El scraping web es ahora el pilar fundamental de los sistemas inteligentes, ya que proporciona la infraestructura necesaria para aprender, adaptarse y actuar en tiempo real, y grandes empresas como Gartner están tomando nota de ello.
El reciente informe de Gartner sobre el panorama competitivo de las soluciones de recopilación de datos web reconoce a Bright Data como un actor clave por su infraestructura, API, canales y Conjuntos de datos que impulsan tanto el desarrollo de la IA como la inteligencia empresarial. Según Gartner, «la creación de una IA mejor es ahora el principal factor que impulsa el interés por las soluciones de recopilación de datos web». Esto supone un cambio fundamental en el sector, que pasa de ser una herramienta táctica a un facilitador estratégico de la innovación en IA.
Los datos en sí mismos no son la respuesta, ya que disponer de datos erróneos generará resultados deficientes, independientemente de la inversión que se realice en informática. A medida que la IA evoluciona de modelos estáticos a sistemas dinámicos en tiempo real, la necesidad de datos actualizados, relevantes y de alta calidad se vuelve primordial.
El informe de Gartner se hace eco de esta opinión con varias ideas clave:
- Las soluciones de recopilación de datos web han demostrado su valor en ambos lados de la IA generativa (GenAI).
- La IA y la GenAI han surgido como una motivación para acceder a los datos extraídos mediante Scraping web, con casos de uso que van desde el entrenamiento de LLM específicos de dominio hasta la potenciación de agentes.
- La web es la mayor fuente de datos para IA para los LLM, y el rastreo continuo es esencial para mantener los modelos actualizados.
- Las canalizaciones de datos personalizadas se están volviendo esenciales para la IA, ya que permiten una integración perfecta de la información en tiempo real.
- Los agentes de IA ahora realizan activamente el scraping web en tiempo real, lo que permite un aprendizaje y una adaptación dinámicos.
La era de la IA ahora se centra en recuperar y razonar con datos en tiempo real para la inferencia. Los sistemas de IA necesitan cada vez más obtener los datos de Internet en el formato adecuado e introducirlos en el modelo al instante, porque el usuario final está esperando una respuesta. Esta capacidad en tiempo real es especialmente crítica para los agentes de IA, que navegan por la web, extraen información y realizan acciones, como reservar un restaurante o escribir un informe, sobre la marcha.
La infraestructura de Bright Data, construida durante la última década, está diseñada para apoyar este cambio. Su arquitectura basada en navegador y sus nuevos protocolos, como Bright Data MCP (Machine Communication Protocol), permiten a los modelos de IA interactuar con sitios web dinámicos a gran escala, incluso cuando los métodos tradicionales de scraping fallan.
A medida que se acelera la carrera por la IA, el factor diferenciador no será solo quién tiene el modelo más grande o más GPU, sino quién tiene los mejores datos. Gartner predice que las empresas comenzarán a competir en precisión, lo que comienza con datos completos, relevantes y oportunos, algo por lo que ya somos conocidos y en lo que seguimos innovando.
Con el tiempo, los agentes navegarán por la web más que los humanos, lo que hará que los agentes de IA basados en navegadores, alimentados por datos web en tiempo real, se conviertan en la norma. Estos agentes no solo leerán la web, sino que interactuarán con ella, realizarán acciones y ofrecerán resultados de forma autónoma.
Esta visión ya se está convirtiendo en realidad con herramientas como Operator de OpenAI y Assistant de Perplexity, que son los primeros ejemplos de agentes de IA que utilizan datos web en tiempo real para mejorar sus capacidades. Sin embargo, la mayoría siguen estando limitados por barreras de acceso. Por eso es tan importante contar con una infraestructura como la de Bright Data, diseñada para navegar por sitios web dinámicos y basados en entradas.
