Nigdy nie zapomnę pierwszego razu, gdy zobaczyłem, jak ktoś przez kilka godzin ręcznie kopiuje i wkleja dane ze strony internetowej do arkusza kalkulacyjnego. To było jak patrzenie, jak ktoś próbuje opróżnić basen łyżeczką do herbaty. Przenieśmy się do dziś: świat automatyzacji procesów eksplodował — szczególnie w obszarze web scrapingu. Ale wraz z tym, jak coraz więcej zespołów chce automatyzować te powtarzalne zadania, wciąż wraca jedno pytanie: czy postawić na tradycyjne RPA (Robotic Process Automation), czy od razu wejść w świat agent ai i AI web scraperów?
Jeśli pracujesz w sprzedaży, ecommerce albo operacjach, pewnie sam już spotkałeś się z tym dylematem. Potwierdzają to dane: , a kolejne 19% planuje to wkrótce zrobić. Tymczasem agenci AI i AI web scrapery pędzą naprzód, obiecując obsługę nawet najbardziej chaotycznych i dynamicznych stron internetowych kilkoma kliknięciami. Jak więc wybrać? Rozłóżmy na czynniki pierwsze, czym naprawdę jest automatyzacja procesów, czym różnią się RPA i agenci AI oraz dlaczego przyszłość web scrapingu coraz bardziej przypomina podejście oparte na AI od .
Odsłaniamy automatyzację procesów: co to tak naprawdę znaczy?
Zacznijmy od podstaw: automatyzacja procesów to po prostu elegancki sposób powiedzenia „niech oprogramowanie zajmie się nudnymi rzeczami”. To trochę jak automatyczna myjnia samochodowa w świecie biznesu — maszyny przejmują powtarzalne, ręczne zadania, a ludzie mogą skupić się na tym, co naprawdę wymaga myślenia (albo przynajmniej dobrej kawy).
W biznesie automatyzacja procesów polega na usprawnianiu codziennych operacji, ograniczaniu błędów i odzyskiwaniu czasu zespołu. W przypadku web scrapingu oznacza to korzystanie z narzędzi do zbierania danych ze stron internetowych — takich jak ceny produktów, dane kontaktowe czy recenzje — bez ręcznego klikania po każdej stronie. Zamiast spędzać godziny na kopiowaniu i wklejaniu, konfigurujesz cyfrowego „robota” albo agenta, który zrobi to za Ciebie. To trochę jak autoresponder e-mailowy, tylko dla całego internetu.
Korzyści są oczywiste: . A jako ktoś, kto spędził lata na budowaniu produktów SaaS i automatyzacyjnych, mogę powiedzieć jedno — gdy raz zautomatyzujesz proces web scrapingu, już nigdy nie będziesz chciał wracać do ręcznego wprowadzania danych.
RPA bez tajemnic: czym jest Robotic Process Automation?
Robotic Process Automation (RPA) to klasyka automatyzacji procesów. RPA wykorzystuje programowe „roboty”, które naśladują działania człowieka przy komputerze — klikają przyciski, nawigują po stronach, kopiują i wklejają dane między aplikacjami. Te boty działają według jasno określonych, opartych na regułach instrukcji i świetnie radzą sobie z powtarzalnymi, ustrukturyzowanymi zadaniami.
Typowe zastosowania RPA w web scrapingu
- Logowanie do strony i pobieranie danych z określonych pól
- Kopiowanie danych z formularzy internetowych do wewnętrznych baz danych
- Pobieranie raportów z portali webowych według harmonogramu
RPA od lat jest koniem roboczym w branżach takich jak finanse, ecommerce i operacje. Na przykład detalista może używać RPA do codziennego scrapowania cen konkurencji, a zespół finansowy — do aktualizowania arkuszy kalkulacyjnych najnowszymi cenami akcji.
Mocne strony RPA
- Niezawodność: Boty nie męczą się i nie robią literówek. Mogą działać 24/7 i są .
- Zgodność i audyt: Każdy krok jest udokumentowany, więc audyty są znacznie prostsze.
- Szybkie wdrożenie: W przypadku prostych, powtarzalnych zadań RPA można uruchomić szybko — bez głębokich integracji.
Ograniczenia RPA
Jest jednak haczyk: RPA jest bardzo przywiązane do reguł. Jeśli strona zmieni układ lub strukturę, bot może się wysypać. To trochę jak uczenie kogoś jazdy przez zapamiętanie każdego skrętu — jeśli droga się zmieni, człowiek gubi się natychmiast. RPA ma też trudności z:
- Dynamiczną treścią: nieskończone przewijanie, wyskakujące okienka czy zmieniający się układ wymagają dodatkowej logiki i utrzymania.
- Danymi nieustrukturyzowanymi: jeśli dane nie pojawiają się za każdym razem w tym samym miejscu, RPA się gubi.
- Utrzymaniem: .
Tak więc RPA świetnie sprawdza się w rutynowych, dobrze zdefiniowanych zadaniach, ale nie jest najbardziej elastycznym narzędziem w szufladzie.
Poznaj nowego gracza: czym jest agent AI?
Na scenę wchodzi agent AI — nowa generacja automatyzacji, która wnosi elastyczność i inteligencję. W kontekście web scrapingu agent AI to autonomiczny program, któremu wyznacza się cel („pobierz mi wszystkie nazwy produktów i ceny z tej strony”), a on sam wymyśla, jak go osiągnąć.
Czym agenci AI różnią się od RPA
- Uczenie się i adaptacja: agenci AI wykorzystują machine learning i przetwarzanie języka naturalnego, aby rozumieć, podejmować decyzje i działać. Potrafią obsługiwać dane nieustrukturyzowane, uczyć się nowych wzorców i dostosowywać działania w razie potrzeby.
- Rozumienie kontekstu: zamiast sztywno podążać za regułami, agenci AI interpretują treść strony — rozpoznają wzorce, rozumieją kontekst, a nawet analizują obrazy czy tekst swobodny.
- Instrukcje w naturalnym języku: często wystarczy powiedzieć agentowi AI, czego potrzebujesz, zwykłym językiem, a on sam ustali kolejne kroki.
Pomyśl o RPA jak o sumiennym urzędniku, który wykonuje polecenia dosłownie, a o agencie AI jak o autonomicznym asystencie, który potrafi improwizować i dostosowywać się do nowych sytuacji.
AI web scraper: kolejny etap ewolucji
AI web scrapery idą o krok dalej. Korzystają z zaawansowanych modeli, aby automatycznie wykrywać pola danych, obsługiwać paginację i nieskończone przewijanie, a nawet pobierać dane z podstron — przy minimalnej konfiguracji. To właśnie tutaj narzędzia takie jak wyznaczają kierunek, czyniąc automatyzację procesów dostępną dla wszystkich, nie tylko dla programistów.
Automatyzacja procesów w web scrapingu: dlaczego ma znaczenie
Po co w ogóle automatyzować web scraping? Bo ręczne zbieranie danych jest wolne, podatne na błędy i nie skaluje się. Automatyzacja daje:
- Oszczędność czasu: boty mogą zeskrobać setki stron w kilka minut — zamiast dni lub tygodni.
- Niższe koszty: , gdy ręczne wprowadzanie danych zastępujesz automatyzacją.
- Dokładność: automatyzacja zapewnia bardziej spójne, pozbawione błędów dane.
- Skalowalność: zautomatyzowane scrapery mogą obsługiwać tysiące produktów lub miliony rekordów.
- Przewaga konkurencyjna: szybsze i świeższe dane oznaczają lepsze decyzje i szybsze reakcje.
Oto krótka tabela najczęstszych zastosowań web scrapingu i korzyści z ich automatyzacji:
| Przypadek użycia web scrapingu | Co jest zbierane i dlaczego | Korzyść z automatyzacji |
|---|---|---|
| Monitorowanie cen konkurencji | Ceny produktów, stany magazynowe | Inteligencja cenowa w czasie rzeczywistym, oszczędność godzin ręcznych sprawdzeń |
| Generowanie leadów | Imiona, e-maile, numery telefonów | Zapełnia pipeline sprzedażowy 24/7, uwalnia handlowców do sprzedaży |
| Badania rynku | Opinie, oceny | Szybko agreguje opinie, pomaga wykrywać trendy |
| Agregacja katalogów produktów | Szczegóły produktów | Utrzymuje bazy danych na bieżąco, przyspiesza wejście produktu na rynek |
| Oferty nieruchomości | Ceny, lokalizacje | Codzienne informacje rynkowe, umożliwia tworzenie kompleksowych raportów |
| Ekstrakcja danych finansowych | Ceny akcji, raporty | Aktualizacje w czasie rzeczywistym, skalowanie do tysięcy punktów danych |
| Monitorowanie zgodności | Użycie marki, polityki | Spójne egzekwowanie, natychmiastowe alerty, ślad audytowy |
Wniosek jest prosty: .
RPA vs agent AI: jak automatyzują web scraping?
Przejdźmy do praktyki. Jak właściwie RPA i agenci AI podchodzą do web scrapingu? Oto zestawienie obok siebie:
| Krok | Podejście RPA | Podejście agenta AI |
|---|---|---|
| Początkowa konfiguracja | Użytkownik nagrywa każdą akcję, definiuje każde pole | Użytkownik podaje URL i opisuje potrzebne dane; AI automatycznie wykrywa pola |
| Elastyczność | Krucha — psuje się przy zmianach strony | Adaptacyjna — radzi sobie ze zmianami układu i nowymi wzorcami |
| Dane ustrukturyzowane | Działa dobrze | Działa dobrze |
| Dane nieustrukturyzowane | Ma trudności | Świetnie sobie radzi — potrafi analizować tekst, obrazy i kontekst |
| Paginacja/przewijanie | Wymaga jawnego skryptu | Wykrywa i obsługuje automatycznie |
| Utrzymanie | Wysokie — każda zmiana wymaga aktualizacji | Niskie — AI dostosowuje się do drobnych zmian |
| Wymagana wiedza techniczna | Średnia — wymaga konfiguracji | Niska — bez kodowania, prompty w naturalnym języku |
| Skalowalność | Ograniczona licencjami botów | Cloud-native, łatwo się skaluje |
Kiedy które rozwiązanie błyszczy?
- RPA sprawdza się najlepiej, gdy masz stabilną, przewidywalną stronę i dane ustrukturyzowane — na przykład portale wewnętrzne albo systemy legacy.
- Agenci AI błyszczą, gdy trzeba obsługiwać dynamiczne, chaotyczne albo często zmieniające się strony, albo gdy zespół nie składa się z programistów.
RPA do web scrapingu: tradycyjna ścieżka
Spójrzmy na przykład z życia. Korzystając z RPA (np. UiPath lub Automation Anywhere), zrobisz to tak:
- Nagrywasz siebie podczas nawigacji po stronie: otwarcie przeglądarki, logowanie, klikanie po stronach, kopiowanie danych.
- Bot odtwarza te działania, przechodzi przez strony i kopiuje dane do arkusza kalkulacyjnego lub bazy danych.
Najczęstsze wyzwania:
- Zmiany na stronie: nowy baner albo zmieniony podpis przycisku mogą zepsuć bota.
- Paginacja: nieskończone przewijanie albo przyciski „Załaduj więcej” wymagają dodatkowego skryptu.
- Dynamiczna treść: boty potrzebują jawnych opóźnień, aby poczekać na załadowanie danych.
- Mechanizmy antybotowe: CAPTCHA i blokady IP mogą zatrzymać RPA w miejscu.
- Skalowanie: uruchamianie wielu botów równolegle może być kosztowne i złożone.
RPA jest świetne dla wewnętrznych, przewidywalnych witryn — ale w dzikim świecie publicznego internetu może szybko zamienić się w koszmar utrzymaniowy.
Warto też zaznaczyć jedną rzecz: od połowy 2026 roku granica między „RPA” a „agentem AI” zaciera się również po stronie dostawców. UiPath w swoim — Agent Builder, Maestro, GenAI Activities — a Automation Anywhere podąża podobnym kierunkiem. Więc gdy dziś oceniasz „narzędzie RPA”, sprawdź, czy to naprawdę sztywne record-and-replay, czy też ma wbudowaną ekstrakcję opartą na AI. Te dwa obozy szybko się do siebie zbliżają.
AI web scraper: nowa generacja automatyzacji procesów
Teraz zobaczmy, jak AI web scraper obsługuje to samo zadanie:
- Otwierasz stronę, klikasz „AI Suggest Fields” i pozwalasz AI przeskanować stronę.
- AI proponuje tabelę danych, które może wyodrębnić — nazwy produktów, ceny, oceny itd.
- Dostosowujesz propozycje lub je akceptujesz, a potem klikasz „Scrape”.
- Agent AI automatycznie obsługuje paginację, przechodzi do podstron i eksportuje dane do Excel, Google Sheets, Airtable lub Notion.
Kluczowe zalety:
- Minimalna konfiguracja: bez kodowania, bez ręcznego tagowania — po prostu opisz, czego chcesz.
- Obsługa podstron i paginacji: AI automatycznie wykrywa i śledzi linki.
- Inteligentne przetwarzanie danych: AI może czyścić, formatować, a nawet kategoryzować dane w trakcie scrapingu.
- Wygodny eksport: eksport jednym kliknięciem do ulubionych narzędzi.
Dla użytkowników nietechnicznych — a nawet dla technicznych, którzy cenią swój czas — to prawdziwy przełom. To jak przejście z telefonu z klapką na smartfon z dnia na dzień.
Thunderbit w centrum uwagi: AI web scraper jako agent AI
Porozmawiajmy o narzędziu, w które zainwestowałem pieniądze i mnóstwo późnych nocy: . Thunderbit to rozszerzenie Chrome do AI web scrapingu, które rozwija się w pełnoprawnego agenta AI do automatyzacji pracy w sieci. Nasz cel? Sprawić, by web scraping był tak prosty, że poradziłaby sobie z nim Twoja babcia (i może nawet miałaby z tego frajdę).
Co wyróżnia Thunderbit?
- AI Suggest Fields: kliknij jeden przycisk, a AI odczyta stronę i zaproponuje najlepsze kolumny do scrapowania.
- Scraping podstron: Thunderbit może odwiedzić każdą podstronę (np. strony szczegółów produktu) i wzbogacić Twoją tabelę danych — bez dodatkowej konfiguracji.
- Wykrywanie paginacji: niezależnie od tego, czy chodzi o przycisk „Next”, czy nieskończone przewijanie, AI Thunderbit to rozpozna i będzie kontynuować scraping.
- Natychmiastowy eksport danych: eksportuj dane do Excel, Google Sheets, Airtable lub Notion jednym kliknięciem — bez dodatkowych opłat.
- Bez kodowania: wszystko zostało zaprojektowane z myślą o użytkownikach biznesowych, nie tylko o programistach.
- Scraping w chmurze lub w przeglądarce: możesz scrapować w chmurze (szybko, równolegle) albo w swojej przeglądarce (świetne do stron z logowaniem).
- Darmowe narzędzia AI: wyodrębniaj e-maile, numery telefonów lub obrazy z dowolnej strony jednym kliknięciem.
- Scheduled Scraper: ustaw cykliczne scrapowanie w naturalnym języku — „codziennie o 9:00” — a Thunderbit zajmie się resztą.
Thunderbit został zbudowany jako „asystent AI do danych webowych” w Twojej przeglądarce. Chodzi nie tylko o samą ekstrakcję danych — chodzi o automatyzację całego procesu, od pobrania po eksport, z możliwie najmniejszą liczbą tarć. I tak, dopiero się rozkręcamy. Przyszłość należy do pełnych agentów AI, którzy potrafią nie tylko czytać sieć, ale też działać na jej podstawie.
Chcesz spróbować? .
Jak wybrać właściwe narzędzie: kiedy używać RPA, agenta AI albo obu rozwiązań
Jak więc zdecydować między RPA a agentami AI (takimi jak Thunderbit) do automatyzacji web scrapingu? Oto szybka lista kontrolna:
| Czynnik decyzyjny | RPA | Agent AI / AI web scraper |
|---|---|---|
| Dane są silnie ustrukturyzowane, a strona stabilna | ✅ | |
| Dane są chaotyczne, nieustrukturyzowane lub strona często się zmienia | ✅ | |
| Trzeba obsługiwać dynamiczną treść (nieskończone przewijanie, pop-upy) | ✅ | |
| Zespół ma umiejętności kodowania/IT | ✅ | ✅ |
| Zespół jest nietechniczny | ✅ | |
| Zgodność/audyt wymagają ścisłych, powtarzalnych kroków | ✅ | |
| Trzeba szybko skalować lub scrapować wiele stron | ✅ | |
| Scraping jednorazowy lub ad hoc | ✅ | |
| Stały, powtarzalny proces | ✅ | ✅ |
| Chcesz połączyć mocne strony obu podejść | Możliwy model hybrydowy | Możliwy model hybrydowy |
Wskazówka: wiele organizacji łączy dziś oba podejścia — używając RPA do ustrukturyzowanych, wewnętrznych przepływów pracy i agentów AI do zewnętrznych, dynamicznych danych webowych. Przyszłość jest hybrydowa.
Jak pokonać najczęstsze wyzwania w automatyzacji web scrapingu
1. Zmiany na stronie i utrzymanie
- RPA: wymaga regularnych aktualizacji, gdy strony się zmieniają. Używaj modularnych skryptów i monitoringu, aby wcześnie wykrywać problemy.
- Agent AI: bardziej odporny — AI dostosowuje się do drobnych zmian, ale i tak warto okresowo sprawdzać wyniki.
2. Formatowanie danych i jakość
- RPA: dodaj dodatkowe kroki czyszczenia danych albo zintegruj rozwiązanie ze skryptami/Excelem.
- Agent AI: AI może czyścić, formatować, a nawet kategoryzować dane w trakcie scrapingu. Najlepsze rezultaty dają prompty dopasowane do konkretnych pól.
3. Skalowalność i wydajność
- RPA: skalujesz, uruchamiając więcej botów, ale uważaj na limity i koszty infrastruktury.
- Agent AI: platformy cloud-native, takie jak Thunderbit, ogarniają skalowanie za Ciebie.
4. Mechanizmy antyscrapingowe i zgodność
- RPA: może mieć problem z CAPTCHA i blokadami IP. Korzystaj tylko ze stron, do których masz uprawnienia.
- Agent AI: niektóre agenty AI potrafią lepiej naśladować ludzkie zachowanie, ale zawsze respektuj regulaminy stron i przepisy o ochronie danych.
5. Zapewnienie niezawodności
- Najlepsza praktyka: zawsze weryfikuj zeskrobane dane, zapisuj logi i ustaw alerty na anomalie. Regularnie wykonuj też ręczne kontrole, zwłaszcza w procesach krytycznych dla działania firmy.
Przyszłość automatyzacji procesów: agenci AI prowadzą
Tu robi się naprawdę ekscytująco. Świat przesuwa się od automatyzacji do autonomii. Agenci AI nie tylko wykonują polecenia — zaczynają podejmować decyzje, dostosowywać się do nowych scenariuszy, a nawet sugerować działania na podstawie zebranych danych.
- Według badania Capgemini 2026 AI Advantage, , co oznacza duży wzrost względem 2024 roku, kiedy agenci AI byli jeszcze głównie eksperymentem.
- Do 2028 roku , według Gartnera — wobec mniej niż 1% w 2024.
- Platformy no-code i low-code sprawiają, że tworzenie agentów AI staje się dostępne dla każdego, nie tylko dla IT.
W Thunderbit budujemy właśnie z myślą o tej przyszłości. Naszą wizją jest taka automatyzacja procesów, by każdy mógł automatyzować web scraping, zbieranie danych, a nawet wykonywanie workflow za pomocą kilku kliknięć i promptu w zwykłym języku. Nie tylko zeskrobujemy dane — budujemy agentów AI, którzy napędzą kolejną falę automatyzacji biznesu.
Chcesz zobaczyć, dokąd zmierza przyszłość? Sprawdź więcej na albo zagłęb się w tematy takie jak oraz .
Końcowe przemyślenia
Automatyzacja procesów nie polega już tylko na zastępowaniu pracy ręcznej — chodzi o to, by dać zespołom możliwość robienia więcej, szybciej i bez zbędnych komplikacji. RPA i agenci AI mają swoje miejsce, ale trend jest jasny: AI web scrapery, takie jak Thunderbit, sprawiają, że automatyzacja staje się mądrzejsza, odporniejsza i dostępna dla każdego.
Jeśli nadal kopiujesz i wklejasz dane ręcznie, czas odłożyć łyżeczkę i pozwolić robotom wykonać ciężką pracę. A jeśli chcesz zobaczyć, co agenci AI mogą zrobić dla Twojej firmy, . Twoje przyszłe „ja” — i Twój zespół — będą Ci wdzięczni.
FAQ
1. Jaka jest różnica między RPA a agentami AI w automatyzacji procesów?
RPA (Robotic Process Automation) realizuje ścisłe instrukcje oparte na regułach, aby automatyzować powtarzalne zadania, dzięki czemu świetnie sprawdza się w stabilnych, ustrukturyzowanych środowiskach. Agenci AI z kolei potrafią interpretować kontekst, dostosowywać się do zmian i obsługiwać dane nieustrukturyzowane, korzystając z machine learning i przetwarzania języka naturalnego — idealnie nadają się do dynamicznych, złożonych zadań web scrapingu.
2. Dlaczego automatyzacja procesów jest ważna w web scrapingu?
Ręczny web scraping jest wolny, podatny na błędy i nie skaluje się. Automatyzacja web scrapingu oszczędza czas, obniża koszty, poprawia dokładność i umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym dzięki ciągłemu zbieraniu świeżych danych ze stron internetowych bez ręcznej ingerencji.
3. Kiedy powinienem użyć RPA zamiast AI web scrapera, takiego jak Thunderbit?
RPA najlepiej sprawdza się na przewidywalnych stronach z ustrukturyzowanymi danymi oraz wtedy, gdy wymagane są ścisłe dokumenty zgodności i audytu. Jeśli Twój zespół ma kompetencje techniczne, a docelowe strony nie zmieniają się często, RPA może być niezawodnym wyborem.
4. Co wyróżnia Thunderbit na tle tradycyjnych narzędzi do scrapingu?
Thunderbit używa AI do automatycznego wykrywania pól, obsługi paginacji, pobierania danych z podstron i eksportu danych jednym kliknięciem — bez kodowania. Jest zbudowany dla użytkowników biznesowych i obsługuje scraping w przeglądarce lub w chmurze, dzięki czemu automatyzacja procesów staje się dostępna także dla osób nietechnicznych.
5. Czy można używać razem RPA i agentów AI?
Tak — i coraz częściej nie trzeba już nawet samodzielnie ich „sklejać”. Wiele zespołów nadal korzysta z tradycyjnego RPA do stabilnych, ustrukturyzowanych procesów wewnętrznych i dodaje AI web scrapera, takiego jak Thunderbit, do chaotycznego publicznego internetu. Jednak główne platformy RPA (UiPath, Automation Anywhere) w latach 2025–2026 wprowadziły możliwości agentic AI, więc ścieżka „hybrydowa” staje się domyślnym wyborem, a nie niestandardową integracją.
Dalsza lektura:
