O avanço da inteligência artificial dentro das empresas começa a provocar uma mudança mais profunda do que a evolução dos próprios modelos. À medida que agentes autônomos ganham espaço, sistemas capazes de navegar, coletar e operar informações sem intervenção humana, companhias passam a rever desde a estrutura de dados até a forma como constroem, distribuem e vendem seus produtos.
Um dos principais gargalos continua sendo a base de dados. Estimativas da IBM indicam que até 80% do tempo em projetos de IA ainda é consumido na preparação das informações. Com agentes demandando acesso contínuo, estruturado e confiável, o desafio deixa de ser apenas organizar dados para análise e passa a ser torná-los operáveis em tempo real, exigindo uma nova camada de infraestrutura e governança.
“Os agentes de IA estão mudando não só a forma como sistemas consomem dados, mas também o comportamento de compra em tecnologia. As empresas começam a estruturar produtos, serviços e conteúdos pensando não só em pessoas, mas também nesses agentes”, afirma Nicolas Silberstein Camara, cofundador e CTO da Firecrawl.
A Firecrawl surge nesse contexto ao transformar a web em dados estruturados prontos para aplicações de IA. Criada com foco em desenvolvedores e base open source, a solução busca resolver uma dificuldade recorrente: extrair, padronizar e escalar informações de fontes não estruturadas, reduzindo a complexidade na construção de pipelines. “Já vemos agentes utilizando a Firecrawl para acessar e estruturar dados da web de forma autônoma. Antes, o fluxo era pensado exclusivamente para humanos. Agora, lidamos com sistemas que também consomem e operam essas informações”, diz.
Esse novo perfil de uso impacta diretamente o produto. A empresa passou a desenvolver um modelo de contas específico para agentes de IA, permitindo maior controle e previsibilidade no uso da plataforma, em um cenário em que softwares passam a atuar como usuários ativos. “Quando o usuário deixa de ser só humano, é preciso repensar autenticação, consumo e a própria interface da plataforma. É uma nova camada de produto que exige outras decisões de arquitetura e experiência”, pontua o CTO.
O movimento também aparece na evolução tecnológica da plataforma, com o lançamento do Interact. A ferramenta transforma qualquer sessão de scrape em um browser ao vivo que agentes podem controlar — clicando em botões, preenchendo formulários, navegando e extraindo dados que só aparecem depois de uma interação com a página.
“O Interact resolve algo que sempre limitou a IA aplicada na web. A maior parte dos dados que realmente importam está por trás de uma ação, um campo de busca, um login, um botão de carregar mais. Antes, a Firecrawl entregava dados limpos de uma URL. O que a página mostrava depois de uma interação ficava fora do alcance”, explica Nicolas.
A feature suporta tanto a linguagem natural — onde o agente descreve em texto simples o que deve ser feito e a plataforma cuida dos cliques, da digitação e da navegação — quanto a execução de código com acesso completo ao Playwright. Sessões persistentes mantêm estado, cookies e autenticação entre interações, eliminando a necessidade de autenticação a cada chamada.
Esse avanço responde a uma limitação conhecida da IA aplicada, o acesso a dados que exigem interação. Grande parte da web ainda depende de navegação ativa, o que historicamente restringiu a automação em escala. “Resolver essa camada é o que destrava o próximo nível da IA. Quando agentes conseguem operar na web de forma confiável, deixamos de falar apenas de análise e passamos a falar de execução”, afirma.
Nesse cenário, a tendência é que a web evolua de um ambiente de navegação para uma infraestrutura operacional, onde agentes assumem papel ativo na execução de tarefas e no consumo de serviços digitais. “Estamos caminhando para um cenário em que a web deixa de ser apenas um ambiente de navegação e passa a ser um ambiente operacional para agentes”, conclui Nicolas Silberstein Camara, cofundador e CTO da Firecrawl.