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Power BI: como criar dashboards sem saber programar

analista de dados

Você provavelmente já esteve em alguma situação que precisava analisar uma grande quantidade de dados e se sentiu meio perdido. Talvez tenha pensado que era impossível ou até estendido o prazo do projeto para conseguir dar conta.

A boa notícia: o Power BI, da Microsoft, cria relatórios completos em poucos cliques (sem escrever código).

Neste conteúdo, vamos te mostrar como o Power BI funciona, o que é um dashboard e quais são as vantagens de usar esse sistema. Além disso, te mostraremos o passo a passo para criar seu próprio painel visual. Se você ficou curioso e quer saber mais, continue a leitura!

O que é Power BI?

O que é o Power BI e para que serve?

O Power BI é uma ferramenta famosa no universo da tecnologia e você provavelmente já deve ter escutado falar dela.

É uma plataforma no-code da Microsoft; arraste, filtre, publique.. Com essa ferramenta, você pode criar relatórios personalizados e interativos, usando uma variedade de fontes de dados e recursos visuais.

Dentro do sistema do Power BI, há recursos que permitem a exploração, análise e compartilhamento de dados de forma fácil e rápida. Ele é composto por três componentes principais:

Power BI Desktop

O Power BI Desktop é um app gratuito para desktop que você pode usar para criar e editar relatórios. É uma ferramenta excelente para quem quer trabalhar com dados de forma offline, local ou na nuvem. 

Power BI Online

Por outro lado, o Power BI Online é um serviço online que você pode acessar pelo navegador e usar para publicar, gerenciar e consumir relatórios. Esse serviço é ideal para quem trabalha de forma colaborativa, pois permite o compartilhamento instantâneo. 

Power BI Mobile

Por fim, há o Power BI Mobile, um app para celular ou tablet que serve para ver e interagir com relatórios e dashboards. Dessa forma, você consegue acessar e visualizar dados de qualquer lugar e a qualquer hora. É uma boa opção para quem preza por flexibilidade no trabalho. 

Esses três componentes do Power BI funcionam de forma integrada e sincronizada, permitindo que você trabalhe de forma flexível e consistente.

O que é dashboard?

Imagine que você tem uma startup de tecnologia e quer saber como está seu crescimento. Você tem um relatório com vários dados dos seus clientes, produtos, lucro total, etc. Mas como conectar isso tudo e conseguir visualizar de forma clara?

É aí que entra a criação de um dashboard. O painel é como se fosse um resumo do relatório que será gerado pelo Power BI. Ele mostra as informações mais importantes sobre os seus dados em um único lugar. 

O dashboard vai exibir apenas as informações mais importantes e interessantes sobre os dados, como:

  • Taxa de conversão;
  • Faturamento mensal;
  • Regiões onde estão os clientes.  

Todas essas informações são exibidas de forma visual, usando gráficos, tabelas, mapas e outros elementos que te ajudam a ver os dados de forma fácil e rápida. Veja um exemplo de dashboard feito no Power BI: 

O que é um dashboard no Power BI?

Imagem: Reprodução / Microsoft

Passo a passo para fazer um dashboard com Power BI sem usar código

Agora que você já entendeu o que é o Power BI e um dashboard, está na hora de colocar em prática. Por isso, separamos o passo a passo para você criar seu próprio dashboard. Está preparado? Vamos lá!

Abra o Power BI

como usar o power bi da microsoft
Fonte: Microsoft Learn

Para começar, você precisa abrir a plataforma na versão desktop, online ou celular. Caso nunca tenha utilizado, é preciso fazer um cadastro simples com seu e-mail corporativo

Insira base de dados

inserindo dados no power bi
Fonte: Microsoft Learn

Você pode conectar o Power BI a diversas fontes de dados, como uma planilha de Excel, por exemplo. Para inserir a base, clique em Obter dados na guia página inicial e selecione a opção adequada. 

Em seguida, navegue até o arquivo que você quer usar e clique em Abrir. Escolha as planilhas, arquivos ou outra fonte de dados que você quer importar e clique em Carregar.

Dê um título

Você pode dar um título ao seu relatório para identificá-lo facilmente. Para isso, clique em Relatório na guia Exibição e digite o título que você quer na caixa Nome do arquivo

Insira os cartões de dashboard

Inserindo cartões de dashboard no power bi
Fonte: Microsoft Learn

Os cartões de dashboard são elementos visuais que mostram um único valor ou medida, como o total de vendas. Eles são úteis para destacar as informações mais importantes do seu relatório.

Para inserir os cartões de dashboard, clique em Cartão na guia Visualizações e arraste-o para a área de relatório. Em seguida, arraste o campo que você quer mostrar no cartão para a área Valor

Você pode ajustar o tamanho, posição e o formato do cartão como preferir e pode repetir esse processo para inserir mais cartões de dashboard com outras medidas.

Hora de colocar os gráficos

Power BI adicionando gráficos
Fonte: Youtube Data Science Academy

Os gráficos são úteis para explorar e analisar os dados de forma gráfica e ágil. Para inserir, clique no tipo de gráfico que você quer usar na guia Visualizações e arraste-o para a área de relatório. 

Em seguida, arraste os campos que você quer mostrar no gráfico para as áreas correspondentes. Por exemplo, você pode arrastar o campo Data para a área Eixo e o campo Lucro para a área Valores para criar um gráfico de linhas que mostra a evolução do lucro ao longo do tempo.

Use o filtro para dashboard

Power BI filtros dashboard
Fonte: Microsoft Learn

O filtro para dashboard é um recurso que permite que você aplique filtros aos seus dados de forma rápida e fácil. Você pode usar o filtro para alterar o que é mostrado nos seus cartões de dashboard e gráficos, de acordo com os critérios que você escolher.

Para usar o filtro para dashboard, clique em Filtro para dashboard na guia Visualizações e arraste-o para a área de relatório. Em seguida, arraste o campo que você quer usar como filtro para a área Filtros

Para aplicar um filtro, basta clicar no valor que você quer selecionar no filtro para dashboard. Para limpá-lo, clique no valor novamente ou em Limpar seleção.

Quais as vantagens de usar o Power BI?

Quais as vantagens de usar o Power BI em relacao ao excel
Fonte: Voitto

Usar o Power BI tem muitas vantagens, seja para grandes equipes ou mesmo para um trabalho solo. Veja algumas vantagens:

Fácil implantação

Fazer a implantação do Power BI é muito simples, isso porque ele não requer instalação complexa ou configuração avançada. É possível baixar a versão de Desktop gratuitamente na loja de apps da Microsoft ou até mesmo usar a versão online. 

Boa acessibilidade

Além disso, o Power BI é uma ferramenta de boa acessibilidade. Ele permite que você acesse e visualize os seus dados de qualquer lugar e a qualquer hora. Você pode, por exemplo, usar o Power BI Mobile para interagir com seus relatórios independente de onde estiver. 

Monitoramento de dados ao vivo

O monitoramento de dados ao vivo é outra função vantajosa incluída no Power BI. Com ele, é possível acompanhar os dados sem precisar atualizar manualmente seus relatórios e dashboards. Você pode até conectá-lo a fontes que oferecem streaming de dados, como:

  • Azure Stream Analytics;
  • Event Hubs;
  • IoT Hub.

Atualizações constantes

A ferramenta também está sempre evoluindo e melhorando, graças ao feedback dos usuários e às novidades do mercado. O Power BI Desktop, por exemplo, sempre traz novos recursos, melhorias e correções a cada atualização. 

Possui comunidades dos usuários

Sempre que começamos a aprender uma nova ferramenta, buscamos por uma comunidade que possa nos ajudar no processo de aprendizagem. E com o Power BI isso é muito fácil, uma vez que ele conta com uma comunidade ativa e engajada de usuários, que compartilham dicas, dúvidas, ideias e soluções.

Integre o Power BI no seu app no code

Agora que você compreendeu o que é o Power BI e como ele pode te ajudar a visualizar seus dados de forma mais rápida, vamos falar um pouco sobre a sua integração com app no code. 

Se você já nos acompanha, sabe tudo sobre o FlutterFlow. Mas vamos te explicar mais uma vez. 

O FlutterFlow é uma plataforma que permite que você crie aplicativos para iOS e Android por meio de interface intuitiva e componentes prontos para uso. É uma das melhores ferramentas no-code disponíveis hoje no mercado!

Mas o que o FlutterFlow tem a ver com o Power BI? A resposta é: tudo! Você pode integrar o FlutterFlow com o Power BI e criar dashboards interativos no seu aplicativo, usando serviços de integração sem código.

Imagine poder criar um app de controle financeiro pessoal que conecte o Power BI diretamente com o seu banco. Ele poderia criar um relatório e um dashboard que mostre suas receitas, despesas e investimentos de forma simples e visual. 

E essa é apenas uma das muitas possibilidades de integração que podem ser feitas entre o Power BI e outras plataformas no-code! 

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Programar com plataformas no-code é o futuro e nós queremos te ajudar a se tornar o melhor profissional do mercado. 

Com os conhecimentos certos, você pode alavancar sua carreira e começar hoje mesmo a fazer dinheiro. 

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Tem Power BI gratuito?

Sim. O Power BI Desktop e a licença “Free” no serviço permitem importar dados, criar relatórios e dashboards e consumi-los no portal pessoal sem pagar nada.

O limite fica na colaboração: quem usa o plano gratuito não pode compartilhar conteúdos nem publicar em workspaces de equipe; esses recursos exigem Pro, PPU ou Premium.

Qual a diferença do Power BI gratuito para o pago?

O plano gratuito é voltado a uso individual: 1 GB de armazenamento por usuário, até oito atualizações diárias e zero compartilhamento.

O Power BI Pro (US$ 14 por usuário/mês desde abr 2025) libera publicação em workspaces, apps e colaboração em tempo real, com 10 GB de espaço e 48 atualizações diárias; já o Premium Per User (US$ 24) adiciona modelos maiores, refresh mais rápido e recursos de IA, enquanto o Premium por capacidade oferece recursos dedicados para grandes volumes.

Quanto custa um dashboard Power BI?

O custo combina licença e desenvolvimento. Para distribuir internamente você precisará, no mínimo, de licenças Pro (≈ R$ 70/mês por usuário ao câmbio de agosto/2025) ou PPU se quiser recursos premium; projetos que exigem capacidade dedicada começam em torno de US$ 4.995/mês.

Já o valor para criar o dashboard varia com escopo: painéis padrão, conectados a fontes já estruturadas, costumam iniciar em R$ 1,5 mil – R$ 5 mil; soluções corporativas com modelagem avançada, segurança em nível de linha e automação de carga podem superar R$ 30 mil, além das licenças recorrentes.

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Neto Camarano

Neto se especializou em Bubble pela necessidade de criar tecnologias de forma rápida e barata para sua startup, desde então vem criando sistemas e automações com IA. No Bubble Developer Summit 2023 foi elencado como um dos maiores mentores de Bubble do mundo. Em Dezembro foi nomeado maior membro da comunidade global de NoCode no NoCode Awards 2023 e 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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Mais Artigos da No-Code Start-Up:

O avanço dos modelos de linguagem tem transformado a maneira como interagimos com a tecnologia, e o GLM 4.5 surge como um marco importante nessa evolução.

Desenvolvido pela equipe da Zhipu AI, esse modelo vem conquistando destaque global ao oferecer uma combinação poderosa de eficiência computacional, raciocínio estruturado e suporte avançado para agentes de inteligência artificial.

Para desenvolvedores, empresas e entusiastas da IA, entender o que é o GLM 4.5 e como ele se posiciona frente a outros LLMs é essencial para aproveitar suas funcionalidades ao máximo.

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa
O que é o GLM 4.5 e por que ele importa

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa?

O GLM 4.5 é um modelo de linguagem do tipo Mixture of Experts (MoE), com 355 bilhões de parâmetros totais e 32 bilhões ativos por forward pass.

Sua arquitetura inovadora permite o uso eficiente de recursos computacionais, sem sacrificar desempenho em tarefas complexas.

O modelo também está disponível em versões mais leves, como o GLM 4.5-Air, otimizadas para custo-benefício.

Projetado com foco em tarefas de raciocínio, geração de código e interação com agentes autônomos, o GLM 4.5 destaca-se por seu suporte ao modo de pensamento híbrido, que alterna entre respostas rápidas e raciocínio profundo sob demanda.

Características técnicas do GLM 4.5

O diferencial técnico do GLM 4.5 está em sua combinação de otimizações na arquitetura MoE e aprimoramentos no pipeline de treinamento. Entre os aspectos mais relevantes estão:

Roteamento inteligente e balanceado

O modelo emprega gates sigmoides e normalização QK-Norm para otimizar o roteamento entre especialistas, o que garante melhor estabilidade e uso de cada módulo especializado.

Capacidade de contexto estendida

Com suporte para até 128 mil tokens de entrada, o GLM 4.5 é ideal para documentos longos, códigos extensos e históricos profundos de conversação. Ele também é capaz de gerar até 96 mil tokens de saída.

Otimizador Muon e Grouped-Query Attention

Esses dois avanços permitem que o GLM 4.5 mantenha alto desempenho computacional mesmo com a escalabilidade do modelo, beneficiando implantações locais ou em nuvem.

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5
Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

O ecossistema da Zhipu AI facilita o acesso ao GLM 4.5 por meio de APIs compatíveis com o padrão OpenAI, além de SDKs em diversas linguagens. O modelo também é compatível com ferramentas como:

  • vLLM e SGLang para inferência local
  • ModelScope e HuggingFace para uso com pesos abertos
  • Ambientes com compatibilidade OpenAI SDK para migração fácil de pipelines existentes

Para ver exemplos de integração, visite a documentação oficial do GLM 4.5.

Aplicabilidades reais: onde o GLM 4.5 brilha

O GLM 4.5 foi projetado para cenários onde modelos genéricos enfrentam limitações. Entre suas aplicações destacam-se:

Engenharia de Software

Com desempenho elevado em benchmarks como SWE-bench Verified (64.2) e Terminal-Bench (37.5), ele se posiciona como excelente opção para automação de tarefas complexas de código.

Assistentes e Agentes Autônomos

Nos testes TAU-bench e BrowseComp, GLM 4.5 superou modelos como Claude 4 e Qwen, provando ser eficaz em ambientes onde a interação com ferramentas externas é essencial.

Análise de dados e relatórios complexos

Com grande capacidade de contexto, o modelo pode sintetizar relatórios extensos, gerar insights e analisar documentos longos com eficiência.

Comparativo com GPT 4, Claude 3 e Mistral desempenho versus custo
Comparativo com GPT 4, Claude 3 e Mistral desempenho versus custo

Comparativo com GPT-4, Claude 3 e Mistral: desempenho versus custo

Um dos pontos mais notáveis do GLM 4.5 é seu custo significativamente menor em relação a modelos como GPT-4, Claude 3 Opus e Mistral Large, mesmo oferecendo desempenho comparável em vários benchmarks.

Por exemplo, enquanto o custo médio de geração de tokens com o GPT-4 pode ultrapassar US$ 30 por milhão de tokens gerados, o GLM 4.5 opera com médias de US$ 2.2 por milhão de saída, com opções ainda mais acessíveis como o GLM 4.5-Air por apenas US$ 1.1.

Em termos de performance:

  • Claude 3 lidera em tarefas de raciocínio linguístico, mas GLM 4.5 se aproxima em raciocínio matemático e execução de código.
  • Mistral brilha em velocidade e compilação local, mas não alcança a profundidade contextual de 128k tokens como o GLM 4.5.
  • GPT-4, embora robusto, cobra um preço elevado por um desempenho que em muitos cenários é equiparado por GLM 4.5 a uma fração do custo.

Esse custo-benefício posiciona o GLM 4.5 como excelente escolha para startups, universidades e equipes de dados que desejam escalar aplicações de IA com orçamento controlado.

Comparativo de desempenho com outros LLMs

O GLM 4.5 não apenas compete com os grandes nomes do mercado, mas também os supera em várias métricas. Em termos de raciocínio e execução de tarefas estruturadas, obteve os seguintes resultados:

  • MMLU-Pro: 84.6
  • AIME24: 91.0
  • GPQA: 79.1
  • LiveCodeBench: 72.9

Fonte: Relatório oficial da Zhipu AI

Esses números são indicativos claros de um modelo maduro, pronto para uso comercial e acadêmico em larga escala.

Futuro e tendências para o GLM 4.5
Futuro e tendências para o GLM 4.5

Futuro e tendências para o GLM 4.5

O roadmap da Zhipu AI aponta para uma expansão ainda maior da linha GLM, com versões multimodais como o GLM 4.5-V, que adiciona entrada visual (imagens e vídeos) à equação.

Essa direção acompanha a tendência de integração entre texto e imagem, essencial para aplicações como OCR, leitura de screenshots e assistentes visuais.

Também são esperadas versões ultra-eficientes como o GLM 4.5-AirX e opções gratuitas como o GLM 4.5-Flash, que democratizam o acesso à tecnologia.

Para acompanhar essas atualizações, é recomendável monitorar o site oficial do projeto.

Um modelo para quem busca eficiência com inteligência

Ao reunir uma arquitetura sofisticada, versatilidade em integrações e excelente desempenho prático, o GLM 4.5 se destaca como uma das opções mais sólidas do mercado de LLMs.

Seu foco em raciocínio, agentes e eficiência operacional o torna ideal para aplicações críticas e cenários empresariais exigentes.

Explore mais conteúdos relacionados no curso de agentes com OpenAI, aprenda sobre integração no curso Make (Integromat) e confira outras opções de formações com IA e NoCode.

Para quem busca explorar o estado-da-arte dos modelos de linguagem, o GLM 4.5 é mais que uma alternativa — é um passo à frente.

Neste vídeo eu te levo para a prática com um agente SDR de IA. A ideia é mostrar um funil inteiro automatizado. Vamos conectar captação, qualificação, CRM e follow up num fluxo só.

O objetivo é simples. Receber o lead, responder na hora e qualificar com contexto. Depois disso, repassar ao vendedor no ponto certo.

Exemplo com formulário e WhatsApp

Exemplo com formulário e WhatsApp

Começamos por um formulário simples. Pode ser Tally ou o que você já usa no site. Nome, telefone, e-mail e a demanda do lead.

Assim que o lead envia, a automação dispara no N8N. O agente manda a primeira mensagem no WhatsApp. O atendimento começa em segundos, sem espera.

O agente entende o contexto do pedido. Responde de forma humanizada com base nos dados do formulário. E já guia a conversa para a qualificação.

Qualificação e repasse ao vendedor

Qualificação e repasse ao vendedor

O SDR de IA faz perguntas objetivas. Identifica dor, urgência, orçamento e serviço ideal. Registra tudo para não se perder nenhuma informação.

Quando o interesse esquenta, o agente muda o status no CRM. Ele para o atendimento automatizado. E repassa direto para o vendedor humano finalizar.

Automação e banco de dados

Automação e banco de dados

Toda interação é registrada no Supabase. Isso garante histórico, métricas e governança dos dados. Facilita auditoria e evolução do agente.

A modelagem salva nome, contato, origem e estágio. Salva também as últimas mensagens e marcações de follow up. Com isso, relatórios e disparos ficam precisos.

Integração com Notion CRM

Integração com Notion CRM

O CRM do exemplo é o Notion. Mas a lógica vale para Pipedrive, RD Station ou qualquer outro. Basta ter API e conectar no N8N.

As colunas principais são claras. Novo lead, atendimento humano, venda realizada e finalizado. O agente move os cards conforme o progresso.

Quando qualifica, o agente cria um resumo no card. Inclui dor principal, solução sugerida e próxima ação. O vendedor entra sabendo exatamente o que fazer.

Função de Follow Up

Se o lead parar de responder, ninguém fica no escuro. O agente dispara uma sequência de reativação. A agenda e as regras ficam salvas no banco.

Os textos são úteis e respeitosos. Nada de spam, sempre com valor claro. O foco é facilitar a decisão do lead.

Ferramentas e arquitetura

Ferramentas e arquitetura

Interface de conversa no WhatsApp. Automação e orquestração no N8N. Base de dados no Supabase.

O formulário pode ser Tally ou equivalente. O CRM pode ser Notion ou outro de sua escolha. A arquitetura é flexível e modular.

No agente usamos RAG para contexto. Memória para manter a conversa coesa. E functions para acionar CRM e banco.

Fluxo mestre e recursos multimídia

Fluxo mestre e recursos multimídia

O fluxo mestre entende texto, imagem e áudio. Divide mensagens longas em partes e responde na ordem. Tudo fica logado para consulta e melhoria contínua.

Há um subfluxo dedicado ao Notion. Ele cria, move e comenta cards automaticamente. Isso mantém o pipeline e a equipe alinhados.

Resumo para vendedores

Resumo para vendedores

O cartão chega com contexto pronto. Quem é o lead, o que pediu e o que o agente sugeriu. Mais o próximo passo recomendado.

Isso reduz fricção no handoff. Aumenta a taxa de conversão e a velocidade de fechamento. O vendedor foca em fechar, não em investigar.

Estratégias de Follow Up

Estratégias de Follow Up

Defina janelas de tempo objetivas. Exemplo prático: 2 horas para o Follow Up 1, 4 horas para o 2. Depois, marcar como não respondido e encerrar.

Para e-commerce, use o abandono de carrinho. Para serviços cíclicos, use lembretes programados. Bônus e descontos podem destravar a resposta.

O importante é registrar cada envio. Quem recebeu, quando recebeu e qual mensagem foi. Isso evita repetição e mantém o controle.

Formação Agentes 2.0 e templates

Formação Agentes 2.0 e templates

Se quiser replicar, a Formação Gestor de Agentes de IA 2.0 ajuda. Lá tem templates de fluxos, prompts e integrações. Além de suporte, comunidade e estudos de caso.

Com fundamentos e prática guiada, você acelera a execução. Constrói agentes profissionais com governança e métricas. E coloca seu funil no piloto automático com qualidade.

No contexto de 2025, em que a velocidade da informação e a personalização da experiência do consumidor são diferenciais competitivos cruciais, o uso de agente de IA para marketing digital deixou de ser uma tendência e se consolidou como uma realidade fundamental.

Segundo um relatório da McKinsey sobre adoção de IA em marketing, esses agentes não apenas automatizam tarefas, mas tomam decisões autônomas baseadas em dados, comportamentos e objetivos de negócio.

Nesta leitura completa, você vai descobrir como funcionam, para que servem, quais ferramentas utilizar e por que empresas que dominam essa tecnologia estão anos luz à frente da concorrência.

O que é um agente de IA para marketing digital
O que é um agente de IA para marketing digital

O que é um agente de IA para marketing digital?

Um agente de IA para marketing digital é uma entidade autônoma baseada em inteligência artificial que atua com autonomia parcial ou total em processos de marketing, como captação de leads, segmentação de audiências, criação de conteúdo, análise de dados e execução de campanhas.

Para entender melhor o conceito, vale consultar esta definição acadêmica de agentes inteligentes. Esses agentes utilizam modelos de machine learning e processamento de linguagem natural para entender comportamentos e responder de forma personalizada em escala.

Diferente de simples automações, como e-mails programados ou bots de resposta, os agentes com IA são capazes de aprender com interações passadas, adaptar suas estratégias e agir conforme métricas em tempo real.

Um artigo clássico da Harvard Business Review sobre automação adaptativa evidencia essa evolução natural do marketing digital orientado por dados.

Como funcionam os agentes inteligentes no marketing moderno

Os agentes de IA funcionam a partir da integração de dados internos (CRM, ERPs, funis) com dados externos (tendências de mercado, redes sociais, comportamento do usuário).

Para um mergulho técnico, o CDP Institute mantém um guia completo sobre governança desses dados. A partir dessa base, os agentes podem tomar decisões e executar tarefas de forma independente.

Por exemplo, um agente pode:

  • Detectar que um lead visitou três vezes uma página de preço e ainda não converteu;
  • Personalizar um e-mail com oferta específica com base no comportamento anterior;
  • Acompanhar a abertura e interação com o e-mail e replanejar o follow‑up caso o lead clique ou ignore.

Essa lógica adaptativa é o que permite uma experiência de marketing verdadeiramente centrada no cliente.

Ferramentas e plataformas que utilizam agentes de IA

Em 2025, algumas das ferramentas mais relevantes para criação e gestão de agentes de IA para marketing incluem:

Make (Integromat)

Com sua abordagem visual e integração com milhares de apps, é possível criar agentes que reagem a eventos em CRMs, landing pages e e‑commerces. Conheça o site oficial do Make para explorar integrações avançadas.

O Curso de Make (Integromat) da No Code Start Up ensina exatamente como construir essas rotinas inteligentes.

Agentes com OpenAI e Dify

Usando modelos GPT‑4o e ferramentas como o Curso de Agentes com OpenAI, é viável criar agentes que escrevem cópias, conversam com leads em tempo real e analisam sentimentos de comentários.

A documentação do OpenAI e o guia oficial do Dify mostram como esses agentes podem ser implantados com fluxos lógicos e memória contextual.

Salesforce Einstein & HubSpot AI

Plataformas consagradas também avançaram na adoção de IA. O Salesforce Einstein para Marketing recomenda automações personalizadas com base em dados históricos, enquanto o HubSpot AI detecta oportunidades de venda cruzada em tempo real.

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais
Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

E‑commerce com IA preditiva

A loja virtual Dafiti implantou um agente de IA para recomendar produtos personalizados em e‑mails baseados no histórico de compras e navegação.

De acordo com o case detalhado publicado na TI Inside, a iniciativa não só elevou em 28 % a taxa de conversão, como também proporcionou redução de custos operacionais de até 80 % e ganhos expressivos de agilidade na execução das campanhas.

Geração de demanda B2B

Empresas como a Resultados Digitais (RD Station) implementaram agentes que identificam leads mais propensos à conversão com base em sinais comportamentais.

O case oficial da RD Station mostra a redução de 40% no tempo de resposta comercial.

Social listening com resposta autônoma

Marcas como Netflix usam agentes que monitoram redes sociais e reagem automaticamente a menções com sugestões de conteúdo ou respostas bem‑humoradas.

A Brand24 analisou como a Netflix domina as redes sociais analisou essa estratégia e o impacto no engajamento.

Benefícios estratégicos dos agentes de IA no marketing digital

Empresas que implementam corretamente agentes de IA conseguem não apenas escalar suas operações, mas também elevar drasticamente a eficiência das suas campanhas. Um relatório da Deloitte sobre personalização em escala comprova ganhos como:

  • Personalização em escala: cada usuário recebe interações alinhadas ao seu perfil e estágio na jornada.
  • Decisões em tempo real: otimização de campanhas à medida que os dados mudam.
  • Redução de custos operacionais: menos necessidade de equipes gigantes para execução tática.
  • Velocidade de aprendizado: os agentes melhoram conforme operam, criando um ciclo de feedback positivo.
Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes
Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

Com a popularização dos modelos de IA multimodal e do conceito de “marketing autônomo”, a Gartner — predições de marketing 2025‑2028 projeta uma explosão na adoção de agentes especializados por canal (e‑mail, redes sociais, SEO, CRM).

Outro ponto é a integração entre IA e interfaces no-code, permitindo que profissionais de marketing criem seus próprios agentes sem depender de devs.

Plataformas como manual oficial do Bubble e o Curso Dify permitem essa construção de forma intuitiva.

Também são esperadas inovações como agentes com personalidades distintas por campanha, regulamentação da IA generativa — incluindo iniciativas como o EU AI Act — e avanços em IA que compreendem ironia, humor e contexto profundo de marca.

Avançar com agentes de IA no marketing exige preparação

Está claro que o uso de agente de IA para marketing digital representa uma vantagem competitiva evidente em 2025.

No entanto, o sucesso na implementação exige compreensão técnica, clareza nos objetivos e escolha das ferramentas certas. 

Se você deseja dominar essas habilidades, veja as formações da No Code Start Up e comece a criar seus primeiros agentes com foco em performance, escala e personalização real.

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