Scraping: la nueva frontera de los derechos digitales

El scraping, también llamado data scraping o web scraping, es la técnica que permite extraer de forma automatizada grandes volúmenes de información disponible en páginas web, redes sociales o plataformas online mediante programas específicos, sin necesidad de que una persona la recopile manualmente. Es, en esencia, la herramienta que hoy alimenta buena parte del análisis de mercado, la monitorización de marca y el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.

La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) cerró 2025 con cifras que confirman que esta práctica ya no es una preocupación teórica: 299 sanciones económicas que sumaron 40 millones de euros, un 14% más que en 2024. En paralelo, la propia Agencia ha empezado a investigar de oficio herramientas de scraping que analizan publicaciones en redes sociales mediante IA generativa para clasificar sentimiento, tras recibir una denuncia sobre una demostración pública de este tipo de tecnología en un evento. El mensaje es claro: la actividad supervisora sobre estas técnicas está creciendo, y no distingue entre quién recopila los datos y con qué finalidad los procesa después.

La digitalización ha incrementado de manera exponencial el volumen de información disponible en internet, convirtiendo la capacidad de recopilación y análisis de datos en un elemento estratégico para las empresas. Cada vez más organizaciones incorporan soluciones de scraping para automatizar estos procesos, pero el verdadero reto ya no consiste solo en obtener datos, sino en hacerlo de forma segura, ética y conforme al marco normativo vigente.

Existe la percepción de que extraer información de páginas web es una práctica ilícita, pero ni el ordenamiento jurídico español ni el europeo establecen una prohibición general del scraping. Su límite legal depende de múltiples factores como, por ejemplo, qué datos se recopilan, con qué finalidad o cómo se van a procesar. De hecho, la propia AEPD ha participado junto a autoridades de protección de datos de otros países, entre ellas la británica, la china, la noruega y la australiana, en una declaración conjunta internacional sobre data scraping, advirtiendo del riesgo creciente que supone la extracción masiva de datos sin consentimiento en redes sociales y plataformas públicas.

Por ello, desde TRC consideramos que cualquier proyecto basado en la recopilación automatizada de información debe analizarse desde una perspectiva jurídica y tecnológica a la vez, evaluando tanto la naturaleza de los datos como los riesgos de su tratamiento.

Paula Martín, responsable de producto de TRC, señala: «No se trata de frenar la innovación, sino de construirla sobre bases sólidas. Cuando el cumplimiento normativo se integra desde el diseño del proyecto, deja de ser un obstáculo y se convierte en un factor de confianza para usuarios y reguladores”.

Protección de datos: el principal desafío del scraping

Uno de los aspectos más relevantes aparece cuando el scraping implica la recopilación de datos personales. Según el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), puede llevarse a cabo cualquier tratamiento que tenga una base jurídica válida y respete principios como la transparencia, la limitación de la finalidad, la minimización de datos y la aplicación de medidas de seguridad adecuadas.

Las organizaciones, por su parte, deben garantizar que las personas puedan ejercer sus derechos sobre sus datos, incluso cuando estos hayan sido obtenidos mediante procesos automatizados. En este contexto, la ciberseguridad desempeña un papel clave: no solo para evitar ciberataques, sino también para asegurar que los datos se recopilan, almacenan y utilizan de forma responsable durante todo su ciclo de vida.

Inteligencia artificial y scraping: datos de calidad, con responsabilidad

El auge de la IA ha multiplicado el uso del scraping como mecanismo para obtener grandes volúmenes de información para el entrenamiento de modelos. Sin embargo, la calidad de un sistema de IA no depende únicamente de la cantidad de datos disponibles, sino de la legitimidad con la que estos han sido obtenidos.

El cumplimiento del RGPD, el respeto a los derechos de propiedad intelectual y las normas sobre minería de textos y datos son elementos fundamentales para desarrollar soluciones de IA sostenibles y alineadas con las exigencias regulatorias actuales.

El cumplimiento del RGPD, el respeto a los derechos de propiedad intelectual y las normas sobre minería de textos y datos son elementos fundamentales para desarrollar soluciones de IA sostenibles y alineadas con las exigencias regulatorias actuales. En un entorno donde la regulación evoluciona al mismo tiempo que la tecnología, incorporar el cumplimiento desde la fase de diseño se convierte en una ventaja competitiva.

En definitiva, la transformación digital exige encontrar el equilibrio entre innovación y protección. Las organizaciones necesitan aprovechar el potencial de técnicas como el scraping sin comprometer la privacidad ni la seguridad de la información. Por ello, los proyectos de automatización deben abordarse desde una visión integral en la que ciberseguridad, cumplimiento normativo y arquitectura tecnológica confluyan en un mismo punto. Solo así es posible reducir riesgos y generar confianza tanto en clientes como en socios y reguladores.

En un mundo en el que los datos son uno de los activos más valiosos para cualquier empresa, el verdadero factor diferencial ya no consiste solamente en recopilarlos, sino en gestionarlos de manera responsable. Porque la innovación sostenible comienza con una estrategia tecnológica segura, ética y alineada con el marco legal vigente.

Lo último

Noticias