Escolhendo Proxies para Treinamento de IA: O Que a Maioria das Equipes Erra

Já estamos em 2026, e seria de se esperar que a infraestrutura fundamental do desenvolvimento de IA fosse um problema resolvido. No entanto, em conversas com equipes, desde startups em estágio inicial até empresas estabelecidas, uma pergunta surge com regularidade teimosa: como realmente escolhemos e gerenciamos proxies para coleta de dados? A conversa raramente começa por aí, é claro. Ela começa com um modelo com desempenho insatisfatório em geografias específicas, ou um pipeline de scraping que, de repente, misteriosamente, começa a retornar mais CAPTCHAs do que dados. A questão dos proxies é a dor de cabeça de back-end que eventualmente força seu caminho para a frente.

O instinto, especialmente sob pressão de tempo, é tratá-la como um simples problema de aquisição. Encontre um fornecedor, compre um pacote, conecte os endpoints e siga em frente. É aqui que ocorre a primeira e mais comum divergência entre expectativa e realidade.

O “Remendo Rápido” Que Nunca Funciona

O caminho mais tentador é otimizar para uma única variável facilmente mensurável: o custo. A lógica parece sólida — a coleta de dados é um jogo de volume, e os proxies são uma despesa recorrente. Por que pagar mais? As equipes frequentemente realizam um teste em pequena escala com um punhado de IPs “baratos e confiáveis”, veem uma taxa de sucesso de 95% e se inscrevem. Os problemas surgem em escala e ao longo do tempo.

O que esse teste inicial não captura é o comportamento do pool de IPs. Uma rede de proxies residenciais barata pode extrair de dispositivos com tempo de atividade imprevisível. Um IP que funciona perfeitamente às 14h no horário local pode estar offline às 2h. Seu pipeline não falha graciosamente; ele expira, tenta novamente e cria gargalos. De repente, seu tempo de engenharia, que é muito mais caro do que qualquer assinatura de proxy, é consumido depurando problemas de conexão e escrevendo lógica de retentativa complexa.

Outra armadilha comum é supervalorizar a “alta anonimidade” como um recurso binário. A suposição é que, se um proxy for “elite” ou “alta anonimidade”, ele é suficiente. Mas a anonimidade não é a única impressão digital. A consistência importa. Se seus dados de treinamento exigem interações sequenciais da mesma localização virtual — simulando uma sessão de usuário ao longo de minutos ou horas — você precisa de sessões persistentes ou IPs consistentes da mesma cidade ou provedor de internet. Rotacionar por um pool global de IPs de alta anonimidade pode ser, em si, um gatilho de detecção, pois apresenta a impossibilidade estatística de um usuário se teletransportar através de continentes entre requisições.

Quando o Aumento de Escala Torna Tudo Mais Frágil

Práticas que funcionam para uma prova de conceito se tornam passivos quando você operacionaliza. Gerenciar manualmente uma lista de algumas centenas de IPs de proxy em uma planilha é tedioso, mas possível. Gerenciar dezenas de milhares, com suas taxas de sucesso associadas, localizações geográficas e dados ASN, é um trabalho em tempo integral. As equipes muitas vezes não percebem que construíram uma camada de infraestrutura oculta e manual até que ela desmorone.

Da mesma forma, depender de um único fornecedor de proxy para todos os casos de uso é um risco de escalabilidade. Um fornecedor excelente para scraping web genérico nos EUA pode ter pouca cobertura no Sudeste Asiático ou pode ser universalmente bloqueado por uma plataforma de mídia social específica que você precisa acessar subitamente. Toda a sua estratégia de coleta de dados fica refém das limitações de rede de um único fornecedor. A diversificação não é apenas um conceito financeiro; é uma tática central de confiabilidade para pipelines de dados.

A suposição mais perigosa de todas é que a escolha do proxy é uma decisão única. A internet é um ambiente adversarial. Sites atualizam seus mecanismos de defesa. Redes de proxy são detectadas e colocadas em listas negras. O cenário legal para coleta de dados muda. A solução de proxy que funcionou perfeitamente no primeiro trimestre de 2026 pode ser totalmente inadequada até o terceiro trimestre. No entanto, a maioria das equipes não tem um processo para avaliação contínua e automatizada da saúde de seus proxies, tratando-os como infraestrutura “configurar e esquecer”, como um servidor.

Mudando de Ferramentas para Sistemas

O ponto de virada para muitas equipes ocorre quando elas param de perguntar “qual serviço de proxy devemos comprar?” e começam a perguntar “o que nosso sistema de coleta de dados precisa para ser confiável e representativo?”

Isso muda o foco para critérios que importam em produção:

• Taxa de Sucesso ao Longo do Tempo, Não em um Ponto Específico: Não se trata de um teste de 5 minutos. Trata-se de medir taxas de sucesso, latência e porcentagens de tempo limite ao longo de semanas, em diferentes sites de destino e em diferentes horários do dia. Esses dados devem retroalimentar a despriorização automática de sub-redes de IP com desempenho insatisfatório.
• Precisão Geográfica e Contextual: Você precisa de um IP do “Reino Unido”, ou mais especificamente de Londres em um provedor Virgin Media? A especificidade dos requisitos de seus dados de treinamento deve ditar a granularidade de sua seleção de proxy. Um modelo treinando em tendências de varejo local precisa de dados de localização mais finos do que um que analisa o sentimento de notícias globais.
• Sobrecarga de Integração: Quanto esforço de engenharia é necessário para integrar, rotacionar e gerenciar os proxies? Um serviço com uma API simples que lida com rotação automática e fornece logs de requisição detalhados economiza semanas de tempo do desenvolvedor em comparação com uma lista bruta de combinações IP:porta.
• Aquisição Ética e Legal: Isso passou de uma preocupação de nicho para um requisito mainstream. A proveniência dos IPs de proxy importa. Redes que são transparentes sobre o consentimento e não dependem de SDKs exploratórios embutidos em aplicativos móveis gratuitos mitigam riscos de reputação e legais a longo prazo.

É aqui que uma abordagem sistemática substitui uma tática. Por exemplo, algumas equipes agora mantêm um pequeno painel interno que rastreia métricas chave por fonte de proxy e por domínio de destino. Elas podem usar um provedor principal como Bright Data por sua confiabilidade e controle geográfico granular em mercados centrais, enquanto complementam com um provedor especializado para uma região ou domínio particularmente difícil. O sistema é projetado para falhar de forma elegante, comparar e fornecer dados para a próxima decisão de aquisição.

O Papel da Infraestrutura Gerenciada

Nesse contexto, ferramentas como a Bright Data não são apenas um fornecedor de proxy; elas funcionam como uma camada de infraestrutura gerenciada que abstrai um conjunto de problemas desagradáveis. Quando você precisa de uma combinação específica de cidade-provedor de internet para um trabalho de coleta de dados de uma semana, você pode solicitá-la programaticamente sem ter que construir um relacionamento com uma telecom local. Suas redes são construídas para a escala e o padrão de acesso de máquinas, não humanas, o que muda significativamente o perfil de confiabilidade.

O valor não está na lista de recursos, mas na redução da carga cognitiva e do trabalho operacional. Isso permite que a equipe se concentre em o que coletar e como treinar o modelo, em vez de por que o fluxo de dados secou durante a noite porque uma sub-rede inteira foi colocada em lista negra.

As Incertezas Que Permanecem

Mesmo com uma abordagem sistemática, as incertezas persistem. A corrida armamentista entre coletores de dados e defensores de sites garante que nenhuma solução seja permanente. Regulamentações como o GDPR e a evolução da jurisprudência em torno de violações de termos de serviço e fraude computacional criam uma névoa legal em constante mudança. O conselho mais honesto é construir para a adaptabilidade. Sua camada de gerenciamento de proxy deve ser o mais substituível e modular possível.

Além disso, a linha entre dados “públicos” para treinamento de modelos e material privado ou protegido por direitos autorais está sendo redesenhada em tribunais e legislaturas globalmente. Um proxy confiável obtém os dados; ele não diz se você deveria estar coletando-os. Essa é uma decisão separada e cada vez mais crítica.

FAQ (Perguntas Que Realmente Nos Fizeram)

P: Deveríamos apenas usar proxies de data center? Eles são rápidos e baratos. R: Para coleta de HTML genérica em larga escala de sites com medidas anti-bot mínimas, eles podem funcionar. Mas para qualquer coisa que imite a interação humana — especialmente em plataformas como mídias sociais, agregadores de viagens ou e-commerce — seus intervalos de IP coletivos são frequentemente os primeiros a serem bloqueados. Eles são uma ferramenta para um trabalho específico e limitado.

P: Rotacionar proxies após cada requisição é sempre a melhor estratégia? R: Não, geralmente é o oposto. Isso cria um padrão facilmente detectável. Para muitas tarefas, manter uma sessão de um único IP para uma sequência lógica de ações (pesquisar, clicar, visualizar) é mais “humano” e menos propenso a acionar alarmes. Combine o padrão com o comportamento real do usuário que você está simulando.

P: Como começamos a avaliar fornecedores? R: Não comece com a página de vendas deles. Defina 2-3 de suas tarefas de coleta de dados mais críticas e representativas. Obtenha testes de alguns fornecedores. Execute essas mesmas tarefas simultaneamente por 48-72 horas. Meça não apenas a taxa de sucesso, mas também a consistência dos tempos de resposta, a completude dos dados retornados e a clareza dos logs quando algo falha. Deixe seu caso de uso específico ser o juiz.

P: Temos um orçamento pequeno. Este é um problema solucionável para nós? R: É, mas requer mais criatividade. Você pode concentrar seus gastos em um pequeno número de IPs residenciais ou móveis de alta qualidade e confiáveis para seus alvos mais críticos, e usar soluções de proxy rotativo de código aberto e auto-hospedadas (com extremo cuidado e consideração ética) para coleta em massa menos crítica. A chave é ser intencional — não deixe que as restrições orçamentárias o empurrem para a parte mais caótica e incontrolável do mercado.

A lição principal, repetida em todas as equipes, é esta: proxies não são uma commodity. Eles são um componente dinâmico e crítico para a saúde do seu pipeline de dados. Escolhê-los é menos sobre encontrar uma única resposta certa e mais sobre construir um sistema que possa fazer e responder às perguntas certas ao longo do tempo.