Jenseits von APIs: Warum 65 % der Unternehmen heute Daten für das AI-Training scrapen

Noch vor 5 Jahren lief eine Diskussion über die Datenbeschaffung für Unternehmen auf einen Begriff hinaus: API. Der Anbieter stellt einen Endpunkt bereit, Sie schließen einen Vertrag ab, bezahlen die Aufrufe und erhalten einen strukturierten, sauberen Datenfluss. Das schien eine dauerhafte Lösung für das Problem des Datenzugangs zu sein. 

Die Entwicklung generativer AI hat diese Regel vollständig neu geschrieben. Verschiedenen Angaben zufolge nutzen bereits 65 % der Unternehmen, die AI-Modelle entwickeln oder trainieren, Web Scraping als wichtigste oder ergänzende Datenquelle, neben APIs oder sogar an ihrer Stelle. Das ist weder eine vorübergehende Anomalie noch ein Umweg für diejenigen, die keinen passenden API-Anbieter finden. Es ist eine grundlegende Veränderung darin, wie Unternehmen Daten als Vermögenswerte betrachten. 

Wenn Ihr Unternehmen eine ML-Pipeline aufbaut, ein LLM mit eigenen Fachdaten trainiert oder RAG-Systeme mit aktuellen, öffentlich verfügbaren Informationen unterstützt, lautet die Frage nicht mehr „Brauchen wir Scraping?“, sondern „Wie skalieren wir unsere Scraping-Aktivitäten, halten sie rechtmäßig und stabil?“ Hier entscheidet die Infrastruktur über alles. 

Warum APIs die Anforderungen von AI-Teams nicht mehr erfüllen 

APIs sind ideal, wenn der Datenanbieter genau weiß, was Sie benötigen, und sich bereit erklärt, Ihnen diese Daten bereitzustellen. Das Training moderner Modelle erfordert jedoch einen völlig anderen Ansatz. 

• Begrenztes Datenvolumen: Die meisten APIs geben nur die Datenmenge zurück, die der Anbieter bereitzustellen beschlossen hat. Historische Daten, Nischenseiten, Bilder in Originalauflösung und Seiten-Markup sind häufig von API-Ergebnissen ausgeschlossen. 
• Rate Limits sind für Produkte ausgelegt, nicht für ML. API-Limits wurden ursprünglich nach dem Bedarf von App-zu-App-Integrationen festgelegt, die Hunderte bis Tausende Aufrufe pro Tag benötigen. Die Datenbeschaffung für das Training von ML-Modellen erfordert Millionen von Requests. Die Größenordnungen passen schlicht nicht zusammen. 
• Verzögerung zwischen Ereignis und Datenverfügbarkeit: Für manche Modelle ist es entscheidend, aktuelle Inhalte zu verstehen, etwa Preise der Konkurrenz, Nachrichten und Social-Media-Trends. Mit jeder Stunde Verzögerung sinkt der Wert der Daten. APIs aktualisieren sich jedoch nach dem Zeitplan des Anbieters, nicht nach Veränderungen in Echtzeit oder Ihrem Bedarf. 
• Kosten: API-Tarife auf Enterprise-Niveau, die für hohe Lasten ausgelegt sind, sind oft um ein Vielfaches teurer als der Aufbau einer eigenen Datenpipeline, besonders bei multimodalen Daten wie Bildern, Videos und PDF-Dateien. Außerdem liefern APIs dafür schlicht keine Rohdaten. 
• Die Begrenztheit verfügbarer Datenquellen: Ein großer Teil des Web, darunter lokale Foren, weniger hochwertige Marktplätze, regionale Nachrichtenseiten und nischenspezifische Quellen, verfügt über keine eigenen APIs zur Datenextraktion. Zugleich sind dies wertvolle Datenquellen, die Sie nicht ausschließen können. Web Scraping ist hier der einzige Weg. 

Wonach suchen AI-Teams im Web wirklich?

Die Rede von „Daten für AI“ klingt vage, bis klar ist, nach welchen Daten Enterprise-Teams genau suchen:

• Fachspezifische Korpora für das LLM-Training: juristische Dokumente, medizinische Publikationen und nischenspezifische technische Dokumentation, bei denen generische Modelle schlechte Ergebnisse erzielen.
• Daten zu Preisen der Konkurrenz und zum Warensortiment für das Training dynamischer Preisintelligenzmodelle.
• Multimodale Datensätze: Produktbilder, Gebäudepläne und Umschlagtexte für Computer-Vision-Modelle.
• Trends und Stimmungsverschiebungen aus Foren, Bewertungen und sozialen Medien für Modelle, die Nachfrage oder Reputationsrisiken vorhersagen. 
• Alternative Daten für Finanzmodelle: Stellenanzeigen, Bilder von Lagern und Mitarbeiterfeedback, also alles, was gegenüber traditionellen Quellen einen Vorsprung von mehreren Stunden verschafft. 

All diese Fälle haben eines gemeinsam: Daten, die über verschiedene Domains verstreut sind und jede Sekunde aktualisiert werden. Keine API kann all das abdecken. 

Welche Probleme hat Scraping auf Enterprise-Niveau? 

Ihre Scraping-Pipeline kann in einem Pilotprojekt mit 500 Requests perfekt funktionieren, doch nach erfolgreich abgeschlossenen Tests kann sie beim tatsächlichen Scraping mit Millionen von Requests plötzlich ausfallen. Der Grund: Erst die Größenordnung bringt Probleme ans Licht, die ohne hohe Last nicht erkennbar sind. 

• IP-Sperren 

Websites erkennen ungewöhnliche Aktivitäten von einer einzelnen IP innerhalb weniger Minuten. Datacenter IPs, von denen Requests massenhaft eingehen, werden schneller auf Blacklists gesetzt, als ein Datenerfassungsprozess abgeschlossen sein kann. 

• Geospezifische Inhalte 

Preise, Verfügbarkeit und regional ausgerichtete Anzeigen: All diese Daten existieren nicht, wenn Ihr Request vom „falschen“ Ort ausgeht. Soll ein Modell den brasilianischen, deutschen oder japanischen Markt verstehen, muss der Traffic so aussehen, als stamme er von dort. 

• CAPTCHA und Browser-Fingerprinting 

Moderne Bot-Schutzsysteme verlassen sich nicht allein auf die IP-Analyse. Sie berücksichtigen auch Verhaltensmuster, TLS-Fingerprints, HTTP-Request-Header und andere Signale. Die Erkennung erfolgt in der Regel über 5 Ebenen. Ist auch nur eines dieser Signale verdächtig, wird der Scraper wahrscheinlich blockiert, und die gesamte Pipeline ist so hilflos wie ein gestrandeter Fisch, bis ein Entwickler sie behebt. 

• Datenqualität 

Um effektiv zu sein, benötigt Ihr Modell präzise Trainingsdaten. Wird Ihr Scraper wiederholt blockiert, sammelt er unvollständige oder beeinträchtigte Daten oder gerät in Honeypots und andere Scraper-Fallen, lernt das Modell falsche Signale und seine Unterstützung ist fragwürdig. Am schlimmsten ist, dass Sie dies erst feststellen, nachdem Sie bereits viel Geld in Scraping und Training investiert haben. 

• Rechts- und Compliance-Risiken 

Enterprise-Teams können es sich nicht leisten, einfach zu scrapen und abzuwarten, was passiert. Sie benötigen eine Infrastruktur, mit der sie die Request-Frequenz regulieren, robots.txt berücksichtigen und Quellen für Audits dokumentieren können, besonders in streng regulierten Nischen und Ländern. 

Jedes dieser Probleme lässt sich einzeln lösen. Sie treten jedoch nicht einzeln auf, sondern als Gesamtpaket. Sie zu lösen ist eine fortlaufende Aufgabe, keine einmalige Einstellung. 

Wenn die Infrastruktur entscheidet

Der beste Scraper ist nutzlos, wenn ihn die Zielplattform bereits in der zweiten Minute blockiert. Code ist wichtig, doch auch das System darum herum darf nicht unterschätzt werden. 

• IP-Rotation: Ein Proxy-Pool ermöglicht es, Requests so zu verteilen, dass keine einzelne IP in die Nähe einer Erkennung gerät. Das bildet natürliche, nutzertypische Traffic-Muster nach. In gewisser Weise ist auch Ihr Scraper ein Nutzer, der versucht, eine große Datenmenge zu erfassen. 
• Präzises Geo-Targeting: Requests müssen von einem Ort stammen, für den das Modell später Prognosen erstellen und mit dessen Daten arbeiten soll. Wollen Sie ein Modell zur Preisvorhersage in Japan einsetzen, nutzen aber Daten aus Europa, wird es später Antworten liefern, die für den Zielort irrelevant sind. Das zeigt sich in der Produktionsphase, in der Fehler am teuersten zu beheben sind. 
• Zuverlässigkeit: SLA für Verfügbarkeit und Proxy-Antwortzeit bestimmen, wie viel Zeit das Entwicklerteam für die Behebung der Pipeline statt für Training und Weiterentwicklung des Modells aufwendet. Im Enterprise-Bereich führt Ausfallzeit zu verzögerten Releases. 
• Session-Kontrolle: Wenn Sie bei derselben Session bleiben müssen, ohne dass eine IP blockiert wird, reicht selbst der ausgefeilteste Scraper ohne Proxies nicht aus.
• Compliance: Proxy-Anbieter auf Enterprise-Niveau, die ethisch beschaffte IP-Pools anbieten und lokale Vorschriften einhalten, nehmen AI-Teams einen Teil der rechtlichen Last ab, die sonst bei Compliance-Teams liegt. 

Zusammenfassung 

Unternehmen, die gerade erst eigene Modelle entwickeln, behandeln ein Pilotprojekt mit hundert Requests und ein Projekt im vollen Umfang mit einer Million Requests oft als dasselbe, nur hochskaliert. Tatsächlich sind es zwei unterschiedliche Vorhaben, die verschiedene Ansätze erfordern: Bei einem System auf Produktionsniveau ist nicht der Scraper selbst der Schwachpunkt, sondern die Notwendigkeit, Trainingsdaten rechtmäßig, schnell und stabil zu beschaffen. Die Frage lautet daher nicht „Müssen wir wirklich von APIs auf Daten-Scraping umsteigen und brauchen wir dafür Proxies?“, sondern „Was kostet es uns, eine weitere Woche mit den begrenzten Daten zu verlieren, die APIs liefern, während unsere Wettbewerber neue Modelle veröffentlichen und die Datenerfassung skalieren?“

Häufig gestellte Fragen