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Utilizzare lo scraping basato su intelligenza artificiale per democratizzare l’accesso ai dati web pubblici

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Gli strumenti di intelligenza artificiale sono già una realtà consolidata tra i professionisti dello scraping dei dati web pubblici, risparmiando loro tempo e risorse mentre migliorano le prestazioni. Ora, una nuova iterazione di strumenti di scraping basati su intelligenza artificiale sta consentendo a sempre piÃđ non esperti di beneficiare dell’intelligenza web. I giocatori di diverse dimensioni e aree di competenza possono fare di piÃđ con meno risorse poichÃĐ l’intelligenza artificiale semplifica il processo di trasformazione delle informazioni disponibili pubblicamente in informazioni preziose.

I dati web pubblici offrono una grande quantità di opportunità

I dati web pubblici sono una risorsa preziosa per i professionisti in una vasta gamma di settori. I ricercatori possono utilizzarli per testare le loro ipotesi costruendo grandi dataset su argomenti specifici. I giornalisti possono condurre approfondite indagini su questioni di tendenza.

Per le aziende, l’intelligenza web ha una serie di possibili applicazioni. La valutazione della competitività rispetto al mercato, la sperimentazione di nuove idee aziendali, l’ottimizzazione delle offerte di prodotti e la protezione contro le minacce per la sicurezza informatica, solo per citarne alcune. In particolare, dato il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa (Gen AI), le aziende possono utilizzare i dati web pubblici per addestrare algoritmi di apprendimento automatico (ML) che possono essere impiegati per una serie di attività analitiche e operative.

Non ÃĻ quindi sorprendente che l’investimento in dati e analisi sia una priorità assoluta per le organizzazioni. In un recente sondaggio condotto da Censuswide, il 74% dei professionisti ha affermato che la necessità all’interno della loro azienda di accedere ai dati web pubblici ÃĻ in aumento.

La paradosso dei dati pubblici: accesso uguale, opportunità diverse

Mentre i dati web pubblici sono, in teoria, ugualmente accessibili a tutti, nella pratica, i loro benefici erano spesso al di fuori della portata della maggior parte dei fondatori solitari e delle aziende e organizzazioni magre. Nel frattempo, le aziende leader in vari settori dipendono dallo scraping dei dati web, un mercato valutato $1,03 miliardi nel 2025. Il motivo di questa disuguaglianza all’interno dell’accesso uguale ÃĻ che la raccolta di dati web pubblici, specialmente su larga scala, ÃĻ difficile.

Costruire e mantenere una pipeline di raccolta di dati pubblici ÃĻ un compito tecnico complesso. L’infrastruttura necessaria include strumenti software come web scraper e crawler, nonchÃĐ l’accesso a un grande pool di server proxy. Nel sondaggio di Censuswide condotto tra professionisti dello scraping, il 61% dei rispondenti ha indicato la costruzione dell’infrastruttura come la principale difficoltà quando si tratta di raccogliere dati web su larga scala.

Anche con l’infrastruttura in atto, ÃĻ necessaria una manutenzione continua. Tradizionalmente, quando si estraggono dati, gli strumenti seguono le istruzioni in base alla struttura del sito web. Tuttavia, la struttura di un sito web cambia spesso, il che puÃē causare il crollo del processo di scraping fino a quando la pipeline non viene aggiornata di conseguenza. Farlo manualmente ÃĻ tempo-dipendente e richiede determinate competenze tecniche.

Date queste limitazioni, non sorprende che le aziende ben risorse siano state tradizionalmente quelle che hanno tratto vantaggio dai dati web pubblici. Le piccole aziende mancavano di risorse e i non sviluppatori mancavano di competenze tecniche, anche se molti professionisti avrebbero tratto vantaggio da un accesso rapido e facile all’intelligenza web.

Le soluzioni basate su intelligenza artificiale stanno livellando il campo di gioco

Anche se i dati web pubblici sono di per sÃĐ una risorsa pubblica ugualmente disponibile per tutti, le disuguaglianze nelle risorse private e nelle capacità influenzano chi puÃē effettivamente trarre vantaggio da essi. A volte emergono soluzioni innovative per ridurre o eliminare determinate disuguaglianze. Nello scraping dei dati web, ciÃē ÃĻ accaduto con i progressi dell’intelligenza artificiale. Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, estrarre dati pubblici dal web ÃĻ diventato piÃđ semplice, veloce e accessibile per solopreneurs e aziende di tutte le dimensioni.

Comprendere le promesse del linguaggio naturale

Gli strumenti per l’elaborazione del linguaggio naturale consentono ai non sviluppatori di estrarre dati descrivendo ciÃē che desiderano in linguaggio quotidiano. Invece di imparare a scrivere codice e costruire pipeline di scraping, ora ÃĻ sufficiente comprendere le basi dello scraping per fornire istruzioni a questi strumenti.

Ad esempio, gli utenti possono ora fornire un URL e inserire una richiesta come “ottieni tutti i nomi dei prodotti nella categoria X”, e lo strumento di intelligenza artificiale gestirà il resto. Naturalmente, piÃđ complesso ÃĻ il compito, piÃđ sarà necessario comprendere come impostare i parametri di scraping corretti e iterare per ottenere il risultato desiderato. Tuttavia, siamo a uno stadio relativamente precoce e le capacità dell’intelligenza artificiale in questo settore continuano a svilupparsi.

Capacità di auto-guarigione emergenti

L’intelligenza artificiale puÃē anche analizzare e migliorare le proprie prestazioni, consentendo ai professionisti di trascorrere meno tempo a debuggere il codice e a correggere le pipeline. Inoltre, ÃĻ necessaria meno supervisione per i giovani sviluppatori o professionisti di altri campi che desiderano utilizzare i dati web pubblici. Quando incontrano un ostacolo, non devono piÃđ necessariamente cercare assistenza umana. Lo strumento puÃē provare a risolvere il problema da solo.

Ad esempio, quando la pipeline di scraping si interrompe a causa di un cambiamento nel modo in cui le informazioni vengono visualizzate sul sito web, gli strumenti di parsing basati su intelligenza artificiale possono riscrivere le istruzioni di parsing. In altre parole, possono adattarsi ai cambiamenti nella disposizione del sito web.

Agenti del browser

Gli agenti del browser stanno emergendo per cambiare il modo in cui accediamo alle informazioni online. Le aziende stanno sviluppando questi agenti per essere assistenti di acquisto, prenotazioni di libri e altro ancora. Possono anche rendere l’intelligenza web basata sui dati pubblici piÃđ accessibile a tutti.

Gli agenti del browser basati su intelligenza artificiale navigano i siti web in modo piÃđ efficace rispetto ai bot standard, visualizzando piÃđ dati. Ad esempio, potresti essere in grado di visualizzare solo il prezzo finale di un prodotto su un negozio di e-commerce una volta che ÃĻ stato aggiunto al carrello. Gli strumenti basati su intelligenza artificiale possono gestire azioni come questa, aumentando ciÃē che puÃē essere fatto senza la supervisione umana.

L’importanza di rendere pubblico l’accesso pubblico

I cittadini delle società democratiche sanno bene che avere diritti uguali alle risorse pubbliche ÃĻ fondamentale ma non sufficiente. La vera democrazia deriva dalla possibilità di utilizzare quei diritti in modo equo.

La raccolta di dati web pubblici potrebbe sembrare un esempio di nicchia, ma tocca molti settori che consideriamo fondamentali per una società libera e fiorente. Gli strumenti basati su intelligenza artificiale che riducono il costo di accesso all’intelligenza web dimostrano quanto puÃē cambiare con mezzi migliori per utilizzare le risorse pubbliche.

Nell’ambito aziendale, gli aspiranti imprenditori con fondi limitati possono testare le loro idee e costruire prove di concetto per attirare investimenti. Con ciÃē, la promessa democratica che tutti possano utilizzare il loro lavoro e il loro talento per salire la scala sociale diventa leggermente piÃđ reale.

Nel frattempo, i giornalisti investigativi utilizzano l’accesso ai dati pubblici per tenere sotto controllo i ricchi e i potenti. Mentre il denaro e l’influenza sono risorse potenti, anche le informazioni lo sono. I giornalisti dei dati hanno dimostrato piÃđ volte quanto possa essere scoperto seguendo i fili dei dati web. Gli strumenti basati su intelligenza artificiale consentono anche ai reporter che mancano di competenze tecniche di seguire questi fili.

Un altro pilastro della democrazia, la scienza libera e aperta, dipende dall’accesso alle risorse che possono essere negate per motivi politici o finanziari. Gli strumenti di intelligenza artificiale, essi stessi una prova di ciÃē che la libera indagine scientifica puÃē raggiungere, aiutano i ricercatori a estrarre informazioni dal piÃđ grande dataset del mondo – Internet.

Andare avanti

Gli strumenti di intelligenza artificiale, naturalmente, non sono una panacea che avanzerà solo l’accesso democratico ai dati mentre procediamo. L’intelligenza artificiale puÃē anche essere utilizzata per diffondere disinformazione e generare falsi che fanno dubitare anche della verità.

Tenendo presente questi pericoli, non dovremmo arrenderci al pessimismo techno-apocalittico. Invece, possiamo lavorare per rendere gli strumenti di intelligenza artificiale e i dati pubblici ancora piÃđ accessibili a tutti. C’ÃĻ ancora molto lavoro da fare. Imparare a utilizzare gli strumenti che già abbiamo ÃĻ un modo per farlo piÃđ efficacemente.

Julius Černiauskas ÃĻ il leader dell'industria tecnologica della Lituania e l'amministratore delegato di Oxylabs. Dopo essersi unito all'azienda nel 2015, Julius Černiauskas ha trasformato con successo un'idea di business basilare di Oxylabs nel gigante tecnologico che ÃĻ oggi, sfruttando la sua profonda conoscenza dei trend dei big data e della tecnologia dell'informazione.