Web-Scraping ist heute die Grundlage für intelligente Systeme und bietet die Infrastruktur, um in Echtzeit zu lernen, sich anzupassen und zu handeln. Große Akteure wie Gartner nehmen dies zur Kenntnis.
Der aktuelle Bericht „Competitive Landscape for Web Data Collection Solutions” von Gartner würdigt Bright Data als wichtigen Akteur für seine Infrastruktur, APIs, Pipelines und Datensätze, die sowohl die KI-Entwicklung als auch die Business Intelligence vorantreiben. Laut Gartner ist „die Schaffung einer besseren KI heute der wichtigste Auslöser für das Interesse an Lösungen zur Erfassung von Webdaten”. Dies markiert einen entscheidenden Wandel in der Branche vom taktischen Werkzeug zum strategischen Wegbereiter für KI-Innovationen.
Daten allein sind nicht die Lösung, denn falsche Daten führen zu schlechten Ergebnissen, egal wie viel man in die Datenverarbeitung investiert. Da sich KI von statischen Modellen zu dynamischen Echtzeitsystemen entwickelt, wird der Bedarf an aktuellen, relevanten und hochwertigen Daten immer wichtiger.
Der Bericht von Gartner spiegelt diese Einschätzung mit mehreren wichtigen Erkenntnissen wider:
- Lösungen zur Erfassung von Webdaten haben ihren Wert auf beiden Seiten der generativen KI (GenAI) unter Beweis gestellt.
- KI und GenAI sind zu einer Motivation für den Zugriff auf aus dem Web gescrapte Daten geworden, mit Anwendungsfällen, die vom Training domänenspezifischer LLMs bis zur Unterstützung von Agenten reichen.
- Das Web ist die größte Quelle für Daten für KI-Trainingsprozesse für LLMs, und kontinuierliches Crawling ist unerlässlich, um die Modelle auf dem neuesten Stand zu halten.
- Maßgeschneiderte Datenpipelines werden für KI unverzichtbar, da sie eine nahtlose Integration von Echtzeit-Erkenntnissen ermöglichen.
- KI-Agenten führen nun aktives Web-Scraping in Echtzeit durch und ermöglichen so dynamisches Lernen und Anpassung.
Im Zeitalter der KI geht es nun darum, Echtzeitdaten für Schlussfolgerungen abzurufen und zu verarbeiten. KI-Systeme müssen zunehmend Daten im richtigen Format aus dem Internet abrufen und sofort in das Modell einspeisen, da der Endnutzer auf eine Antwort wartet. Diese Echtzeitfähigkeit ist besonders wichtig für KI-Agenten, die im Web navigieren, Informationen extrahieren und spontan Aktionen ausführen, wie z. B. eine Restaurantreservierung vornehmen oder einen Bericht schreiben.
Die Infrastruktur von Bright Data, die in den letzten zehn Jahren aufgebaut wurde, ist darauf ausgelegt, diesen Wandel zu unterstützen. Dank ihrer browserbasierten Architektur und neuen Protokollen wie Bright Data MCP (Machine Communication Protocol) können KI-Modelle mit dynamischen Websites in großem Umfang interagieren, selbst wenn herkömmliche Scraping-Methoden versagen.
Da sich der KI-Wettlauf beschleunigt, wird nicht mehr nur entscheidend sein, wer über das größte Modell oder die meisten GPUs verfügt, sondern wer die besten Daten hat. Gartner prognostiziert, dass Unternehmen beginnen werden, sich in puncto Genauigkeit zu messen, was mit vollständigen, relevanten und aktuellen Daten beginnt – etwas, wofür wir bereits bekannt sind und woran wir weiterhin innovativ arbeiten.
Letztendlich werden Agenten mehr im Internet surfen als Menschen, sodass browserbasierte KI-Agenten, die mit Echtzeit-Webdaten arbeiten, zur Norm werden. Diese Agenten werden nicht nur das Internet lesen, sondern auch mit ihm interagieren, Maßnahmen ergreifen und autonom Ergebnisse liefern.
Diese Vision wird bereits Realität, mit Tools wie OpenAI’s Operator und Perplexity’s Assistant als frühe Beispiele für KI-Agenten, die Echtzeit-Webdaten nutzen, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Die meisten sind jedoch noch durch Zugangsbarrieren eingeschränkt. Deshalb ist eine Infrastruktur wie die von Bright Data, die für die Navigation auf dynamischen, eingabegesteuerten Websites ausgelegt ist, so wichtig.
