Cómo Adalo se integra con Google AI y NotebookLM

Adalo — un constructor de apps sin código para apps web basadas en bases de datos y apps nativas de iOS y Android publicadas en el Apple App Store y Google Play — ahora facilita potenciar tus apps con las herramientas de Google AI como las APIs de Gemini, Cloud AI (Vision y Lenguaje Natural) y NotebookLM, todo sin necesitar conocimientos avanzados de programación.

• Funciones de IA sin código: Usa la API de Google Vision para OCR, la API de Lenguaje Natural para análisis de sentimientos y las APIs de Gemini para chatbots o generación de contenido.
• NotebookLM para planificación: Organiza ideas de apps, crea estructuras de bases de datos y agiliza el desarrollo antes de crear una app móvil en Adalo.
• Integración con Google Maps: Añade funciones basadas en ubicación como marcadores personalizados, geocodificación y análisis con IA.

Con las herramientas de arrastrar y soltar de Adalo y plataformas de middleware como n8n o Make, puedes configurar flujos de trabajo inteligentes y automatizar tareas complejas. Ya sea extrayendo texto de imágenes, analizando comentarios de usuarios u ofreciendo recomendaciones personalizadas, estas integraciones hacen que las funciones avanzadas sean accesibles para todos.

Adalo, Integromat, Google Vision API identificando contenido de imagen no seguro (adulto, violento) en cargas de usuarios

Conectar Adalo a las APIs de Gemini

Las APIs de Gemini llevan funciones impulsadas por IA como la generación de contenido y los chatbots interactivos a tus apps de Adalo. Aprovechando las herramientas de integración de API de Adalo, puedes mejorar la funcionalidad de tu app con respuestas de IA en tiempo real. El proceso implica obtener una clave de API de Google y configurar Adalo para comunicarse con el punto de conexión REST de Gemini, permitiendo una interacción fluida entre tu app y el servicio de IA.

Configurar tu conexión a la API de Gemini

Para comenzar, crea un proyecto de Google Cloud y genera una clave de API a través de Google AI Studio. Para entornos de producción, protege tu clave de API usando llamadas del lado del servidor, como la lógica de IA de Firebase.

En Adalo, navega a Ícono de ajustes > Claves de API para almacenar tu clave de API de Google de forma segura. A continuación, usa Acciones personalizadas o Colecciones externas para conectarte a la API REST de Gemini. El punto de conexión estándar para las solicitudes es:
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{model-name}:generateContent

Establece el método HTTP como POST, incluye el encabezado "Content-Type: application/json" y añade tu clave de API como "x-goog-api-key".

El cuerpo de tu solicitud JSON debe verse así:
{"contents": [{"parts": [{"text": "Your prompt here"}]}]}

Configura Adalo para procesar la respuesta en candidates[0].content.parts[0].text, que es donde Gemini devuelve el contenido generado. Antes de integrar tus prompts en la app, pruébalos en Google AI Studio. Usa la función "Obtener código" para confirmar la estructura JSON requerida para tu configuración de API.

Una vez establecida la conexión, tu app estará lista para incorporar funciones dinámicas impulsadas por IA.

Crear funciones con las APIs de Gemini

Después de configurar la conexión, puedes activar Gemini usando Acciones personalizadas que envían la entrada del usuario y muestran la respuesta de la IA al instante. Esto funciona particularmente bien con el Constructor de IA de Adalo, que puede ayudarte a estructurar las pantallas y flujos de trabajo necesarios para presentar el contenido generado por IA a los usuarios.

Selecciona el modelo de Gemini que se adapte a las necesidades de tu app. Gemini 3 Flash es ideal para prototipos, mientras que Gemini 3 Pro gestiona tareas más complejas. Los planes de suscripción incluyen el plan AI Plus ($7.99/mes), que admite hasta 90 prompts diarios con Flash y 30 con Pro. Para un uso mayor, el plan AI Pro ($19.99/mes) ofrece 300 y 100 prompts por día, respectivamente.

Para funciones avanzadas, como guardar respuestas de IA en tu base de datos o automatizar acciones en múltiples pasos, considera integrar herramientas como n8n o Pipedream. También puedes solicitar salidas JSON estructuradas de Gemini para simplificar el análisis y almacenamiento de datos, como recomendaciones o resúmenes, directamente en las colecciones de tu app. Dado que los planes de pago de Adalo que comienzan en $36/mes incluyen registros de base de datos ilimitados, puedes almacenar tantas respuestas generadas por IA como requiera tu app sin preocuparte por los límites de datos.

Con estas herramientas, tu app puede ofrecer experiencias más inteligentes e interactivas impulsadas por las APIs de Gemini.

Añadir servicios de IA de Google Cloud a las apps de Adalo

La integración de API fácil de usar de Adalo facilita la conexión con las herramientas de IA de Google Cloud, añadiendo automatización e inteligencia a tus apps. Con los servicios de IA de Google Cloud, puedes integrar las APIs de Vision y Lenguaje Natural para analizar imágenes y texto — sin necesitar conocimientos avanzados de programación. Estas APIs funcionan perfectamente con Adalo a través de plataformas de middleware como Make (anteriormente Integromat) o Latenode.

El middleware actúa como puente entre tu app y los puntos de conexión de IA de Google, permitiendo que los datos fluyan desde tu app de Adalo a Google Cloud y de vuelta, con resultados actualizados automáticamente en tu base de datos de Adalo. Google Cloud ofrece $300 en créditos gratuitos para que los nuevos usuarios experimenten con estas herramientas.

A continuación, analizamos más de cerca cómo cada API puede mejorar tu app.

Usar la API de Google Vision para reconocimiento de imágenes

La API de Google Vision puede identificar etiquetas, texto (OCR), caras, puntos de referencia y contenido explícito en imágenes cargadas. Por ejemplo, los usuarios pueden cargar una foto y la API devolverá etiquetas descriptivas que puedes almacenar en tu base de datos de Adalo.

Comienza creando un proyecto de Google Cloud, habilitando la API de Vision y configurando la facturación para obtener tus claves de API.

"Cloud Vision API permite a los desarrolladores integrar fácilmente funciones de detección visual dentro de las aplicaciones, incluyendo etiquetado de imágenes, detección de rostros y puntos de referencia, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y etiquetado de contenido explícito."
– Documentación de Google Cloud

En Adalo, configura una colección con campos como "Nombre", "Imagen" y "Resultado del análisis". Añade un selector de imágenes y un botón a tu app. Cuando un usuario toca el botón, la imagen se carga, se envía a Google Vision a través del middleware y las etiquetas devueltas o los resultados del análisis se guardan directamente en tu base de datos. Sin límites de almacenamiento en los planes de pago, puedes conservar historiales de análisis completos para cada imagen que carguen tus usuarios.

Usar la API de Lenguaje Natural de Google para análisis de texto

Mientras que la API de Vision gestiona imágenes, la API de Lenguaje Natural se centra en el texto. Puede realizar análisis de sentimientos, identificar entidades y clasificar contenido — perfecta para analizar comentarios o reseñas de clientes.

Para comenzar, crea un proyecto de Google Cloud, habilita la API de Lenguaje Natural y genera una clave de API. En Adalo, configura una colección con campos como "Comentario" para la entrada de texto y otro campo para almacenar los resultados del análisis, como puntuaciones de sentimiento o entidades reconocidas.

Cuando los usuarios envían texto, el middleware procesa la entrada enviándola a la API de Lenguaje Natural. La salida de la API — como una puntuación de sentimiento o entidades identificadas — se mapea de vuelta a tu base de datos de Adalo. Las herramientas de middleware como n8n o Latenode pueden gestionar flujos de trabajo más complejos, como automatizaciones de múltiples pasos. Para gestionar los costos, considera activar el análisis solo cuando el comentario esté finalizado y almacenar los resultados para evitar llamadas repetidas a la API.

Planificar apps de Adalo con NotebookLM

Después de incorporar los servicios de Google AI, puedes usar NotebookLM para agilizar la planificación y estructuración de tu app de Adalo, asegurando un proceso de desarrollo más fluido.

NotebookLM es un asistente de investigación impulsado por IA diseñado para ayudarte a organizar tus ideas antes de comenzar con Adalo. En lugar de crear tu base de datos sobre la marcha, puedes consolidar las necesidades de tu proyecto en NotebookLM para producir un plan de desarrollo detallado y estructurado.

Basado en el modelo de IA Gemini de Google, NotebookLM puede procesar una enorme ventana de contexto de más de 1,5 millones de palabras. Te permite cargar hasta 50 fuentes por cuaderno, incluidos PDFs, Google Docs, enlaces a sitios web e incluso videos de YouTube, adaptando sus sugerencias a los requisitos específicos de tu proyecto. En el plan gratuito, tienes acceso a 100 cuadernos, cada uno con soporte de hasta 500 000 palabras por fuente. Para capacidades ampliadas, puedes actualizar a Google One AI Premium ($19.99/mes) o Google Workspace Business Standard ($14.40/mes).

Crear planes de apps y estructuras de bases de datos

La función "Documento informativo" de NotebookLM simplifica el contenido cargado destacando las conexiones esenciales y sentando las bases para la base de datos y la lógica de tu app. Por ejemplo, si cargas documentación para una app de inventario, NotebookLM identifica entidades clave como productos, proveedores y niveles de stock, mientras esboza sus relaciones.

La interfaz de chat es otra herramienta poderosa. Puedes hacer preguntas como "¿Cómo debería ser el esquema de base de datos relacional para una app de inventario basada en estas fuentes?" y recibir recomendaciones detalladas de tablas y campos. Ciñéndose estrechamente al material que proporcionas, NotebookLM minimiza las imprecisiones y garantiza que sus consejos se alineen con tus necesidades. También puede generar mapas mentales y notas estructuradas para representar visualmente los flujos de usuario.

Una vez que hayas mapeado la estructura y la base de datos de tu app en NotebookLM, tendrás una base sólida para comenzar a construir en Adalo.

Transferir planes de NotebookLM a Adalo

Ada, el constructor de IA de Adalo, te permite describir lo que quieres y genera tu app. Magic Start crea fundamentos completos de apps a partir de una descripción, mientras que Magic Add añade funciones mediante lenguaje natural.

Después de finalizar tu plan de app en NotebookLM, transferirlo a Adalo es un proceso sencillo. Copia tu plan estructurado y pégalo en la función Magic Start de Adalo. Magic Start toma tu descripción en lenguaje natural y la convierte en un fundamento de app completamente funcional, con estructuras de bases de datos, pantallas y flujos de usuario.

Asegúrate de que tu plan exportado incluya detalles clave sobre los flujos de usuario y las entidades de datos. Por ejemplo, especificar "Necesito una app de inventario con SKUs de productos, ubicaciones e información de proveedores" le da a Magic Start suficiente información para crear las colecciones y relaciones iniciales. Lo que solía llevar días de planificación sucede en minutos — Magic Start genera tu esquema de base de datos, crea las pantallas necesarias y establece las conexiones lógicas entre ellas.

La infraestructura modular de Adalo (versión 3.0, lanzada a finales de 2025) ofrece un rendimiento 3-4 veces más rápido en comparación con versiones anteriores, facilitando la implementación de planes generados por IA. La plataforma ahora admite apps con más de 1 millón de usuarios activos mensuales, procesando más de 20 millones de solicitudes diarias con más del 99% de tiempo de actividad.

Ten en cuenta que NotebookLM crea una "instantánea" de tus fuentes cargadas. Si realizas cambios en tu plan de app en un Google Doc después de cargarlo, deberás eliminar y volver a añadir la fuente en NotebookLM para garantizar que las actualizaciones se reflejen al pasarlo a Adalo.

Una vez que tu fundamento esté listo, puedes usar Magic Add para ampliar la funcionalidad simplemente describiendo lo que quieres. Dile "añade un escáner de código de barras que actualice los recuentos de inventario" y generará automáticamente los componentes, acciones y actualizaciones de base de datos necesarios.

Añadir Google Maps con funciones de IA

Integrar Google Maps en tu app de Adalo abre un mundo de funcionalidad basada en ubicación, ahora mejorada con capacidades de IA. Al combinar datos de ubicación con IA, puedes proporcionar funciones como reconocimiento de puntos de referencia y perspectivas contextuales más profundas directamente dentro de tu app.

Configurar Google Maps en Adalo

Para comenzar, accede a la Google Cloud Console y crea un nuevo proyecto. Desde ahí, habilita las siguientes APIs: API de JavaScript de Maps, API de Places, API de Geocodificación y los SDKs de Maps para iOS y Android. Ten en cuenta que estas APIs requieren una cuenta de facturación vinculada, pero Google ofrece $200 en créditos mensuales, que a menudo son suficientes para proyectos en etapa inicial.

Después de generar tu clave de API, deberás añadirla en dos lugares dentro de Adalo:

• Navega a Configuración de la app > Claves de API en la configuración global y pega la clave allí.
• Instala el componente Mapas desde el Adalo Marketplace e introduce la clave en el campo "Clave de API".

Para almacenar datos de ubicación, añade un tipo de propiedad "Ubicación" a tus colecciones de base de datos. Esta propiedad captura automáticamente la latitud, longitud y las direcciones formateadas.

El componente Mapas te permite mostrar un marcador único o múltiples marcadores de una colección. Estos marcadores se pueden personalizar con tus propias imágenes o filtrar según criterios como categorías o valoraciones. Para ahorrar costos, usa directamente las coordenadas de latitud y longitud, reduciendo las solicitudes de geocodificación de dos a una. Esta configuración sienta las bases para integrar funciones impulsadas por IA.

Combinar mapas con servicios de IA

Una vez completada la configuración de Maps, puedes añadir capacidades de IA para crear experiencias más dinámicas y conscientes del contexto. Vertex AI de Google conecta los modelos de Gemini con datos del mundo real en más de 250 millones de ubicaciones, permitiendo que tu app ofrezca perspectivas hiperlocalizadas. Imagina usar la API de Vision para identificar un punto de referencia a partir de una foto y anclarlo automáticamente en el mapa, con reseñas analizadas por IA y detalles extraídos mediante Procesamiento de Lenguaje Natural.

Para optimizar el rendimiento y reducir los costos, almacena coordenadas en lugar de geocodificar direcciones repetidamente. Adalo también proporciona una fórmula de KILOMETERS, que calcula distancias en línea recta entre coordenadas. Esto puede impulsar funciones impulsadas por IA como la recomendación de restaurantes cercanos según las preferencias del usuario. Al presentar resultados mejorados por IA, incluye siempre información de fuentes y enlaces directos al contenido de Google Maps para mayor transparencia.

Para la navegación, puedes generar dinámicamente una URL (por ejemplo, https://maps.google.com/maps?daddr=[Target Lat],[Target Long]) para abrir la app de mapas nativa del usuario. Gracias a la infraestructura 3.0 de Adalo, que acelera la carga de marcadores y los cálculos de distancias en un 3-4×, estas funciones de ubicación impulsadas por IA siguen siendo rápidas y responsivas, incluso con grandes conjuntos de datos. La arquitectura modular de la plataforma gestiona apps que sirven a millones de usuarios activos mensuales sin degradación del rendimiento.

Mejores prácticas para la integración de Google AI

Gestionar errores de API y rendimiento

Al integrar los servicios de Google AI en tu app de Adalo, priorizar el rendimiento es crucial. Cada llamada a una API externa añade latencia a la app, especialmente para los usuarios fuera de EE. UU., ya que los servidores de Adalo se encuentran allí. Esto significa que los usuarios en diferentes regiones pueden experimentar tiempos de respuesta más lentos durante estas interacciones.

Para mejorar el rendimiento, simplifica las pantallas de tu app reduciendo el número de llamadas a APIs simultáneas. Menos solicitudes concurrentes pueden reducir significativamente los tiempos de carga iniciales.

El manejo de errores es otro área clave en la que enfocarse. Por ejemplo, los errores de la API de Gemini como 504 (Plazo excedido) suelen producirse cuando los prompts son demasiado grandes para procesar. En estos casos, acorta tu prompt o cambia del modelo Pro al modelo Flash, más rápido. Del mismo modo, los errores 400 "FAILED_PRECONDITION" a menudo señalan problemas relacionados con la región. Verifica que tu región admita el nivel gratuito, o considera habilitar un plan de pago en Google AI Studio si no es así.

Para apps que tratan con flujos de trabajo complejos, descarga las transformaciones de datos pesadas u operaciones repetidas a plataformas de middleware como Latenode o n8n. Esto evita que el frontend de Adalo se ralentice y garantiza una mejor experiencia de usuario. Las herramientas de middleware también ofrecen seguimiento del historial de ejecución, lo que ayuda a identificar rápidamente los cuellos de botella en la API. Además, Google ofrece un crédito mensual de $250 para las APIs de Maps y basadas en ubicación, mientras que los nuevos usuarios de Cloud pueden disfrutar de un crédito adicional de $300 durante un período de prueba de 90 días.

Siguiendo estas directrices, puedes mantener el rendimiento de tu app estable y confiable a medida que crece.

Escalar apps con los servicios de Google AI

Escalar tu app eficazmente requiere una gestión cuidadosa de las tasas de llamadas a APIs. La plataforma de Adalo está construida para escalar sin límites en acciones, usuarios, registros o almacenamiento — una ventaja significativa al crear apps impulsadas por IA que generan datos sustanciales.

Para evitar alcanzar los límites de velocidad, usa nodos de "Espera" en el middleware para espaciar las llamadas a APIs rápidas. Si tu app maneja datos sensibles de usuarios e integra múltiples servicios de IA, actualizar a un Nivel de pago es una decisión inteligente para garantizar la protección de datos. También vale la pena señalar que, aunque Google no cobra por las solicitudes de API fallidas que resultan en errores 400 o 500, estas siguen contando para tu cuota.

A diferencia de los competidores que cobran tarifas basadas en uso (las Unidades de carga de trabajo de Bubble, por ejemplo), el plan de $36/mes de Adalo incluye precios predecibles sin cargos ocultos. Esto hace que la elaboración de presupuestos sea sencilla al combinar múltiples servicios de Google AI — sabes exactamente lo que pagarás independientemente de cuántas respuestas de IA almacenes o cuántos usuarios interactúen con tu app.

Conclusión

La integración de Adalo con Google AI y NotebookLM aporta un nuevo nivel de velocidad e inteligencia al desarrollo de apps. Con esta combinación, puedes lanzar funciones impulsadas por IA en días en lugar de meses, lo que se traduce en un ahorro anual promedio de $1,7 millones para las organizaciones. El constructor visual de Adalo, combinado con los servicios de IA de Google, desbloquea herramientas como análisis de sentimientos, reconocimiento de imágenes, traducción automatizada y recomendaciones personalizadas — todo sin necesitar un equipo de desarrolladores especializados.

NotebookLM simplifica tu proceso de planificación antes de que incluso empieces a construir. Transforma materiales de fuentes complejas en planes de app estructurados, ahorrando tiempo y esfuerzo. Esta integración se destaca aún más por la perspectiva del propio Google:

"Al añadir cuadernos directamente a Gemini, los usuarios pueden construir sin problemas sobre esta base de conocimiento profunda y específica y obtener respuestas más relevantes con todo el poder de las capacidades avanzadas de conversación y creación de contenido de Gemini." - Google Workspace

Adalo ofrece más que solo integración de IA. Con publicación nativa para iOS y Android desde una sola base de código, uso ilimitado en los planes de pago a partir de $36/mes y funciones específicas para móviles como seguimiento GPS, notificaciones push y OCR basado en cámara, la plataforma proporciona una solución integral para el desarrollo de apps modernas. Para flujos de trabajo más complejos, las plataformas de middleware como Latenode y n8n pueden automatizar tareas como clasificar comentarios, generar resúmenes diarios o moderar contenido.

Ya sea que estés creando una app web de servicio de campo con reconocimiento de imágenes, una herramienta de comentarios de clientes con análisis de sentimientos, o una plataforma de contenido con traducción automatizada, las herramientas de Adalo garantizan una integración fluida de funciones de IA. Más de 1 millón de apps se han construido en la plataforma, procesando más de 20 millones de solicitudes diarias con más del 99% de tiempo de actividad.

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FAQ

¿Por qué elegir Adalo sobre otras soluciones de construcción de apps?

Adalo es un constructor de apps con IA que crea apps nativas verdaderas para iOS y Android a partir de una sola base de código. A diferencia de los wrappers web, compila a código nativo y publica directamente en el Apple App Store y el Google Play Store. A $36/mes con uso ilimitado — sin límites en acciones, usuarios, registros o almacenamiento — ofrece el precio más predecible para la publicación en tiendas de apps nativas.

¿Cuál es la forma más rápida de crear y publicar una app en la App Store?

La interfaz de arrastrar y soltar de Adalo combinada con la construcción asistida por IA a través de Magic Start y Magic Add te permite pasar de la idea a la app publicada en días en lugar de meses. Describe lo que quieres construir y Magic Start genera tu base de datos, pantallas y lógica automáticamente. Adalo gestiona el complejo proceso de envío a la App Store, para que puedas centrarte en las funciones en lugar de en los certificados y los perfiles de aprovisionamiento.

¿Puedo integrar servicios de Google AI como las APIs de Gemini en mi app de Adalo?

Sí, puedes integrar servicios de Google AI incluyendo APIs de Gemini, Cloud Vision y APIs de Lenguaje Natural en tus apps de Adalo. Usando Acciones personalizadas o Colecciones externas junto con plataformas de middleware como n8n o Make, puedes añadir funciones impulsadas por IA como chatbots, reconocimiento de imágenes y análisis de sentimientos sin necesidad de programar.

¿Cómo puedo usar NotebookLM para planificar mi app de Adalo antes de construirla?

NotebookLM es un asistente de investigación de IA que te ayuda a organizar ideas de apps, crear estructuras de bases de datos y planificar flujos de usuario antes de construir. Carga documentos, PDFs y enlaces para generar planes de app estructurados, y luego transfiere tu plan directamente a la función Magic Start de Adalo para crear automáticamente colecciones de bases de datos, pantallas y flujos de trabajo.

¿Qué funciones de Google AI puedo añadir a mi app de Adalo sin programar?

Puedes añadir la API de Google Vision para etiquetado de imágenes, OCR y moderación de contenido; la API de Lenguaje Natural para análisis de sentimientos y reconocimiento de entidades; las APIs de Gemini para chatbots de IA y generación de contenido; y Google Maps con perspectivas de ubicación impulsadas por IA. Todas estas integraciones funcionan a través de las herramientas de arrastrar y soltar de Adalo y plataformas de middleware como Make o n8n.

¿Cómo gestiono los costos de API al integrar servicios de Google AI con Adalo?

Google ofrece $300 en créditos gratuitos para nuevos usuarios de Cloud y $250 en créditos mensuales para las APIs de Maps. Para optimizar los costos, almacena coordenadas en lugar de geocodificar direcciones repetidamente, activa el análisis de IA solo cuando sea necesario y almacena en caché los resultados en tu base de datos de Adalo para evitar llamadas a APIs redundantes. Dado que los planes de pago de Adalo incluyen almacenamiento de base de datos ilimitado, puedes conservar historiales de análisis completos sin cargos adicionales.

¿Puedo crear apps basadas en ubicación con funciones de IA usando Adalo y Google Maps?

Sí, Adalo admite la integración completa de Google Maps con mejoras de IA. Puedes mostrar marcadores personalizados, usar geocodificación, calcular distancias con fórmulas integradas y añadir servicios de IA como la API de Vision para el reconocimiento de puntos de referencia o la API de Lenguaje Natural para analizar reseñas de ubicaciones, todo dentro de tu app de Adalo.

¿Cómo se comparan los precios de Adalo con otros constructores de apps para apps impulsadas por IA?

El plan de $36/mes de Adalo incluye publicación nativa de iOS y Android sin límites en acciones, usuarios, registros o almacenamiento. Competidores como Bubble ($69/mes) añaden cargos impredecibles por Unidades de carga de trabajo, mientras que Thunkable requiere $189/mes para la publicación en tiendas de apps con límites de tokens. Adalo ofrece el precio más bajo para la publicación en tiendas de apps nativas con precios verdaderamente ilimitados y predecibles.

¿Cuánto tiempo lleva crear una app impulsada por IA con Adalo y los servicios de Google?

Con Magic Start de Adalo generando la base de tu app a partir de una descripción y las plataformas de middleware gestionando las conexiones a APIs, puedes tener un prototipo funcional impulsado por IA en horas en lugar de semanas. Las apps de producción completas con integraciones de Google AI típicamente se lanzan en días en lugar de los meses requeridos con el desarrollo tradicional.

¿Necesito experiencia en programación para integrar Google AI con Adalo?

No se requiere experiencia en programación. El constructor visual de Adalo gestiona la interfaz de la app, mientras que las plataformas de middleware como Make o n8n proporcionan constructores de flujos de trabajo visuales para conectarse a las APIs de Google AI. Configuras los puntos de conexión de API, mapeas campos de datos y configuras desencadenantes a través de interfaces de arrastrar y soltar en lugar de escribir código.