Algo interessante está acontecendo no mercado de web scraping. O segmento de clientes de crescimento mais rápido 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 $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 de IA sozinho deve atingir $4,37 bilhões até 2035, com uma taxa de crescimento anual composta de 17,3%.
O que está impulsionando isso? Uma mudança fundamental na forma 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 runtime sobre quais dados precisam, onde encontrá-los e como extraí-los. Um agente que pesquisa tendências de mercado pode decidir verificar 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 deve lidar com qualquer página.
- Confiabilidade. Agentes não depuram erros HTTP. A infraestrutura deve lidar com retries e proteção anti-bot 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 os projetos de dados especificamente para treinamento de IA aumentaram 400% em relação ao ano anterior, com tamanhos de contratos três vezes maiores do que os contratos tradicionais de scraping. Os dados não são anedóticos: eles refletem uma mudança estrutural na demanda.
O que isso significa para os desenvolvedores
Se você está construindo agentes de IA, sua escolha de infraestrutura de coleta de dados importa mais do que antes. Perguntas importantes a se fazer:
- Latência. A API consegue retornar dados rápido o suficiente para os fluxos de trabalho em tempo real dos agentes?
- Flexibilidade. Ela lida com URLs arbitrárias sem pré-configuração?
- Tratamento anti-bot. Ela funcionará em sites protegidos sem intervenção manual?
- Previsibilidade de custos. Você consegue planejar o orçamento para padrões de uso variáveis e orientados a agentes?
Esses são exatamente os problemas que APIs de scraping modernas como a FourA resolvem: coleta de dados rápida, flexível e confiável que funciona como infraestrutura para sistemas autônomos.
Olhando para o futuro
À medida que os agentes de IA se tornam mais capazes, a linha entre "web scraping" e "navegação na web" se tornará tênue. 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 novos clientes mais exigentes o estão reinventando ativamente.
Fontes: Research and Markets (Web Scraping Market Report 2026), Zyte State of Web Scraping 2025, PromptCloud State of Web Scraping 2026