Com base nisso, segue um roteiro prático para transformar aprendizado em ofertas vendáveis: cinco automações objetivas, stacks recomendados, MVP mínimo e checklist de go-to-market.
Como usar este post
Cada ideia traz:
problema que resolve
entrada/saída de dados
stack mínima (no-code + Python/IA)
MVP rápido
sugestão de precificação e entrega
Use as ideias como templates — combine e adapte ao seu nicho.
1) Bot de qualificação de leads para negócios locais
Problema: lojas/serviços recebem mensagens sem filtro e perdem tempo.
Entrada: formulário web, WhatsApp/Meta, ou chat no site.
Saída: score de interesse, intenção (compra, dúvida, orçamento) e follow-up automatizado.
Stack mínimo: Landpage + Typeform; n8n/Make para integrações; OpenAI/GPT para classificar intent; Google Sheets/Airtable como CRM; Twilio/WhatsApp API.
MVP: formulário que envia mensagem para n8n → classificador GPT → cria ticket no Airtable e envia resposta automática.
Entrega/precificação: setup + templates de mensagens (taxa única) ou assinatura mensal com monitoramento e melhorias.
2) Automação de relatórios e resumos executivos com IA
Problema: empresas têm dados (planilhas, GA, CRM) mas gastam horas juntando insights.
Entrada: CSVs, Google Analytics API, planilhas.
Saída: relatório semanal em PDF/Google Docs + resumo em linguagem humana, bullets e recomendações.
Stack mínimo: Python (pandas), Google APIs, OpenAI para sumarização, relatório via HTML->PDF ou Google Docs API.
MVP: script que puxa 1-2 fontes, gera resumo via GPT e exporta PDF; entregue por e-mail automatizado.
Entrega/precificação: pacotes mensais (ex.: relatório semanal + 1 sessão de análise) ou projeto pontual.
3) Onboarding automático de clientes (contratos e tarefas)
Problema: onboarding manual é lento e inconsistente.
Entrada: formulário de cliente, documentos iniciais.
Saída: contrato gerado, checklist de onboarding, tarefa automática no gestor (Trello/Asana) e e‑mail de boas-vindas.
Armazenamento/CRM: Google Sheets, Airtable, Notion
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