Más allá de las API: por qué el 65% de las empresas ya hace web scraping de datos para entrenar IA

Hace solo 5 años, hablar de obtener datos para empresas se reducía a un único término: API. El proveedor ofrece un endpoint, usted firma un acuerdo, paga por las llamadas y recibe un flujo de datos estructurado y ordenado. Parecía una solución definitiva al problema del acceso a los datos. 

El desarrollo de la IA generativa reescribió por completo esa regla. Según diversos datos, el 65% de las empresas que desarrollan o entrenan modelos de IA ya usan web scraping como fuente principal o complementaria de datos, junto con las API o incluso en su lugar. Y esto no es una anomalía temporal ni un desvío para quienes no encuentran un proveedor de API adecuado. Es un cambio fundamental en la forma en que las empresas ven los datos como activos. 

Si su empresa crea un pipeline de ML, entrena un LLM con sus propios datos de dominio o respalda sistemas RAG con información actualizada y disponible públicamente, la pregunta pasa de «¿Necesitamos scraping?» a «¿Cómo ampliamos nuestras actividades de scraping y las mantenemos legales y estables?». Aquí, la infraestructura lo determina todo. 

Datos clave:

• Los LLM necesitan una enorme cantidad de información actualizada y específica de cada ubicación geográfica para ofrecer respuestas valiosas tras el entrenamiento. 
• Las API proporcionan volúmenes limitados de datos que no se actualizan en tiempo real. Las API también omiten numerosas fuentes valiosas, como foros locales, que pueden no tener endpoints de API. 
• El scraping sustituye a las API porque permite obtener una cantidad ilimitada de datos de numerosas fuentes, dirigirse a contenido específico por ubicación y no perder ningún cambio. 
• El éxito del scraping no lo define solo el código del scraper, sino también la infraestructura que permite controlar sesiones, distribuir tráfico, configurar parámetros de segmentación e imitar el comportamiento de usuarios reales para evitar bloqueos. 
• DataImpulse es un proveedor ético de proxy que ofrece proxies residenciales, moviles y datacenter listos para scraping en 195 ubicaciones. Un pool de 90M+ proxies, junto con un modelo de facturación por GB, tráfico sin caducidad y soporte humano 24/7, hacen que los proxies de DataImpulse sean adecuados no solo para web scraping, sino también para la recopilación de datos para IA, la supervisión de precios, ad verification, el seguimiento de SERP y mucho más. 

Por qué las API ya no satisfacen las necesidades de los equipos de IA 

Las API son perfectas cuando el proveedor de datos sabe exactamente qué necesita usted y acepta proporcionarle esos datos. Sin embargo, el entrenamiento de modelos modernos requiere un enfoque completamente diferente. 

• Volumen de datos limitado: la mayoría de las API devuelven solo la cantidad de datos que el proveedor decidió proporcionar. Los datos históricos, las páginas de nicho, las imágenes con la resolución original y el marcado de página suelen quedar excluidos de los resultados de API. 
• Los límites de velocidad están diseñados para productos, no para ML. Originalmente, los límites de API se establecieron según las necesidades de integraciones entre aplicaciones, que requieren de cientos a miles de llamadas diarias. Obtener datos para entrenar modelos de ML exige millones de solicitudes. Las escalas simplemente no encajan. 
• Retraso entre el evento y la disponibilidad de los datos: para algunos modelos, es crucial comprender el contenido actual, como los precios de la competencia, las noticias y las tendencias de redes sociales. El valor de los datos disminuye con cada hora de retraso. Y las API se actualizan según el calendario del proveedor, no según los cambios en tiempo real ni sus necesidades. 
• Costes: los planes de API de nivel empresarial, diseñados para grandes volúmenes de carga, suelen ser varias veces más caros que crear su propio pipeline de datos, especialmente cuando se trata de datos multimodales (imágenes, vídeos, archivos PDF, etc.). Además, las API no proporcionan datos sin procesar para ello. 
• Las limitaciones de las fuentes de datos disponibles: una enorme parte de la WEB, como los foros locales, los marketplaces de menor categoría, los sitios regionales de noticias y las fuentes específicas de nicho, no cuenta con sus propias API para extraer datos. Al mismo tiempo, todas son fuentes de datos valiosas que no puede excluir. El web scraping es la única vía para acceder a ellas. 

Qué buscan realmente los equipos de IA en la Web

Hablar de «datos para IA» suena impreciso hasta que se sabe exactamente qué datos buscan los equipos empresariales:

• Corpus específicos de dominio para el entrenamiento de LLM: documentos jurídicos, publicaciones médicas y documentación técnica específica de nicho, ámbitos en los que los modelos genéricos muestran malos resultados.
• Datos sobre los precios de la competencia y la variedad de productos, para entrenar modelos de inteligencia dinámica de precios.
• Conjuntos de datos multimodales: imágenes de productos, planos de instalaciones y textos de portada para modelos de visión por ordenador.
• Tendencias y cambios de ánimo procedentes de foros, reseñas y redes sociales para modelos que anticipan la demanda o los riesgos reputacionales. 
• Datos alternativos para modelos financieros: ofertas de empleo, imágenes de almacenes y opiniones de empleados; todo lo que aporta una ventaja de varias horas frente a las fuentes tradicionales. 

Todos esos casos tienen algo en común: datos dispersos entre dominios y actualizados cada segundo. Y ninguna API puede cubrirlo todo. 

Cuáles son los problemas del scraping a nivel empresarial 

Su pipeline de scraping puede funcionar perfectamente durante un proyecto piloto de 500 solicitudes, pero, tras completar con éxito las pruebas y pasar al scraping real con millones de solicitudes, puede fallar de repente. El problema es que la escala revela incidencias imposibles de detectar sin una carga elevada. 

• Bloqueos de IP 

Los sitios web detectan en cuestión de minutos la actividad anómala procedente de una sola IP. Las IP de datacenter desde las que llegan solicitudes masivas entran en listas negras antes de que pueda terminar un proceso de recopilación de datos. 

• Contenido específico por ubicación geográfica 

Precios, disponibilidad y anuncios segmentados por región: todos esos datos no existen si su solicitud procede del lugar «equivocado». Si un modelo debe comprender el mercado brasileño, alemán o japonés, el tráfico debe parecer originarse allí. 

• CAPTCHA y fingerprinting del navegador 

Los sistemas modernos de protección contra bots no se basan solo en el análisis de IP: también consideran patrones de comportamiento, huellas TLS, headers de solicitudes y otras señales. Por lo general, la detección se produce en 5 capas. Si una sola de esas señales resulta sospechosa, es probable que el scraper sea bloqueado y todo el pipeline quede tan indefenso como un pez varado hasta que un desarrollador lo corrija. 

• Calidad de los datos 

Para ser eficaz, su modelo necesita datos precisos para el entrenamiento. Cuando su scraper es bloqueado repetidamente, recopila datos parciales o comprometidos, o cae en honeypots y otras trampas para scrapers, el modelo aprende señales erróneas y su utilidad es cuestionable. Lo peor es que usted lo descubriría después de haber invertido mucho dinero en scraping y entrenamiento. 

• Riesgos legales y de cumplimiento normativo 

Los equipos empresariales no pueden permitirse hacer scraping y ver qué ocurre. Necesitan una infraestructura que les permita regular la frecuencia de las solicitudes, trabajar conforme a robots.txt y documentar las fuentes para auditorías, especialmente en nichos y países estrictamente regulados. 

Por separado, cada uno de esos problemas puede resolverse. Sin embargo, no aparecen por separado: forman un conjunto. Resolverlos es un trabajo continuo, no una configuración puntual. 

Cuando la infraestructura decide

El mejor scraper no sirve de nada si la plataforma objetivo lo bloquea en el segundo minuto. El código es importante, pero tampoco debe subestimarse el sistema que lo rodea. 

• Rotación de IP: el pool de proxies permite distribuir las solicitudes de modo que ninguna IP se acerque a la detección. Es la imitación de patrones de tráfico naturales y típicos de los usuarios. En cierto modo, su scraper también es un usuario que intenta obtener una enorme cantidad de datos. 
• Segmentación geográfica precisa: las solicitudes deben originarse en el lugar para el que el modelo hará previsiones y trabajará posteriormente. Si pretende usar un modelo para predecir precios en Japón, pero emplea datos de Europa, el modelo dará después respuestas irrelevantes para la ubicación objetivo, y ocurrirá en la fase de producción, cuando corregirlo es más costoso. 
• Fiabilidad: el SLA de uptime y el tiempo de respuesta del proxy determinan cuánto tiempo dedica el equipo de desarrollo a corregir el pipeline en lugar de entrenar y mejorar el propio modelo. En el ámbito empresarial, el tiempo de inactividad provoca lanzamientos retrasados. 
• Control de sesiones: cuando necesita mantener la misma sesión sin que se bloquee una IP, ni siquiera el scraper más sofisticado basta por sí solo sin proxies.
• Cumplimiento normativo: los proveedores de proxy de nivel empresarial que ofrecen pools de IP obtenidas de forma ética y se ajustan a la normativa local asumen parte de la carga legal de los equipos de IA, que de otro modo recaería en los equipos de cumplimiento. 

En resumen 

Las empresas que apenas empiezan a desarrollar sus propios modelos suelen tratar un proyecto piloto de cien solicitudes y un proyecto a gran escala de un millón de solicitudes como si fueran lo mismo, solo ampliado. En realidad, son dos cosas distintas que requieren enfoques diferentes, ya que en un sistema de nivel de producción el punto débil no es el scraper en sí, sino la necesidad de obtener datos de entrenamiento de forma legal, rápida y estable. Por tanto, la pregunta no es «¿De verdad necesitamos pasar de las API al scraping de datos y necesitamos proxies para ello?», sino «¿Cuánto nos cuesta perder otra semana trabajando con los datos limitados que proporcionan las API mientras nuestros competidores lanzan nuevos modelos y amplían la recopilación de datos?»

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