Algo interessante está acontecendo no mercado de web scraping. O segmento de clientes que mais cresce não é mais o de empresas de e-commerce ou pesquisadores de mercado. São os desenvolvedores de agentes de IA.
Os Números
O mercado de web scraping está projetado para atingir US$ 1,17 bilhão em 2026, crescendo 18,5% ao ano de acordo com a Research and Markets. Mas o segmento impulsionado por IA está crescendo ainda mais rápido: o mercado de web scraping para IA sozinho deve alcançar US$ 4,37 bilhões até 2035, com uma taxa de crescimento anual composta de 17,3%.
O que está impulsionando isso? Uma mudança fundamental em como o software interage com a web.
De Pipelines Estáticos a Agentes Autônomos
O web scraping tradicional é um pipeline: definir alvos, escrever seletores, agendar execuções, armazenar dados. Funciona, mas exige manutenção humana em cada etapa.
Os agentes de IA operam de forma diferente. Eles tomam decisões em tempo de execução sobre quais dados precisam, onde encontrá-los e como extraí-los. Um agente pesquisando tendências de mercado pode decidir checar três sites de concorrentes que nunca visitou antes, analisar tabelas de preços em formatos que nunca viu e sintetizar os resultados, tudo sem um scraper predefinido.
Isso cria um novo conjunto de requisitos para a infraestrutura de coleta de dados:
- Acesso sob demanda. Os agentes não podem esperar por pipelines em lote. Eles precisam dos dados agora.
- Extração universal. Sem seletores pré-construídos. A ferramenta precisa lidar com qualquer página.
- Confiabilidade. Agentes não depuram erros HTTP. A infraestrutura deve lidar com tentativas e sites protegidos automaticamente.
O Loop de Feedback
Há um loop de feedback interessante se formando. Modelos de IA precisam de dados da web para treinamento. Esses modelos alimentam agentes que coletam mais dados da web. Esses dados treinam modelos melhores.
O relatório do setor de 2025 da Zyte constatou que projetos de dados focados especificamente em treinamento de IA aumentaram 400% ano a ano, com contratos três vezes maiores que os de scraping tradicional. Os dados não são anedóticos: refletem uma mudança estrutural na demanda.
O Que Isso Significa para Desenvolvedores
Se você está desenvolvendo agentes de IA, a sua escolha de infraestrutura de coleta de dados importa mais do que antes. Principais perguntas a se fazer:
- Latência. A API consegue retornar dados com rapidez suficiente para os fluxos de trabalho em tempo real do agente?
- Flexibilidade. Ela lida com URLs arbitrárias sem configuração prévia?
- Sites protegidos. Vai funcionar neles sem intervenção manual?
- Previsibilidade de custo. Você consegue orçar para padrões de uso variáveis e orientados por agentes?
Esses são exatamente os problemas que APIs modernas de scraping como FourA resolvem: coleta de dados rápida, flexível e confiável que funciona como infraestrutura para sistemas autônomos.
Olhando para o Futuro
Conforme os agentes de IA se tornam mais capazes, a linha entre "web scraping" e "navegação na web" vai se tornar menos nítida. As ferramentas que vencerão serão aquelas que tratam a web como uma API, acessível, confiável e rápida.
E o mercado de scraping não está apenas crescendo. Seus clientes mais exigentes estão ativamente o reinventando.
Fontes: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026), Zyte State of Web Scraping 2025, PromptCloud State of Web Scraping 2026