Algo interesante está ocurriendo en el mercado del web scraping. El segmento de clientes de mayor crecimiento ya no son las empresas de comercio electrónico ni los investigadores de mercado. Son los desarrolladores de agentes de IA.
Las cifras
Se proyecta que el mercado del web scraping alcance los 1.17 mil millones de dólares en 2026, con un crecimiento anual del 18.5% según Research and Markets. Pero el segmento impulsado por IA crece aún más rápido: se espera que solo el mercado del web scraping para IA alcance los 4.37 mil millones de dólares para 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 17.3%.
¿Qué está impulsando esto? Un cambio fundamental en la forma en que el software interactúa con la web.
De pipelines estáticos a agentes autónomos
El web scraping tradicional es un pipeline: definir objetivos, escribir selectores, programar ejecuciones, almacenar datos. Funciona, pero requiere mantenimiento humano en cada paso.
Los agentes de IA operan de manera diferente. Toman decisiones en tiempo de ejecución sobre qué datos necesitan, dónde encontrarlos y cómo extraerlos. Un agente que investiga tendencias del mercado podría decidir revisar tres sitios de competidores que nunca ha visitado, procesar tablas de precios en formatos que nunca ha visto y sintetizar los resultados, todo sin un scraper predefinido.
Esto crea un nuevo conjunto de requisitos para la infraestructura de recolección de datos:
- Acceso bajo demanda. Los agentes no pueden esperar a los pipelines por lotes. Necesitan los datos ahora.
- Extracción universal. Sin selectores predefinidos. La herramienta debe manejar cualquier página.
- Fiabilidad. Los agentes no depuran errores HTTP. La infraestructura debe gestionar los reintentos y la protección anti-bot de forma automática.
El bucle de retroalimentación
Se está formando un bucle de retroalimentación interesante. Los modelos de IA necesitan datos web para su entrenamiento. Esos modelos impulsan a los agentes que recolectan más datos web. Esos datos entrenan mejores modelos.
El informe de la industria de Zyte de 2025 reveló que los proyectos de datos específicos para el entrenamiento de IA aumentaron un 400% interanual, con tamaños de contrato tres veces mayores que los contratos de scraping tradicionales. Los datos no son anecdóticos: reflejan un cambio estructural en la demanda.
Qué significa esto para los desarrolladores
Si estás construyendo agentes de IA, tu elección de infraestructura de recolección de datos importa más que antes. Preguntas clave que debes hacerte:
- Latencia. ¿Puede la API devolver datos lo suficientemente rápido para los flujos de trabajo en tiempo real de los agentes?
- Flexibilidad. ¿Maneja URL arbitrarias sin configuración previa?
- Gestión anti-bot. ¿Funcionará en sitios protegidos sin intervención manual?
- Previsibilidad de costos. ¿Puedes presupuestar patrones de uso variables e impulsados por agentes?
Estos son exactamente los problemas que resuelven las API de scraping modernas como FourA: recolección de datos rápida, flexible y confiable que funciona como infraestructura para sistemas autónomos.
Mirando al futuro
A medida que los agentes de IA se vuelvan más capaces, la línea entre el "web scraping" y la "navegación web" se desdibujará. Las herramientas que ganen serán aquellas que traten a la web como una API, accesible, confiable y rápida.
Y el mercado del scraping no solo está creciendo. Sus nuevos clientes más exigentes lo están reinventando activamente.
Fuentes: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026), Zyte State of Web Scraping 2025, PromptCloud State of Web Scraping 2026