Cómo la inteligencia web está impulsando la próxima ola de infraestructura de IA

Durante años, Web Intelligence ha sido un sistema de soporte confiable para importantes desarrollos basados ​​en datos en todas las industrias. A medida que Big Data continúa creciendo, los requisitos de infraestructura para garantizar un flujo de datos sostenido se vuelven difíciles. En los últimos años la IA ha ido avanzando a pasos agigantados. La historia de cómo la industria de la inteligencia web respondió a la necesidad de una escala y complejidad cada vez mayores es también la historia de los pasos importantes más recientes en la IA, en particular, y en la tecnología en general.

Infraestructura para manejar todo a la vez

Las empresas de IA entran en la carrera de 2025 para crear herramientas multimodales capaces de manejar datos de audio y vídeo de forma fiable y eficiente. Tales ambiciones crean presiones inmediatas sobre la infraestructura de la información. Los conjuntos de datos de vídeo están rápidamente "pesado"Más difícil de procesar que el texto escrito y mucho más exigente en recursos para recopilarlo a la escala necesaria para entrenar modelos avanzados.

tenemos Desde el principio se predijo que el manejo de datos multimodal pronto se convertiría en una de las fronteras más importantes de la IA. Incluso con la preparación, cuando llegó el momento de conseguir una IA multimodal, había muchas cosas confusas.

Por ejemplo, el consentimiento del creador ha sido un tema candente en la capacitación en inteligencia artificial, especialmente para contenido complejo como videos con guión y bien producidos. Sin embargo, incluso cuando se da consentimiento para la capacitación, hacer de los videos con licencia una fuente de principios,Los conjuntos de datos preparados para la IA requieren esfuerzo e infraestructura.

hemos desarrollado API de datos de video para manejar todo el proceso: desde encontrar videos y canales relevantes hasta extraer datos y metadatos públicos, sin necesidad de que los equipos creen y mantengan sus propios raspadores. Estas soluciones se convierten en túneles de autopistas, lo que permite que los datos públicos y con licencia viajen rápidamente desde la web a los laboratorios de inteligencia artificial.

Dicho esto, mover archivos de vídeo grandes a escala crea un problema de rendimiento. Los servidores proxy de alto ancho de banda abordan esto con más de 200 Gbps de ancho de banda dedicado y conexiones duraderas optimizadas para descargas de videos. La infraestructura convencional no está diseñada para manejar tantos datos a la vez, pero sí lo está.

Acceso sostenible a datos con navegadores sin cabeza

La conversación en torno a los agentes de IA cambió rápidamente a lo largo de 2024, cuando los profesionales de la industria se dieron cuenta de que la verdadera pregunta en este momento no era qué podían automatizar sino si tenían acceso web confiable a escala.

Resultó que la respuesta fue mayoritariamente no. La complejidad del sitio web aumenta. Garantizar un acceso automatizado estable se vuelve difícil, especialmente en sitios con mucho JavaScript. Los sistemas agentes que realizan acciones en línea dirigidas por el usuario están incompletos sin un enlace crítico.

Estos son los enlaces Los navegadores sin cabeza que pueden adaptarse a las estructuras dinámicas de los sitios web realizan múltiples acciones que son a la vez simples y complejas para las máquinas que queremos que hagan por nosotros, como hacer clic y desplazarse.

Adaptarse a los motores de búsqueda en línea impulsados ​​por IA

Desde mediados de 2024, las páginas de resultados de búsqueda tradicionales se complementaron con respuestas generadas por LLM, resúmenes de IA e interfaces conversacionales. Esto significa que las empresas ahora deben realizar un seguimiento de cómo aparecen sus marcas ante estas respuestas de IA, un desafío lo suficientemente diferente como para generar su propia categoría: Optimización Generativa de Motores (GEO).

Los objetivos de API de raspador web dedicados para plataformas como ChatGPT, Perplexity y otras herramientas de búsqueda de IA son una forma de adoptar esto".búsqueda en línea" Ahora eso significa más que hace unos años. Es decir, extraen información valiosa sobre LLM orientada geográficamente de usuarios reales, lo que permite a las empresas monitorear cómo se perciben sus marcas, rastrear cómo aparecen los competidores en las respuestas de IA y medir su presencia en esta nueva capa de resultados de búsqueda.

Para las empresas de inteligencia artificial, estos raspadores proporcionan fuentes de datos adicionales para una rápida ingeniería y capacitación de modelos. La capacidad de capturar datos estructurados de interfaces de búsqueda de IA a escala indica una comprensión de que la forma del descubrimiento de información en línea se está reescribiendo en tiempo real.

Conjunto de datos preparado mediante herramientas de extracción.

Si bien el crecimiento explosivo de la IA ha llamado la atención de la industria en los últimos años, los datos web siguen siendo esenciales para sectores que dependían de los datos mucho antes de que aparecieran los LLM. El comercio electrónico, en particular, siempre se basa en el acceso a inteligencia competitiva de alta calidad: datos de precios, niveles de inventario, reseñas de clientes, catálogos de productos, etc. Si bien eso no ha cambiado, las expectativas sobre cómo se deben entregar esos datos ciertamente sí lo han hecho.

D Las plataformas de datos web de comercio electrónico reflejan una tendencia más amplia: a veces los compradores quieren productos de datos terminados en lugar de las herramientas para producirlos. En otras palabras, las organizaciones exigen cada vez más conjuntos de datos limpios y estructurados, listos para su uso inmediato, con la extracción ya realizada. Para los proveedores, esto abre nuevas posibilidades para ascender en la cadena de valor y ampliar sus resultados.

Barreras tecnológicas, menos que nunca

En teoría, los datos web públicos son un recurso compartido al que todos pueden acceder por igual. En la práctica, sin embargo, lograrlo a escala requiere no sólo experiencia técnica y grandes cantidades de dinero, sino también tolerancia para el mantenimiento continuo, a medida que los sitios web cambian. Las plataformas que recopilan datos intencionalmente dificultan el acceso a los datos públicos que controlan, por lo que sólo las empresas con grandes presupuestos pueden darse el lujo de recopilar datos que impulsen decisiones competitivas.

La IA presenta una oportunidad para revertir esta dinámica. OxyLabs AI Studio incluye cinco herramientas que funcionan a través de indicaciones en lenguaje natural: AI-Crawler, AI-Scraper, Browser Agent, AI-Search y AI-Map. Los usuarios describen qué datos necesitan en lugar de escribir código de raspado. Estas herramientas surgieron de soluciones que desarrollamos para nuestros propios equipos para facilitar nuestro trabajo diario. Pronto quedó claro cuán efectivas podían ser en una variedad de usos.

Configúralo y olvídalo

se mantiene D Desafíos para la recopilación de datos impulsada por IA No importa qué tan bien configurado esté el sistema, su rendimiento inevitablemente se degradará con el tiempo a medida que los sitios web cambien su estructura. Ante esto, la pregunta fue: ¿Qué pueden hacer las organizaciones para reducir los costos de mantenimiento?

ingresar Un paso importante hacia la autocuración de los sobrecargos",Configúralo y olvídaloideal Con estos ajustes preestablecidos, las fallas de análisis se identifican automáticamente gracias a las capacidades de inteligencia artificial de la infraestructura. Reduce el trabajo de mantenimiento manual, mejora la confiabilidad y acelera la recuperación cuando ocurren problemas, acercando la extracción autónoma a la realidad.

el camino a seguir

Las restricciones continúan aumentando en la web, lo que impulsa más casos de uso hacia soluciones premium que pueden mantener la confiabilidad a pesar de la evolución de las defensas. Los servidores proxy de ISP dedicados representan una respuesta a esta realidad, ofreciendo IP totalmente dedicada de proveedores confiables como Comcast, Verizon, Orange y Vodafone, con la capacidad única de elegir proveedores de ASN específicos. A medida que las barreras a la automatización se vuelven más complejas, la calidad de la infraestructura proxy es más importante que nunca.

Pero la infraestructura es sólo una parte de la respuesta. El mayor desafío es garantizar que los datos de la web pública sigan siendo accesibles para fines comerciales y de investigación legítimos, ya que algunos buscan acceso privilegiado de maneras cada vez más agresivas. Las soluciones que surgirán en 2025 muestran que la industria está orientada a construir sistemas públicos de recopilación de datos sostenibles, responsables y cada vez más autónomos. La eficacia de estos sistemas frente a los desafíos de la próxima generación determinará si la inteligencia web sigue siendo una ventaja competitiva o se convierte en un lujo que sólo los mejores recursos pueden permitirse.