Melhores Backends Nocode: Firebase vs Supabase vs Xano
3 min
Atualizado em 23 de maio de 2025
Tempo estimado de leitura: 5 minutos
Introdução
Neste artigo, vamos analisar e comparar os melhores backends nocode disponíveis no mercado para auxiliá-lo a escolher a opção mais adequada para o seu projeto. Levaremos em consideração diversos fatores, como funcionalidades, precificação, comunidade e evolução no mercado. Após uma extensa pesquisa, selecionamos três backends nocode para analisar em detalhes: Firebase, Supabase e Xano.
Assista um comparativo de Firebase VS Supabase VS Xano
Tabela de conteúdos
Frontend VS Backend
Antes de prosseguirmos, é importante entender a diferença entre frontend e backend. O frontend é responsável pela parte visual de um aplicativo, incluindo a lógica, a experiência do usuário (UX/UI) e a conexão com o banco de dados. Já o backend é responsável pelo banco de dados, autenticação, armazenamento de mídias, ações do servidor e webhooks.
Firebase
O Firebase é um backend muito famoso e não relacional, desenvolvido pela Google. Ele oferece uma variedade de funcionalidades integradas, como banco de dados, autenticação, extensões e monitoramento. O Firebase é amplamente utilizado por grandes empresas, como Alibaba, Duolingo e Trivago, e possui certificações de segurança importantes. O banco de dados do Firebase utiliza o SQL não relacional, que é baseado em documentos e coleções.
Supabase
O Supabase é uma alternativa ao Firebase, porém utiliza bancos de dados relacionais. Ele oferece serviços como banco de dados, autenticação, funções, armazenamento de mídias e database em tempo real. O Supabase também é open source, o que proporciona maior independência para o desenvolvedor. Ele gera API’s por meio de SQL, tornando o backend mais técnico, porém mais flexível para projetos estruturados.
Xano
O Xano é um backend 100% no code, o que significa que não requer conhecimento em programação. Ele oferece todas as funcionalidades de um backend tradicional, como criação de APIs e bancos de dados, de forma simplificada e intuitiva. Embora seja mais acessível para iniciantes, o Xano pode ser menos flexível e mais limitado em termos de recursos avançados.
Preços dos backends
Os preços das ferramentas variam de acordo com o uso e as funcionalidades escolhidas. O Firebase, por exemplo, cobra de acordo com a leitura e a edição do banco de dados. Já o Supabase possui um plano gratuito e um plano Pro, com excelente custo-benefício. O Xano tem um custo um pouco mais alto, mas há rumores de que irão oferecer planos regionais com preços mais acessíveis para o Brasil e outras regiões.
Principais Diferenças entre os Backends Nocode
Cada backend possui seus diferenciais e aplicações ideais. O Firebase é indicado para projetos que exigem flexibilidade no banco de dados não relacional e integrações com os serviços do Google. O Supabase é recomendado para projetos com banco de dados relacional e que demandam facilidade de uso e custo-benefício. Por fim, o Xano é ideal para projetos 100% no code, oferecendo flexibilidade, facilidade de aprendizado e independência.
Conclusão
Em resumo, a escolha do melhor backend nocode depende das necessidades do seu projeto e das suas habilidades. Se estiver utilizando o FlutterFlow, o Firebase pode ser a opção mais adequada devido às integrações nativas e funcionalidades específicas para o FlutterFlow. Se o seu projeto for no Bubble você pode optar por usar o Xano para escalar de maneira 100% no code. Por fim se o seu projeto estiver sendo desenvolvido no Weweb, é inteligente o uso do Supabase já que ele é excelente para projetos com banco de dados relacional e oferece um ótimo custo-benefício.
Agora que você conhece os melhores backends nocode do mercado, qual deles você considera mais interessante? Compartilhe sua opinião nos comentários! E se tiver alguma dúvida, deixe um comentário que teremos prazer em responder.
Para quem deseja aprender a utilizar qualquer um dos backends nocode, nós temos vários cursos sobre cada uma dessas ferramentas.
Não é exagero dizer que DeepSeek se tornou uma das novidades mais comentadas do universo de modelos de linguagem em 2025. Mesmo que você já acompanhe a explosão dos LLMs (Large Language Models), há muito que descobrir sobre a proposta desta iniciativa chinesa – e, principalmente, sobre como aproveitar essas tecnologias hoje mesmo em seus projetos NoCode e IA.
O que é o DeepSeek
Resumo rápido: O DeepSeek oferece uma família de modelos open‑source (7 B/67 B parâmetros) licenciados para pesquisa, um braço especializado em geração de código (DeepSeek Coder) e uma variante de raciocínio avançado (DeepSeek‑R1) que rivaliza com pesos‑pesados, como GPT‑4o, em lógica e matemática. Ao longo deste artigo você descobrirá o que é, como usar, por que ele importa e oportunidades no Brasil.
O que é o DeepSeek?
Em essência, o DeepSeek é um LLM open‑source desenvolvido pela DeepSeek‑AI, laboratório asiático focado em pesquisa aplicada. Lançado inicialmente com 7 bilhões e 67 bilhões de parâmetros, o projeto ganhou notoriedade ao liberar checkpoints completos no GitHub, permitindo que a comunidade:
Baixe os pesos sem custo para fins de pesquisa;
Faça fine‑tuning local ou em nuvem;
Incorpore o modelo em aplicativos, agentes autônomos e chatbots.
Isso o coloca no mesmo patamar de iniciativas que priorizam transparência, como LLaMA 3 da Meta. Se você ainda não domina os conceitos de parâmetros e treinamento, confira nosso artigo interno “O que é um LLM e por que ele está mudando tudo” para se situar.
A inovação do DeepSeek LLM Open‑Source
O diferencial do DeepSeek não está apenas na abertura do código. O time publicou um processo de pré‑treino em 2 trilhões de tokens e adotou técnicas de curriculum learning que priorizam tokens de maior qualidade nas fases finais. Isso resultou em:
Perplexidade inferior a modelos equivalentes de 70 B parâmetros;
Desempenho competitivo em benchmarks de raciocínio (MMLU, GSM8K);
Licença mais permissiva que rivaliza com Apache 2.0.
Para detalhes técnicos, veja o paper oficial no arXiv e o repositório DeepSeek‑LLM no GitHub (link externo).
DeepSeek‑R1: o salto em raciocínio avançado
Poucos meses após o lançamento, surgiu o DeepSeek‑R1, uma versão “refined” com reinforcement learning from chain‑of‑thought (RL‑CoT). Em avaliações independentes, o R1 atinge 87 % de acurácia em prova de matemática básica, superando nomes como PaLM 2‑Large.
Esse aprimoramento posiciona o DeepSeek‑R1 como candidato ideal para tarefas que exigem lógica estruturada, planejamento e explicação passo a passo – requisitos comuns em chatbots especialistas, assistentes de estudo e agentes autônomos IA.
Se você deseja criar algo parecido, vale dar uma olhada na nossa Formação Gestor de Agentes e Automações IA (link interno), onde mostramos como orquestrar LLMs com ferramentas como LangChain e n8n.
DeepSeek Coder geração e compreensão de código
DeepSeek Coder: geração e compreensão de código
Além do modelo de linguagem geral, o laboratório lançou o DeepSeek Coder, treinado em 2 trilhões de tokens de repositórios GitHub. O resultado? Um LLM especializado capaz de:
Completar funções em múltiplas linguagens;
Explicar trechos de código legado em linguagem natural;
Gerar testes unitários automaticamente.
Para equipes freelancer e agências B2B que prestam serviços de automação, isso significa aumentar produtividade sem inflar custos. Quer um caminho prático para integrar o DeepSeek Coder aos seus fluxos? No curso Xano para Back‑ends Escaláveis mostramos como conectar um LLM externo ao pipeline de build e gerar endpoints inteligentes.
Como usar o DeepSeek na prática
Mesmo que você não seja um engenheiro de machine learning, há formas acessíveis de experimentar o DeepSeek hoje.
1. Via Hugging Face Hub
A comunidade já espelhou os artefatos no Hugging Face, permitindo inferência gratuita por tempo limitado. Basta um token HF para rodar chamadas transformers locais:
DeepSeek Hugging Face Hub
Dica: Se o modelo não couber na sua GPU, use quantização 4‑bit com BitsAndBytes (link externo) para reduzir memória.
2. Integração NoCode com n8n ou Make
Ferramentas de automação visual como n8n e Make permitem chamadas HTTP em poucos cliques. Crie um workflow que:
Recebe input de formulário Webflow ou Typeform;
Envia o texto ao endpoint do DeepSeek hospedado na própria nuvem da empresa;
Retorna a resposta traduzida para PT‑BR e envia via e‑mail ao usuário.
Essa abordagem dispensa backend dedicado e é perfeita para founders que desejam validar uma ideia sem investir pesado em infraestrutura.
3. Plugins com FlutterFlow e WeWeb
Caso o objetivo seja um front-end polido, você pode embutir o DeepSeek em FlutterFlow ou WeWeb usando HTTP Request actions. No módulo avançado do Curso FlutterFlow explicamos passo a passo como proteger a API key no Firebase Functions e evitar exposições públicas.
DeepSeek no Brasil cenário, comunidade e desafios
DeepSeek no Brasil: cenário, comunidade e desafios
A adoção de LLMs open‑source por aqui cresce em ritmo acelerado. Células de pesquisa na USP e na UFPR já testam o DeepSeek para resumos de artigos acadêmicos em português. Além disso, o grupo DeepSeek‑BR no Discord (link externo) reúne mais de 3 mil membros trocando fine‑tunings focados em jurisprudência brasileira.
Curiosidade: Desde março de 2025, a AWS São Paulo oferece instâncias g5.12xlarge a preço promocional, viabilizando fine‑tuning do DeepSeek‑7B por menos de R$ 200 em três horas.
Casos de uso reais
E‑commerce de nicho usando DeepSeek‑Coder para gerar descrições de produto em lote;
SaaS jurídico que roda RAG (Retrieval‑Augmented Generation) sobre súmulas do STF;
Chatbot de suporte interno em empresas CLT para perguntas sobre RH.
Uma das maiores vantagens do DeepSeek é sua licença aberta para uso acadêmico e pesquisa. Isso significa que você pode baixar, testar e adaptar o modelo sem pagar royalties ou depender de fornecedores comerciais. Ideal para startups em estágio inicial e pesquisadores independentes.
Modelos enxutos que rodam localmente
Com versões de 7 bilhões de parâmetros, o DeepSeek pode ser executado em GPUs mais acessíveis, como a RTX 3090 ou mesmo via quantização 4-bit em nuvem. Isso amplia o acesso a desenvolvedores que não têm infraestrutura robusta.
Comunidade ativa e contribuinte
Desde seu lançamento, o DeepSeek acumulou milhares de forks e issues no GitHub. A comunidade vem publicando notebooks, fine-tunings e prompts otimizados para diferentes tarefas, acelerando o aprendizado coletivo e a aplicação em casos reais.
Limitações
License research‑only ainda impede uso comercial direto;
Ausência de suporte oficial para PT‑BR no momento;
Necessidade de hardware com 16 GB VRAM para inferência confortável.
Próximos passos aprendendo e construindo com o DeepSeek
Próximos passos: aprendendo e construindo com o DeepSeek
Entendendo o que você aprendeu
Se você acompanhou este artigo até aqui, já tem uma visão ampla sobre o ecossistema DeepSeek. Conhece os diferentes modelos da família, seus diferenciais em relação a outros LLMs, e tem caminhos claros para aplicação prática, mesmo sem background técnico.
Consolidando os principais conceitos
DeepSeek: o que é?
Trata-se de um LLM open-source com diferentes variantes (7B/67B parâmetros), disponibilizado para pesquisa e experimentação. Ganhou destaque pela combinação de abertura, qualidade de treinamento e foco em especializações como código e raciocínio.
A principal inovação
Sua abordagem de pré-treinamento com 2 trilhões de tokens e estratégias como curriculum learning permitiram que mesmo o modelo de 7B se aproximasse do desempenho de alternativas maiores e mais caras.
Como usar DeepSeek
Desde chamadas diretas por API até fluxos automatizados via Make, n8n ou ferramentas front-end como WeWeb e FlutterFlow. A documentação e a comunidade ajudam a acelerar essa curva.
Oportunidades no Brasil
A comunidade DeepSeek está se consolidando rápido por aqui, com aplicações reais em pesquisa acadêmica, SaaS, e-commerces e times que buscam produtividade via IA.
Avançando com apoio especializado
Se você quer acelerar sua jornada com IA e NoCode, a NoCode Start Up oferece formações robustas com foco em execução real.
Na Formação SaaS IA NoCode, você aprende como usar LLMs como o DeepSeek para criar produtos de verdade, vendê-los e escalar com liberdade financeira..
Nos últimos cinco anos, o Hugging Face evoluiu de um chatbot lançado em 2016 para um hub colaborativo que reúne modelos pré‑treinados, bibliotecas e apps de IA; é a forma mais rápida e econômica de validar soluções de NLP e levá‑las ao mercado.
Graças à comunidade vibrante, à documentação detalhada e à integração nativa com PyTorch, TensorFlow e JAX, o Hugging Face tornou‑se a plataforma de referência para adotar IA com rapidez; neste guia, você vai entender o que é, como usar, quanto custa e qual o caminho mais curto para colocar modelos pré‑treinados em produção sem complicação.
Dica Pro: Se o seu objetivo é dominar IA sem depender totalmente de código, confira a nossa Formação Gestor de Agentes e Automações IA – nela mostramos como conectar modelos do Hugging Face a ferramentas no‑code como Make, Bubble e FlutterFlow.
O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele
O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele?
Em essência, o Hugging Face é um repositório colaborativo open‑source onde pesquisadores e empresas publicam modelos pré‑treinados para tarefas de linguagem, visão e, mais recentemente, multimodalidade. Porém, limitar‑se a essa definição seria injusto, pois a plataforma agrega três componentes-chave:
Hugging Face Hub – um “GitHub para IA” que versiona modelos, datasets e apps interativos, chamados de Spaces.
Biblioteca Transformers – a API Python que expõe milhares de modelos state‑of‑the‑art com apenas algumas linhas de código, compatível com PyTorch, TensorFlow e JAX.
Ferramentas auxiliares – como datasets (ingestão de dados), diffusers (modelos de difusão para geração de imagens) e evaluate (métricas padronizadas).
Dessa forma, desenvolvedores podem explorar o repositório, baixar pesos treinados, ajustar hyperparameters em notebooks e publicar demos interativas sem sair do ecossistema.
Consequentemente, o ciclo de desenvolvimento e feedback fica muito mais curto, algo fundamental em cenários de prototipagem de MVP – uma dor comum aos nossos leitores da persona Founder.
Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)
Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)
A seguir mergulhamos nos pilares que dão vida ao Hugging Face. Repare como cada componente foi pensado para cobrir uma etapa específica da jornada de IA.
Transformers
Criada inicialmente por Thomas Wolf, a biblioteca transformers abstrai o uso de arquiteturas como BERT, RoBERTa, GPT‑2, T5, BLOOM e Llama.
O pacote traz tokenizers eficientes, classes de modelos, cabeçalhos para tarefas supervisionadas e até pipelines prontos (pipeline(“text-classification”)).
Com isso, tarefas complexas viram funções de quatro ou cinco linhas, acelerando o time‑to‑market.
Datasets
Com datasets, carregar 100 GB de texto ou áudio passa a ser trivial. A biblioteca streama arquivos em chunks, faz caching inteligente e permite transformações (map, filter) em paralelo. Para quem quer treinar modelos autorregressivos ou avaliá‑los com rapidez, essa é a escolha natural.
Diffusers
A revolução da IA generativa não se resume ao texto. Com diffusers, qualquer desenvolvedor pode experimentar Stable Diffusion, ControlNet e outros modelos de difusão. A API é consistente com transformers, e o time do Hugging Face mantém atualizações semanais.
Gradio & Spaces
O Gradio virou sinônimo de demos rápidas. Criou um Interface, passou o modelo, deu deploy – pronto, nasceu um Space público.
Para startups é uma chance de mostrar provas de conceito a investidores sem gastar horas configurando front-end.
Se você deseja aprender como criar MVPs visuais que consomem APIs do Hugging Face, veja nosso Curso FlutterFlow e integre IA em apps móveis sem escrever Swift ou Kotlin.
Hugging Face é pago? Esclarecendo mitos sobre custos
Muitos iniciantes perguntam se “o Hugging Face é pago”. A resposta curta: há um plano gratuito robusto, mas também modelos de assinatura para necessidades corporativas.
Gratuito: inclui pull/push ilimitado de repositórios públicos, criação de até três Spaces gratuitos (60 min de CPU/dia) e uso irrestrito da biblioteca transformers. Pro & Enterprise: adicionam repositórios privados, quotas maiores de GPU, auto‑scaling para inferência e suporte dedicado.
Empresas reguladas, como as do setor financeiro, ainda podem contratar um deployment on‑prem para manter dados sensíveis dentro da rede.
Portanto, quem está validando ideias ou estudando individualmente dificilmente precisará gastar.
Só quando o tráfego de inferência cresce é que faz sentido migrar para um plano pago – algo que normalmente coincide com tração de mercado.
Como começar a usar o Hugging Face na prática
Como começar a usar o Hugging Face na prática
Seguir tutoriais picados costuma gerar frustração. Por isso, preparamos um roteiro único que cobre do primeiro pip install até o deploy de um Space. É a única lista que usaremos neste artigo, organizada em ordem lógica:
Crie uma conta em https://huggingface.co e configure seu token de acesso (Settings ▸ Access Tokens).
Faça o pull de um modelo – por exemplo, bert-base-uncased – com from transformers import pipeline.
Rode inferência local: pipe = pipeline(“sentiment-analysis”); pipe(“I love No Code Start Up!”). Observe a resposta em milissegundos.
Publique um Space com Gradio: crie app.py, declare a interface e push via huggingface-cli. Em minutos você terá um link público para compartilhar.
Depois de executar esses passos, você já poderá: • Ajustar modelos com fine‑tuning • Integrar a API REST à sua aplicação Bubble • Proteger inferência via chaves de API privadas
Integração com Ferramentas NoCode e Agentes de IA
Um dos diferenciais do Hugging Face é a facilidade de plugá‑lo em ferramentas sem código. Por exemplo, no N8N você pode receber textos via Webhook, enviá-los à pipeline de classificação e devolver tags analisadas em planilhas Google – tudo sem escrever servidores.
Já no Bubble, a API Plugin Connector importa o endpoint do modelo e expõe a inferência num workflow drag‑and‑drop.
Se quiser aprofundar esses fluxos, recomendamos o nosso Curso Make (Integromat) e a Formação SaaS IA NoCode, onde criamos projetos de ponta a ponta, incluindo autenticação, armazenamento de dados sensíveis e métricas de uso.
O uso de um agente de IA para compras está se tornando uma necessidade estratégica para empresas de e-commerce, gestores de compras e profissionais de tecnologia e inovação.
Essa tecnologia permite automatizar processos, reduzir custos e melhorar decisões estratégicas nas aquisições corporativas.
Quer entender detalhadamente como esses agentes autônomos de IA funcionam na prática? Confira este artigo detalhado da SAP, que traz exemplos concretos sobre como agentes selecionam fornecedores e geram pedidos automaticamente: O que são agentes de IA?.
O que é um agente de IA para compras
O que é um agente de IA para compras?
Um agente de IA para compras é um software avançado, projetado para automatizar e otimizar processos relacionados à aquisição de bens e serviços.
Ele combina inteligência artificial, aprendizado de máquina e automação para realizar tarefas que normalmente seriam feitas manualmente.
Esses agentes podem atuar como um assistente virtual para e-commerce, recomendando produtos e facilitando compras recorrentes.
Além disso, funcionam como um chatbot de IA para recomendação de produtos, oferecendo suporte em tempo real a gestores e equipes internas.
Como funciona a aplicação da IA no processo de compras?
A aplicação da IA nas compras envolve principalmente a coleta e análise automática de grandes volumes de dados, incluindo histórico de compras, comportamento de fornecedores, preços de mercado e demandas internas.
Quer entender melhor como essas tecnologias ajudam a reduzir custos e tomar decisões mais eficientes na prática? Confira exemplos reais no artigo detalhado da IBM sobre como a IA otimiza processos no setor de compras.
A partir desses dados, o agente sugere fornecedores ideais, negocia automaticamente melhores preços, e gera recomendações personalizadas para novas aquisições. Além disso, pode antecipar demandas futuras e evitar rupturas no estoque, mantendo sempre os níveis ideais de suprimentos.
Vantagens e benefícios para empresas
Vantagens e benefícios para empresas
A implementação de um agente de IA traz benefícios mensuráveis para as organizações:
Redução de custos
Empresas relatam reduções de até 25% nos custos operacionais relacionados às compras após a implementação de agentes inteligentes. Isso ocorre devido à automação de processos manuais e à capacidade de negociação aprimorada pela análise de dados.
Aumento da produtividade
Agentes inteligentes reduzem o tempo gasto com tarefas repetitivas, permitindo que equipes se concentrem em atividades estratégicas, aumentando em até 35% a produtividade. Veja mais detalhes no artigo da Gedanken sobre os benefícios da IA em Procurement.
Melhores decisões estratégicas
Com tecnologia de IA para otimizar decisões de compra, as empresas conseguem tomar decisões mais assertivas, baseadas em análises preditivas e comportamento histórico.
Maior conformidade
Agentes de IA também ajudam na conformidade, garantindo que todas as aquisições sigam os padrões e políticas internas, reduzindo riscos de auditoria e multas.
Exemplos práticos e cases de uso
Uma rede varejista adotou um agente de IA para monitorar estoques em tempo real, conseguindo prever demandas com mais precisão. Com isso, reduziram as rupturas e economizaram milhares de reais anualmente.
No setor farmacêutico, agentes de IA automatizam a renovação de contratos e pedidos recorrentes, acelerando processos administrativos e reduzindo erros manuais.
Outra aplicação bem-sucedida é em grandes e-commerces, onde agentes atuam recomendando produtos automaticamente aos clientes com base em histórico e preferências, impulsionando as vendas.
Quer ver como empresas como Zara e Coca-Cola estão aplicando IA em suas operações de compras e obtendo grandes resultados? Leia este relato completo no blog do DataCamp.
Tendências futuras e integração com outras tecnologias
Tendências futuras e integração com outras tecnologias
O futuro dos agentes de IA para compras é altamente integrado a outras tecnologias emergentes. Eles já se conectam a sistemas ERP, plataformas de automação no-code como n8n, Make e ferramentas de IA generativa, como Dify.
A tendência é que esses agentes sejam cada vez mais personalizados e autônomos, criando soluções específicas para cada empresa e setor.
Essa integração promete tornar as operações de compra ainda mais eficientes e livres de gargalos. Saiba mais sobre tendências no Mercado Eletrônico.
Perguntas frequentes sobre agentes de IA
Como usar IA no setor de compras?
Para usar IA, basta implementar um agente conectado aos sistemas atuais da empresa, como ERP e CRM, e permitir que ele aprenda com os dados.
Com isso, ele pode automatizar compras, gerenciar fornecedores e recomendar decisões estratégicas automaticamente.
Quanto ganha um agente de IA?
O termo “agente de IA” refere-se à tecnologia, não a um profissional específico. No entanto, gestores que operam essas soluções podem receber salários entre R$8 mil e R$20 mil, dependendo do nível de experiência e responsabilidade.
Quais são os agentes de IA existentes?
Os principais tipos são:
Compras: automatizam tarefas como cotação, seleção de fornecedores, geração de pedidos e controle de estoque. Esses agentes otimizam o tempo e reduzem erros nas decisões de aquisição.
Atendimento ao cliente: responsáveis por interagir com consumidores via chat, voz ou e-mail, oferecendo suporte automatizado, resolvendo dúvidas e agilizando o atendimento com base em histórico e intenção do usuário.
Recursos Humanos: auxiliam em processos como triagem de currículos, agendamento de entrevistas, análise de desempenho e gestão de clima organizacional, promovendo mais agilidade e eficiência no setor.
Gestão financeira: executam tarefas como conciliação bancária, previsão de fluxo de caixa, classificação automática de despesas e controle orçamentário, oferecendo mais precisão e agilidade na gestão de finanças corporativas.
Onboarding de clientes: atuam na recepção automatizada de novos clientes, guiando-os por processos iniciais, como cadastro, ativação de contas, explicações sobre produtos ou serviços e integração com plataformas, garantindo uma experiência fluida e rápida desde o primeiro contato.
Quanto custa um agente IA?
O custo de implementação de um agente de IA pode variar significativamente com base na complexidade da solução e nas integrações necessárias.
Plataformas SaaS populares, como a IBM Watson ou Pipefy, oferecem planos a partir de R$200 mensais por usuário.
Já projetos altamente personalizados, envolvendo integrações com ERPs, CRMs e uso intensivo de IA generativa, podem superar facilmente R$20 mil mensais.
Se você deseja uma alternativa econômica e eficiente, considere investir na sua própria capacitação.
A formação especializada da NoCode Startup ensina você a desenvolver seus próprios agentes de IA para automatizar processos de compras, personalizar fluxos e economizar com soluções sob medida. Descubra como se tornar um Gestor de Agentes de IA aqui.
Por que sua empresa precisa de um agente de IA agora
Em um cenário onde eficiência, velocidade e assertividade são cada vez mais exigidos nas áreas de compras, contar com um agente de IA deixou de ser um diferencial e passou a ser um pilar estratégico.
Essa tecnologia transforma o modo como sua empresa negocia, se antecipa às demandas e toma decisões críticas.
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