¿Qué es el scraping con IA?

La IA permite que los modelos sofisticados raspen sitios web de manera más inteligente, ajustándose a entornos digitales cambiantes con flujos de trabajo adaptativos e incluso funcionando de una manera más ética, evitando los inconvenientes de las herramientas de web scraping más simples.

El scraping con IA también hace que el proceso sea más fácil y rentable. Ahora, las empresas emergentes de de comercio electrónico pueden utilizarlo para realizar estudios de mercado y analytics de redes sociales. Los investigadores académicos pueden analizar artículos de noticias, listados de productos de Amazon u ofertas de trabajo en LinkedIn. Los especialistas en SEO pueden monitorear las clasificaciones de palabras clave, los backlinks y los sitios web de la competencia para mantenerse a la vanguardia. Y las empresas de IA pueden usar los datos extraídos para entrenar sus modelos.

Las interfaces sin código como browse.ai  simplifican la creación de scrapers mediante plantillas, acciones de arrastrar y soltar y activadores automatizados. Estas herramientas de IA pueden incluso captar capturas de pantalla de cada página para su auditoría.

Aunque el web scraping no es ilegal ni contrario a la ética en sí mismo, puede resultar problemático cuando se lleva a cabo de forma poco ética. Entre los casos de uso legítimos se incluyen el análisis de datos, la investigación y el seguimiento de los precios de la competencia. Las tareas de scraping comúnmente consideradas poco éticas incluyen el scraping de datos privados, la sobrecarga de servidores o el plagio de contenido. Es responsabilidad del profesional recopilar datos de manera ética y de conformidad con los marcos normativos pertinentes sobre recopilación de datos.

El web scraping tradicional y el web scraping impulsado por IA persiguen el mismo objetivo, pero difieren en la forma en que interpretan las páginas web. El web scraping tradicional suele realizarse con scripts codificados manualmente en forma de selectores CSS, expresiones XPath y lógica codificada. Estas reglas permiten al scraper navegar por las páginas y localizar elementos específicos en la página. Funcionan bien cuando la estructura es estable.

Los web scrapers tradicionales envían una solicitud HTTP a un servidor web, y el servidor responde con el contenido de la página en HTML. Después de obtener el HTML, el scraper interpreta los datos con herramientas como BeautifulSoup, lxml o Cheerio para crear un árbol de análisis, que representa la estructura jerárquica de la página: el modelo de objetos de documento o DOM.

Los scrapers utilizan expresiones, patrones escritos o reglas para localizar un dato específico de la web dentro de un documento HTML. Entre ellos se incluyen los selectores, instrucciones específicas que indican al scraper qué partes de la página web debe recuperar; las reglas de expresiones regulares, fórmulas de coincidencia de patrones que se utilizan para identificar el texto sin formato; y las reglas lógicas, reglas personalizadas escritas en código para decidir cómo y qué extraer.

Una vez localizados los elementos, se extrae el texto, se recopilan los atributos y se limpian los datos para eliminar la información irrelevante y garantizar la coherencia del formato. Estos datos recién estructurados se almacenan en un formato de archivo preferido, como una hoja de cálculo de Excel, una hoja de Google o un archivo CSV.

Dado que los scrapers se basan en reglas fijas, los cambios menores en el sitio web pueden hacer que dejen de funcionar, ya que diferentes sitios web requieren una lógica única para extraer los datos correctamente. Los métodos tradicionales tienen dificultades cuando se trata de páginas dinámicas con contenido no estructurado y multimodal.

Hay varias formas en que se puede utilizar el machine learning para automatizar el scraping a gran escala.

• Recopilación de datos no estructurados
   

• Gestión de entornos web complejos
   

• Mantenimiento reducido
   

• Comprensión semántica
   

• Mejora de la calidad de los datos
   

• Resiliencia y eficiencia

La IA amplía el alcance de lo que se puede extraer. Puede manejar diferentes lenguajes y analizar datos en forma de imágenes, videos, diagramas y PDF. En lugar de simplemente extraer el texto de la página, la IA transforma la información multimodal sin procesar en datos estructurados. Se acerca más a la complejidad y comprensión que un investigador humano podría aportar.

La rígida lógica del scraping tradicional basado en reglas se adaptaba mejor a una web estática. Pero muchos sitios web ya no ofrecen HTML simple y estático. La web es un entorno en constante evolución, y las arquitecturas de los sitios web cambian continuamente para dar cabida a JavaScript y otros elementos de contenido dinámico, como el desplazamiento infinito y los widgets que se actualizan a medida que el usuario navega por la página. Como resultado, los scrapers tradicionales a menudo dejan de funcionar o producen resultados no deseados cuando se exponen a un nuevo nombre de clase o contenedor. Además, muchos sitios web despliegan herramientas para frustrar intencionadamente los scrapers automáticos de agentes de IA, incluso aquellos que operan de forma ética.

Los modelos de IA que poseen comprensión semántica obtenida de su entrenamiento con grandes corpus de datos mejoran la capacidad del scraper para manejar estos entornos complejos y cambiantes. La IA puede inferir dónde reside el contenido significativo incluso cuando las señales estructurales son incongruentes o están ocultas.

Los scrapers tradicionales necesitan actualizaciones para adaptarse a una red cambiante. Sin embargo, los scrapers impulsados por IA generalizan y se adaptan a diferentes diseños y diseños. Incluso cuando se rediseñan los sitios web, un modelo de lenguaje grande (LLM) puede identificar, por ejemplo, que un número específico es un precio, o que un nombre es un autor, porque reconoce patrones más profundos de lenguaje y cómo se presentan las entidades en la página.

Un sitio web del sector inmobiliario es desordenado, con diferentes tipos de elementos de navegación, un boilerplate en la parte inferior de la página, barras laterales dinámicas y otras distracciones. Los scrapers equipados con procesamiento de lenguaje natural (PLN) pueden filtrar el contenido que no es útil y centrarse en información significativa en cada página.

Se puede decir que donde los scrapers tradicionales recopilan datos, los scrapers de IA recopilan conocimiento. Identifican entidades y entienden las relaciones entre ellas. Pueden realizar análisis de sentimientos o categorizar el contenido por tema.

El resultado de toda esta comprensión más profunda es la transformación de contenido sin procesar y desordenado en conjuntos de datos limpios y coherentes. Esto permite realizar un mejor análisis posterior. Esta funcionalidad es especialmente valiosa en industrias especializadas como las finanzas o la atención médica, donde el contexto suele ser más importante que simplemente capturar texto.

Mientras que un scraper tradicional podría verse bloqueado por un CAPTCHA, una limitación de velocidad u otros métodos de restricción, los modelos más avanzados pueden elegir entre diferentes estrategias para evitar activar las medidas antibot y así poder acceder al contenido. Los sitios de pago, los servicios de suscripción y otras páginas seguras pueden requerir una tarjeta de crédito u otro tipo de autenticación. Los scrapers de IA pueden navegar por estas páginas de forma segura y conforme cuando lo permitan los términos del sitio.

La IA puede dirigir a un scraper para rastrear a una hora determinada del día, a una velocidad específica y solo entre páginas que probablemente arrojen datos útiles extraídos. Estas medidas hacen que los scrapers web basados en IA funcionen de manera más eficiente.

La revolución moderna en la IA no habría sido posible sin el web scraping y, afortunadamente, la IA, a su vez, puede ayudar a que la práctica del scraping sea más ética.

Uno de los principales problemas del scraping tradicional es sobrecargar los servidores con solicitudes repetidas. Los scrapers tradicionales operan de forma indiscriminada, atacando sitios web miles de veces por hora. Los sitios web suelen usar varias técnicas para bloquear los scrapers solo por esta razón. La IA puede ayudar a programar las solicitudes de forma inteligente y a adaptar la velocidad de rastreo en función de los tiempos de respuesta del servidor. Los modelos pueden detectar patrones de estrés del servidor y limitar sus propias solicitudes para evitar interrumpir las operaciones de un sitio web. Los modelos pueden evitar rastrear páginas que probablemente no aporten información útil, lo que minimiza los costos que deben asumir los propietarios de esos sitios web.

Algunos administradores de sitios web simplemente no quieren que los scrapers rastreen sus sitios web por cualquier razón, y usan señales como archivos robots.txt, pautas de API u otras restricciones de uso publicadas. Los scrapers pueden ajustarse de manera inteligente a estas reglas, eligiendo endpoints de API legales y evitando voluntariamente el contenido prohibido.

Otra preocupación es la privacidad. Los métodos sencillos de extracción de datos de la web pueden recopilar información confidencial o información de identificación personal (PII), como correos electrónicos, números de teléfono u otros datos de contacto. La IA puede filtrar o anonimizar los datos confidenciales en tiempo real a medida que se introducen.

Los scrapers de IA también pueden registrar sus decisiones para mayor explicabilidad y proporcionar pistas de auditoría. Esta transparencia ayuda a las organizaciones a verificar sus procesos y cumplir con los estándares éticos, especialmente cuando se utilizan datos extraídos para entrenar modelos de IA.

Para evitar el plagio y respetar a los creadores de contenido, los modelos pueden ser selectivos sobre los datos que ingiere. Por ejemplo, en lugar de extraer páginas o sitios web completos, pueden resumir el contenido, agregar estadísticas y usar incorporaciones en lugar de texto literal.

Los métodos de extracción de datos más inteligentes también pueden evitar el uso de datos que podrían perpetuar los sesgos, el acoso o la desinformación cuando dichos datos están destinados al entrenamiento de modelos.