Além das APIs: por que 65% das empresas agora fazem scraping de dados para treinar IA

Há apenas 5 anos, falar em obter dados para empresas se resumia a um termo: API. O fornecedor disponibiliza um endpoint, voce assina um contrato, paga pelas chamadas e recebe um fluxo de dados estruturado e organizado. Parecia uma solução definitiva para o problema de acesso a dados. 

O desenvolvimento da IA generativa reescreveu totalmente essa regra. Segundo diferentes dados, 65% das empresas que desenvolvem ou treinam modelos de IA já usam web scraping como fonte principal ou complementar de dados, junto com APIs ou até em substituição a elas. E isso não é uma anomalia temporária nem um desvio para quem não encontra um fornecedor de API adequado. É uma mudança fundamental na forma como as empresas enxergam os dados como ativos. 

Se sua empresa cria um pipeline de ML, treina um LLM com seus próprios dados de domínio ou dá suporte a sistemas RAG com informações públicas e atualizadas, a pergunta muda de “Precisamos de scraping?” para “Como ampliamos nossas atividades de scraping, mantendo-as legais e estáveis?” Aqui, a infraestrutura é o que determina tudo. 

Fatos principais:

• LLMs precisam de uma enorme quantidade de informações atualizadas e específicas por localização para que o treinamento gere respostas valiosas. 
• APIs fornecem volumes limitados de dados que não são atualizados em tempo real. APIs também deixam de fora diversas fontes valiosas, como fóruns locais, que podem não ter endpoints de API. 
• O scraping substitui APIs porque permite obter uma quantidade ilimitada de dados de inúmeras fontes, direcionar conteúdo específico por localização e não perder nenhuma mudança. 
• O sucesso do scraping é definido não apenas pelo código do scraper, mas também pela infraestrutura que permite controlar sessões, distribuir tráfego, definir parâmetros de segmentação e imitar o comportamento de usuários reais para evitar bloqueios. 
• DataImpulse é um fornecedor ético de proxies que oferece proxies residenciais, proxies móveis e proxies de datacenter prontos para scraping em 195 localidades. Um pool de 90M+ proxies, além do modelo de cobrança por GB, tráfego sem expiração e suporte humano 24/7, torna os proxies DataImpulse adequados não só para web scraping, mas também para coleta de dados para IA, monitoramento de preços, ad verification, acompanhamento de SERP e muito mais. 

Por que APIs não atendem mais às necessidades das equipes de IA 

APIs são perfeitas quando o fornecedor de dados sabe exatamente do que voce precisa e concorda em fornecer esses dados. No entanto, o treinamento de modelos modernos exige uma abordagem completamente diferente. 

• Volume limitado de dados: a maioria das APIs retorna apenas a quantidade de dados que o fornecedor decidiu disponibilizar. Dados históricos, páginas de nicho, imagens na resolução original e marcação da página, todos esses detalhes muitas vezes são excluídos dos resultados da API. 
• Os limites de taxa são pensados para produtos, não para ML. Originalmente, os limites de API foram definidos com base nas necessidades de integrações entre aplicativos, que exigem de centenas a milhares de chamadas por dia. Obter dados para treinar modelos de ML exige milhões de solicitações. As escalas simplesmente não se equiparam. 
• Atraso entre o evento e a disponibilidade dos dados: para alguns modelos, é crucial entender o conteúdo atual, como preços dos concorrentes, notícias e tendências nas redes sociais. O valor dos dados diminui a cada hora de atraso. E as APIs são atualizadas conforme o cronograma do fornecedor, não segundo mudanças em tempo real ou suas necessidades. 
• Custos: planos de API empresariais, pensados para cargas de alto volume, geralmente são várias vezes mais caros do que criar seu próprio pipeline de dados, especialmente quando se trata de dados multimodais (imagens, vídeos, arquivos PDF etc.). Além disso, as APIs simplesmente não fornecem dados brutos para isso. 
• As limitações das fontes de dados disponíveis: uma enorme parte da WEB, como fóruns locais, marketplaces de menor porte, sites regionais de notícias e fontes específicas de nicho, não tem suas próprias APIs para extração de dados. Ao mesmo tempo, todas são fontes de dados valiosas que voce não pode excluir. Web scraping é o único caminho nesses casos. 

O que as equipes de IA realmente procuram na Web

Falar em “dados para IA” parece vago até voce saber exatamente quais dados as equipes empresariais procuram:

• Corpora específicos de domínio para treinamento de LLM, como documentos jurídicos, publicações médicas e documentação técnica de nicho, nos quais modelos genéricos apresentam resultados ruins.
• Dados sobre preços dos concorrentes e variedade de produtos, para treinar modelos de inteligência dinâmica de preços.
• Conjuntos de dados multimodais, como imagens de produtos, plantas de instalações e textos de capa para modelos de visão computacional.
• Tendências e mudanças de percepção em fóruns, avaliações e redes sociais para modelos que preveem demanda ou riscos reputacionais. 
• Dados alternativos para modelos financeiros, como anúncios de vagas, imagens de depósitos e feedback de funcionários, tudo que proporciona uma vantagem de várias horas em comparação às fontes tradicionais. 

Todos esses casos têm algo em comum: dados dispersos entre domínios e  atualizados a cada segundo. E nenhuma API pode abranger tudo isso. 

Quais são os problemas do scraping em nível empresarial 

Seu pipeline de scraping pode funcionar perfeitamente em um projeto-piloto com 500 solicitações, mas, depois que os testes são concluídos com sucesso e voce passa ao scraping real com milhões de solicitações,  ele pode falhar de repente. A questão é que a escala revela problemas impossíveis de identificar sem alta carga. 

• Bloqueios de IP 

Sites detectam atividade anormal proveniente de um único IP em questão de minutos. IPs de datacenter dos quais as solicitações chegam em massa entram em listas de bloqueio mais rápido do que um processo de coleta de dados conseguiria terminar. 

• Conteúdo específico por localização 

Preços, disponibilidade e anúncios direcionados por região: todos esses dados não existem se sua solicitação parte do lugar “errado”. Se um modelo precisa entender o mercado brasileiro, alemão ou japonês, o tráfego precisa parecer originar-se de lá. 

• CAPTCHA e fingerprinting de navegador 

Os sistemas modernos de proteção contra bots não dependem apenas da análise de IP: eles também consideram padrões comportamentais, fingerprints de TLS, headers de solicitação e outros sinais. Em geral, a detecção ocorre em 5 camadas. Se apenas um desses sinais for suspeito, é provável que o scraper seja bloqueado, e todo o pipeline fica tão impotente quanto um peixe encalhado, até que um desenvolvedor o corrija. 

• Qualidade dos dados 

Para ser eficaz, seu modelo precisa de dados precisos para o treinamento. Quando seu scraper é bloqueado repetidamente, coleta dados parciais ou comprometidos, ou cai em honey pots e outras armadilhas para scrapers, o modelo aprende sinais errados e sua utilidade se torna questionável. O pior é descobrir isso depois de já investir muito dinheiro em scraping e treinamento. 

• Riscos jurídicos e de compliance 

Equipes empresariais não podem se dar ao luxo de fazer scraping e ver o que acontece. Elas precisam de uma infraestrutura que lhes permita regular a frequência das solicitações, trabalhar em conformidade com robots.txt e documentar as fontes para auditorias, especialmente em nichos e países estritamente regulados. 

Separadamente, cada um desses problemas pode ser resolvido. No entanto, eles não surgem separadamente: vêm em pacote. Resolvê-los é outro trabalho, não uma configuração única. 

Quando a infraestrutura decide

O melhor scraper é inútil se for bloqueado pela plataforma-alvo no segundo minuto. O código é importante, mas o sistema ao redor dele também não deve ser subestimado. 

• Rotação de IP: o pool de proxies permite distribuir solicitações de modo que cada IP não se aproxime da detecção. Isso imita padrões de tráfego naturais e típicos de usuários. De certa forma, seu scraper também é um usuário que tenta entender uma enorme quantidade de dados. 
• Segmentação geográfica precisa: as solicitações precisam se originar de um local para o qual esse modelo mais tarde fará previsões e trabalhará. Se voce pretende usar um modelo para prever preços no Japão, mas usa dados da Europa, o modelo depois dará respostas irrelevantes para o local-alvo, e isso acontecerá na fase de produção, quando é mais caro corrigir. 
• Confiabilidade: o SLA de uptime e o tempo de resposta do proxy definem quanto tempo a equipe de desenvolvimento gasta corrigindo o pipeline em vez de treinar e aprimorar o próprio modelo. Em empresas, downtime custa lançamentos atrasados. 
• Controle de sessão: quando voce precisa manter a mesma sessão sem que um IP seja bloqueado, nem o scraper mais sofisticado basta sozinho, sem proxies.
• Compliance: fornecedores de proxies em nível empresarial que oferecem pools de IP obtidos de forma ética e seguem as regulamentações locais assumem parte da carga jurídica das equipes de IA, que de outra forma recairia sobre as equipes de compliance. 

Em resumo 

Empresas que estão apenas começando a desenvolver seus próprios modelos muitas vezes tratam um projeto-piloto de cem solicitações e um projeto completo de um milhão de solicitações como a mesma coisa, apenas em maior escala. Na realidade, são duas coisas diferentes que exigem abordagens distintas, pois, em um sistema de nível de produção, o ponto fraco não é o scraper em si, mas a necessidade de obter dados de treinamento de forma legal, rápida e estável. Portanto, a pergunta não é “Precisamos mesmo mudar das APIs para o scraping de dados e precisamos de proxies para isso?”, mas “Quanto nos custa perder mais uma semana trabalhando com os dados limitados que as APIs fornecem, enquanto nossos concorrentes lançam novos modelos e ampliam a coleta de dados?”

Perguntas frequentes