El mundo del no-code scraping tiene tres métodos bien distintos y, si elige el equivocado, perderá tiempo y dinero.
Comparamos el AI scraping, el scraping no-code tradicional y el scraping basado en API para mostrarle las diferencias reales. Sin relleno: solo los hechos sobre tiempo de configuración, flexibilidad, precio y mejores casos de uso.
Al terminar esta guía, sabrá exactamente qué método se ajusta a sus necesidades.
📌 Resumen para quienes van con prisa
Este artículo compara tres métodos de scraping sin código para ayudarle a elegir el adecuado según sus necesidades.
La pregunta: ¿Qué método de no-code scraping debería usar en sus proyectos?
Qué comparamos: AI scraping, herramientas de clic y seleccionar, y scrapers basados en API en dificultad de configuración, flexibilidad, precio, casos de uso y mejores herramientas.
La respuesta rápida:
- El AI scraping es el más fácil para perfiles no técnicos y se adapta a cambios del sitio web
- Las herramientas de clic y seleccionar funcionan mejor cuando necesita control preciso y los sitios apenas cambian
- El scraping por API es el más rentable pero requiere conocimientos técnicos
Qué aprenderá: Cómo funciona cada método, qué los hace diferentes, cuándo usar cada uno y qué herramientas dan mejores resultados.
Qué cubre este artículo
- Scraping con IA: el método que entiende lenguaje natural
- Scraping No-Code tradicional: herramientas de clic y seleccionar
- Scraping basado en API: el punto medio técnico
- Nuestra conclusión sobre qué método elegir
Scraping con IA
El AI scraping es la forma más reciente de extracción de datos sin código. Usa inteligencia artificial para entender lo que quiere y averiguar cómo conseguirlo.
El concepto
Las herramientas de AI scraping usan modelos de lenguaje y machine learning para extraer datos de sitios web. Usted describe lo que quiere en lenguaje natural, y la IA gestiona la parte técnica.
Se le llama de varias maneras (AI no-code scraping, AI data scraping, AI web scraping), pero todo apunta a lo mismo: usar herramientas de IA para scrapear sitios web sin escribir código ni configurar selectores técnicos.
Qué lo hace diferente:
↳ Los scrapers tradicionales siguen reglas rígidas que usted crea
↳↳ Los scrapers con IA entienden el contexto y se adaptan a cambios
↳↳↳ Eso significa menos mantenimiento y mucha más flexibilidad
La IA no busca solo elementos HTML concretos. Entiende que “precio del producto” implica encontrar el coste de un artículo, sin importar cómo esté estructurada esa información en el sitio.
Dificultad de configuración
El AI scraping tiene la configuración más sencilla de los tres métodos.
Flujo típico:
- Seleccione su herramienta de AI scraping
- Introduzca la URL del sitio
- Describa los datos que quiere en lenguaje natural
- Ejecute el scraper
Tiempo de dedicación: 5 minutos para la mayoría de sitios[1]. No necesita entender HTML, selectores CSS ni la arquitectura del sitio. La IA descubre dónde está la información según su descripción.
Aquí tiene un video donde me ve usando un AI scraping agent para scrapear un e‑commerce en 6,04 minutos 📺
La habilidad clave: Comunicación clara. Si puede describir lo que quiere, puede configurar AI scraping en minutos.
Algunas plantillas de AI Scraping que le pueden gustar
A menudo creamos plantillas de scraping para nuestros usuarios ❤️. Aquí tiene algunas útiles:
- Cómo scrapear el directorio de YC Startup
- Cómo scrapear propiedades en Zillow
- Cómo scrapear agentes inmobiliarios de Zillow
- Cómo scrapear propiedades de AirBnB
- Cómo scrapear negocios de Yellow Pages
- Cómo scrapear una tienda e‑commerce
- Cómo scrapear case studies de un sitio web
Estas plantillas también están disponibles en la app de Datablist y se ponen en marcha con literalmente un par de clics. Si quiere que creemos una plantilla para usted, escríbanos aquí 👈🏽
Flexibilidad
Aquí es donde el AI scraping brilla frente a otros métodos.
El AI scraping se adapta automáticamente cuando:
↳ Los sitios rediseñan el layout
↳↳ El contenido aparece en ubicaciones inesperadas
↳↳↳ Páginas diferentes usan estructuras HTML distintas
Los scrapers no-code o con código se rompen cuando cambian los sitios porque buscan elementos HTML específicos. Los scrapers con IA entienden el significado, así que siguen funcionando aunque cambie la estructura técnica. En resumen: cuando configura un scraper con IA, este se mantiene estable durante más tiempo.
Ejemplo: Va a extraer información de producto de varios e‑commerce. Cada web estructura su HTML de forma diferente. Con AI scraping, usa el mismo prompt para todas, y el agente se adapta a la estructura de cada sitio.
La limitación: El AI scraping funciona mejor con datos públicos. No gestiona bien flujos de autenticación complejos ni zonas tras login como lo haría un scraper a medida.
Precio
El AI scraping suele costar más por operación que otros métodos porque usa más recursos computacionales para entender y procesar las páginas.
Modelos de precio típicos:
- Planes por suscripción con créditos incluidos
Factores de coste:
- Sitios con mucho JavaScript cuestan más (requieren renderizado)
- La paginación y tareas multi‑paso aumentan el coste
- Directorios sencillos cuestan menos
Ejemplo real: Scrapear 1.000 fichas de un directorio puede costar 500–1.000 créditos en la mayoría de herramientas de AI scraping. El coste exacto depende de la complejidad de las páginas y del volumen de datos extraído.
¿Merece la pena? Para perfiles no técnicos, totalmente. Paga por ahorrar tiempo, cero mantenimiento y, sobre todo, tranquilidad. Puede llamarlo “scraping sin dolores de cabeza”.
Casos de uso y buenas prácticas
El AI scraping destaca en escenarios donde sus fortalezas importan.
Mejores casos de uso:
- Scrapear múltiples sitios con estructuras diferentes
- Extraer datos sin ser técnico
- Proyectos donde el mantenimiento es costoso
- Sitios que se actualizan con frecuencia
- Recoger datos variados que requieren entender el contexto
- Cuando no quiere configurar un no-code scraper tradicional ni una API
Cuándo es la elección inteligente: Necesita scrapear webs de competidores para investigación de mercado, y cada una usa un builder y layout distinto. El AI scraping las maneja a todas con el mismo prompt.
Buenas prácticas para AI scraping:
- Escriba prompts claros y específicos sobre los datos que necesita
- Aporte ejemplos cuando sea posible para mejorar la precisión[2]
- Haga pruebas pequeñas antes de escalar
- Use secciones y etiquetas en sus prompts para mejores resultados
Aquí tiene una guía útil si quiere saber más sobre cómo hacer prompts a un AI agent 👈🏽
La mejor herramienta a usar
Para AI scraping, Datablist destaca como la mejor opción para perfiles no técnicos[3].
Por qué Datablist funciona:
- Prompts en lenguaje natural de verdad[4] (sin conocimientos técnicos)
- Múltiples AI agents especializados para distintas tareas de scraping[5]
- Ecosistema integrado con 60+ herramientas de lead generation
- Renderizado de JavaScript y paginación gestionados automáticamente[6]
- Precio asequible desde $25/mes
- Capacidades de bulk enrichment integradas
Qué la hace diferente: Datablist no es solo un AI scraper. Es una plataforma completa de lead generation que incluye AI scraping junto con email finder, sales navigator scraper y herramientas de limpieza. Puede scrapear una lista y enriquecerla al instante con datos de contacto, sin cambiar de herramienta.
Principal ventaja de Datablist: Obtiene AI scraping más una plataforma completa de automatización para soportar data enrichment, lead list building o cualquier flujo de lead generation por menos de lo que cobran muchos scrapers independientes.
📘 AI Scraping también es técnicamente No‑Code
El AI scraping es una subcategoría del no-code scraping porque no requiere programar. Es el método no‑code más fácil: solo necesita instrucciones en lenguaje natural, no entender estructuras web.
Scraping No-Code tradicional (herramientas de clic y seleccionar)
Los scrapers de clic y seleccionar fueron la solución “no‑code” original. Le permiten elegir visualmente datos en la página en lugar de escribir código. En esta sección también nos referimos a ellos como “no-code scraper tradicional”.
El concepto de los scrapers No‑Code tradicionales
El scraping no-code tradicional utiliza interfaces visuales donde hace clic en elementos de la página para indicar qué extraer.
Flujo básico: Abre el sitio en la herramienta, hace clic en el nombre del producto, luego en el precio y después en la descripción. La herramienta registra sus clics y crea un scraper a partir de esas selecciones.
Qué pasa por debajo: La herramienta convierte sus clics en selectores CSS o expresiones XPath. No escribe código, pero sigue creando reglas técnicas rígidas que dependen de que el HTML del sitio no cambie.
Por qué se llama “no‑code”: No escribe Python ni JavaScript. Pero sí debe entender cómo las webs organizan la información y, a veces, resolver problemas cuando un elemento no se selecciona bien.
Dificultad de configuración
Las herramientas de clic y seleccionar tienen una curva de aprendizaje moderada que sorprende a muchos principiantes.
Proceso de configuración:
- Descargue e instale la herramienta (muchas son apps de escritorio)
- Abra el sitio objetivo dentro de la herramienta
- Haga clic en cada dato que quiera extraer
- Configure la paginación si hace falta
- Pruebe para verificar que se extrae lo correcto
- Depure cuando se seleccionen elementos equivocados
- Guarde y ejecute su scraper
Tiempo de dedicación: 30–60 minutos para un sitio de complejidad media.
❗️ Téngalo en cuenta
Existe una complejidad oculta con estas herramientas: no siempre se seleccionan bien los elementos. A veces, al hacer clic en un teléfono se selecciona toda la sección de contacto y no puede corregirlo, porque el origen del problema está en la web, no en el scraper. Si le ocurre, tendrá que limpiar los datos tras el scraping.
Frustraciones comunes para principiantes:
- Hacer clic en un elemento selecciona otra cosa distinta
- Hablar con el soporte se vuelve rutina
- La paginación no funciona como esperaba
- Los datos aparecen mezclados en lugar de campos separados
- Los scrapers se rompen tras cambios en el sitio
Quién lo ve fácil: Gente cómoda con la tecnología y con ganas de ver tutoriales. Espere dedicar unas horas a aprender antes de ser productivo.
Flexibilidad
Las herramientas de clic y seleccionar son rígidas por diseño. Extraen exactamente lo que configuró, tal como lo configuró.
Qué pasa cuando cambian las webs:
↳ Un rediseño de layout rompe por completo su scraper
↳↳ Unos cambios menores de CSS pueden parar la extracción
↳ ↳↳Acaba reconstruyendo el scraper desde cero
La carga de mantenimiento: Los sitios cambian continuamente. Un e‑commerce popular puede actualizarse trimestralmente. Cada actualización implica reconfigurar su scraper, lo que lleva un tiempo similar al setup inicial.
Múltiples sitios: Si scrapea cinco webs de competidores, necesita cinco configuraciones distintas. Cada una se rompe de forma independiente cuando ese sitio cambia.
La ventaja de estas herramientas: Cuando los sitios apenas cambian (por ejemplo, bases de datos públicas o directorios estables), ofrecen una extracción fiable y consistente una vez configuradas correctamente.
Precio
Las herramientas de clic y seleccionar suelen tener modelos por suscripción con planes escalonados.
Estructuras de precio comunes:
- Planes de entrada: $50–100/mes
- Planes profesionales: $150–300/mes
- Planes enterprise: $500+/mes
Qué afecta al coste:
- Número de tareas de scraping que puede crear
- Cuántas páginas puede scrapear al mes
- Acceso a programación en la nube
- Soporte prioritario y funciones avanzadas
Costes ocultos: El tiempo de mantenimiento cuando cambian los sitios. Si dedica 5 horas al mes a arreglar scrapers rotos, es un coste real, aunque la suscripción parezca asequible.
Rentabilidad: Para sitios que rara vez cambian, estas herramientas pueden ser rentables una vez configuradas. Para sitios que cambian a menudo, el mantenimiento las encarece. En ese caso, quizá prefiera usar un AI scraping agent.
Casos de uso y buenas prácticas
Las herramientas de clic y seleccionar sobresalen en situaciones donde sus limitaciones no afectan.
Mejores casos de uso:
- Scrapear sitios estables que apenas se actualizan
- Proyectos que requieren control muy preciso sobre la extracción
- Cuando va a scrapear el mismo sitio repetidamente
- Flujos de trabajo de escritorio donde no necesita la nube
Cuándo elegir clic y seleccionar: Tiene que extraer datos de una base pública que se actualiza a diario pero nunca cambia su estructura. Una vez configurada, la herramienta extraerá los datos nuevos con fiabilidad, siempre que permita seleccionar bien los elementos.
Buenas prácticas:
- Documentar sus configuraciones para cuando fallen
- Configurar alertas para detectar paradas
- Reservar tiempo para mantenimiento mensual
- Probar a fondo antes de escalar
Cuándo evitarlo: Si va a scrapear varios sitios modernos que cambian con frecuencia (como e‑commerce), la carga de mantenimiento se vuelve abrumadora. Cada cambio requiere intervención manual.
La mejor herramienta a usar
Octoparse es la herramienta de clic y seleccionar más consolidada del mercado.
Por cierto, aquí tiene un artículo reciente donde comparé los mejores no-code scrapers por facilidad de uso, integraciones y precio 👈🏽
Por qué Octoparse:
- Interfaz madura con años de desarrollo
- Amplia biblioteca de tutoriales
- Aplicación de escritorio con funciones potentes
- Buena documentación y comunidad
Los compromisos: Requiere invertir tiempo en aprender. La interfaz es potente pero compleja. El precio empieza en $83/mes, lo que puede ser caro para particulares y equipos pequeños.
Quién debería usarla: Equipos cómodos con la tecnología que scrapeen sitios estables con regularidad y puedan justificar la curva de aprendizaje y el coste.
💡 Los scrapers tradicionales siguen teniendo su lugar
Las herramientas de clic y seleccionar no son malas; simplemente su mejor momento pasó ahora que existen métodos más fáciles como el AI scraping. Para sitios antiguos y estáticos (por ejemplo, directorios públicos), siguen funcionando muy bien.
Scraping basado en API
El scraping basado en API ocupa un punto medio entre code y no‑code. Técnicamente es no‑code (usted no escribe la lógica de scraping), pero requiere conocimientos técnicos para usarlo.
El concepto
Los scrapers por API ofrecen endpoints preconstruidos para casos de uso o sitios concretos.
Cómo funciona: Hace una llamada a la API con parámetros (por ejemplo, la URL a scrapear y los datos que quiere), y el servicio devuelve datos estructurados. La lógica de scraping ya está escrita; usted solo la configura con parámetros.
Técnicamente es no‑code, pero debe saber hacer llamadas a API, manejar tokens de autenticación, parsear respuestas JSON y conectar los resultados a su flujo. Requiere conocimientos de programación o soltura con herramientas como Postman.
Enfoques comunes:
- APIs específicas por sitio (por ejemplo, APIs para scrapear LinkedIn)
- APIs generales de scraping que funcionan con cualquier URL
- APIs por plantillas con scrapers preconfigurados para sitios populares
La confusión de nombres: Algunos lo llaman “no‑code” porque no escribe la lógica. Otros “low‑code” porque sí requiere habilidades técnicas. La realidad está en medio.
Dificultad de configuración
El scraping por API requiere conocimientos técnicos que lo alejan del “no‑code” puro.
Proceso de configuración:
- Regístrese y obtenga credenciales de API
- Lea la documentación para entender los parámetros
- Pruebe llamadas con Postman o curl
- Gestione la autenticación y el rate limiting
- Procese la respuesta JSON o XML
- Integre los resultados en su app o flujo
- Implemente gestión de errores
Tiempo de dedicación: 1–2 horas si ya maneja APIs; mucho más si está aprendiendo.
Habilidades técnicas necesarias:
- Entender REST APIs y peticiones HTTP
- Trabajar con estructuras JSON
- Manejar tokens y cabeceras de autenticación
- Programación básica para integrar resultados
Flexibilidad
Los scrapers por API ofrecen una flexibilidad moderada que depende por completo del proveedor.
Qué puede controlar: La mayoría permite definir qué datos extraer, establecer límites de velocidad, elegir formatos de salida y ajustar ciertos comportamientos mediante parámetros.
Qué no controla: La lógica interna es una caja negra. Si la API no soporta un sitio o tipo de dato, no hay mucho que hacer. No puede modificar cómo funciona.
Cambios en webs: Los buenos proveedores mantienen sus scrapers y se adaptan a cambios con rapidez. Los malos pueden tardar semanas, dejándole tirado.
Riesgo de dependencia: Depende totalmente del proveedor. Si cierran, cambian precios o dejan de mantener ciertos scrapers, su flujo se rompe y no tiene alternativa.
Cuando más importa la flexibilidad: Si necesita scrapear sitios no soportados por la API o extraer datos de formas que la API no permite, le faltarán opciones. En ese caso, un scraper a medida o AI scraping puede ser mejor.
Precio
El scraping por API suele ser la opción más rentable para tareas simples y de gran volumen.
Modelos típicos:
- Pago por solicitud (a céntimos por scrape exitoso)
- Suscripciones mensuales con solicitudes incluidas
- Sistemas por créditos con descuentos por volumen
Comparativa de costes: Para 10.000 páginas simples al mes, una API puede costar $50. El mismo volumen con AI scraping quizá cueste $70–80, pero la configuración es mucho más rápida.
Cuándo es más barato:
- Proyectos a largo plazo donde el tiempo de desarrollo no importa
- Scraping de alto volumen en sitios simples y estables
- Uso de scrapers preconstruidos para sitios populares
Cuándo se encarece: Si necesita scraping a medida que la API no cubre bien, perderá tiempo y dinero intentando forzarlo. Lo “barato” deja de servir cuando no encaja con su caso.
Costes ocultos: Tiempo de desarrollo para integrar y mantener la API. Si no es técnico, tendrá que contratarlo, lo cual cambia por completo la ecuación de costes.
Casos de uso y buenas prácticas
El scraping por API funciona mejor para equipos técnicos que hacen scraping repetitivo a gran escala.
Mejores casos de uso:
- Scraping a escala (miles o millones de páginas)
- Integrar el scraping en aplicaciones
- Proyectos donde el coste por página importa más que la facilidad
Buenas prácticas:
- Pruebe a fondo antes de elegir un proveedor
- Implemente gestión robusta de errores
- Monitoree tasas de éxito para detectar roturas
- Tenga un plan B si el proveedor cambia términos o cierra
Cuándo evitarlo: Si no es técnico y su equipo no tiene developers, el scraping por API le frustrará. El ahorro no sirve si no puede implementarlo.
La mejor herramienta a usar
La “mejor” API depende de lo que necesite scrapear, pero estas son opciones sólidas:
-
Para scraping general de la web: ScrapingBee y Bright Data ofrecen APIs fiables para la mayoría de sitios. Gestionan proxies, renderizado de navegador y anti‑bots automáticamente.
-
Para plataformas específicas: Busque APIs especializadas (LinkedIn, Amazon, etc.). Están optimizadas para cada plataforma y sus retos.
Qué buscar:
- Documentación clara y con ejemplos
- Buen uptime y soporte
- Precios transparentes, sin costes ocultos
- Buenas tasas de éxito en sus sitios objetivo
La realidad: Incluso las mejores APIs requieren habilidades técnicas. Si “hacer llamadas a API” le suena complicado, elija AI scraping; le dará más control y tranquilidad.
💡 El scraping por API es rentable, pero técnico
Ofrece el mejor coste por página para alto volumen, pero necesita habilidades técnicas para aprovecharlo. No lo elija solo porque es barato: recuerde que “lo barato sale caro”.
Conclusión: ¿Qué método debería elegir?
Tras comparar los tres métodos, así es como elegir el adecuado para su situación.
Elija scraping con IA si:
- No es técnico y quiere la opción más sencilla
- El tiempo de mantenimiento es costoso para usted
- Los sitios que va a scrapear cambian con frecuencia
- Necesita flexibilidad para ajustar qué datos extrae
Ideal para: Usuarios no técnicos, equipos pequeños, lead list building, investigación de mercado, inteligencia competitiva y proyectos donde el tiempo y la facilidad valen más que unos céntimos por página.
Mejor herramienta: Datablist para una experiencia no‑code real con instrucciones en lenguaje natural.
Elija herramientas de clic y seleccionar si:
- Va a scrapear sitios estables que rara vez cambian
- Se siente cómodo aprendiendo conceptos técnicos
- Acepta hacer mantenimiento cuando el sitio se actualice
- Prefiere aplicaciones de escritorio frente a herramientas web
Ideal para: Equipos con comodidad técnica, sitios públicos estables e iniciativas donde el tiempo de configuración no es el factor principal.
Mejor herramienta: Octoparse por sus funciones maduras y documentación extensa.
Elija scraping basado en API si:
- Es técnico o tiene developers en su equipo
- Va a scrapear a gran volumen (miles de páginas al día)
- El coste por página es su prioridad
- Va a integrar el scraping en aplicaciones
Ideal para: Equipos técnicos, proyectos de alto volumen, integraciones en producto y situaciones con tiempo de desarrollo disponible y foco en coste por página.
Mejores herramientas: ScrapingBee o Bright Data para scraping general; APIs especializadas para plataformas específicas.
Nuestra recomendación para la mayoría
Para el 80% de los usuarios, el AI scraping es la elección correcta. La facilidad de uso, la flexibilidad y el mantenimiento mínimo compensan el ligero sobrecoste por página.
El panorama del no-code scraping ha evolucionado. Lo que antes requería habilidades técnicas u horas de configuración hoy se logra en minutos con instrucciones claras.
Estas son 3 razones simples por las que el AI scraping es la mejor forma de empezar:
- Es el método más fácil
- Es el método más flexible
- Requiere cero mantenimiento
Y si quiere escalar por encima de 10.000/día, puede pasar a scrapers por API.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el método de scraping sin código más eficiente?
La eficiencia depende de qué mida. El scraping por API es el más eficiente en coste para alto volumen si es técnico. El AI scraping es el más eficiente en tiempo de setup y mantenimiento si no es técnico. Para la mayoría, la mejor eficiencia global viene del AI scraping al eliminar barreras técnicas y trabajo de mantenimiento.
¿Es mejor el scraping con IA que el scraping sin código?
El AI scraping es un tipo de no-code scraping, solo que la versión más avanzada. Cuando se hace esta pregunta, suele significar: “¿Es mejor el AI scraping que las herramientas de clic y seleccionar?”. La respuesta es sí para la mayoría de casos. Se adapta automáticamente a cambios del sitio, requiere menos conocimientos y mantenimiento, y a la larga cuesta menos que las herramientas tradicionales.
¿Es caro el scraping con IA?
El AI scraping cuesta más por página que los métodos por API, pero menos que el coste total de las herramientas de clic y seleccionar. Para 1.000 fichas de un directorio, espere gastar 800–1.200 créditos (varía según la herramienta y la complejidad). El valor viene de no necesitar mantenimiento ni conocimientos técnicos, lo que ahorra tiempo y dinero a perfiles no técnicos.
¿Qué es el scraping no‑code con IA?
El scraping no‑code con IA (AI scraping) consiste en usar inteligencia artificial para extraer datos de webs sin escribir código ni configurar selectores técnicos. Usted describe qué datos quiere en lenguaje natural, la IA entiende su intención y se encarga de lo técnico. Combina la accesibilidad del no‑code con la capacidad de adaptarse automáticamente a diferentes estructuras.
¿Puedo combinar varios métodos de scraping?
Sí, y muchos equipos lo hacen. Use AI scraping para exploración, sitios nuevos y escenarios donde la flexibilidad importa. Identificadas las tareas repetitivas y de gran volumen, valore migrar esas tareas concretas a métodos por API para ahorrar costes, teniendo en cuenta que tratará con conceptos técnicos y llevará tiempo.