En términos generales, extraer información pública de sitios web suele ser legal. Sin embargo, recopilar datos privados o información asociada a cuentas personales puede generar preocupaciones legales y de privacidad.
En este artículo analizamos cuándo el web scraping es legal, cuáles son los principales riesgos jurídicos y qué buenas prácticas debes seguir para minimizar posibles responsabilidades.
Comercio electrónico: Las empresas de retail utilizan scraping para automatizar el monitoreo de precios, construir fichas de producto más completas y recopilar reseñas para análisis de sentimiento en marketplaces como Amazon o Mercado Libre.
Marketing y publicidad: Equipos de contenido y marketing analizan tendencias en redes sociales como X (antes Twitter) o YouTube para identificar oportunidades, estudiar audiencias y detectar temas relevantes.
Sector inmobiliario: Agencias inmobiliarias recopilan datos públicos de portales como Idealista o Fotocasa para comparar precios y analizar tendencias del mercado.
Estos usos, cuando se limitan a datos públicos y se realizan de forma responsable, suelen considerarse aceptables.
Todo depende del uso que hagas de los datos
Si realizas scraping para fines propios, como investigación de mercado o análisis académico, normalmente puede encuadrarse dentro del uso legítimo.
La situación se vuelve más compleja cuando los datos extraídos se utilizan con fines comerciales o para terceros.
Un caso emblemático en Estados Unidos fue eBay v. Bidder’s Edge (2000), donde el tribunal aplicó la doctrina de “trespass to chattels” (interferencia indebida en bienes ajenos) para impedir que un agregador utilizara un crawler para recopilar datos del sitio de eBay. Aunque esta doctrina ha sido debatida en jurisprudencia posterior, marcó un precedente importante en materia de scraping.
Teorías y marcos legales aplicables al web scraping en distintos países
La facilidad con la que el web scraping permite acceder a grandes volúmenes de datos hace natural que surjan preocupaciones sobre posibles abusos o usos indebidos de la información.
Para reducir el riesgo de controversias legales, es fundamental comprender qué riesgos jurídicos pueden estar asociados a un proyecto de scraping.
Surge entonces la pregunta clave:
¿es ilegal el web scraping?
Lamentablemente, no existe una respuesta simple. Debido a su desarrollo relativamente reciente en el ámbito jurídico, la línea entre un uso legítimo y un uso indebido todavía no está claramente delimitada en muchas jurisdicciones.
Durante años, el análisis legal del scraping se ha apoyado en teorías jurídicas generales, tales como:
- Infracción de derechos de autor
- Incumplimiento contractual (Terms of Service)
- Acceso no autorizado a sistemas informáticos
- Interferencia indebida en bienes (trespass to chattels)
En la mayoría de países, todavía no existe una regulación específica dedicada exclusivamente al web scraping. Sin embargo, con la entrada en vigor del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa, el cumplimiento normativo en materia de datos personales se ha convertido en un elemento central del análisis jurídico.
Dado que el contexto legal varía considerablemente entre jurisdicciones, en esta sección analizaremos principalmente la situación en Estados Unidos y en Europa.
1. El caso de Estados Unidos
En Estados Unidos, el marco legal aplicable al web scraping continúa evolucionando y se basa tanto en normas federales como en principios del common law.
Los propietarios de sitios web pueden invocar distintas vías legales para intentar frenar actividades de scraping no deseadas. Entre las más relevantes se encuentran:
- Computer Fraud and Abuse Act (CFAA)
- Digital Millennium Copyright Act (DMCA)
- Normativa sobre uso de información privilegiada (insider trading)
- Leyes estatales de protección de datos
- Incumplimiento contractual
- Fraude
- Trespass to chattels (interferencia indebida en bienes)
Computer Fraud and Abuse Act (CFAA)
La CFAA prohíbe el acceso intencional a un sistema informático “sin autorización” o excediendo el acceso autorizado con el fin de obtener información.
Sin embargo, los tribunales han discrepado sobre qué constituye exactamente un acceso “sin autorización”.
En hiQ Labs, Inc. v. LinkedIn Corp., el tribunal sostuvo que acceder a datos disponibles públicamente no constituye acceso no autorizado bajo la CFAA.
En cambio, en Facebook, Inc. v. Power Ventures, Inc., el tribunal consideró que existe acceso no autorizado cuando una parte continúa eludiendo medidas tecnológicas implementadas para bloquear dicho acceso.
En términos generales, aunque el alcance de la CFAA sigue siendo objeto de debate, existe una tendencia jurisprudencial relevante que sugiere que el scraping de información públicamente accesible no viola automáticamente esta ley. Asimismo, la mera infracción de los términos de uso, sin elementos adicionales, no necesariamente implica una violación de la CFAA.
Derechos de autor y DMCA
El titular de un sitio web puede alegar infracción de derechos de autor si demuestra:
- La titularidad de un derecho de autor válido.
- La copia de elementos originales protegidos.
Bajo la Sección 1201(a)(1)(A) de la DMCA, el uso de bots para eludir medidas técnicas de protección que controlen el acceso a material protegido puede generar responsabilidad legal.
No obstante, es importante recordar un principio fundamental del derecho de autor: los hechos en sí mismos no están protegidos, aunque las compilaciones originales puedan estarlo. Por tanto, si los datos extraídos consisten únicamente en hechos sin componente creativo, es menos probable que exista infracción.
Normativa de privacidad
El scraping puede activar también normas de protección de datos a nivel estatal o internacional.
Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la Unión Europea y la California Consumer Privacy Act (CCPA) establecen derechos y obligaciones en relación con la información personal.
La recopilación automatizada de datos que incluyan información personal identificable puede exponer al responsable a sanciones administrativas o litigios civiles.
Insider trading
En determinadas circunstancias, el scraping podría generar riesgos relacionados con normativa sobre uso de información privilegiada.
Si mediante declaraciones engañosas o acceso indebido se obtiene información material no pública y posteriormente se utiliza con fines de inversión, podría configurarse una infracción.
No obstante, esta área jurídica continúa evolucionando y el alcance exacto de su aplicación en el contexto del scraping aún no está completamente definido.
Incumplimiento contractual
Además de las normas legales mencionadas, los operadores de sitios web pueden intentar invocar el incumplimiento de contrato cuando se infringen los términos de servicio.
Sin embargo, los tribunales han establecido que para que dichos términos sean exigibles, el usuario debe haber tenido conocimiento efectivo de ellos.
¿Es legal el web scraping en Europa?
Según una encuesta publicada por la Agencia de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea, el 69 % de la población mayor de 16 años en la UE ha oído hablar del GDPR y el 71 % conoce la autoridad nacional de protección de datos de su país.
Aunque el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) sigue evolucionando en su interpretación práctica, ya se considera una de las normativas de protección de datos más influyentes y completas a nivel mundial.
El GDPR ha cambiado significativamente la forma en que las empresas realizan web scraping en Europa. Si un proyecto implica la recopilación de datos personales identificables (PII), es fundamental asegurarse de contar con una base jurídica válida para su tratamiento, ya que las sanciones por incumplimiento pueden ser elevadas.
Principales marcos regulatorios aplicables
- GDPR (Reglamento General de Protección de Datos): Exige una base legal para el tratamiento de datos personales, incluso cuando estos sean públicamente accesibles.
- Directiva sobre el Mercado Único Digital: Permite determinadas actividades de minería de datos con fines de investigación e innovación, bajo condiciones específicas.
- Directiva sobre bases de datos: Protege inversiones sustanciales en la creación y mantenimiento de bases de datos.
- Variaciones nacionales: Aunque el GDPR armoniza gran parte de la normativa, existen diferencias de aplicación entre los 27 Estados miembros.
Reino Unido tras el Brexit: El Reino Unido mantiene un marco similar bajo el UK GDPR, la Data Protection Act 2018 y la Computer Misuse Act, con particularidades propias.
Diferencia clave frente al enfoque estadounidense: En la Unión Europea, incluso los datos personales que son públicamente visibles pueden requerir una justificación legal válida (como consentimiento o interés legítimo).
Este enfoque contrasta con la interpretación más flexible que suelen aplicar algunos tribunales estadounidenses respecto a la información pública.
¿Es legal el web scraping en Asia?
El marco regulatorio en Asia está evolucionando rápidamente, especialmente en países como China, India y Japón. Sin embargo, los enfoques regulatorios varían considerablemente entre jurisdicciones.
China
China ha reforzado en los últimos años su normativa en materia de seguridad de datos y localización de información. Las Regulaciones sobre Gestión de Seguridad de Datos en Redes introducen requisitos más estrictos para operadores considerados de relevancia significativa.
No obstante, cuando la actividad de scraping se limita a información públicamente disponible y evita el tratamiento de datos personales, el cumplimiento normativo puede resultar menos complejo.
India
La Digital Personal Data Protection Act de India establece un marco propio en materia de tratamiento de datos personales.
En comparación con el enfoque europeo, la normativa india incluye ciertas disposiciones específicas sobre información públicamente disponible, lo que puede generar escenarios distintos en cuanto a obligaciones regulatorias. Sin embargo, cualquier proyecto que implique datos personales debe analizarse caso por caso.
Japón
Japón mantiene una normativa consolidada en materia de protección de datos a través de la Act on the Protection of Personal Information (APPI).
El país ha mostrado una orientación favorable hacia la innovación tecnológica, incluyendo debates regulatorios sobre el uso de datos para inteligencia artificial. No obstante, el cumplimiento normativo sigue siendo obligatorio, especialmente cuando se trate de datos personales.
Consideraciones generales
Dado que los marcos regulatorios asiáticos continúan desarrollándose, las empresas que operan a nivel internacional deben:
- Evaluar cuidadosamente la jurisdicción aplicable
- Identificar si los datos recopilados incluyen información personal
- Adoptar estándares de cumplimiento global coherentes
La estrategia más prudente consiste en estructurar la recopilación de datos conforme a los estándares regulatorios más exigentes aplicables a la actividad.
Buenas prácticas para un web scraping legal
Resumen rápido
- Revisar el archivo robots.txt antes de iniciar la extracción.
- Respetar los límites de velocidad para evitar la sobrecarga del servidor.
- Analizar cuidadosamente los Términos de Servicio del sitio web.
- Utilizar APIs oficiales cuando estén disponibles, ya que suelen ser el método preferente y jurídicamente más seguro.
- Evitar recopilar datos personales sin base jurídica válida.
- No reproducir contenido protegido por derechos de autor sin autorización.
- Atribuir correctamente las fuentes cuando proceda.
- Mantenerse actualizado ante la evolución normativa y jurisprudencial.
En términos generales, la regulación del web scraping continúa desarrollándose. La interpretación judicial y los marcos normativos pueden cambiar con el tiempo, por lo que ningún proyecto debe considerarse legal de forma definitiva sin un análisis actualizado.
Para reducir el riesgo de litigios, se recomienda aplicar las siguientes medidas preventivas.
1. Revisar y respetar los Términos de Servicio
Antes de iniciar cualquier proyecto de scraping, es aconsejable revisar los Términos de Servicio (ToS) y el archivo robots.txt del sitio web.
Cuando sea posible, solicitar autorización expresa al titular del sitio puede reducir significativamente el riesgo legal.
2. Extraer datos a una velocidad razonable
El scraping agresivo puede afectar el funcionamiento técnico del sitio web.
Se recomienda:
- Establecer intervalos razonables entre solicitudes
- Limitar el número de peticiones simultáneas
- Evitar generar una carga excesiva en el servidor
Un uso desproporcionado de recursos podría fundamentar reclamaciones por interferencia indebida o acceso abusivo.
3. Evaluar las medidas anti-scraping del sitio
Si un sitio implementa mecanismos de protección como:
- CAPTCHAs
- Bloqueo de IP
- Limitación de frecuencia
- Sistemas de detección automatizada
es importante actuar con cautela.
Persistir en eludir estas medidas puede aumentar significativamente el riesgo jurídico, especialmente tras la recepción de una notificación de cese (cease-and-desist).
4. Evitar la recopilación de datos personales identificables
Si el scraping implica datos personales de ciudadanos de la UE, debe existir una base jurídica válida conforme al GDPR, como:
- Consentimiento del interesado
- Ejecución de un contrato
- Cumplimiento de una obligación legal
- Interés público o autoridad oficial
- Interés legítimo debidamente justificado
Sin esta base, la recopilación puede dar lugar a sanciones administrativas significativas.
5. Verificar la protección por derechos de autor
No todo dato está protegido por copyright, pero sí pueden estarlo:
- Bases de datos con inversión sustancial
- Contenidos creativos
- Elementos originales
La reproducción de material protegido sin autorización puede generar responsabilidad legal.
6. Uso responsable de los datos recopilados
El scraping no termina con la extracción.
Se recomienda:
- No redistribuir datos indiscriminadamente
- Utilizar la información con fines legítimos
- Aplicar criterios éticos y de proporcionalidad
Cuando el web scraping se convierte en una responsabilidad legal
¿Sabías que un scraper mal configurado puede provocar la caída de un servidor?
La velocidad puede resultar tentadora. Cuando se enfrentan miles de fichas de producto, ofertas de empleo o resultados de búsqueda, es comprensible querer recopilar datos lo más rápido posible. Algunas herramientas incluso promocionan la “extracción masiva en segundos”.
Sin embargo, una velocidad excesiva puede generar consecuencias legales.
1. El verdadero coste de extraer datos demasiado rápido
Cuando un scraper envía solicitudes más rápido de lo que un servidor puede gestionar, pueden producirse efectos en cadena:
- Saturación del procesador
- Consumo excesivo de memoria
- Degradación del rendimiento
- Interrupción total del servicio
Si el sitio web es pequeño o ya opera con recursos limitados, un scraping agresivo puede provocar la caída del sistema.
En ese momento, la actividad deja de ser una simple recopilación de datos y puede considerarse una interferencia técnica real.
En el derecho estadounidense, esto se ha analizado bajo la doctrina de trespass to chattels, que protege la propiedad frente a interferencias perjudiciales.
En eBay v. Bidder’s Edge (2000), el tribunal sostuvo que incluso consultas automatizadas que no provocan un colapso inmediato pueden constituir interferencia si generan una carga indebida sobre el sistema.
2. ¿Qué implica esto en la práctica?
Si la actividad de scraping provoca daños técnicos o interrupciones, el titular del sitio podría reclamar:
- Daños directos: costes de reparación, pérdida de ingresos, implementación de medidas de protección adicionales
- Daños indirectos: pérdida de reputación o de oportunidades comerciales
- Medidas cautelares: prohibición judicial de acceso al sitio
- Costes legales
Cabe destacar que no es necesario que exista intención maliciosa. Basta con que la conducta haya generado un perjuicio técnico demostrable.
El riesgo de la “extracción a máxima velocidad”
En la práctica, el problema suele desarrollarse así:
Se configura una herramienta para extraer miles de páginas en poco tiempo. Durante los primeros minutos, el flujo de datos parece funcionar con normalidad. Posteriormente, comienzan a aparecer errores como HTTP 503 o 504, indicativos de sobrecarga.
En grandes plataformas con infraestructura robusta, el resultado habitual será el bloqueo de la dirección IP. Sin embargo, en sitios más pequeños, el impacto puede ser significativamente mayor.
Desde la perspectiva del propietario del sitio, el comportamiento puede asemejarse a un ataque de denegación de servicio (DDoS), lo que incrementa la probabilidad de acciones legales.
El caso Facebook v. Power Ventures
En Facebook v. Power Ventures (2016), la empresa continuó realizando scraping tras recibir una notificación formal de cese. El tribunal no solo determinó responsabilidad, sino que impuso daños significativos.
Este caso subraya un elemento clave: ignorar una advertencia expresa agrava sustancialmente el riesgo jurídico.
¿Puedo utilizar datos públicos para entrenar modelos de IA con fines comerciales sin autorización?
En los últimos años, varias demandas judiciales en Estados Unidos han puesto el foco en una cuestión clave:
¿hasta qué punto es legal utilizar datos públicamente accesibles para entrenar sistemas de inteligencia artificial con fines comerciales?
En octubre de 2025, Reddit presentó una demanda en un tribunal federal de Nueva York contra Perplexity AI y varias empresas vinculadas a la extracción de datos, alegando una recopilación masiva y no autorizada de contenidos para entrenamiento de modelos de IA. Meses antes, Reddit había iniciado acciones similares contra Anthropic.
Estos casos reflejan una tensión creciente entre el acceso abierto a la información en internet y la protección jurídica de los contenidos digitales.
Alegaciones principales
Según las demandas presentadas, los demandados habrían utilizado técnicas como:
- Rotación de direcciones IP
- Simulación de agentes de usuario
- Redes de proxies a gran escala
Con el objetivo de eludir mecanismos técnicos destinados a restringir el scraping directo.
En uno de los episodios mencionados, Reddit habría detectado la reutilización indirecta de contenidos a través de resultados de búsqueda, lo que reforzó sus sospechas de extracción automatizada.
Tras la emisión de una notificación formal de cese (cease-and-desist), la controversia se intensificó, lo que añadió un elemento adicional al análisis jurídico: la persistencia tras una advertencia explícita.
Principales fundamentos legales invocados
Las demandas incluyen varias bases jurídicas:
DMCA (Digital Millennium Copyright Act): La Sección 1201 prohíbe la elusión de medidas tecnológicas de protección de obras protegidas por derechos de autor. El uso de mecanismos técnicos para sortear sistemas anti-scraping podría generar responsabilidad, independientemente del uso posterior del contenido.
CFAA (Computer Fraud and Abuse Act): Esta norma sanciona el acceso no autorizado a sistemas informáticos. Aunque el caso hiQ v. LinkedIn estableció que el acceso a datos públicos no implica automáticamente una violación, continuar tras una prohibición expresa puede modificar el análisis.
Competencia desleal e incumplimiento contractual: Si los datos extraídos se utilizan para desarrollar productos que compiten directamente con la plataforma de origen, pueden plantearse reclamaciones por daños comerciales o por infracción de los términos de servicio.
La tensión entre “internet abierto” y derechos de explotación: Algunas empresas tecnológicas sostienen que el acceso a información públicamente disponible forma parte del ecosistema abierto de internet.
Sin embargo, múltiples titulares de contenido han defendido que el uso masivo de datos con fines comerciales —especialmente para entrenamiento de IA— requiere autorización o acuerdos de licencia.
El hecho de que grandes compañías tecnológicas hayan firmado acuerdos de licencia refuerza la idea de que el uso comercial a gran escala se está tratando cada vez más como una cuestión contractual y de derechos de explotación.
Una tendencia más amplia:Las demandas relacionadas con entrenamiento de IA no se limitan a Reddit. Medios de comunicación, agencias fotográficas y titulares de derechos musicales han iniciado acciones similares contra empresas tecnológicas por el uso de contenidos en modelos generativos.
Esto indica que el marco jurídico aplicable al entrenamiento de IA está en plena evolución.
¿Qué implica esto para tu proyecto?
Si estás considerando utilizar datos para entrenamiento de modelos de IA con fines comerciales, conviene tener en cuenta:
- La visibilidad pública de un contenido no equivale necesariamente a libertad de uso comercial.
- Eludir medidas técnicas de protección puede interpretarse como un indicio de mala fe.
- La escala del proyecto influye en el análisis jurídico: no es lo mismo un proyecto académico limitado que la recopilación masiva de datos.
- La existencia de acuerdos de licencia se está convirtiendo en una práctica cada vez más habitual en proyectos de gran escala.
- Documentar el cumplimiento de buenas prácticas (respeto de robots.txt, límites de velocidad, intentos de contacto) puede resultar relevante en caso de controversia.
Conclusión provisional
El marco jurídico relativo al uso de datos para entrenamiento de inteligencia artificial continúa desarrollándose.
Mientras los tribunales resuelven estos casos, la opción más prudente en proyectos comerciales a gran escala consiste en evaluar la necesidad de acuerdos de licencia y asesoramiento jurídico específico.
Conclusión y recomendaciones finales
El web scraping, en sí mismo, no es ilegal. Sin embargo, su legalidad depende del contexto, del tipo de datos recopilados y del uso que se haga de ellos.
Dado que el marco normativo continúa evolucionando y existen áreas grises en distintas jurisdicciones, es recomendable mantenerse actualizado sobre cambios legislativos y decisiones judiciales relevantes. El hecho de que una práctica no haya sido sancionada hoy no garantiza que el análisis jurídico permanezca inalterado en el futuro.
Ante cualquier duda sobre la legalidad de un proyecto específico, la opción más prudente es solicitar asesoramiento jurídico especializado.
Asimismo, la elección de la herramienta de scraping puede influir en el nivel de riesgo operativo. Utilizar soluciones consolidadas en el mercado, que permitan configurar límites de velocidad, respetar directrices técnicas y aplicar buenas prácticas de tratamiento de datos, puede contribuir a una implementación más segura y responsable.
Independientemente de la herramienta utilizada, el principio fundamental sigue siendo el mismo:
- Respetar la normativa aplicable
- Actuar con buena fe
- Aplicar criterios de proporcionalidad
- Evitar la recopilación indebida de datos personales
Un enfoque equilibrado entre cumplimiento normativo y responsabilidad técnica es la base para desarrollar proyectos de scraping sostenibles en el tiempo.
