O Scraping de dados da web é agora o pilar fundamental dos sistemas inteligentes, fornecendo a infraestrutura para aprender, adaptar-se e agir em tempo real, e grandes players como a Gartner estão a tomar nota disso.
O recente relatório Competitive Landscape for Web Data Collection Solutions (Panorama competitivo para soluções de coleta de dados da web) da Gartner reconhece a Bright Data como uma empresa importante por sua infraestrutura, APIs, pipelines e Conjuntos de dados que impulsionam o desenvolvimento de IA e a inteligência de negócios. De acordo com a Gartner, “criar uma IA melhor é agora o principal gatilho que impulsiona o interesse em soluções de coleta de dados da web”. Isso marca uma mudança fundamental no setor, de ferramenta tática para facilitador estratégico da inovação em IA.
Os dados em si não são a resposta, porque ter os dados errados criará resultados ruins, não importa quanto você invista em computação. À medida que a IA evolui de modelos estáticos para sistemas dinâmicos em tempo real, a necessidade de dados novos, relevantes e de alta qualidade se torna fundamental.
O relatório da Gartner ecoa esse sentimento com várias ideias importantes:
- As soluções de coleta de dados da web demonstraram valor em ambos os lados da IA generativa (GenAI).
- A IA e a GenAI surgiram como uma motivação para acessar dados coletados no Scraping de dados, com casos de uso que vão desde o treinamento de LLMs específicos para cada domínio até o fortalecimento de agentes.
- A web é a maior fonte de dados para IA para LLMs, e o rastreamento contínuo é essencial para manter os modelos atualizados.
- Pipelines de dados personalizados estão se tornando essenciais para a IA, permitindo a integração perfeita de insights em tempo real.
- Os agentes de IA agora estão coletando ativamente dados da web em tempo real, permitindo o aprendizado e a adaptação dinâmicos.
A era da IA agora é sobre recuperar e raciocinar com dados em tempo real para inferência. Os sistemas de IA precisam cada vez mais buscar os dados da internet no formato certo e alimentá-los no modelo instantaneamente, porque o usuário final está esperando por uma resposta. Essa capacidade em tempo real é especialmente crítica para agentes de IA, que navegam na web, extraem informações e realizam ações, como reservar um restaurante ou escrever um relatório, em tempo real.
A infraestrutura da Bright Data, construída ao longo da última década, foi projetada para dar suporte a essa mudança. Sua arquitetura baseada em navegador e novos protocolos, como o Bright Data MCP (Machine Communication Protocol), permitem que os modelos de IA interajam com sites dinâmicos em escala, mesmo quando os métodos tradicionais de scraping falham.
À medida que a corrida pela IA se acelera, o diferencial não será apenas quem tem o maior modelo ou o maior número de GPUs, mas quem tem os melhores dados. A Gartner prevê que as empresas começarão a competir em precisão, o que começa com dados completos, relevantes e oportunos, algo pelo qual já somos conhecidos e continuamos a inovar.
Eventualmente, os agentes navegarão na web mais do que os humanos, tornando os agentes de IA baseados em navegador, alimentados por dados da web em tempo real, a norma. Esses agentes não apenas lerão a web, mas também interagirão com ela, tomarão ações e entregarão resultados de forma autônoma.
Essa visão já está se tornando realidade com ferramentas como o Operator da OpenAI e o Assistant da Perplexity, como primeiros exemplos de agentes de IA que usam dados da web em tempo real para aprimorar suas capacidades. Mas a maioria ainda é limitada por barreiras de acesso. É por isso que infraestruturas como a da Bright Data, projetadas para navegar em sites dinâmicos e orientados por entradas, são tão cruciais.
