mais por um projeto.

E por com essa skill você pode também tirar aquela sua ideia de aplicativo ou negócio do papel.

Criar sua propria startup, seu próprio SaaS (aplicativo por assinatura).

Enfim, as oportunidades são inúmeras.

O que podemos criar com no-code

Para que serve o no code

Como ja comentei por aqui, com o nível em que as ferramentas estão hoje, você realmente consegue criar praticamente qualquer coisa com no-code.

Você pode criar:

Realmente as oportunidades são infinitas, ecommerces, marketplaces, ERPs, SaaS, sistemas de agendamento, sistemas de delivery, redes sociais.

Copiar o Uber, Airbnb, Facebook, Instagram.

Usar inteligência artificial, Web3 apps, Token Gated apps

e a lista continua.

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

Mas e ai o que não conseguimos criar com no-code.

E ai a resposta é realmente, depende..

Tudo que comentei acima é possível ser criado com no-code, porém depende das ferramentas que você esta utilizando.

Por isso um dos primeiros passos é entender as requisições do seu projeto e seleionar uma ferramenta que se adeque a ele.

Não há necessidade de selecionar um ferramenta extremamente complexa se seu objetivo é criar um app super simples.

O mesmo vale caso objetivo seja criar um marketplace complexos com vários usuários, você precisa utilizar uma ferramenta que permita isso.

Dica de 5 principais ferramentas no-code

Ferramenta Uso principal Destaque
Bubble Aplicações web Lógica avançada + plugins
FlutterFlow Apps mobile Exporta código Flutter nativo
Webflow Sites CMS SEO nativo e design pixel-perfect
Xano Back-end / API Escala milhões de requisições
Make Automações +1 000 integrações prontas

Alguns exemplos das melhores ferramentas no-code atualmente são:

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

Para um maior detalhamento sobre as ferramentas no-code, preparamos um artigo específico sobre o assunto aqui em nosso blog.

Conheça também nossos cursos gratuitos:
Curso Bubble gratuito para iniciantes
Curso FlutterFlow gratuito para iniciantes
Curso SAP Build Apps (antigo AppGyver) gratuito para iniciantes

Veja o no-code na prática

Quer entender melhor o que é este tal de desenvolvimento sem código? Vamos para um exemplo prático para que você consiga abstrair melhor. 

Um vendedor sempre tem uma série de boletos para gerar depois das compras. São muitos e-mails, o que gera horas de trabalho! Depois de passar pelas vendas, ainda é encaminhado para o setor financeiro, gerando mais trabalho para ambos os lados. 

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 e 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?

Mesmo que o time de vendas e o de financeiro não tenham qualquer familiaridade com códigos e desenvolvimento, com as ferramentas no code eles conseguiriam desenvolver uma solução para melhorar esse fluxo de trabalho,  construindo automatizações e ferramentas para facilitar esses processos.

No-code transforma cidadãos não técnicos em criadores de tecnologia!

No-code x low-code

Qual a diferença entre low code e no-code?

Ao buscar informações sobre o que é no code, provavelmente você irá se deparar com o termo low-code. Mas o que seria isso?

Bem, de acordo com a própria tradução já podemos ter uma ideia a respeito. No code remete ao uso de nenhum código, enquanto low code demanda um pouco de código. 

  • No-code: zero código, ideal MVPs rápidos
  • Low-code: aceita snippets; bom p/ integrações complexas

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 que investir no no-code?

Todos que se perguntam sobre o desenvolvimento sem código também questionam como podem tirar proveito desta revolução, e as possibilidade são diversas.

No-code no mundo corporativo 

Isso está muito relacionado com o exemplo que citamos anteriormente. Você não fica mais à mercê da equipe de TI ou até mesmo de profissionais terceirizados para desenvolver boas soluções internas.

Além disso, você não precisa ser nenhum mestre da programação para isso. Se você conseguir resolver um problema antigo com esse tipo de solução, pode ter certeza de que você será muito bem notado por todos os colaboradores. 

Isso, inclusive, é um grande diferencial de um bom funcionário. Saber identificar um problema, desenhar um fluxo para resolvê-lo e traduzir tudo isso com as ferramentas de no code é, com toda a certeza, algo muito positivo.

Para investimento próprio

Outra possibilidade é usar as ferramentas de no code para criar aplicativos para terceiros ou até mesmo para comercializar na internet.

A partir do momento que você cria uma solução mais generalista, então você consegue oferecê-la para várias empresas ou outros clientes. Ou seja, você está monetizando os aplicativos.

É uma ótima forma de ganhar uma renda extra ou até mesmo fazer disso a sua única fonte de renda. 

Empresas que desejam se destacar no mercado não hesitam em adquirir soluções que irão melhorar e otimizar seus respectivos processos. 

Muitas dessas empresas ainda não sabem o que é o movimento sem código, então você estará um passo à frente. 

Previsões sobre mercado no-code

Primeiro a mais alguns fatos:

  • O mercado de no-code tem crescido muito e rapidamente
  • Empresas receberam recentemente grandes aportes de investidores.
    • O que só reforça as previsões apresentadas no começo do vídeo.
  • Mercado que está só começando e ainda não é de conhecimento geral da população e das empresas.

Isso deixa uma janela de oportunidade ainda maior para quem está entrando agora no mercado no-code.

Quem chega antes bebe agua limpa.

Previsões:

  • Ouso dizer que dentro de alguns anos, 99% dos MVPs serão construídos com no-code.
  • Também acredito que breve no-code será a principal forma de se criar aplicações internar , dominando esse mercado no segmentos dem pequenas e médias empresas.
  • Veremos cada vez mais no-code sendo utilizado em todos tipos de empresas para prototipações, por squads ágeis.
  • Software houses no-code começaram a roubar mercado das software houses tradicionars e terão boa fatia do segmento, principalmente no mercado de Founders, pequenas e médias empresas.

E ainda, sobre algun ramos interessantes que estou de olho e vejo um futuro brilhante pela frente é a junção de:

  • No-code + Inteligencia artificial
  • No-code + Web3

As ferramentas no code têm um lugar muito sólido no mercado e a tendência é que o seu uso cresça cada vez mais.

Conhecer as possibilidades dessa programação sem código abrirá muitas portas para você, independente de onde você desejar aplicar esse conhecimento. 

Agora que você sabe o que é este movimento, que tal explorar um pouco mais de suas ferramentas e oportunidades?

Identifique um gargalo no seu trabalho, escolha uma ferramenta no-code e crie o protótipo em 48 h. Compartilhe o resultado com a equipe.

O que é uma linguagem no-code?

O termo no-code significa “sem código”, sendo um movimento na área da tecnologia que traz a possibilidade de desenvolver soluções em formato mobile ou web sem precisar de uma única linha de código. 

O que é low-code?

De acordo com a própria tradução, low-code remete ao pouco uso de código necessário para criar aplicações.

Por que investir no no-code?

No code é um mercado ainda novo com alta projeção de crescimento devido a imensa gama de problemas que ele resolve, sendo assim um ótimo mercado para se investir.

O que é IA 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 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 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 criar Aplicativos, Agentes e Automações IA sem precisar programar

Mais Artigos da No-Code Start-Up:

Um 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, Make (Integromat) e Dify, 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 Make e n8n já permitem integrações com OpenAI, 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.

Make (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.

Dify

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.

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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 ou 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 Lovable 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 IA 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

A 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.

Essa 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.
  • LlamaIndex: Ferramenta para indexação inteligente de dados e documentos.
  • Dify.ai: Plataforma que integra RAG, memória, workflows e interfaces.
  • Make (Integromat): Para automatizar recuperação e organização de dados contextuais.
  • n8n: Alternativa open-source para orquestração de fluxos contextuais.

A Formação Gestor de Agentes e Automações IA 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:

  • Atendimento ao 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.
  • Educação 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 O que são agentes de IA? Tudo o que você precisa 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 Formação SaaS IA NoCode 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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