Cada vez es más complejo seleccionar herramientas de machine intelligence para flujos de scraping. No solo estimación de coste — el número de tipos de inteligencia y proveedores se multiplica cada año.
Machine Learning (clasificación, detección de anomalías): usar para scoring de dedup, detección de cambios y flags de calidad. Herramientas: scikit-learn, modelos custom sobre features scrapeadas.
NLP (sentimiento, extracción de entidades, categorización): usar para análisis de reseñas, etiquetado de noticias, monitorización de foros. Herramientas: spaCy, Hugging Face transformers, OpenAI API.
OCR (extracción de texto en imágenes): usar para listados PDF, documentos escaneados, etiquetas de producto en imágenes. Herramientas: Tesseract, Google Vision, AWS Textract.
LLM (extracción estructurada desde HTML no estructurado): emergente — prompt a GPT-4 para devolver JSON del texto de la página. Mejor para sitios heterogéneos; validar salidas rigurosamente.
Computer Vision: matching de imágenes de producto, investigación CAPTCHA (lo gestionamos éticamente en pipelines de producción).
Nuestra recomendación: empezar rule-based (selectores, JSON-LD), añadir ML/NLP para pasos de enriquecimiento específicos, adoptar extracción LLM para fuentes heterogéneas long-tail. Jean Cailleux, nuestro tech lead de IA, diseña pipelines híbridos a diario.
Contáctanos para discutir qué capa encaja en tu proyecto — a menudo más simple de lo que piensas.
