يشهد سوق جمع بيانات الويب (web scraping) تحولاً لافتاً. لم تعد شريحة العملاء الأسرع نمواً هي شركات التجارة الإلكترونية أو باحثي السوق، بل مطورو وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents).
الأرقام
وفقاً لتقرير Research and Markets، من المتوقع أن يصل حجم سوق جمع بيانات الويب إلى 1.17 مليار دولار في عام 2026، بمعدل نمو سنوي يبلغ 18.5%. لكن الشريحة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تنمو بوتيرة أسرع: من المتوقع أن يصل سوق جمع بيانات الويب المعتمد على الذكاء الاصطناعي وحده إلى 4.37 مليار دولار بحلول عام 2035، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 17.3%.
ما الذي يقود هذا التوجه؟ إنه تحول جوهري في آلية تفاعل البرمجيات مع الويب.
من مسارات المعالجة الثابتة إلى الوكلاء المستقلين
يعتمد جمع بيانات الويب التقليدي على مسار عمل محدد: تحديد الأهداف، كتابة المحددات (selectors)، جدولة مرات التشغيل، وتخزين البيانات. هذه الآلية فعالة، لكنها تتطلب صيانة بشرية في كل خطوة.
يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بطريقة مختلفة. فهم يتخذون القرارات أثناء وقت التشغيل (runtime) بشأن البيانات التي يحتاجونها، ومكان العثور عليها، وكيفية استخراجها. فالوكيل الذي يبحث في اتجاهات السوق قد يقرر فحص ثلاثة مواقع للمنافسين لم يزرها من قبل، وتحليل جداول الأسعار بتنسيقات لم يرها مسبقاً، وتلخيص النتائج، وكل ذلك دون أداة جمع بيانات محددة مسبقاً.
يفرض هذا الأمر مجموعة جديدة من المتطلبات على البنية التحتية لجمع البيانات:
- الوصول عند الطلب. لا يمكن للوكلاء انتظار مسارات المعالجة المجمعة (batch pipelines). إنهم يحتاجون إلى البيانات فوراً.
- استخراج شامل. دون محددات مسبقة البناء. يجب أن تتعامل الأداة مع أي صفحة.
- الموثوقية. لا يقوم الوكلاء بتنقيح أخطاء HTTP برمجياً. يجب أن تتعامل البنية التحتية مع محاولات إعادة الإرسال والمواقع المحمية تلقائياً.
حلقة التغذية الراجعة
تتشكل حالياً حلقة تغذية راجعة مثيرة للاهتمام. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى بيانات الويب للتدريب، وتلك النماذج تشغل وكلاء يجمعون المزيد من بيانات الويب، وتلك البيانات تدرب نماذج أفضل.
أوضح تقرير صناعي لشركة Zyte لعام 2025 أن مشاريع البيانات المخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي زادت بنسبة 400% على أساس سنوي، مع أحجام صفقات أكبر بثلاث مرات من عقود جمع البيانات التقليدية. هذه البيانات ليست مجرد انطباعات، بل تعكس تحولاً هيكلياً في حجم الطلب.
ماذا يعني هذا للمطورين
إذا كنت تبني وكلاء ذكاء اصطناعي، فإن اختيارك للبنية التحتية لجمع البيانات أصبح أكثر أهمية من ذي قبل. إليك الأسئلة الأساسية التي يجب طرحها:
- زمن الاستجابة (Latency). هل يمكن لـ API إرجاع البيانات بسرعة كافية لتناسب مسارات عمل الوكيل الفورية؟
- المرونة. هل تتعامل الأداة مع عناوين URL عشوائية دون تهيئة مسبقة؟
- المواقع المحمية. هل ستعمل عليها دون تدخل يدوي؟
- إمكانية توقع التكاليف. هل يمكنك وضع ميزانية لأنماط الاستخدام المتغيرة التي يقودها الوكلاء؟
هذه هي التحديات تحديداً التي تحلها واجهات برمجة تطبيقات جمع البيانات الحديثة مثل FourA: جمع بيانات سريع ومرن وموثوق، يعمل كبنية تحتية للأنظمة المستقلة.
نظرة إلى المستقبل
مع زيادة قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي، سيتلاشى الحد الفاصل بين "جمع بيانات الويب" و"تصفح الويب". الأدوات الرابحة ستكون تلك التي تتعامل مع الويب كـ API متاح، وموثوق، وسريع.
إن سوق جمع البيانات لا ينمو فحسب، بل إن عملاءه الجدد الأكثر تطلباً يعيدون ابتكاره وتشكيله بنشاط.
المصادر: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026)، وZyte State of Web Scraping 2025، وPromptCloud State of Web Scraping 2026