Automação e Chatbots com N8N

Tem um colega meus que tem equipes de 70 vendedores e ele recentemente implementou chatbot de vendas lá com o IA. Ele fala, cara, esse chatbot desempenha hoje melhor do que qualquer um dos meus 70 vendedores. Teve mês que esse chatbot converteu 45% a mais que o melhor vendedor dele. Fala aí! Turma, sejam muito bem-vindos a mais um episódio aqui no nosso canal. E hoje estamos aqui com o nosso ilustre... Hugo, galera! Opa! Você que é fã de N8N já conhece esse figura aqui, porque ele é nosso embaixador N8N no Brasil. Se apresenta aí pra gente, Hugo. Boa tarde, Renato. Boa tarde aí, comunidade Sem Codar. Cara, é um prazer enorme estar aqui nesse vídeo aqui com você, né? Pra gente falar um pouquinho sobre a N8N. Eu venho acompanhando aí o seu trabalho, os seus vídeos. E, cara, nem passava pela minha cabeça a gente estar aqui, né? Mas eu acredito que foi uma forma de você ter enxergado aí uma... valor, uma importância no NETN para esse mundo enorme do low-code, no-code. E a gente está aqui com essa missão de mostrar os benefícios do uso do NETN nas automações. Um prazer enorme estar aqui com você. Isso aí, galera. O Hugo está aqui com a gente. Por quê? Primeiro porque ele é um baita expert em N8n e vai saber ensinar muita coisa para a gente aqui nesse vídeo, onde a gente vai trazer alguns exemplos práticos. E ele vai mostrar, inclusive, exemplos que ele usa em produção, já rodando. Porque, pô, quantos workflows você deve ter ativo aí hoje, Hugo? Centenas, né? Cara, já perdi de conta. Põe mais de 100. Praticamente, acho que 80% do nosso operacional é automatizado, cara. Boa. E o segundo motivo é que o Hugo está gravando aulas para comunidades sem codar de N8n, galera. Mas isso a gente não vai se adiantar, não vamos falar disso agora, depois a gente fala aí. Então vamos tirar seu ponto, galera. Sem spoiler, sem spoiler. Galera, seguinte, o nosso objetivo aqui hoje vai ser apresentar os seis exemplos práticos de como você pode usar a N8n para fazer magia, dinheiro, robôs, seja lá o que você quer fazer com a N8n. A gente vai trazer exemplos, os exemplos que eu acho mais interessantes para desmistificar um pouco a N8n e automações da tua cabeça, tá? Então vamos começar agora direto com o Hugo trazendo o nosso primeiro exemplo. que é, qual que é o primeiro exemplo? N8n para chatbots, né, Hugo? Isso, exatamente. Exatamente, que a gente vai mostrar aqui. Beleza. Bom, pessoal, é o seguinte. Pessoal que ainda aí não conhece o N8n, talvez nunca ouviu falar, o N8n é uma plataforma low-code, né, para que vocês possam automatizar os seus processos. E quando a gente fala processo, a gente fala absolutamente tudo mesmo, tá? Principalmente no âmbito de atendimento, tá? O Renato aqui me convidou para que eu possa mostrar como isso funciona, como a gente consegue, por exemplo, trabalhar ali com chatbots e agentes diretamente do NETN para o WhatsApp. É claro que você pode usar para Discord, você pode usar para Tédia ou qualquer outro canal de marketing, de conversa que você achar melhor. O processo é o mesmo. E aí, como é que funciona? Aqui no NETN, eu vou dar um... um zoom maior aqui para vocês entenderem, ele é basicamente voltado aqui para nodes, ou seja, cada node aqui é uma etapa. Então, isso aqui que vocês estão vendo aqui, essa parte de cima aqui, isso aqui que é o chatbot. É claro, é um chatbot bem simples, porque é mais para fins de ensino aqui. Mas qual é o legal daqui, pessoal? Uma vez que você faz o chatbot no NETN, você tem liberdade para fazer o chatbot do jeito que você quiser. Diferente de uma plataforma de chatbot, que às vezes você fica preso ali a regras de negócio da plataforma, às vezes você quer que o bot faça determinada coisa, mas a plataforma não permite. E o legal do NetEner é que você consegue fazer o chatbot ou o agente de ar do seu jeito, simplesmente conectando esses nodes aqui, que são as etapas ali do seu fluxo. Então, como é que funciona aqui? A primeira coisa que a gente faz é ter um webhook. Esse webhook aqui vai estar monitorando uma API sua de WhatsApp. Você pode usar a API oficial do Meta, como também uma API não oficial. Por exemplo, a WhatsApp. A gente tem uma API de WhatsApp e a gente está utilizando aqui, nesse caso, a WhatsApp como exemplo. Esse webhook aqui vai estar monitorando todas as mensagens que eu recebo dos contatos no WhatsApp. Então, uma vez que eu recebo lá as mensagens, eu... armazendo alguns parâmetros que eu julgo necessários para trabalhar nessa automação, como, por exemplo, o nome da pessoa, o WhatsApp dela, o tipo de evento, se realmente é um evento de mensagem recebida, etc. Em seguida, a gente tem um node aqui do IF. Então, eu vou começar a mostrar aqui alguns nodes e você vai ver... muitos conceitos aqui que você vê em programação. Então, da mesma forma que programação lá, no algoritmo lá, tem o if, aqui no NetGen também tem o if, que você vai fazer uma condição para que esse fluxo prossiga. Então, o que eu determinei aqui? Olha, essa mensagem... A galera vai associar isso aí, Hugo, com o Flutter Flow e o WeWeb. Eles têm construtores de ações e de workflows que funcionam nessa mesma metodologia. Então, você quer, às vezes, colocar uma condicional, faz uma verificação. Pô, a pessoa enviou a mensagem, ele é um lead, ele é determinada coisa, faz uma verificação, aí você desmembra isso em verdadeiro ou falso, e aí desmembra a partir dali quais vão ser as ações que vão ocorrer, né? A única diferença do N8n, galera, para o Flutterflow ou o WeWeb, é que Flutterflow e WeWeb a gente faz isso verticalmente, né? É curioso isso. N8n e todos os construtores de fluxo, assim, são horizontais, né? Até porque você vai avançando mais, assim. Mas é a mesma lógica. É a mesma lógica. É um fluxograma, tá? E aí, aqui você vai fazer uma verificação. Olha, a mensagem que eu estou recebendo é de um lead e é texto. Por quê? Porque ali pode ser, por exemplo, uma mensagem de um grupo. Então, para não acontecer aquele lance, não sei se vocês já viram, às vezes vocês fazem parte de um grupo e aí tem bot ali interagindo no grupo. Por quê? Porque o pessoal não coloca essa filtragem. Então, isso aqui é muito importante para não mandar mensagem no grupo. O seu bot não ficar perturbando lá o grupo. Então, aqui ele só vai... mandar mensagem se for um contato, que se for um texto, e no caso aqui eu estou colocando uma filtragem a mais, que é só para aceitar a mensagem da Autotick, né, porque eu estou, esse bot aqui, ele está no meu WhatsApp pessoal, então para o bot não ficar respondendo os meus contatos lá no WhatsApp pessoal, eu filtrei também só para responder para a Autotick, tá? Atendendo essa condição, ele vai seguir aqui no True, tá? E aí vai fazer uma verificação de palavra-chave, isso aqui é muito importante também para quê? Para que a pessoa informe a palavra-chave e o seu bot começa a interagir mediante essa palavra-chave. Por quê? Se ela digitar qualquer outra coisa ali, o bot não vai ficar respondendo, não vai ficar aquele loop infinito. A pessoa mandou qualquer mensagem, olá, o bot respondeu. Não. Então, essa palavra-chave é para justamente acionar o bot. E aí, ao acionar o bot, por exemplo, aqui eu coloquei palavra-chave iniciar. Vamos dizer que a pessoa entrou em contato pela primeira vez e você mandou a mensagem lá iniciar. Seja bem-vindo. Para continuarmos o atendimento, digite iniciar. Ela digitou iniciar, eu vou fazer o envio de uma mensagem de saudação. Essa mensagem de saudação pode ser umas boas-vindas, e aí em seguida você pode, por exemplo, apresentar um menu para ela. E aqui a gente apresenta o menu. E aí o que vai acontecer? Aqui, a princípio, para. Ou seja, chegou o fim do chatbot. E qual é o legal aqui dessa dinâmica do webhook? Ele vai continuar monitorando. Então se a pessoa... for mandar uma próxima mensagem, esse webhook novamente vai ser acionado, vai passando aqui por todos os nodes novamente, claro, verificando as condições, né? Sendo que, quando ela for responder novamente, essa condição de verificar a palavra-chave não vai ser mais atendida, porque talvez ela digitou uma opção, né? Como eu pedi para ela digitar uma opção, não vai ser atendida, porque isso aqui tem que ser iniciar, tá? Sim, não é iniciar que ela escreveu, ela escreveu consultoria, por exemplo, né? Isso, por exemplo, consultoria. Ou então, digitou a opção 1, que é a opção de consultoria. Vai seguir aqui por baixo, que é o FALSE. E aí, chegando aqui no FALSE, a gente vai usar uma espécie de switch, ou seja, ali na programação é como se fosse ali o case. Se for isso, faça isso. Se for isso, faça aquilo. E aqui a gente tem várias saídas, e cada saída dessa aqui, vou até dar um zoom para vocês enxergarem melhor, uma condição. Então, eu botei lá, se for opção de consultoria, sai na consultoria. Treinamento e assim sucessivamente. E ele tem um exception aqui, onde é o seguinte, cara, não foi nenhuma dessas opções, o que vai fazer? É uma exceção. Essa exceção, eu peço para ele vir aqui e uso novamente um if para verificar se essa mensagem, que é qualquer coisa a não ser essas opções que eu sugeri para ele, vai verificar se é uma opção numérica. Por quê? Vamos dizer que ele mandou uma mensagem que não é uma opção numérica. Eu não quero que meu bot fique respondendo ele. Mas vamos dizer que eu pedi o seguinte, digite opção de 1 a 3. Às vezes a gente detalha ali para o cliente, mas tem cliente que às vezes vai lá e quer digitar um 4, quer digitar um 5. Nessa exceção, que vai ser atendida por esse if, eu mando uma mensagem de opção inválida para ele. E novamente reforço, olha, essa opção é invada. Por favor, digite 1, 2 ou 3. E aí, de fato, Quando ele for informar uma opção correta, vai seguir novamente aqui. O webhook vai pegar a opção dele, vai seguir novamente por aqui. Aqui vai dar false também, porque não é iniciar. Chegou aqui no case. Ele vai verificar, cara, ele digitou a opção 1, ele quer consultoria, quer mais informações sobre consultoria. Vai chegar aqui e vai enviar uma mensagem para ele sobre a nossa consultoria. Mesma coisa se ele digitar 2, que é treinamento, ou se ele digitar 3, que é suporte técnico. Então, basicamente, é assim que funciona a chatbot. Até aqui, Renato, está conseguindo acompanhar aí? Claro. E assim, galera, o que é esse enviar mensagem ali no final? Nada mais é... do que uma requisição API lá de novo para a API de WhatsApp que você usa. Ah, eu uso a Usap, eu uso a ZAPI, eu uso uma instância própria da Evolution. Não importa qual seja, você faz uma requisição de novo agora para disparo de uma mensagem. E aí se a pessoa mandou uma nova mensagem, vai cair de novo lá no começo. E assim, galera, o Hugo não está mostrando para vocês a forma certa de fazer um chatbot. Isso não existe. Ele está mostrando como ele construiu o dele, e aí é que está a mágica do negócio. Você pode construir o teu como você quiser, com a regra que você quiser, fazendo a loucura que você quiser, entendeu? Essa é a graça do negócio. Usando nada mais do que um webhook de recebimento, tratamento de dados no meio do caminho e mensagem de volta no final, né, cara? Isso é um chatbot, né? Exatamente, Renato. Ou seja, no início, sempre ali pegando a mensagem da pessoa, do seu contato, seja qual canal que você quiser, no caso aqui a gente está utilizando o WhatsApp, como o Renato mencionou, você pode usar o API oficial, não oficial. Mas também pode usar qualquer outro canal. Tergan também. Tem muita gente que faz o Renato Bot também do Tergan aqui. Dá para você fazer na NetGen tranquilamente. E no final, é sempre uma chamada API para uma ação, que é o envio de uma mensagem. Ou seja, é a resposta do seu chatbot. Que pode ser texto, pode ser uma imagem, pode ser um vídeo. Pode ser o que você quiser, desde que a sua API tenha suporte. Então, isso aqui é a estrutura do chatbot. Agora... Seguindo na parte do segundo exemplo agora, do que dá para fazer no NETJAN, nós temos o agente, que inclusive é o que está bombando aí, hoje se você for na internet pesquisar, né Renato? É o que o pessoal mais está procurando. N8N para inteligências artificiais, galera. AI, vai ser o nosso segundo exemplo. Isso, exatamente. E aí pessoal, antes de eu entrar aqui nessa parte do agente, do... do NHN, eu gostaria de fazer uma breve explicação da diferença de chatbot e agente, porque tem muitas pessoas que confundem. Pessoal, o chatbot é esse aqui que vocês viram, que depende de uma estrutura para poder o bot responder dependendo do que a pessoa responde. Então é como se fosse um autoresponde. A pessoa mandou isso, o chatbot vai responder isso. A pessoa mandou aquilo, o chatbot vai responder aquilo. Claro, com base... O chatbot não tem capacidade de entender Quando foge do escopo, né? O cara digitou 4, 5, tal, ele não vai tentar fazer uma análise do que está rolando. Ele só vai falar a opção inválida e deu, né? Não tem raciocínio lógico por trás, por assim dizer. É mais analógico, né? Exatamente, Renato. Ou seja, da mesma forma que exige uma mensagem pré-determinada ali por parte do contato, o chatbot também vai responder com uma mensagem pré-determinada. Então, acaba não tendo aquela questão da humanização, sabe? E hoje, conforme... As empresas estão crescendo cada vez mais, as demandas estão aumentando. Inclusive, Renato, não sei se você já parou para pensar, tem uma pesquisa aí, agora não estou lembrando qual é a fonte, que fala que uma boa parte das pessoas não gostam de ser atendida por chatbot. Então, acho que é até mais um motivo porque muitas empresas agora estão recorrendo a gente. Porque, realmente, a pessoa ali, às vezes, manda uma coisa, às vezes, o bot não consegue entender, ou então... ele vai responder de forma fixa, a pessoa já consegue perceber ali que é um chatbot. Mas isso pode mudar a partir do momento que você já começa a usar a gente. Isso aqui já muda completamente e você pode perceber que isso aqui tudo, que ainda assim é bem pequeno, isso aqui é uma estrutura simples de chatbot. Isso aqui tudo é substituído, Renato, só por isso aqui, pelo incrível que pareça. Por quê? É onde eu já vou explicar a lógica para vocês. No agente do N-Chain, ele utiliza um framework chamado Langchain, que é um framework para você poder trabalhar ali com inúmeras LLMs, ou modelos de inteligência artificiais. O que a gente está trabalhando aqui é o OpenAI, que é o chat GPT. Sendo que você pode usar aqui, por exemplo, a LLM do Meta, você pode usar do Google, do Meta, se não me engano, é o Yama, do Google é o Gemini. e vários outros LLM que você achar melhor. E aí, o Node de Agente, ele é conhecido como Node Cluster. Por quê? Porque ele é um Node pai, digamos assim, principal, e você pode conectar subnodes a eles. que segue a estrutura do language chain. Então, por exemplo, você tem lá, vamos dizer assim, um objeto chamado do agente. E aí você pode, por exemplo, conectar a LLM, que é o modelo de inteligência aqui no chat model. Você pode conectar o memory, que seria o quê? Uma espécie ali de banco de dados para você poder armazenar o histórico da conversa, por exemplo, o que o bot, o que o agente respondeu, o que a pessoa respondeu. Tudo isso vai sendo armazenado num histórico para que sempre que o agente for responder uma nova pergunta, uma nova mensagem da pessoa, ele vai se basear nesse histórico de conversa, tornando assim a resposta cada vez mais assertiva. Então, por exemplo, no chatbot, a pessoa precisa falar exatamente aquilo para que o chatbot possa entender o que ela quer e apresentar a resposta esperada. No agente, isso aqui já muda um pouco. Por quê? Ela já não vai precisar falar exatamente o que o chatbot espera, porque já é uma linguagem, digamos assim, humana. Então, a inteligência artificial já consegue entender o que a pessoa ali quer. E o legal, ele vai trabalhar com o contexto por meio da memória. Então, por exemplo, digamos que eu e o Renato estamos conversando aqui. E aí, por exemplo, eu chego lá e falo para o Renato. Pô, Renato, eu queria saber mais sobre a comunidade sem codar, né? Vamos dizer que eu sou um potencial cliente. E aí ele vai explicar o que é a comunidade e tal. E aí eu vou perguntar assim, e quantas aulas tem? Ou seja, o Renato já sabe que eu estou falando da comunidade. Ou seja, ele sabe que tem um contexto ali. Ele não vai falar aulas de um outro curso, né? O agente, por meio da memória, vai fazer exatamente isso. Com base no histórico, ele sabe o... que você está se referindo, mesmo que você não seja explícito ou direto. Então, se eu falo, quero saber sobre a comunidade sem codar, ele vai lá através da LLM ou então através de uma base de conhecimento que pode ser esse tools aqui, já vou te mostrar, para pegar a resposta e me apresentar. E se em seguida eu falar quantas aulas tem, mesmo que eu não fale comunidade sem codar, ele já sabe que eu estou me referindo ao sem codar. Então, ele vai trazer a resposta correta para mim também. Isso aqui é incrível. E aí, para finalizar, a gente tem o Tools, que é como eu informei, onde permite você colocar uma base de conhecimento. Então, por exemplo, o agente vai tentar trazer a resposta que a pessoa quer, por exemplo, se é a sua empresa que você está usando o agente. Se for uma empresa que já tem um tempo ali na internet, o site já é bem ranqueado ali pelo Google, a LM vai conseguir achar a resposta sobre a sua empresa e vai responder a pessoa sobre algum produto ou serviço que a sua empresa presta. Mas, se for uma empresa talvez nova, que ainda não está muito ranqueada nos motores de pesquisa, ele vai optar por uma base de conhecimento. Essa base de conhecimento, você pode colocar, por exemplo, uma página do seu site. Então, se eu colocar aqui um HTTP request, eu posso colocar aqui uma página web. Pode ser também um próprio workflow, que é esse aqui, onde lá no seu workflow... Você pode, por exemplo, colocar um node ali que armazena ali informações. Você coloca um texto simples, ó. Preço disso, preço daquilo, descrição disso, descrição daquilo. Então, o seu agente vai lá nesse workflow, consegue pegar as informações que você salvou lá em texto simples, né? E consegue trazer para o agente, para o agente poder responder a pessoa, tá? E pode ser um banco de dados também, né, Hugo? Exatamente, que é o que eu vou falar agora. Por último, já pode ser um banco... de dados, tá? Porque na última atualização o NETN já habilitou aqui alguns serviços de banco de dados como também serviços, assim, de utilidade, né? Então, por exemplo, você pode conectar a um air table, né? Que é um banco de dados low-code, pra poder trazer informações ali da sua empresa, às vezes você tem tabelas ali, tabelas de produtos, de serviços, ele pode consultar. Pode consultar o BaseRoll, por exemplo, ele pode consultar o Gmail, que às vezes você também tem alguns e-mails ali, que é que a gente se baseia na sua lista de e-mail pra responder. alguma coisa, Google Calendário, documentos do Google, enfim, você tem uma própria Google Planilha, né, Hugo? Às vezes não precisa reinventar a roda, né? Vamos dizer que você está montando ali um chatbot inteligente para uma empresa, cara, que já tem arquivado perguntas, principais perguntas que surgem no suporte, quais são as respostas? Já tem lá numa Google Planilha 200 perguntas e respostas padrão. Você usa isso como base e já tem um chatbot extremamente eficaz para suporte. suporte e aprendimento. Um FAQ, né, Renato? Ou seja, até ter o FAQ ali também, que às vezes são dúvidas muito comuns, o seu agente já está capacitado a atender o seu público. Então, de fato, não precisa muito para você já ter isso aqui funcionando aí no seu atendimento. E agora, Renato, vou te mostrar aqui uma coisa que, cara, isso aqui é sensacional. Então, além de ter todos esses recursos aqui para o seu agente conseguir atender, responder, existem as instruções que você pode passar para ele. Então... Imagine um funcionário, por exemplo, você for lá, contratou, você tem lá o seu FAQ, você tem um site com todas as informações e tal. E é claro, você vai pedir para o funcionário ler, se informar, para ele poder conhecer o produto, o serviço da sua empresa, para ele conseguir atender. Porém, existem as questões comportamentais. Uma coisa é o funcionário saber do produto e do serviço. A outra coisa, Renato... É como esse funcionário vai falar, né? Como é que ele vai apresentar essas informações? Que aí já seria a questão de instruções, tá? E essas instruções, pessoal, claro, não querendo entrar muito aqui na parte técnica, mas só para vocês entenderem, você informa aqui dentro do agente, tá? Então, por exemplo, eu vou maximizar aqui. Deixa eu ver se... Se bem que essa tela aqui eu acho que eu não consigo maximizar. Mas, enfim, dá para eu explicar aqui. Então, o que acontece? Da mesma forma que eu falei para vocês que isso aqui, deixa eu apagar isso aqui, um simples disso aqui, substitui isso aqui tudo, por quê? Porque lá na instrução eu posso colocar essas regras, mas de uma forma mais humanizada. Então é como eu chegasse aqui para o meu agente e falasse para ele o seguinte, olha, atue como um atendente humano da Autotique, sendo cordial e sucinto na resposta. Então, já é uma questão comportamental. Eu não quero que meu agente seja mal educado, pelo menos dê um bom dia, boa tarde, corresponda à pessoa, e que seja sucinto na resposta, porque também você tem um agente ali que manda uma mensagem muito grande, dá a entender que vai ser uma automação, e as pessoas não querem isso, elas querem respostas sucintas e o mais humanizada possível, então é a minha primeira instrução. A segunda eu coloco aqui, como usuário, caso o usuário comente, aí aqui, pessoal, já reparem que é como se fosse condição, tipo o if, ou um case. Então, eu estou colocando aqui, ó, na linguagem humana, tá? Ó, caso o usuário comente algo relacionado à consultoria, oriente agendar uma consultoria conosco. E aí, passo o link aqui. E aí, novamente, vou lá em uma outra condição, ó. Caso ele comente algo relacionado a treinamentos ou curso, oriente acessar o nosso catálogo de cursos para obter mais informações sobre a grade curricular. E aí, eu deixo o link aqui também da... do curso, né? E aí, inclusive, eu peço aqui, né, pra, caso ele queira saber mais sobre valores, forma de pagamento, etc. E aí, eu passo o link da página de curso. E aí, também, finalizo falando o seguinte, olha, mas se o cliente comentar algo relacionado a problemas técnicos, né, em alguma ferramenta nossa, peça pra ele abrir um ticket lá no site também da Autotick, que é na página de suporte. E aí, por fim, eu finalizo falando o seguinte, ó, agora, se o cliente manifestar o interesse em falar com um atendente humano, informe o que ele será transferido para um de nossos atendentes. Então, ou seja, o agente está totalmente capacitado de responder a pessoa o que ela espera e se ainda assim, porque assim, tem pessoas que sabem que é atendente virtual, ainda mais se você pedir para ele se apresentar como um atendente virtual. Se a pessoa ainda não quiser falar com ele, não quero ter respostas do agente virtual, eu quero falar com o atendente humano. ele ainda vai conseguir interpretar essas necessidades da pessoa e vai encaminhar para um atendente humano. E aí, um atendente humano aí da sua empresa vai dar prosseguimento. E aí, só uma observação, né, Hugo? Aí a galera, às vezes, olha isso e fala, nossa, mas como dá trabalho ficar pensando em todas essas hipóteses, se o cara fala disso, se o cara fala daquilo, não sei o quê. Cara, esse trabalho você vai ter de qualquer forma. Porque se é você que atende... Ah não, mas isso eu já sei intuitivamente. Beleza, porque às vezes você está há anos já atendendo e você já construiu aqui essa base de conhecimento. Mas se você tem um vendedor ou um atendente ou suporte ou equipe comercial ou equipe de suporte, o que for, você precisa treinar essa equipe. Quando você treina essa equipe, é exatamente isso que a gente faz, cara. Só que a equipe esquece das regras, a equipe tem as limitações dela, a equipe não atende tão rápido. Então, o que a gente está fazendo aí é treinando a IA. Algo que você deveria treinar também a tua equipe. Então, cara, a minha equipe de suporte é igualzinho. Cara, se a pessoa, por acaso, perguntar de qual é a melhor aula, esse aqui é o procedimento. Se a pessoa, por acaso, quiser resetar a senha dela, esse é o procedimento. Então, você está treinando. Tanto é que, cara, eu hoje conheço o gol. Cara, tenho colegas meus... que tem equipes de 70 vendedores e ele recentemente implementou chatbot de vendas lá com o IA. Faz mais ou menos uns 3 meses que eu tive essa conversa com ele. Ele fala, cara, esse chatbot desempenha hoje melhor do que qualquer um dos meus 70 vendedores. Então ele tá naquela já. É impressionante, cara. É impressionante. Ele fala que teve mês que esse chatbot converteu 45% a mais que o melhor vendedor dele. É bizarro. Porque ele tá treinando, porque ele tá construindo. Pouco a pouco. Não vai ser assim no dia 1, nem no mês 1. Mas ele já estava treinando, e qualificando, e instruindo. E aí chega uma hora que o chatbot está tão poderoso, porque ele já prevê os principais cenários e sabe como agir de acordo com aqueles cenários, né, cara? Então esse treinamento vai existir, de qualquer forma, né? O bom é que quando é IA, você só precisa treinar uma vez, né, Hugo? Exatamente. Até porque, como eu informei, né, ele vai armazenando aquele histórico ali. Além disso, ele conta também com a LLM, né? Então, hoje a LLM, inclusive dependendo da LLM que você usa, ele já consegue achar as informações ali necessárias. E como o Renato falou, o trabalho não tem como fugir disso, né? Mas o legal é que quando você automatiza isso, é uma coisa que vai aperfeiçoando cada vez mais e os esforços, de certa forma, vai diminuindo. Por quê? Como o Renato falou, o teu agente vai ficando... cada vez mais inteligente. É igual um funcionário, né? Você contratou um funcionário, ele está ali no período de experiência. Ele vai exigir mais de você, você vai ter que explicar, sentar com ele e tal, mas depois que um funcionário já está ali um ano, dois anos, já conhece a empresa toda, você não vai ter muito trabalho com ele. Então é a mesma coisa, tá? E aí vamos para o nosso terceiro cenário, Hugo? Vamos lá, vamos lá. Nosso terceiro cenário, galera, é muito doido, mas é um negócio que a galera precisa muito. Scraping. Ou também conhecido como... Como é que a gente traduz isso para português? Eu sempre me confundo. Será que é garimpar? Será que é extrair? Rastelar? É, o Scrap é mais ou menos isso. É tipo extrair, raspar, sei lá, alguma coisa assim. Raspagem de dados. Raspagem de dados. Isso aí, exatamente. Galera, Scrap é o seguinte. Você precisa de dados de um site. Exemplo, Amazon. Você precisa pegar os produtos da Amazon das categorias porque você quer ficar atento à mudança de preço, sei lá, passageiro, o que for. Mas a Amazon não tem uma API de busca de produtos. Ela não quer que você consuma esse dado. Como é que você vai... Mas, pô, tá lá disponível no site. Como é que eu não consigo esse dado porque eles não me entregam a API? Scraping, galera. Scraping é exatamente isso. Exatamente, Renato. O Scraping é uma forma, como você bem colocou, de você fazer uma automação ali. para uma plataforma ou um site que não disponha API. E como o Renato hoje mencionou e agora, por exemplo, o Amazon. O Amazon é um grande marketplace que tem ali o programa de afiliações. E uma coisa que o pessoal busca muito, Renato, e eu vou mostrar aqui um exemplo. Claro, eu estou me baseando aqui na lojinha da Autotique, mas você pode aplicar essa lógica a qualquer site, inclusive, por exemplo, a Amazon. é Fiverr, qualquer desses marketplaces grandes, principalmente se você trabalha com afiliado, tá? Ou conhece alguém que trabalha com afiliado. Então, isso aqui que eu vou te mostrar, você vai ficar impressionado com o que dá pra fazer, tá? Então, quando essa plataforma, ela não... Só um disclaimer rapidinho, Hugo. Não estamos falando aqui de juízo de valor ou de questão de legalidade das ações, hein? Porque às vezes... É, exatamente. Mas às vezes a Amazon vai lá nos termos e fala não permitimos scraping do nosso site. Galera, eu não faço ideia, nunca corri atrás dessa informação. Então eu não estou falando se isso é legal, se isso é ilegal. Por exemplo, se você quiser fazer um scraping da minha loja, por exemplo, de produtos recém-lançada, eu nem ia ir, por que eu impediria? Então assim, sempre verifica a legalidade e se há qualquer tipo de termo que impede o scraping. Impedir tecnicamente, provavelmente ele não vai conseguir, mas ele pode até te impedir judicialmente, por assim dizer. Sim, exatamente, pessoal. É uma questão que você também tem que avaliar. É claro, a gente mostra as possibilidades, né? Mas aí cabe você saber se convém ou não usar para determinado serviço. Então, como o Renato falou, procura sempre olhar lá as políticas, termos de uso, termos de privacidade, para que você possa fazer suas automações, mas sem violar as regras. Sem receber um e-mail desagradável de um advogado americano. Já pensou? Sua filiação foi cancelada. Ninguém merece, né, Renato? Mas vamos lá. Por isso que aqui, nesse exemplo, eu estou fazendo com o site da Autotique. No nosso site, vocês podem usar o WebScribe lá à vontade para revender, se quiser, tá bom? E aí, como é que funciona, pessoal? É simples. Aqui, a gente começa com um Node de agendamento. Por quê? Porque aqui eu estou determinando o seguinte, olha, eu quero que todos os dias, determinado horário, no caso aqui eu coloquei 9h30, faça esse web scrapping. É claro que você poderia fazer uma execução manual, simplesmente eu quero raspar agora os dados, vou lá e executo a automação. Mas aqui ele está de forma agendada. Todo workflow no N8n, ele pode começar manualmente, ele pode começar a partir de um webhook, ele pode começar de forma recorrente, que é o que o Hugo fez aí, todo dia, 9h30 da manhã. Ele pode ser minuto a minuto, você define o que vai dar start para aquele workflow. Exatamente. Inclusive, Renato, você pode usar até Chrome aqui. Se você quiser um agendamento bem específico, você pode usar Chrome também. É claro que o NETA gente dá toda a interface aqui para você colocar dia, mês, horário, enfim. Mas pode usar também Chrome se você quiser. E aí, o que vai acontecer? Ao dar aquele dia e aquele horário, vai iniciar a minha automação fazendo o quê? Uma requisição, um get a uma página web. No caso aqui, eu estou usando a página da loja da Autotip. Ele vai pegar, pessoal, o HTML. O GET pega basicamente ali o HTML mesmo da página. E aí, com esse HTML, a gente consegue fazer, de fato, o web scrapping mediante ao mapeamento dos seletores. Então, não sei se muitos aqui que estão acompanhando esse vídeo, se já ouviu falar sobre essa questão de seletores, CSS. Mas, por exemplo, quando você está lá numa página, você inspeciona ali... no navegador, conforme você vai encostando o mouse ali em cada elemento, por exemplo, uma imagem, um título, um link, todos eles têm um identificador de HTML e CSS, tá? Então, é por meio desse identificador, tá? Também não quero negar muito aqui na parte técnica, mas só para você entender. Por meio desse identificador, você consegue extrair ali a imagem, desculpa, o elemento... Qualquer coisa que está naquela página... você consegue organizar de uma forma que você vai pegar. Ah, mas às vezes tem 50 itens e às vezes tem um. Não tem problema. É exatamente isso que ele faz. Dependendo de quantos itens tiver, ele vai seguir aquela instrução que você passou para pegar todos. Exatamente, que é um padrão. E aí, uma vez, Renato, que a gente consegue mapear os elementos que a gente julga necessários para essa raspagem de dados, a gente vai para o próximo passo, que é gerar a lista de itens. Por quê? Lembra que eu falei que quando você pega... múltiplos elementos da mesma classe, por exemplo, classe de imagem, classe de título e classe de link. Eles vão vir num array. E aí, esse node aqui, split out items, ele converte em lista de itens. Então, eu vou executando um por um aqui para você entender. Então, por exemplo, deixa eu... Vou fazer o seguinte, eu vou... Vou só executar aqui para você entender. Eu vou executando um por um. Então, por exemplo, aqui está o HTML puro da página. Está vendo? O HTML da nossa página de loja. Quando eu venho aqui, por exemplo, e rodo o Web Scraping, baseado nesses identificadores dos elementos, olha como é que vai retornar para mim. Ele vai retornar um array com vários índices, começando aqui por zero. Então, tenho lá o array de imagem, de título e de link. Em seguida, a gente tem, de fato, esse split out itens, que vai gerar a lista de itens para mim. Então, olha só como fica uma coisa mais legível. Está vendo? Então, eu tenho o campo, campo de imagem, campo de título e campo de link. Cada um com sua respectiva imagem, título e link de acesso. Repare que os três últimos aqui, como teve aquele erro de referência, eles acabaram achando novos links da imagem, mas não tinha títulos e links correspondentes a eles. Por isso que eles ficaram vazios aqui. Mas o mais importante é esses três aqui primeiro. E aí, de fato, eu uso um node chamado Filter, que serve justamente para eu colocar uma condição e dizer o seguinte, cara, eu só quero esses itens aqui, tá? E qual é a condição? Eu pedi para ele considerar apenas itens que têm título. Então, se esses aqui não têm título, eles não vão entrar na minha filtragem. Então, só vai entrar esses três primeiros aqui. Então, quando eu rodo aqui novamente, ele pegou somente os elementos que têm tudo, né? Que têm imagem, que têm título, que têm link, tá? E aí, em seguida, eu uso aqui um Node chamado Code. Por que o NETN é considerado low-code e não no-code? Por quê? Embora muitas coisas eu mostrei aqui para você que a gente faz simplesmente num arraste e solte do Node, às vezes você precisa fazer uma manipulação avançada de dados e você pode usar JavaScript e agora também você pode usar Python, que o NETN já tem suporte a Python. Então, o Code, nada mais, nada menos, que é um... trecho de código em JavaScript onde eu consigo formatar aqui os meus dados da forma como eu acho viável. E aí, uma vez eu fazendo isso... Ele vai gerar a nova lista para mim, mas olha como é que ele vai gerar. Ele vai gerar... Deixa eu colocar aqui como table, para vocês verem a diferença. Está vendo? Ele acrescentou as tags lá para mim. E com isso aqui, ou seja, com os links já formatados no formato de tags HTML, eu consigo criar uma tabela HTML para eles. Então, quando eu venho aqui, por exemplo, executo esse node de gerar tabela HTML... O que ele vai fazer? Ele vai pegar tudo isso aqui e vai colocar numa espécie de table, de tabela HTML. E aí, a gente usa novamente um node HTML do ntn, sendo que ao invés de ser na operação gerar tabela, vai ser na operação gerar HTML, usando essa tabela aqui. Então, novamente, não quero entrar muito em questões técnicas. Nesse gerar HTML, o ntn vai te fornecer um template padrão. Esse template padrão É o que segue o básico lá do HTML. Aqui a hashtag HTML, o cabeçalho, o body, que é o corpo. E aí dentro do body aqui, eu referencio essa minha tabela aqui, que é o input. Então o ntn, o legal dele é que tudo que é processado ali na etapa, no node anterior, você consegue referenciar no seu atual node. Por isso que acaba fazendo esse processo, ou seja, ele vai interligando ali as etapas. E aí... olha a mágica acontecendo. Quando eu dou um play aqui, olha só isso aqui, pessoal. Ele gera o HTML para mim dos dados raspados. Então, eu tenho lá a página, aqui, como se fosse uma tabela. Então, eu tenho lá a imagem, o título e o link. E aí, Renato, finalizando, você pode pegar esse HTML, por exemplo, e enviar por e-mail. Então, vamos dizer que uma pessoa tem lá Uma lista de contatos, claro. Contatos, pessoal, verificados, tá bom? Nada de também ficar pegando contatos aí, não. Pessoas que realmente deram um aceite, que aceitaram receber sua newsletter. Você pode mandar essa sua lista de produtos ali com seu link de afiliado para o e-mail dessas pessoas, falando para elas, olha, olha os novos produtos que chegaram na Autotique. Pô, chegou agora esse produto aqui, esse curso. Chegou esse novo serviço aqui da Autotique. E assim, né, exemplos práticos. Pô, fui lá, raspei os dados, por exemplo, dos produtos que eu quero na Amazon ou no e-commerce. Cara, eu consigo simplesmente, após aquele split, a gente converteu lá em seis itens, né, virou três. Pô, eu quero, por exemplo, criar três novos itens no meu banco de dados. Meu banco de dados do Bubble, do Supabase, do Firebase, tanto faz onde. Então você pega qualquer coisa e pode já ir alimentando o banco de dados. Cara, eu quero todo dia, uma vez por dia, ou duas vezes por dia, ou x vezes. Quero ir lá verificar os preços das determinadas ações, armazenar esse preço também num banco de dados. Então você consegue ir fazendo isso. Por quê, galera? Para quem já está um pouquinho mais avançado, talvez, no desenvolvimento de aplicativos, é muito mais tranquilo você fazer consultas ao seu próprio banco de dados do que ficar fazendo consultas a APIs externas, muitas vezes, né? Então vamos dizer que o usuário queira ir lá... Pô, e sei lá, precisa pegar o preço de 300 ações nos dias tal. Às vezes vai ficar extremamente complexo você fazer uma requisição API dessa, API externa, buscar na data tal, não sei o quê. Às vezes você paga por consumo. Então, pô, imagina você tem 100 usuários pesquisando a ação da Petrobras. Cara, você paga por requisição quando você está pagando uma API de busca de ações, né? Então você pode ir lá, uma vez por dia pega o preço da Petrobras e joga no teu banco de dados. Aí você passa a fazer essa requisição internamente para o teu próprio banco. Com tudo, galera. Com tudo que vocês imaginarem de dados que estão na internet. Ah, eu quero ir lá e pegar os dados atualizados de remédios no site da Anvisa, no gov.br. Cara, tudo. N8N vai ser exatamente isso. Você só vai ter que achar onde, dentro daquele HTML, né? Exatamente. Visando a questão de performance, né? E também de escalabilidade. Porque, Renato, tem certos apreios que também tem as limitações, né, Renato? Às vezes você não pode pegar tantos itens ali dentro de um tempo e tal. E você já tendo isso ali no banco de dados, né? você já consegue apresentar ali no seu site, na sua página, e ganhando performance e escalabilidade. Exato. E aí, galera, o quarto exemplo, esse aqui vocês vão gostar, economizar W ou Workload Units no Bubble. Então, para quem usa Bubble aí, sabe que Workload Units é a medida de servidor do Bubble, é o consumo de servidor do Bubble. E o servidor do Bubble, ele tende a ser mais caro do que outros servidores que você utiliza, como, por exemplo, o N8n. O N8N, especialmente para quem usa em uma VPS própria, ele sai praticamente de graça. Mesmo quando você paga o cloud, ele custa R$150 por mês, para você fazer uma obscenidade de ações. Então, ele é muito barato em termos de... grandes volumes de dados, muitas requisições. Então, eu vou dar um exemplo aqui, galera, para vocês. Olha só, eu vou dar o exemplo do nosso grande amigo Thiago Costa, da Automarticles. Meu Deus, quantas vezes o Thiago Costa aparece no nosso canal, hein, galera? A gente gosta do Thiago. O Thiago Costa é um aluno nosso, cara, que ele está criando o quarto SaaS dele agora. E assim, já existe todo um movimento na internet. Que a gente tá tentando fazer o Thiago Costa pedir exoneração da Petrobras. É o sonho de todo mundo, assim. Porque ele é engenheiro da Petrobras, a gente quer ver ele viver do SaaS dele, então. Thiagão, vem pro nosso mundo, Thiagão. Enfim, distraí. Que top. Cara, o que que faz a Automarticles, que é o SaaS dele hoje, com maior MRR, né? Cria posts de blog. Mas não só isso. Existe toda uma inteligência por trás, porque eu sou um usuário da Automarticles, usuário pagante, diga-se de passagem, né? Então ele cria textos muito bons. Como? Tiago é engenheiro, né, galera? Tiago não fez qualquer abobrinha. Imagina que você fosse fazer pelo Bubble, por exemplo, o processo que o Tiago faz de criação de textos para blog. Se você simplesmente for lá e falar assim, OpenAI, ah, Renato, é muito fácil criar texto. É só falar assim, chat GPT, cria um texto assim, assim, assado, com texto muito bom, humanizado, etc. Essa é como a galera tenta fazer, né? Em um prompt só. Eles tentam ir lá e pedir para o chat GPT gerar um baita de um texto. Galera, isso nunca dá certo. Os melhores conteúdos que a gente cria com inteligência artificial, eles são desmembrados, eles sofrem um processo que a gente chama de chunking, que é desmembrar em pequenos pedaços. É isso que está por trás da inteligência da automática. Isso o Tiago fala abertamente, não estou falando de nenhum segredo do Estado, não. De forma bem grosseira e simulada aqui, se eu fosse fazer isso no Bubble, como é que eu faria? Eu pediria primeiro, OpenAI, crie o texto, crie o texto, OpenAI, primeira parte, crie as sessões do texto. Então, eu não vou pedir para ele criar o texto em si, eu vou falar, cara, eu quero criar um texto com o tema N8N versus Make, Integromat, por exemplo. Quais seriam as sessões desse texto, OpenAI? Aí a OpenAI, nesse primeiro prompt, vai me trazer só as sessões. Ah, Renato, o primeiro... vamos falar o que é o N8N, depois vamos falar o que é o Make, depois vamos comparar eles em termos de preço, depois comparar eles em termos de não sei o quê, só as sessões. Aí eu vou criar uma imagem de capa. Aí aqui eu vou rodar um loop para cada uma dessas sessões que o chat.apt, que a OpenAI me retornou. Então vamos dizer que ele acha que tem que ter sete sessões naquele texto, por exemplo. Aí para cada uma dessas sete sessões eu vou rodar um loop para, aí sim eu vou criar o texto dessa sessão. Então é mais um prompt de novo. E aí eu vou pegar esse mesmo texto e vou rodar um prompt de novo falando, tá vendo esse texto, OpenAI? Humanize. O que é humanize? Cara, trate o dado dessa forma, evite usar esse tipo de linguajar, já tira expressões que eu sei que o chat GPT usa de forma corriqueira, mas que desumaniza, humaniza o texto. Aí por fim, um novo prompt, cria na imagem daquela sessão, e aí eu gravo no banco de dados. Então, cara, vai ter 50 chamadas API. 50 chamadas. pra API da OpenAI pra criar um texto, entende? Não é uma só. Uma só fica uma porcaria. Com 50 fica bom pra caramba. As coisas dão trabalho mesmo, é assim mesmo, galera, o que a gente tava falando. Só que esse é um processo que a gente já faz manualmente. A diferença é que aqui, como a gente falou, a gente instrui uma vez só, depois a partir da segunda fica fácil, né? Só que, galera, o que que acontece? Pra cada requisição dessa no Bubble é uma ação de servidor que eu tô executando. Aí ele me retorna um dado, já tem mais um custo. Então o Bubble vai somando essas ações. Se eu fosse jogar isso para o N8n, seria mais ou menos o seguinte processo. Eu só vou lá no Bubble pedir N8n. Comece. Esse é o tema do texto. Aí o N8n vai fazer. Primeiro ele vai criar as sessões, depois ele vai criar a imagem, depois ele vai dividir. Para cada uma dessas sessões, ele vai criar a imagem, gerar o texto, humanizar. E gravar no banco de dados. Aí chega no final aqui, ele envia, ele simplesmente envia esse texto final pro Bubble. Então o Bubble mandou uma requisição pro N8n, falando pro N8n fazer todo o processamento. E aí o N8n, lá no final, vai mandar de volta pro Bubble o texto finalizado. É só isso. Então só pra vocês terem uma ideia do quanto isso economizaria, pô galera, é super hipotético assim, né, mas fazendo os cálculos bem por cima. Se você fosse usar só o Bubble, você consumiria em torno de 10 workload units por texto gerado. Se você pedir para o Bubble mandar para o N8n fazer esse processamento, e depois o N8n devolve para o Bubble só o texto pronto, isso cai para 0,5 workload units. É uma queda de 95% no consumo do servidor, galera. Vocês entendem? Absurdo. Às vezes eu falo, você vai ter uma queda de 90%, 95%, 99% quando você passa as suas requisições ferozes para N8n, para ferramentas de automação. A galera não acredita. Aqui é um exemplo prático. Quando a gente tem muito webhook chegando, Hugo, de bot de WhatsApp também. Clientes nossos que tem fintechs ligados a banco as a service, recebe um webhook para cada movimentação financeira dos clientes. Mesma coisa, cara. Você pega esse webhook, joga para o N8n, joga para o Bubble, só o resultado final, entendeu? Então, com isso, a gente consegue economizar uma porrada de workload units e, consequentemente, consegue reduzir muito o seu custo com Bubble, galera. Exatamente. Quinto motivo para usarmos N8n. para executarmos ações em bancos de dados externos, inclusive, galera, o negócio que vocês pedem muito é SQL. Renato, eu já tenho um banco SQL aqui, um Postgres, não sei o quê. Você consegue fazer isso muito fácil com o N8n. Então, você vem aqui e... Eu vou até mostrar um exemplo prático disso para vocês daqui a pouco. Esse aqui é o hipotético. Daqui a pouco eu mostro um que eu uso em produção, tá? Um dos meus produtos. Então, por exemplo, ou você recebe um webhook ou recebe uma assinatura do Stripe aqui. você consegue, você já tem nodes prontos do Supabase no N8n, então consegue ir lá criar um novo registro no Supabase, modificar deletar, fazer o que você quiser no Postgres, no MySQL, no Microsoft SQL, no NoCoDB no MongoDB, na AWS no Google Cloud aqui, ou RealTime, então assim galera independente de qual seja, ah, mas o meu banco de dados externo, como por exemplo o Zano não tá aqui no N8n, não tem o node de Zano faz uma requisição API então de qualquer forma... você consegue conectar com qualquer tipo de banco de dados externo, galera. Nas duas pontas, hein? Nas duas pontas. Mas enfim, para alguns bancos de dados, eu tenho os triggers, que são o quê? Quando acontecer alguma coisa lá no meu banco de dados, aí eu deixo conectado, aí eu venho aqui e executo alguma coisa. Então, para cada item que aparece lá no meu banco de dados, eu quero fazer toda uma série de novas ações aqui. Isso inclui Bubble, tá? Isso inclui... criar um objeto no Bubble, deletar um objeto no Bubble, buscar um objeto no Bubble, e os bancos de dados, como eu falei, SQL aqui, né, galera? Então é uma boa brincadeira, assim, que a gente consegue fazer, né? E, Renato, desculpa te encortar, e também o que dá para fazer é o seguinte, às vezes a pessoa tem um banco de dados, sei lá, em um servidor, né? Você também pode usar o NHN, ele tem Node que faz interação com o terminal do servidor. Então às vezes você pode passar ali uma query, né, via Shell Script e ter o retorno. Para o N-Check. Inclusive do teu servidor próprio local. Próprio servidor, exatamente. Se o seu N-Check estiver rodando no local. Então, assim, tu conecta qualquer banco mesmo, entendeu? E aí, o último exemplo aqui, galera. N8n para facilitar integrações externas. Então, assim, pessoal. Muitas vezes a gente precisa fazer uma integração que deveria ser simples. Como, por exemplo, o Google Agenda. Quantas vezes eu não vi vocês lá no Bubble? Mas, cara, construir essas APIs do zero, às vezes, é chato, é bem difícil. Você precisa pegar toda aquela documentação do Google, reconstruir ela toda, entender como funciona o sistema de autorização do Google. Cara, tem Node pronto no N8n. Não só para Google, não só para Google Agenda. Google Planilha. Da mesma forma, tanto uma ação quanto um evento, galera. Então, aqui, por exemplo, eu quero conectar com a minha Google Planilha e eu quero que... Aqui são as ações que podem ser executadas. Aqui são os triggers, aqui são os gatilhos. Então, por exemplo, para cada nova linha adicionada numa Google Planilha, eu quero sincronizar com o meu banco de dados do Bubble. Entendeu? Se alguém adicionou uma linha nova numa planilha do Google, eu quero que essa linha nova seja refletida no banco de dados do Bubble. Você consegue fazer isso aqui, por meio de gatilhos e ações. Google Ads, que vocês querem conectar, já tem gatilho. MQTT, galera, que é o protocolo para você fazer conexão. com dispositivos fixos, físicos com IoT, que é a internet das coisas, né? Como o Hugo falou lá no começo, Discord, Google Drive, YouTube, Twitter. Ah, eu quero que a cada novo tweet postado por não sei quem, eu consiga refatorar esse conteúdo em um vídeo. Você faz esse tipo de conexão aqui dentro. RSS, OneDrive, Dropbox, galera, nodes prontos. Então, assim, o que... você teria de trabalho manual para construir essa conexão API, o N8n te dá isso pronto, para você simplesmente engatar o Node ali. e conseguir usar isso com muito mais facilidade. Então é isso, galera. Esses são os nossos seis exemplos práticos de como usar a N8n para fazer mágica, dinheiro ou robôs, ou o que você quiser fazer, Hugo. Exatamente. E também para facilitar a vida, né? Acho que essa questão de coisas volumosas e repetitivas, pessoal, vamos deixar para a máquina fazer. Vamos focar mais em coisas que realmente ali... agrega mais valor, né? Porque uma coisa que o pessoal até fala, Renato, é que assim, o pessoal fala, ah, a automação vai substituir o ser humano. Não é que vai substituir, pessoal, vai nos ajudar, né? Então, muitas das vezes você fica tão ocupado ali fazendo coisas maçantes, repetitivas, quando você pode deixar isso automatizado na NETN quando você tá focando em outras coisas, ou então sua equipe focando em outras coisas, entendeu? Ó, acabei de perceber que eu esqueci de falar do exemplo prático lá. Eu falei, ah, vou mostrar um exemplo meu em produção. Galera, esse aqui é um exemplo meu em produção, tá? O Bubble Essential Kit é uma extensão de Google Chrome que a gente oferece para os alunos da comunidade sem codar de graça, mas lá fora, fora do Brasil, a gente vende ela. E ela tem uma cacetada de assinantes. Então, o que acontece? Galera, depois que eu descobri isso aqui no N8N, eu nem uso mais webhooks no Stripe. Porque qual que é o processo comum, assim, para você saber se algum novo assinante assinou, né? Você configura um webhook no Stripe, que vai vir para o teu Bubble, aí você faz tratamento todo. Hoje em dia eu só uso esse gatilho do Stripe, que ele já identifica qualquer nova assinatura. Aí eu tenho um Node aqui que fala assim, Stripe, tá vendo essa assinatura aqui? Me dá o e-mail desse cara. Aí eu mando lá para um webhook meu do Bubble, o e-mail do cara e a autorização para criar o usuário ou atualizar a assinatura dele para ativa, por exemplo. Então a cada nova assinatura que existe do Bubble Essential Kit, todo dia tem novas assinaturas ali, o próprio N8n faz esse processamento de forma super simples. Não precisei ficar perdendo tempo criando webhook no Stripe. Não precisei ficar perdendo tempo criando essa conexão API lá direto no Bubble. Fiz tudo aqui pelo Nuitwine, galera. Super simples, super tranquilo. Rapidinho, tava feito. Poucas horas. Se é que deu bom, foi rápido. E pode fazer com vários gadgets de pagamento. Aqui, por exemplo, na Autotick, a gente usa o Asus. Então, muitas coisas que talvez a gente precisaria de alguém ali pra poder fazer, né? Sei lá, é... receber notificação de novas assinaturas, emissão de notas fiscais, tudo isso o NETN também faz. É isso mesmo. Hugo, quero te agradecer imensamente, cara, por disponibilizar teu tempo para estar aqui com a gente, muito obrigado por passar por uma avalanche de conhecimento para nós aí, deixa ter os canais aí para quem quiser te seguir, cara. Sim, sim. Renato, muito obrigado, eu que agradeço aí também pela oportunidade. Pessoal, a Autotique, a gente tem site lá, se vocês quiserem depois acessar, é o autotique.com.br, caso vocês queiram conhecer um pouquinho mais sobre a nossa empresa, os serviços, os produtos. E nós temos também o canal no YouTube, que eu posso dizer ali que é o local que, de fato, as pessoas descobrem a gente e onde a gente tem bastante conteúdos, não só de NETN, mas também voltado para e-mail marketing, WhatsApp marketing. Então, se vocês quiserem acessar, é só digitar lá no YouTube, é youtube.com.br autotique. e se inscreva lá para poder apoiar o nosso trabalho. Também, se gostar de um vídeo, algum vídeo lá te ajudou, dá um joinha também lá, que é muito importante para a gente. Isso aí, galera. O Hugo está gravando um módulo no mais novo curso que a gente vai lançar daqui a algumas semanas de automações, chatbots e inteligência artificial, galera. Vai ficar um baita do curso. Jesus amado, aquilo ali vai ficar bom para caramba. Exatamente. Daqui a algumas semanas estará no ar. Agora é soluções com inteligência artificial, né, Renato? É isso mesmo. A galera está esperando mais esse curso aí que o 13º salário. Está com faca no meu pescoço por isso e está ficando bom para caramba. Eu vou te falar que vai valer a espera. Hugo, estamos juntos. Muito obrigado. Galera, um grande abraço para vocês. Não deixem de curtir o canal do Hugo lá. Nos vemos na semana que vem. Até mais. Valeu, pessoal.

Fala aí! Turma, sejam muito bem-vindos a mais um episódio aqui no nosso canal. E hoje estamos aqui com o nosso ilustre...

Hugo, galera! Opa! Você que é fã de N8N já conhece esse figura aqui, porque ele é nosso embaixador N8N no Brasil. Se apresenta aí pra gente, Hugo. Boa tarde, Renato.

Boa tarde aí, comunidade Sem Codar. Cara, é um prazer enorme estar aqui nesse vídeo aqui com você, né? Pra gente falar um pouquinho sobre a N8N.

Eu venho acompanhando aí o seu trabalho, os seus vídeos. E, cara, nem passava pela minha cabeça a gente estar aqui, né? Mas eu acredito que foi uma forma de você ter enxergado aí uma... valor, uma importância no NETN para esse mundo enorme do low-code, no-code. E a gente está aqui com essa missão de mostrar os benefícios do uso do NETN nas automações.

Um prazer enorme estar aqui com você. Isso aí, galera. O Hugo está aqui com a gente.

Por quê? Primeiro porque ele é um baita expert em N8n e vai saber ensinar muita coisa para a gente aqui nesse vídeo, onde a gente vai trazer alguns exemplos práticos. E ele vai mostrar, inclusive, exemplos que ele usa em produção, já rodando.

Porque, pô, quantos workflows você deve ter ativo aí hoje, Hugo? Centenas, né? Cara, já perdi de conta. Põe mais de 100. Praticamente, acho que 80% do nosso operacional é automatizado, cara. Boa.

E o segundo motivo é que o Hugo está gravando aulas para comunidades sem codar de N8n, galera. Mas isso a gente não vai se adiantar, não vamos falar disso agora, depois a gente fala aí. Então vamos tirar seu ponto, galera.

Sem spoiler, sem spoiler. Galera, seguinte, o nosso objetivo aqui hoje vai ser apresentar os seis exemplos práticos de como você pode usar a N8n para fazer magia, dinheiro, robôs, seja lá o que você quer fazer com a N8n. A gente vai trazer exemplos, os exemplos que eu acho mais interessantes para desmistificar um pouco a N8n e automações da tua cabeça, tá?

Então vamos começar agora direto com o Hugo trazendo o nosso primeiro exemplo. que é, qual que é o primeiro exemplo? N8n para chatbots, né, Hugo?

Isso, exatamente. Exatamente, que a gente vai mostrar aqui. Beleza. Bom, pessoal, é o seguinte. Pessoal que ainda aí não conhece o N8n, talvez nunca ouviu falar, o N8n é uma plataforma low-code, né, para que vocês possam automatizar os seus processos.

E quando a gente fala processo, a gente fala absolutamente tudo mesmo, tá? Principalmente no âmbito de atendimento, tá? O Renato aqui me convidou para que eu possa mostrar como isso funciona, como a gente consegue, por exemplo, trabalhar ali com chatbots e agentes diretamente do NETN para o WhatsApp. É claro que você pode usar para Discord, você pode usar para Tédia ou qualquer outro canal de marketing, de conversa que você achar melhor. O processo é o mesmo.

E aí, como é que funciona? Aqui no NETN, eu vou dar um... um zoom maior aqui para vocês entenderem, ele é basicamente voltado aqui para nodes, ou seja, cada node aqui é uma etapa. Então, isso aqui que vocês estão vendo aqui, essa parte de cima aqui, isso aqui que é o chatbot. É claro, é um chatbot bem simples, porque é mais para fins de ensino aqui.

Mas qual é o legal daqui, pessoal? Uma vez que você faz o chatbot no NETN, você tem liberdade para fazer o chatbot do jeito que você quiser. Diferente de uma plataforma de chatbot, que às vezes você fica preso ali a regras de negócio da plataforma, às vezes você quer que o bot faça determinada coisa, mas a plataforma não permite. E o legal do NetEner é que você consegue fazer o chatbot ou o agente de ar do seu jeito, simplesmente conectando esses nodes aqui, que são as etapas ali do seu fluxo.

Então, como é que funciona aqui? A primeira coisa que a gente faz é ter um webhook. Esse webhook aqui vai estar monitorando uma API sua de WhatsApp.

Você pode usar a API oficial do Meta, como também uma API não oficial. Por exemplo, a WhatsApp. A gente tem uma API de WhatsApp e a gente está utilizando aqui, nesse caso, a WhatsApp como exemplo.

Esse webhook aqui vai estar monitorando todas as mensagens que eu recebo dos contatos no WhatsApp. Então, uma vez que eu recebo lá as mensagens, eu... armazendo alguns parâmetros que eu julgo necessários para trabalhar nessa automação, como, por exemplo, o nome da pessoa, o WhatsApp dela, o tipo de evento, se realmente é um evento de mensagem recebida, etc.

Em seguida, a gente tem um node aqui do IF. Então, eu vou começar a mostrar aqui alguns nodes e você vai ver... muitos conceitos aqui que você vê em programação. Então, da mesma forma que programação lá, no algoritmo lá, tem o if, aqui no NetGen também tem o if, que você vai fazer uma condição para que esse fluxo prossiga. Então, o que eu determinei aqui?

Olha, essa mensagem... A galera vai associar isso aí, Hugo, com o Flutter Flow e o WeWeb. Eles têm construtores de ações e de workflows que funcionam nessa mesma metodologia. Então, você quer, às vezes, colocar uma condicional, faz uma verificação.

Pô, a pessoa enviou a mensagem, ele é um lead, ele é determinada coisa, faz uma verificação, aí você desmembra isso em verdadeiro ou falso, e aí desmembra a partir dali quais vão ser as ações que vão ocorrer, né? A única diferença do N8n, galera, para o Flutterflow ou o WeWeb, é que Flutterflow e WeWeb a gente faz isso verticalmente, né? É curioso isso.

N8n e todos os construtores de fluxo, assim, são horizontais, né? Até porque você vai avançando mais, assim. Mas é a mesma lógica. É a mesma lógica.

É um fluxograma, tá? E aí, aqui você vai fazer uma verificação. Olha, a mensagem que eu estou recebendo é de um lead e é texto. Por quê?

Porque ali pode ser, por exemplo, uma mensagem de um grupo. Então, para não acontecer aquele lance, não sei se vocês já viram, às vezes vocês fazem parte de um grupo e aí tem bot ali interagindo no grupo. Por quê? Porque o pessoal não coloca essa filtragem.

Então, isso aqui é muito importante para não mandar mensagem no grupo. O seu bot não ficar perturbando lá o grupo. Então, aqui ele só vai... mandar mensagem se for um contato, que se for um texto, e no caso aqui eu estou colocando uma filtragem a mais, que é só para aceitar a mensagem da Autotick, né, porque eu estou, esse bot aqui, ele está no meu WhatsApp pessoal, então para o bot não ficar respondendo os meus contatos lá no WhatsApp pessoal, eu filtrei também só para responder para a Autotick, tá?

Atendendo essa condição, ele vai seguir aqui no True, tá? E aí vai fazer uma verificação de palavra-chave, isso aqui é muito importante também para quê? Para que a pessoa informe a palavra-chave e o seu bot começa a interagir mediante essa palavra-chave. Por quê? Se ela digitar qualquer outra coisa ali, o bot não vai ficar respondendo, não vai ficar aquele loop infinito.

A pessoa mandou qualquer mensagem, olá, o bot respondeu. Não. Então, essa palavra-chave é para justamente acionar o bot. E aí, ao acionar o bot, por exemplo, aqui eu coloquei palavra-chave iniciar. Vamos dizer que a pessoa entrou em contato pela primeira vez e você mandou a mensagem lá iniciar.

Seja bem-vindo. Para continuarmos o atendimento, digite iniciar. Ela digitou iniciar, eu vou fazer o envio de uma mensagem de saudação. Essa mensagem de saudação pode ser umas boas-vindas, e aí em seguida você pode, por exemplo, apresentar um menu para ela. E aqui a gente apresenta o menu.

E aí o que vai acontecer? Aqui, a princípio, para. Ou seja, chegou o fim do chatbot. E qual é o legal aqui dessa dinâmica do webhook? Ele vai continuar monitorando.

Então se a pessoa... for mandar uma próxima mensagem, esse webhook novamente vai ser acionado, vai passando aqui por todos os nodes novamente, claro, verificando as condições, né? Sendo que, quando ela for responder novamente, essa condição de verificar a palavra-chave não vai ser mais atendida, porque talvez ela digitou uma opção, né? Como eu pedi para ela digitar uma opção, não vai ser atendida, porque isso aqui tem que ser iniciar, tá? Sim, não é iniciar que ela escreveu, ela escreveu consultoria, por exemplo, né?

Isso, por exemplo, consultoria. Ou então, digitou a opção 1, que é a opção de consultoria. Vai seguir aqui por baixo, que é o FALSE.

E aí, chegando aqui no FALSE, a gente vai usar uma espécie de switch, ou seja, ali na programação é como se fosse ali o case. Se for isso, faça isso. Se for isso, faça aquilo.

E aqui a gente tem várias saídas, e cada saída dessa aqui, vou até dar um zoom para vocês enxergarem melhor, uma condição. Então, eu botei lá, se for opção de consultoria, sai na consultoria. Treinamento e assim sucessivamente.

E ele tem um exception aqui, onde é o seguinte, cara, não foi nenhuma dessas opções, o que vai fazer? É uma exceção. Essa exceção, eu peço para ele vir aqui e uso novamente um if para verificar se essa mensagem, que é qualquer coisa a não ser essas opções que eu sugeri para ele, vai verificar se é uma opção numérica. Por quê?

Vamos dizer que ele mandou uma mensagem que não é uma opção numérica. Eu não quero que meu bot fique respondendo ele. Mas vamos dizer que eu pedi o seguinte, digite opção de 1 a 3. Às vezes a gente detalha ali para o cliente, mas tem cliente que às vezes vai lá e quer digitar um 4, quer digitar um 5. Nessa exceção, que vai ser atendida por esse if, eu mando uma mensagem de opção inválida para ele.

E novamente reforço, olha, essa opção é invada. Por favor, digite 1, 2 ou 3. E aí, de fato, Quando ele for informar uma opção correta, vai seguir novamente aqui. O webhook vai pegar a opção dele, vai seguir novamente por aqui. Aqui vai dar false também, porque não é iniciar.

Chegou aqui no case. Ele vai verificar, cara, ele digitou a opção 1, ele quer consultoria, quer mais informações sobre consultoria. Vai chegar aqui e vai enviar uma mensagem para ele sobre a nossa consultoria.

Mesma coisa se ele digitar 2, que é treinamento, ou se ele digitar 3, que é suporte técnico. Então, basicamente, é assim que funciona a chatbot. Até aqui, Renato, está conseguindo acompanhar aí? Claro. E assim, galera, o que é esse enviar mensagem ali no final?

Nada mais é... do que uma requisição API lá de novo para a API de WhatsApp que você usa. Ah, eu uso a Usap, eu uso a ZAPI, eu uso uma instância própria da Evolution. Não importa qual seja, você faz uma requisição de novo agora para disparo de uma mensagem.

E aí se a pessoa mandou uma nova mensagem, vai cair de novo lá no começo. E assim, galera, o Hugo não está mostrando para vocês a forma certa de fazer um chatbot. Isso não existe. Ele está mostrando como ele construiu o dele, e aí é que está a mágica do negócio. Você pode construir o teu como você quiser, com a regra que você quiser, fazendo a loucura que você quiser, entendeu?

Essa é a graça do negócio. Usando nada mais do que um webhook de recebimento, tratamento de dados no meio do caminho e mensagem de volta no final, né, cara? Isso é um chatbot, né?

Exatamente, Renato. Ou seja, no início, sempre ali pegando a mensagem da pessoa, do seu contato, seja qual canal que você quiser, no caso aqui a gente está utilizando o WhatsApp, como o Renato mencionou, você pode usar o API oficial, não oficial. Mas também pode usar qualquer outro canal. Tergan também.

Tem muita gente que faz o Renato Bot também do Tergan aqui. Dá para você fazer na NetGen tranquilamente. E no final, é sempre uma chamada API para uma ação, que é o envio de uma mensagem. Ou seja, é a resposta do seu chatbot.

Que pode ser texto, pode ser uma imagem, pode ser um vídeo. Pode ser o que você quiser, desde que a sua API tenha suporte. Então, isso aqui é a estrutura do chatbot. Agora... Seguindo na parte do segundo exemplo agora, do que dá para fazer no NETJAN, nós temos o agente, que inclusive é o que está bombando aí, hoje se você for na internet pesquisar, né Renato?

É o que o pessoal mais está procurando. N8N para inteligências artificiais, galera. AI, vai ser o nosso segundo exemplo.

Isso, exatamente. E aí pessoal, antes de eu entrar aqui nessa parte do agente, do... do NHN, eu gostaria de fazer uma breve explicação da diferença de chatbot e agente, porque tem muitas pessoas que confundem.

Pessoal, o chatbot é esse aqui que vocês viram, que depende de uma estrutura para poder o bot responder dependendo do que a pessoa responde. Então é como se fosse um autoresponde. A pessoa mandou isso, o chatbot vai responder isso. A pessoa mandou aquilo, o chatbot vai responder aquilo. Claro, com base...

O chatbot não tem capacidade de entender Quando foge do escopo, né? O cara digitou 4, 5, tal, ele não vai tentar fazer uma análise do que está rolando. Ele só vai falar a opção inválida e deu, né? Não tem raciocínio lógico por trás, por assim dizer. É mais analógico, né?

Exatamente, Renato. Ou seja, da mesma forma que exige uma mensagem pré-determinada ali por parte do contato, o chatbot também vai responder com uma mensagem pré-determinada. Então, acaba não tendo aquela questão da humanização, sabe?

E hoje, conforme... As empresas estão crescendo cada vez mais, as demandas estão aumentando. Inclusive, Renato, não sei se você já parou para pensar, tem uma pesquisa aí, agora não estou lembrando qual é a fonte, que fala que uma boa parte das pessoas não gostam de ser atendida por chatbot.

Então, acho que é até mais um motivo porque muitas empresas agora estão recorrendo a gente. Porque, realmente, a pessoa ali, às vezes, manda uma coisa, às vezes, o bot não consegue entender, ou então... ele vai responder de forma fixa, a pessoa já consegue perceber ali que é um chatbot.

Mas isso pode mudar a partir do momento que você já começa a usar a gente. Isso aqui já muda completamente e você pode perceber que isso aqui tudo, que ainda assim é bem pequeno, isso aqui é uma estrutura simples de chatbot. Isso aqui tudo é substituído, Renato, só por isso aqui, pelo incrível que pareça.

Por quê? É onde eu já vou explicar a lógica para vocês. No agente do N-Chain, ele utiliza um framework chamado Langchain, que é um framework para você poder trabalhar ali com inúmeras LLMs, ou modelos de inteligência artificiais. O que a gente está trabalhando aqui é o OpenAI, que é o chat GPT.

Sendo que você pode usar aqui, por exemplo, a LLM do Meta, você pode usar do Google, do Meta, se não me engano, é o Yama, do Google é o Gemini. e vários outros LLM que você achar melhor. E aí, o Node de Agente, ele é conhecido como Node Cluster. Por quê?

Porque ele é um Node pai, digamos assim, principal, e você pode conectar subnodes a eles. que segue a estrutura do language chain. Então, por exemplo, você tem lá, vamos dizer assim, um objeto chamado do agente. E aí você pode, por exemplo, conectar a LLM, que é o modelo de inteligência aqui no chat model. Você pode conectar o memory, que seria o quê?

Uma espécie ali de banco de dados para você poder armazenar o histórico da conversa, por exemplo, o que o bot, o que o agente respondeu, o que a pessoa respondeu. Tudo isso vai sendo armazenado num histórico para que sempre que o agente for responder uma nova pergunta, uma nova mensagem da pessoa, ele vai se basear nesse histórico de conversa, tornando assim a resposta cada vez mais assertiva. Então, por exemplo, no chatbot, a pessoa precisa falar exatamente aquilo para que o chatbot possa entender o que ela quer e apresentar a resposta esperada.

No agente, isso aqui já muda um pouco. Por quê? Ela já não vai precisar falar exatamente o que o chatbot espera, porque já é uma linguagem, digamos assim, humana.

Então, a inteligência artificial já consegue entender o que a pessoa ali quer. E o legal, ele vai trabalhar com o contexto por meio da memória. Então, por exemplo, digamos que eu e o Renato estamos conversando aqui.

E aí, por exemplo, eu chego lá e falo para o Renato. Pô, Renato, eu queria saber mais sobre a comunidade sem codar, né? Vamos dizer que eu sou um potencial cliente. E aí ele vai explicar o que é a comunidade e tal.

E aí eu vou perguntar assim, e quantas aulas tem? Ou seja, o Renato já sabe que eu estou falando da comunidade. Ou seja, ele sabe que tem um contexto ali.

Ele não vai falar aulas de um outro curso, né? O agente, por meio da memória, vai fazer exatamente isso. Com base no histórico, ele sabe o... que você está se referindo, mesmo que você não seja explícito ou direto.

Então, se eu falo, quero saber sobre a comunidade sem codar, ele vai lá através da LLM ou então através de uma base de conhecimento que pode ser esse tools aqui, já vou te mostrar, para pegar a resposta e me apresentar. E se em seguida eu falar quantas aulas tem, mesmo que eu não fale comunidade sem codar, ele já sabe que eu estou me referindo ao sem codar. Então, ele vai trazer a resposta correta para mim também. Isso aqui é incrível.

E aí, para finalizar, a gente tem o Tools, que é como eu informei, onde permite você colocar uma base de conhecimento. Então, por exemplo, o agente vai tentar trazer a resposta que a pessoa quer, por exemplo, se é a sua empresa que você está usando o agente. Se for uma empresa que já tem um tempo ali na internet, o site já é bem ranqueado ali pelo Google, a LM vai conseguir achar a resposta sobre a sua empresa e vai responder a pessoa sobre algum produto ou serviço que a sua empresa presta.

Mas, se for uma empresa talvez nova, que ainda não está muito ranqueada nos motores de pesquisa, ele vai optar por uma base de conhecimento. Essa base de conhecimento, você pode colocar, por exemplo, uma página do seu site. Então, se eu colocar aqui um HTTP request, eu posso colocar aqui uma página web. Pode ser também um próprio workflow, que é esse aqui, onde lá no seu workflow...

Você pode, por exemplo, colocar um node ali que armazena ali informações. Você coloca um texto simples, ó. Preço disso, preço daquilo, descrição disso, descrição daquilo.

Então, o seu agente vai lá nesse workflow, consegue pegar as informações que você salvou lá em texto simples, né? E consegue trazer para o agente, para o agente poder responder a pessoa, tá? E pode ser um banco de dados também, né, Hugo?

Exatamente, que é o que eu vou falar agora. Por último, já pode ser um banco... de dados, tá? Porque na última atualização o NETN já habilitou aqui alguns serviços de banco de dados como também serviços, assim, de utilidade, né? Então, por exemplo, você pode conectar a um air table, né?

Que é um banco de dados low-code, pra poder trazer informações ali da sua empresa, às vezes você tem tabelas ali, tabelas de produtos, de serviços, ele pode consultar. Pode consultar o BaseRoll, por exemplo, ele pode consultar o Gmail, que às vezes você também tem alguns e-mails ali, que é que a gente se baseia na sua lista de e-mail pra responder. alguma coisa, Google Calendário, documentos do Google, enfim, você tem uma própria Google Planilha, né, Hugo?

Às vezes não precisa reinventar a roda, né? Vamos dizer que você está montando ali um chatbot inteligente para uma empresa, cara, que já tem arquivado perguntas, principais perguntas que surgem no suporte, quais são as respostas? Já tem lá numa Google Planilha 200 perguntas e respostas padrão. Você usa isso como base e já tem um chatbot extremamente eficaz para suporte. suporte e aprendimento.

Um FAQ, né, Renato? Ou seja, até ter o FAQ ali também, que às vezes são dúvidas muito comuns, o seu agente já está capacitado a atender o seu público. Então, de fato, não precisa muito para você já ter isso aqui funcionando aí no seu atendimento. E agora, Renato, vou te mostrar aqui uma coisa que, cara, isso aqui é sensacional.

Então, além de ter todos esses recursos aqui para o seu agente conseguir atender, responder, existem as instruções que você pode passar para ele. Então... Imagine um funcionário, por exemplo, você for lá, contratou, você tem lá o seu FAQ, você tem um site com todas as informações e tal. E é claro, você vai pedir para o funcionário ler, se informar, para ele poder conhecer o produto, o serviço da sua empresa, para ele conseguir atender. Porém, existem as questões comportamentais.

Uma coisa é o funcionário saber do produto e do serviço. A outra coisa, Renato... É como esse funcionário vai falar, né?

Como é que ele vai apresentar essas informações? Que aí já seria a questão de instruções, tá? E essas instruções, pessoal, claro, não querendo entrar muito aqui na parte técnica, mas só para vocês entenderem, você informa aqui dentro do agente, tá?

Então, por exemplo, eu vou maximizar aqui. Deixa eu ver se... Se bem que essa tela aqui eu acho que eu não consigo maximizar. Mas, enfim, dá para eu explicar aqui. Então, o que acontece?

Da mesma forma que eu falei para vocês que isso aqui, deixa eu apagar isso aqui, um simples disso aqui, substitui isso aqui tudo, por quê? Porque lá na instrução eu posso colocar essas regras, mas de uma forma mais humanizada. Então é como eu chegasse aqui para o meu agente e falasse para ele o seguinte, olha, atue como um atendente humano da Autotique, sendo cordial e sucinto na resposta. Então, já é uma questão comportamental. Eu não quero que meu agente seja mal educado, pelo menos dê um bom dia, boa tarde, corresponda à pessoa, e que seja sucinto na resposta, porque também você tem um agente ali que manda uma mensagem muito grande, dá a entender que vai ser uma automação, e as pessoas não querem isso, elas querem respostas sucintas e o mais humanizada possível, então é a minha primeira instrução.

A segunda eu coloco aqui, como usuário, caso o usuário comente, aí aqui, pessoal, já reparem que é como se fosse condição, tipo o if, ou um case. Então, eu estou colocando aqui, ó, na linguagem humana, tá? Ó, caso o usuário comente algo relacionado à consultoria, oriente agendar uma consultoria conosco. E aí, passo o link aqui.

E aí, novamente, vou lá em uma outra condição, ó. Caso ele comente algo relacionado a treinamentos ou curso, oriente acessar o nosso catálogo de cursos para obter mais informações sobre a grade curricular. E aí, eu deixo o link aqui também da...

do curso, né? E aí, inclusive, eu peço aqui, né, pra, caso ele queira saber mais sobre valores, forma de pagamento, etc. E aí, eu passo o link da página de curso.

E aí, também, finalizo falando o seguinte, olha, mas se o cliente comentar algo relacionado a problemas técnicos, né, em alguma ferramenta nossa, peça pra ele abrir um ticket lá no site também da Autotick, que é na página de suporte. E aí, por fim, eu finalizo falando o seguinte, ó, agora, se o cliente manifestar o interesse em falar com um atendente humano, informe o que ele será transferido para um de nossos atendentes. Então, ou seja, o agente está totalmente capacitado de responder a pessoa o que ela espera e se ainda assim, porque assim, tem pessoas que sabem que é atendente virtual, ainda mais se você pedir para ele se apresentar como um atendente virtual. Se a pessoa ainda não quiser falar com ele, não quero ter respostas do agente virtual, eu quero falar com o atendente humano. ele ainda vai conseguir interpretar essas necessidades da pessoa e vai encaminhar para um atendente humano.

E aí, um atendente humano aí da sua empresa vai dar prosseguimento. E aí, só uma observação, né, Hugo? Aí a galera, às vezes, olha isso e fala, nossa, mas como dá trabalho ficar pensando em todas essas hipóteses, se o cara fala disso, se o cara fala daquilo, não sei o quê.

Cara, esse trabalho você vai ter de qualquer forma. Porque se é você que atende... Ah não, mas isso eu já sei intuitivamente. Beleza, porque às vezes você está há anos já atendendo e você já construiu aqui essa base de conhecimento.

Mas se você tem um vendedor ou um atendente ou suporte ou equipe comercial ou equipe de suporte, o que for, você precisa treinar essa equipe. Quando você treina essa equipe, é exatamente isso que a gente faz, cara. Só que a equipe esquece das regras, a equipe tem as limitações dela, a equipe não atende tão rápido. Então, o que a gente está fazendo aí é treinando a IA. Algo que você deveria treinar também a tua equipe.

Então, cara, a minha equipe de suporte é igualzinho. Cara, se a pessoa, por acaso, perguntar de qual é a melhor aula, esse aqui é o procedimento. Se a pessoa, por acaso, quiser resetar a senha dela, esse é o procedimento. Então, você está treinando.

Tanto é que, cara, eu hoje conheço o gol. Cara, tenho colegas meus... que tem equipes de 70 vendedores e ele recentemente implementou chatbot de vendas lá com o IA. Faz mais ou menos uns 3 meses que eu tive essa conversa com ele.

Ele fala, cara, esse chatbot desempenha hoje melhor do que qualquer um dos meus 70 vendedores. Então ele tá naquela já. É impressionante, cara. É impressionante. Ele fala que teve mês que esse chatbot converteu 45% a mais que o melhor vendedor dele.

É bizarro. Porque ele tá treinando, porque ele tá construindo. Pouco a pouco.

Não vai ser assim no dia 1, nem no mês 1. Mas ele já estava treinando, e qualificando, e instruindo. E aí chega uma hora que o chatbot está tão poderoso, porque ele já prevê os principais cenários e sabe como agir de acordo com aqueles cenários, né, cara? Então esse treinamento vai existir, de qualquer forma, né? O bom é que quando é IA, você só precisa treinar uma vez, né, Hugo?

Exatamente. Até porque, como eu informei, né, ele vai armazenando aquele histórico ali. Além disso, ele conta também com a LLM, né?

Então, hoje a LLM, inclusive dependendo da LLM que você usa, ele já consegue achar as informações ali necessárias. E como o Renato falou, o trabalho não tem como fugir disso, né? Mas o legal é que quando você automatiza isso, é uma coisa que vai aperfeiçoando cada vez mais e os esforços, de certa forma, vai diminuindo.

Por quê? Como o Renato falou, o teu agente vai ficando... cada vez mais inteligente. É igual um funcionário, né?

Você contratou um funcionário, ele está ali no período de experiência. Ele vai exigir mais de você, você vai ter que explicar, sentar com ele e tal, mas depois que um funcionário já está ali um ano, dois anos, já conhece a empresa toda, você não vai ter muito trabalho com ele. Então é a mesma coisa, tá?

E aí vamos para o nosso terceiro cenário, Hugo? Vamos lá, vamos lá. Nosso terceiro cenário, galera, é muito doido, mas é um negócio que a galera precisa muito.

Scraping. Ou também conhecido como... Como é que a gente traduz isso para português?

Eu sempre me confundo. Será que é garimpar? Será que é extrair? Rastelar?

É, o Scrap é mais ou menos isso. É tipo extrair, raspar, sei lá, alguma coisa assim. Raspagem de dados.

Raspagem de dados. Isso aí, exatamente. Galera, Scrap é o seguinte.

Você precisa de dados de um site. Exemplo, Amazon. Você precisa pegar os produtos da Amazon das categorias porque você quer ficar atento à mudança de preço, sei lá, passageiro, o que for. Mas a Amazon não tem uma API de busca de produtos. Ela não quer que você consuma esse dado.

Como é que você vai... Mas, pô, tá lá disponível no site. Como é que eu não consigo esse dado porque eles não me entregam a API?

Scraping, galera. Scraping é exatamente isso. Exatamente, Renato.

O Scraping é uma forma, como você bem colocou, de você fazer uma automação ali. para uma plataforma ou um site que não disponha API. E como o Renato hoje mencionou e agora, por exemplo, o Amazon.

O Amazon é um grande marketplace que tem ali o programa de afiliações. E uma coisa que o pessoal busca muito, Renato, e eu vou mostrar aqui um exemplo. Claro, eu estou me baseando aqui na lojinha da Autotique, mas você pode aplicar essa lógica a qualquer site, inclusive, por exemplo, a Amazon. é Fiverr, qualquer desses marketplaces grandes, principalmente se você trabalha com afiliado, tá? Ou conhece alguém que trabalha com afiliado.

Então, isso aqui que eu vou te mostrar, você vai ficar impressionado com o que dá pra fazer, tá? Então, quando essa plataforma, ela não... Só um disclaimer rapidinho, Hugo. Não estamos falando aqui de juízo de valor ou de questão de legalidade das ações, hein? Porque às vezes...

É, exatamente. Mas às vezes a Amazon vai lá nos termos e fala não permitimos scraping do nosso site. Galera, eu não faço ideia, nunca corri atrás dessa informação. Então eu não estou falando se isso é legal, se isso é ilegal.

Por exemplo, se você quiser fazer um scraping da minha loja, por exemplo, de produtos recém-lançada, eu nem ia ir, por que eu impediria? Então assim, sempre verifica a legalidade e se há qualquer tipo de termo que impede o scraping. Impedir tecnicamente, provavelmente ele não vai conseguir, mas ele pode até te impedir judicialmente, por assim dizer. Sim, exatamente, pessoal.

É uma questão que você também tem que avaliar. É claro, a gente mostra as possibilidades, né? Mas aí cabe você saber se convém ou não usar para determinado serviço. Então, como o Renato falou, procura sempre olhar lá as políticas, termos de uso, termos de privacidade, para que você possa fazer suas automações, mas sem violar as regras.

Sem receber um e-mail desagradável de um advogado americano. Já pensou? Sua filiação foi cancelada. Ninguém merece, né, Renato? Mas vamos lá.

Por isso que aqui, nesse exemplo, eu estou fazendo com o site da Autotique. No nosso site, vocês podem usar o WebScribe lá à vontade para revender, se quiser, tá bom? E aí, como é que funciona, pessoal?

É simples. Aqui, a gente começa com um Node de agendamento. Por quê?

Porque aqui eu estou determinando o seguinte, olha, eu quero que todos os dias, determinado horário, no caso aqui eu coloquei 9h30, faça esse web scrapping. É claro que você poderia fazer uma execução manual, simplesmente eu quero raspar agora os dados, vou lá e executo a automação. Mas aqui ele está de forma agendada.

Todo workflow no N8n, ele pode começar manualmente, ele pode começar a partir de um webhook, ele pode começar de forma recorrente, que é o que o Hugo fez aí, todo dia, 9h30 da manhã. Ele pode ser minuto a minuto, você define o que vai dar start para aquele workflow. Exatamente.

Inclusive, Renato, você pode usar até Chrome aqui. Se você quiser um agendamento bem específico, você pode usar Chrome também. É claro que o NETA gente dá toda a interface aqui para você colocar dia, mês, horário, enfim.

Mas pode usar também Chrome se você quiser. E aí, o que vai acontecer? Ao dar aquele dia e aquele horário, vai iniciar a minha automação fazendo o quê?

Uma requisição, um get a uma página web. No caso aqui, eu estou usando a página da loja da Autotip. Ele vai pegar, pessoal, o HTML.

O GET pega basicamente ali o HTML mesmo da página. E aí, com esse HTML, a gente consegue fazer, de fato, o web scrapping mediante ao mapeamento dos seletores. Então, não sei se muitos aqui que estão acompanhando esse vídeo, se já ouviu falar sobre essa questão de seletores, CSS.

Mas, por exemplo, quando você está lá numa página, você inspeciona ali... no navegador, conforme você vai encostando o mouse ali em cada elemento, por exemplo, uma imagem, um título, um link, todos eles têm um identificador de HTML e CSS, tá? Então, é por meio desse identificador, tá? Também não quero negar muito aqui na parte técnica, mas só para você entender. Por meio desse identificador, você consegue extrair ali a imagem, desculpa, o elemento...

Qualquer coisa que está naquela página... você consegue organizar de uma forma que você vai pegar. Ah, mas às vezes tem 50 itens e às vezes tem um. Não tem problema.

É exatamente isso que ele faz. Dependendo de quantos itens tiver, ele vai seguir aquela instrução que você passou para pegar todos. Exatamente, que é um padrão.

E aí, uma vez, Renato, que a gente consegue mapear os elementos que a gente julga necessários para essa raspagem de dados, a gente vai para o próximo passo, que é gerar a lista de itens. Por quê? Lembra que eu falei que quando você pega...

múltiplos elementos da mesma classe, por exemplo, classe de imagem, classe de título e classe de link. Eles vão vir num array. E aí, esse node aqui, split out items, ele converte em lista de itens. Então, eu vou executando um por um aqui para você entender.

Então, por exemplo, deixa eu... Vou fazer o seguinte, eu vou... Vou só executar aqui para você entender.

Eu vou executando um por um. Então, por exemplo, aqui está o HTML puro da página. Está vendo? O HTML da nossa página de loja.

Quando eu venho aqui, por exemplo, e rodo o Web Scraping, baseado nesses identificadores dos elementos, olha como é que vai retornar para mim. Ele vai retornar um array com vários índices, começando aqui por zero. Então, tenho lá o array de imagem, de título e de link.

Em seguida, a gente tem, de fato, esse split out itens, que vai gerar a lista de itens para mim. Então, olha só como fica uma coisa mais legível. Está vendo?

Então, eu tenho o campo, campo de imagem, campo de título e campo de link. Cada um com sua respectiva imagem, título e link de acesso. Repare que os três últimos aqui, como teve aquele erro de referência, eles acabaram achando novos links da imagem, mas não tinha títulos e links correspondentes a eles.

Por isso que eles ficaram vazios aqui. Mas o mais importante é esses três aqui primeiro. E aí, de fato, eu uso um node chamado Filter, que serve justamente para eu colocar uma condição e dizer o seguinte, cara, eu só quero esses itens aqui, tá? E qual é a condição?

Eu pedi para ele considerar apenas itens que têm título. Então, se esses aqui não têm título, eles não vão entrar na minha filtragem. Então, só vai entrar esses três primeiros aqui.

Então, quando eu rodo aqui novamente, ele pegou somente os elementos que têm tudo, né? Que têm imagem, que têm título, que têm link, tá? E aí, em seguida, eu uso aqui um Node chamado Code. Por que o NETN é considerado low-code e não no-code?

Por quê? Embora muitas coisas eu mostrei aqui para você que a gente faz simplesmente num arraste e solte do Node, às vezes você precisa fazer uma manipulação avançada de dados e você pode usar JavaScript e agora também você pode usar Python, que o NETN já tem suporte a Python. Então, o Code, nada mais, nada menos, que é um... trecho de código em JavaScript onde eu consigo formatar aqui os meus dados da forma como eu acho viável. E aí, uma vez eu fazendo isso...

Ele vai gerar a nova lista para mim, mas olha como é que ele vai gerar. Ele vai gerar... Deixa eu colocar aqui como table, para vocês verem a diferença. Está vendo?

Ele acrescentou as tags lá para mim. E com isso aqui, ou seja, com os links já formatados no formato de tags HTML, eu consigo criar uma tabela HTML para eles. Então, quando eu venho aqui, por exemplo, executo esse node de gerar tabela HTML... O que ele vai fazer?

Ele vai pegar tudo isso aqui e vai colocar numa espécie de table, de tabela HTML. E aí, a gente usa novamente um node HTML do ntn, sendo que ao invés de ser na operação gerar tabela, vai ser na operação gerar HTML, usando essa tabela aqui. Então, novamente, não quero entrar muito em questões técnicas. Nesse gerar HTML, o ntn vai te fornecer um template padrão.

Esse template padrão É o que segue o básico lá do HTML. Aqui a hashtag HTML, o cabeçalho, o body, que é o corpo. E aí dentro do body aqui, eu referencio essa minha tabela aqui, que é o input. Então o ntn, o legal dele é que tudo que é processado ali na etapa, no node anterior, você consegue referenciar no seu atual node. Por isso que acaba fazendo esse processo, ou seja, ele vai interligando ali as etapas.

E aí... olha a mágica acontecendo. Quando eu dou um play aqui, olha só isso aqui, pessoal. Ele gera o HTML para mim dos dados raspados.

Então, eu tenho lá a página, aqui, como se fosse uma tabela. Então, eu tenho lá a imagem, o título e o link. E aí, Renato, finalizando, você pode pegar esse HTML, por exemplo, e enviar por e-mail.

Então, vamos dizer que uma pessoa tem lá Uma lista de contatos, claro. Contatos, pessoal, verificados, tá bom? Nada de também ficar pegando contatos aí, não.

Pessoas que realmente deram um aceite, que aceitaram receber sua newsletter. Você pode mandar essa sua lista de produtos ali com seu link de afiliado para o e-mail dessas pessoas, falando para elas, olha, olha os novos produtos que chegaram na Autotique. Pô, chegou agora esse produto aqui, esse curso.

Chegou esse novo serviço aqui da Autotique. E assim, né, exemplos práticos. Pô, fui lá, raspei os dados, por exemplo, dos produtos que eu quero na Amazon ou no e-commerce.

Cara, eu consigo simplesmente, após aquele split, a gente converteu lá em seis itens, né, virou três. Pô, eu quero, por exemplo, criar três novos itens no meu banco de dados. Meu banco de dados do Bubble, do Supabase, do Firebase, tanto faz onde.

Então você pega qualquer coisa e pode já ir alimentando o banco de dados. Cara, eu quero todo dia, uma vez por dia, ou duas vezes por dia, ou x vezes. Quero ir lá verificar os preços das determinadas ações, armazenar esse preço também num banco de dados. Então você consegue ir fazendo isso.

Por quê, galera? Para quem já está um pouquinho mais avançado, talvez, no desenvolvimento de aplicativos, é muito mais tranquilo você fazer consultas ao seu próprio banco de dados do que ficar fazendo consultas a APIs externas, muitas vezes, né? Então vamos dizer que o usuário queira ir lá... Pô, e sei lá, precisa pegar o preço de 300 ações nos dias tal. Às vezes vai ficar extremamente complexo você fazer uma requisição API dessa, API externa, buscar na data tal, não sei o quê.

Às vezes você paga por consumo. Então, pô, imagina você tem 100 usuários pesquisando a ação da Petrobras. Cara, você paga por requisição quando você está pagando uma API de busca de ações, né? Então você pode ir lá, uma vez por dia pega o preço da Petrobras e joga no teu banco de dados. Aí você passa a fazer essa requisição internamente para o teu próprio banco.

Com tudo, galera. Com tudo que vocês imaginarem de dados que estão na internet. Ah, eu quero ir lá e pegar os dados atualizados de remédios no site da Anvisa, no gov.br. Cara, tudo. N8N vai ser exatamente isso.

Você só vai ter que achar onde, dentro daquele HTML, né? Exatamente. Visando a questão de performance, né?

E também de escalabilidade. Porque, Renato, tem certos apreios que também tem as limitações, né, Renato? Às vezes você não pode pegar tantos itens ali dentro de um tempo e tal. E você já tendo isso ali no banco de dados, né? você já consegue apresentar ali no seu site, na sua página, e ganhando performance e escalabilidade.

Exato. E aí, galera, o quarto exemplo, esse aqui vocês vão gostar, economizar W ou Workload Units no Bubble. Então, para quem usa Bubble aí, sabe que Workload Units é a medida de servidor do Bubble, é o consumo de servidor do Bubble. E o servidor do Bubble, ele tende a ser mais caro do que outros servidores que você utiliza, como, por exemplo, o N8n.

O N8N, especialmente para quem usa em uma VPS própria, ele sai praticamente de graça. Mesmo quando você paga o cloud, ele custa R$150 por mês, para você fazer uma obscenidade de ações. Então, ele é muito barato em termos de... grandes volumes de dados, muitas requisições. Então, eu vou dar um exemplo aqui, galera, para vocês.

Olha só, eu vou dar o exemplo do nosso grande amigo Thiago Costa, da Automarticles. Meu Deus, quantas vezes o Thiago Costa aparece no nosso canal, hein, galera? A gente gosta do Thiago.

O Thiago Costa é um aluno nosso, cara, que ele está criando o quarto SaaS dele agora. E assim, já existe todo um movimento na internet. Que a gente tá tentando fazer o Thiago Costa pedir exoneração da Petrobras. É o sonho de todo mundo, assim. Porque ele é engenheiro da Petrobras, a gente quer ver ele viver do SaaS dele, então.

Thiagão, vem pro nosso mundo, Thiagão. Enfim, distraí. Que top. Cara, o que que faz a Automarticles, que é o SaaS dele hoje, com maior MRR, né?

Cria posts de blog. Mas não só isso. Existe toda uma inteligência por trás, porque eu sou um usuário da Automarticles, usuário pagante, diga-se de passagem, né? Então ele cria textos muito bons.

Como? Tiago é engenheiro, né, galera? Tiago não fez qualquer abobrinha.

Imagina que você fosse fazer pelo Bubble, por exemplo, o processo que o Tiago faz de criação de textos para blog. Se você simplesmente for lá e falar assim, OpenAI, ah, Renato, é muito fácil criar texto. É só falar assim, chat GPT, cria um texto assim, assim, assado, com texto muito bom, humanizado, etc.

Essa é como a galera tenta fazer, né? Em um prompt só. Eles tentam ir lá e pedir para o chat GPT gerar um baita de um texto. Galera, isso nunca dá certo. Os melhores conteúdos que a gente cria com inteligência artificial, eles são desmembrados, eles sofrem um processo que a gente chama de chunking, que é desmembrar em pequenos pedaços.

É isso que está por trás da inteligência da automática. Isso o Tiago fala abertamente, não estou falando de nenhum segredo do Estado, não. De forma bem grosseira e simulada aqui, se eu fosse fazer isso no Bubble, como é que eu faria?

Eu pediria primeiro, OpenAI, crie o texto, crie o texto, OpenAI, primeira parte, crie as sessões do texto. Então, eu não vou pedir para ele criar o texto em si, eu vou falar, cara, eu quero criar um texto com o tema N8N versus Make, Integromat, por exemplo. Quais seriam as sessões desse texto, OpenAI?

Aí a OpenAI, nesse primeiro prompt, vai me trazer só as sessões. Ah, Renato, o primeiro... vamos falar o que é o N8N, depois vamos falar o que é o Make, depois vamos comparar eles em termos de preço, depois comparar eles em termos de não sei o quê, só as sessões.

Aí eu vou criar uma imagem de capa. Aí aqui eu vou rodar um loop para cada uma dessas sessões que o chat.apt, que a OpenAI me retornou. Então vamos dizer que ele acha que tem que ter sete sessões naquele texto, por exemplo. Aí para cada uma dessas sete sessões eu vou rodar um loop para, aí sim eu vou criar o texto dessa sessão.

Então é mais um prompt de novo. E aí eu vou pegar esse mesmo texto e vou rodar um prompt de novo falando, tá vendo esse texto, OpenAI? Humanize.

O que é humanize? Cara, trate o dado dessa forma, evite usar esse tipo de linguajar, já tira expressões que eu sei que o chat GPT usa de forma corriqueira, mas que desumaniza, humaniza o texto. Aí por fim, um novo prompt, cria na imagem daquela sessão, e aí eu gravo no banco de dados. Então, cara, vai ter 50 chamadas API.

50 chamadas. pra API da OpenAI pra criar um texto, entende? Não é uma só.

Uma só fica uma porcaria. Com 50 fica bom pra caramba. As coisas dão trabalho mesmo, é assim mesmo, galera, o que a gente tava falando. Só que esse é um processo que a gente já faz manualmente. A diferença é que aqui, como a gente falou, a gente instrui uma vez só, depois a partir da segunda fica fácil, né?

Só que, galera, o que que acontece? Pra cada requisição dessa no Bubble é uma ação de servidor que eu tô executando. Aí ele me retorna um dado, já tem mais um custo.

Então o Bubble vai somando essas ações. Se eu fosse jogar isso para o N8n, seria mais ou menos o seguinte processo. Eu só vou lá no Bubble pedir N8n.

Comece. Esse é o tema do texto. Aí o N8n vai fazer. Primeiro ele vai criar as sessões, depois ele vai criar a imagem, depois ele vai dividir.

Para cada uma dessas sessões, ele vai criar a imagem, gerar o texto, humanizar. E gravar no banco de dados. Aí chega no final aqui, ele envia, ele simplesmente envia esse texto final pro Bubble.

Então o Bubble mandou uma requisição pro N8n, falando pro N8n fazer todo o processamento. E aí o N8n, lá no final, vai mandar de volta pro Bubble o texto finalizado. É só isso.

Então só pra vocês terem uma ideia do quanto isso economizaria, pô galera, é super hipotético assim, né, mas fazendo os cálculos bem por cima. Se você fosse usar só o Bubble, você consumiria em torno de 10 workload units por texto gerado. Se você pedir para o Bubble mandar para o N8n fazer esse processamento, e depois o N8n devolve para o Bubble só o texto pronto, isso cai para 0,5 workload units.

É uma queda de 95% no consumo do servidor, galera. Vocês entendem? Absurdo. Às vezes eu falo, você vai ter uma queda de 90%, 95%, 99% quando você passa as suas requisições ferozes para N8n, para ferramentas de automação.

A galera não acredita. Aqui é um exemplo prático. Quando a gente tem muito webhook chegando, Hugo, de bot de WhatsApp também.

Clientes nossos que tem fintechs ligados a banco as a service, recebe um webhook para cada movimentação financeira dos clientes. Mesma coisa, cara. Você pega esse webhook, joga para o N8n, joga para o Bubble, só o resultado final, entendeu? Então, com isso, a gente consegue economizar uma porrada de workload units e, consequentemente, consegue reduzir muito o seu custo com Bubble, galera. Exatamente.

Quinto motivo para usarmos N8n. para executarmos ações em bancos de dados externos, inclusive, galera, o negócio que vocês pedem muito é SQL. Renato, eu já tenho um banco SQL aqui, um Postgres, não sei o quê.

Você consegue fazer isso muito fácil com o N8n. Então, você vem aqui e... Eu vou até mostrar um exemplo prático disso para vocês daqui a pouco. Esse aqui é o hipotético.

Daqui a pouco eu mostro um que eu uso em produção, tá? Um dos meus produtos. Então, por exemplo, ou você recebe um webhook ou recebe uma assinatura do Stripe aqui.

você consegue, você já tem nodes prontos do Supabase no N8n, então consegue ir lá criar um novo registro no Supabase, modificar deletar, fazer o que você quiser no Postgres, no MySQL, no Microsoft SQL, no NoCoDB no MongoDB, na AWS no Google Cloud aqui, ou RealTime, então assim galera independente de qual seja, ah, mas o meu banco de dados externo, como por exemplo o Zano não tá aqui no N8n, não tem o node de Zano faz uma requisição API então de qualquer forma... você consegue conectar com qualquer tipo de banco de dados externo, galera. Nas duas pontas, hein? Nas duas pontas.

Mas enfim, para alguns bancos de dados, eu tenho os triggers, que são o quê? Quando acontecer alguma coisa lá no meu banco de dados, aí eu deixo conectado, aí eu venho aqui e executo alguma coisa. Então, para cada item que aparece lá no meu banco de dados, eu quero fazer toda uma série de novas ações aqui.

Isso inclui Bubble, tá? Isso inclui... criar um objeto no Bubble, deletar um objeto no Bubble, buscar um objeto no Bubble, e os bancos de dados, como eu falei, SQL aqui, né, galera?

Então é uma boa brincadeira, assim, que a gente consegue fazer, né? E, Renato, desculpa te encortar, e também o que dá para fazer é o seguinte, às vezes a pessoa tem um banco de dados, sei lá, em um servidor, né? Você também pode usar o NHN, ele tem Node que faz interação com o terminal do servidor. Então às vezes você pode passar ali uma query, né, via Shell Script e ter o retorno. Para o N-Check.

Inclusive do teu servidor próprio local. Próprio servidor, exatamente. Se o seu N-Check estiver rodando no local. Então, assim, tu conecta qualquer banco mesmo, entendeu?

E aí, o último exemplo aqui, galera. N8n para facilitar integrações externas. Então, assim, pessoal.

Muitas vezes a gente precisa fazer uma integração que deveria ser simples. Como, por exemplo, o Google Agenda. Quantas vezes eu não vi vocês lá no Bubble?

Mas, cara, construir essas APIs do zero, às vezes, é chato, é bem difícil. Você precisa pegar toda aquela documentação do Google, reconstruir ela toda, entender como funciona o sistema de autorização do Google. Cara, tem Node pronto no N8n. Não só para Google, não só para Google Agenda. Google Planilha.

Da mesma forma, tanto uma ação quanto um evento, galera. Então, aqui, por exemplo, eu quero conectar com a minha Google Planilha e eu quero que... Aqui são as ações que podem ser executadas. Aqui são os triggers, aqui são os gatilhos.

Então, por exemplo, para cada nova linha adicionada numa Google Planilha, eu quero sincronizar com o meu banco de dados do Bubble. Entendeu? Se alguém adicionou uma linha nova numa planilha do Google, eu quero que essa linha nova seja refletida no banco de dados do Bubble. Você consegue fazer isso aqui, por meio de gatilhos e ações.

Google Ads, que vocês querem conectar, já tem gatilho. MQTT, galera, que é o protocolo para você fazer conexão. com dispositivos fixos, físicos com IoT, que é a internet das coisas, né?

Como o Hugo falou lá no começo, Discord, Google Drive, YouTube, Twitter. Ah, eu quero que a cada novo tweet postado por não sei quem, eu consiga refatorar esse conteúdo em um vídeo. Você faz esse tipo de conexão aqui dentro. RSS, OneDrive, Dropbox, galera, nodes prontos.

Então, assim, o que... você teria de trabalho manual para construir essa conexão API, o N8n te dá isso pronto, para você simplesmente engatar o Node ali. e conseguir usar isso com muito mais facilidade.

Então é isso, galera. Esses são os nossos seis exemplos práticos de como usar a N8n para fazer mágica, dinheiro ou robôs, ou o que você quiser fazer, Hugo. Exatamente.

E também para facilitar a vida, né? Acho que essa questão de coisas volumosas e repetitivas, pessoal, vamos deixar para a máquina fazer. Vamos focar mais em coisas que realmente ali...

agrega mais valor, né? Porque uma coisa que o pessoal até fala, Renato, é que assim, o pessoal fala, ah, a automação vai substituir o ser humano. Não é que vai substituir, pessoal, vai nos ajudar, né?

Então, muitas das vezes você fica tão ocupado ali fazendo coisas maçantes, repetitivas, quando você pode deixar isso automatizado na NETN quando você tá focando em outras coisas, ou então sua equipe focando em outras coisas, entendeu? Ó, acabei de perceber que eu esqueci de falar do exemplo prático lá. Eu falei, ah, vou mostrar um exemplo meu em produção. Galera, esse aqui é um exemplo meu em produção, tá?

O Bubble Essential Kit é uma extensão de Google Chrome que a gente oferece para os alunos da comunidade sem codar de graça, mas lá fora, fora do Brasil, a gente vende ela. E ela tem uma cacetada de assinantes. Então, o que acontece? Galera, depois que eu descobri isso aqui no N8N, eu nem uso mais webhooks no Stripe.

Porque qual que é o processo comum, assim, para você saber se algum novo assinante assinou, né? Você configura um webhook no Stripe, que vai vir para o teu Bubble, aí você faz tratamento todo. Hoje em dia eu só uso esse gatilho do Stripe, que ele já identifica qualquer nova assinatura.

Aí eu tenho um Node aqui que fala assim, Stripe, tá vendo essa assinatura aqui? Me dá o e-mail desse cara. Aí eu mando lá para um webhook meu do Bubble, o e-mail do cara e a autorização para criar o usuário ou atualizar a assinatura dele para ativa, por exemplo. Então a cada nova assinatura que existe do Bubble Essential Kit, todo dia tem novas assinaturas ali, o próprio N8n faz esse processamento de forma super simples.

Não precisei ficar perdendo tempo criando webhook no Stripe. Não precisei ficar perdendo tempo criando essa conexão API lá direto no Bubble. Fiz tudo aqui pelo Nuitwine, galera. Super simples, super tranquilo.

Rapidinho, tava feito. Poucas horas. Se é que deu bom, foi rápido.

E pode fazer com vários gadgets de pagamento. Aqui, por exemplo, na Autotick, a gente usa o Asus. Então, muitas coisas que talvez a gente precisaria de alguém ali pra poder fazer, né?

Sei lá, é... receber notificação de novas assinaturas, emissão de notas fiscais, tudo isso o NETN também faz. É isso mesmo.

Hugo, quero te agradecer imensamente, cara, por disponibilizar teu tempo para estar aqui com a gente, muito obrigado por passar por uma avalanche de conhecimento para nós aí, deixa ter os canais aí para quem quiser te seguir, cara. Sim, sim. Renato, muito obrigado, eu que agradeço aí também pela oportunidade.

Pessoal, a Autotique, a gente tem site lá, se vocês quiserem depois acessar, é o autotique.com.br, caso vocês queiram conhecer um pouquinho mais sobre a nossa empresa, os serviços, os produtos. E nós temos também o canal no YouTube, que eu posso dizer ali que é o local que, de fato, as pessoas descobrem a gente e onde a gente tem bastante conteúdos, não só de NETN, mas também voltado para e-mail marketing, WhatsApp marketing. Então, se vocês quiserem acessar, é só digitar lá no YouTube, é youtube.com.br autotique.

e se inscreva lá para poder apoiar o nosso trabalho. Também, se gostar de um vídeo, algum vídeo lá te ajudou, dá um joinha também lá, que é muito importante para a gente. Isso aí, galera.

O Hugo está gravando um módulo no mais novo curso que a gente vai lançar daqui a algumas semanas de automações, chatbots e inteligência artificial, galera. Vai ficar um baita do curso. Jesus amado, aquilo ali vai ficar bom para caramba.

Exatamente. Daqui a algumas semanas estará no ar. Agora é soluções com inteligência artificial, né, Renato?

É isso mesmo. A galera está esperando mais esse curso aí que o 13º salário. Está com faca no meu pescoço por isso e está ficando bom para caramba. Eu vou te falar que vai valer a espera. Hugo, estamos juntos.

Muito obrigado. Galera, um grande abraço para vocês. Não deixem de curtir o canal do Hugo lá. Nos vemos na semana que vem.

Até mais. Valeu, pessoal.

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