Na rynku web scrapingu dzieje się coś ciekawego. Najszybciej rosnącym segmentem klientów nie są już firmy e-commerce ani analitycy rynku. Są to twórcy agentów AI.
Liczby
Według Research and Markets wartość rynku web scrapingu ma osiągnąć 1,17 miliarda dolarów w 2026 roku, rosnąc w tempie 18,5% rocznie. Jednak segment napędzany przez AI rośnie jeszcze szybciej: sam rynek web scrapingu opartego na AI ma osiągnąć wartość 4,37 miliarda dolarów do 2035 roku, przy skumulowanym rocznym wskaźniku wzrostu na poziomie 17,3%.
Co za tym stoi? Fundamentalna zmiana w sposobie interakcji oprogramowania z siecią.
Od statycznych pipeline'ów do autonomicznych agentów
Tradycyjny web scraping to pipeline: zdefiniuj cele, napisz selektory, zaplanuj uruchomienia, zapisz dane. Działa to, ale wymaga obsługi człowieka na każdym kroku.
Agenci AI działają inaczej. Podejmują decyzje w czasie rzeczywistym o tym, jakich danych potrzebują, gdzie je znaleźć i jak je wyodrębnić. Agent analizujący trendy rynkowe może zdecydować o sprawdzeniu trzech stron konkurencji, których nigdy wcześniej nie odwiedzał, przetworzyć tabele cenowe w formatach, których nigdy nie widział, i zsyntetyzować wyniki, a wszystko to bez wcześniej przygotowanego scrapera.
Stwarza to nowy zestaw wymagań dla infrastruktury zbierania danych:
- Dostęp na żądanie. Agenci nie mogą czekać na pipeline'y wsadowe. Potrzebują danych natychmiast.
- Uniwersalna ekstrakcja. Brak predefiniowanych selektorów. Narzędzie musi poradzić sobie z każdą stroną.
- Niezawodność. Agenci nie debugują błędów HTTP. Infrastruktura musi automatycznie obsługiwać ponowne próby i zabezpieczone witryny.
Pętla sprzężenia zwrotnego
Tworzy się interesująca pętla sprzężenia zwrotnego. Modele AI potrzebują danych z sieci do trenowania. Te modele napędzają agentów, którzy zbierają więcej danych z sieci. Te dane trenują lepsze modele.
Raport branżowy Zyte z 2025 roku wykazał, że liczba projektów danych przeznaczonych specjalnie do trenowania AI wzrosła o 400% rok do roku, a wartość transakcji była trzykrotnie wyższa niż w przypadku tradycyjnych kontraktów na scraping. Dane te nie są przypadkowe: odzwierciedlają strukturalną zmianę popytu.
Co to oznacza dla programistów
Jeśli budujesz agentów AI, wybór infrastruktury do zbierania danych ma większe znaczenie niż kiedyś. Kluczowe pytania, które należy zadać:
- Opóźnienia. Czy API może zwracać dane wystarczająco szybko dla przepływów pracy agentów w czasie rzeczywistym?
- Elastyczność. Czy radzi sobie z dowolnymi adresami URL bez wstępnej konfiguracji?
- Zabezpieczone strony. Czy poradzi sobie z nimi bez ręcznej interwencji?
- Przewidywalność kosztów. Czy możesz zaplanować budżet na zmienne wzorce użycia generowane przez agentów?
Dokładnie te problemy rozwiązują nowoczesne API do scrapingu, takie jak FourA: szybkie, elastyczne i niezawodne zbieranie danych, które działa jako infrastruktura dla systemów autonomicznych.
Spojrzenie w przyszłość
W miarę jak agenci AI stają się coraz bardziej zaawansowani, granica między "web scrapingiem" a "przeglądaniem sieci" będzie się zacierać. Wygrają narzędzia, które traktują sieć jak API, dostępne, niezawodne i szybkie.
Rynek scrapingu nie tylko rośnie. Jego najbardziej wymagający nowi klienci aktywnie go przekształcają.
Źródła: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026), Zyte State of Web Scraping 2025, PromptCloud State of Web Scraping 2026