Estudo comparativo de web scraping tradicional e integrado com inteligências artificiais - Laurindo, Amanda de Oliveira; Cardoso, Luciano Santos; Bussador, Alessandra (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware); 2025: Anais do XXII Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas, 2025)
A integração de técnicas de Inteligência Artificial (AI) ao web scraping tem transformado a forma como dados são coletados e analisados na web. Enquanto métodos tradicionais enfrentam limitações frente a barreiras como CAPTCHA, conteúdos dinâmicos e mudanças estruturais em sites, abordagens assistidas por AI permitem maior robustez, adaptabilidade e precisão. Modelos de linguagem de larga escala (LLM), machine learning, natural language processing (NLP) e visão computacional possibilitam desde a interpretação de textos não estruturados até a análise multimodal e previsão de alterações em páginas. Tais avanços ampliam o potencial do scraping em áreas como pesquisa, negócios e monitoramento em tempo real, embora levantem questões éticas e legais relacionadas à privacidade, vieses culturais e uso responsável das informações. Este estudo analisa comparativamente o scraping tradicional e o assistido por AI, destacando benefícios, desafios e implicações sociais.