Los recientes avances en los sistemas de Inteligencia Artificial (IA), especialmente las IA agénticas, han desplazado el uso de los servidores proxy y lo han convertido en un área puntera de innovación. Los proveedores de servidores proxy están respondiendo redoblando la utilidad de sus productos para las aplicaciones de IA.

El problema de los datos de la IA

Los modelos de IA requieren cantidades masivas de datos diversos y continuamente actualizados para entrenarse. La tecnología de grandes modelos lingüísticos (LLM) como ChatGPT se basa en cientos de miles de millones de palabras extraídas de Internet, libros y otras bases de datos.

Los expertos llevan tiempo advirtiendo del peligro de quedarse sin datos para entrenar los LLM, y se están debatiendo activamente soluciones. Para que las herramientas de IA puedan resolver problemas más concretos y prácticos, se necesitan más datos y de mejor calidad.

Los LLM entrenados con los mismos conjuntos de datos generales están abocados a generar resultados similares. Una de las principales tendencias para resolver este problema es la reducción a modelos y herramientas de IA más pequeños y especializados.

Incluso los LLM más pequeños y autoalojados, que las empresas ejecutan de forma privada en su propia infraestructura, se enfrentan a un apetito similar de datos. La innovación más reciente y prometedora, los sistemas de IA agéntica que pueden ejecutar diversas tareas y tomar decisiones en tiempo real, eleva aún más la apuesta.

Confiar en los datos históricos de entrenamiento ha resultado insuficiente. En su lugar, se ha descubierto como posible solución la construcción de un flujo continuo de información en directo. La calidad de los datos también es importante, ya que los modelos entrenados sólo con datos de una región, idioma o momento en el tiempo son limitados.

Proxies e IA

La recopilación de datos para el entrenamiento específico de la IA es posible gracias a la accesibilidad del web scraping. Se trata del proceso de recopilación automática de datos en línea mediante robots que visitan sitios web, rastrean su contenido y extraen lo que necesitan. Ha sido el juego del gato y el ratón de Internet durante años.

Los sitios web aumentan sus defensas, sólo para que la comunidad del web scraping invente nuevas vías de escape. Los servidores proxy han estado en el centro de esta batalla desde el principio. Estos intermediarios permiten a los usuarios cambiar sus direcciones IP originales para evitar restricciones geográficas, bloqueos de IP y limitaciones impuestas por los recursos en línea.

Como era de esperar, los servidores proxy se integran fácilmente en el software de web scraping y representan la mayor parte de los gastos de recopilación de datos. Sin embargo, las redes proxy modernas se construyen cada vez más no sólo para el web scraping, sino para recopilar datos de entrenamiento de IA y apoyar específicamente la IA agéntica. Este cambio estratégico es una elección consciente de los principales proveedores de proxy.

Respuesta del mercado proxy

Un vistazo a algunos de los principales proveedores de proxy muestra que el web scraping era uno de los principales casos de uso de los servidores proxy mucho antes del boom de la IA. Nos pusimos en contacto con IPRoyal, uno de los principales proveedores de proxy residencial, para conocer la respuesta del mercado a la creciente demanda de datos de IA.

"Hemos estado suministrando a los usuarios proxies especializados en web scraping como producto principal desde el principio. Además, asumimos como misión ayudar a los usuarios en sus esfuerzos de extracción de datos con guías, vídeos y otros contenidos educativos", afirma Mindaugas Čaplinskas, Consejero Delegado de IPRoyal.

Las bases que se han sentado son el resultado de años de esfuerzo y no podrían haberse hecho simplemente para satisfacer la demanda de datos de IA". La popularidad de los LLM autoalojados, las IA agénticas y otras herramientas alimentó aún más la necesidad de un raspado web de calidad.

Se han disparado las ofertas de productos API-first y de infraestructuras creadas específicamente para la IA o los pipelines de datos. A diferencia de otros mercados, estas tendencias no pueden atribuirse totalmente a las campañas publicitarias. Durante mucho tiempo se utilizaron proxies para la recopilación automatizada de datos, lo que afectó incluso a prácticas empresariales fundamentales, como la estrategia de precios.

"Una de las posibles soluciones para aumentar los ingresos sin un impacto significativamente negativo en el sentimiento de los consumidores o en los costes podría ser la adquisición automatizada de datos", concluye Karolis Toleikis, cofundador de IPRoyal, en suestudio de investigación de 2025sobre la sensibilidad a los precios.

Las soluciones de IA ya están dando forma a procesos empresariales esenciales, y la recopilación de datos es una parte crucial de ellos. Sin embargo, lo mismo ocurre con los sitios web que desean proteger sus activos de datos. A medida que los sitios web comenzaron a utilizar la protección de datos impulsada por la IA, el mercado de proxy respondió con herramientas de recopilación de datos impulsadas por la IA.

"Nuestros productos más recientes impulsados por IA tienen como objetivo automatizar las tareas de web scraping para que nuestros usuarios puedan extraer datos con aún menos interrupciones y trabajo manual", comentó el Sr. Čaplinskas sobre la dirección de los productos recientes de IPRoyal.

Los desbloqueadores web y diversas API que gestionan automáticamente los proxies y eluden las restricciones de los sitios web parecen ser la nueva norma de la recopilación de datos. De este modo, la generación de conjuntos de datos personalizados para la implementación de la IA y su posterior entrenamiento se hace accesible a todo el mundo.

Por supuesto, los mayores conjuntos de datos siguen estando en manos de los pioneros de la IA, pero la recopilación de datos a través de proxies pone al alcance de todos los usuarios herramientas muy específicas y entrenadas localmente. Es seguro asumir que es el futuro para el que los proveedores de proxy como IPRoyal se están preparando con su reciente posicionamiento hacia las tendencias de la IA.

Consideraciones éticas y legales

Los cuellos de botella de datos surgen no sólo porque los datos de calidad son escasos. En muchos casos, la recopilación de datos puede ser poco ética o incluso ilegal, y gran parte de la responsabilidad recae en los proveedores de proxy.

El mercado de proxies se ve sacudido con frecuencia por escándalos, como el recientedesmantelamiento de la red IPIDEA en , donde proveedores aparentemente fiables se abastecían de proxies procedentes de las llamadas botnets. Estas redes de dispositivos secuestrados utilizan programas maliciosos para ser controlados a distancia sin el consentimiento ni el conocimiento del usuario.

En casos menos radicales, la infraestructura de proxies procede de programas informáticos en los que la cláusula de uso de dispositivos para alojar proxies se oculta tras una jerga legal. Los proveedores responsables son transparentes sobre el proceso de aprovisionamiento de IP, asegurándose de que las direcciones IP utilizadas en sus pools vienen con consentimiento.

Los principales proveedores asumen la responsabilidad de mostrar señales de transparencia. Las políticas de aprovisionamiento de proxy, los libros blancos, las normas de cumplimiento, las auditorías de terceros y otras medidas diversas son la norma desde hace tiempo.

La otra cara de la cuestión es controlar cómo se utilizan las direcciones IP proxy. Los proveedores deben aplicar políticas claras de uso aceptable y examinar a los clientes para detectar actividades de scraping abusivas o ilegales. A menudo, estos requisitos provienen de la protección de datos, como GDPR y CCPA, o de normativas similares.

El uso de proxies, por lo tanto, no es sólo una decisión técnica o financiera: es una cuestión de cumplimiento. Ejecutar sus canalizaciones de datos de IA en una infraestructura de proxy no implícita está destinado a crear problemas legales y de reputación.

Los reguladores de todo el mundo tratan cada vez más de ejercer un control sobre las prácticas de recopilación de datos de IA. Los proveedores de proxy que equilibran los altos estándares de protección de datos con las crecientes demandas de recopilación de datos tendrán éxito.

Conclusión

Mientras las herramientas de IA más novedosas acaparan titulares, las redes proxy que trabajan en la línea de fondo se están convirtiendo silenciosamente en una capa fundacional para la infraestructura de IA del mañana. Nadie conoce el futuro, pero el posicionamiento actual de los principales proveedores de proxy sugiere que se han estado preparando para este crecimiento desde el principio.