Aunque los expertos advierten sobre una posible dependencia cada vez mayor de estas tecnologías, Netflix utiliza algoritmos, aprendizaje automático e inteligencia artificial para reducir el número de opciones y ayudar a los usuarios a elegir contenidos.
Aunque los expertos advierten sobre una posible dependencia cada vez mayor de estas tecnologías, Netflix utiliza algoritmos, aprendizaje automático e inteligencia artificial para reducir el número de opciones y ayudar a los usuarios a elegir contenidos.
La variedad de opciones disponibles en las plataformas de streaming puede suponer un problema para los propios usuarios. Netflix y otros servicios utilizan la inteligencia artificial (IA) y los sistemas de recomendación para mitigar el fenómeno conocido como «fatiga de decisión», que puede llevar al usuario a cerrar la aplicación sin reproducir ningún contenido ante unos catálogos cada vez más amplios. El análisis, publicado por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), explica que la capacidad humana para comparar alternativas de forma simultánea es limitada. Según el profesor Juan Luis García Fernández, la corteza prefrontal y la memoria de trabajo gestionan cómodamente entre tres y cuatro elementos al mismo tiempo, mientras que un catálogo en streaming puede ofrecer cientos de opciones. Ante esta situación, surge la denominada «parálisis por decisión»: cuanto mayor es el número de posibilidades, más difícil puede resultar seleccionar una. Además, el usuario tiene la capacidad de comparar mentalmente las elecciones realizadas con las que ha rechazado y pensar que otra película o serie habría sido más adecuada. Para las plataformas, evitar este bloqueo reviste una gran importancia comercial. Si una persona no encuentra rápidamente algo que le interese ver, existe el riesgo de que abandone la aplicación y dedique su tiempo a otras plataformas o redes sociales. Netflix utiliza sistemas que combinan el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para realizar recomendaciones personalizadas. Estos sistemas cruzan información sobre el comportamiento del usuario, los gustos de personas con perfiles similares y las características del contenido disponible. Con esta información, crean selecciones diseñadas para aumentar la probabilidad de que el usuario encuentre algo que le resulte atractivo. Elena Neira, profesora de la UOC, explica cómo estos algoritmos funcionan como un filtro que reduce una selección demasiado amplia. En lugar de enfrentarse a cientos de posibilidades, el usuario recibe un número más limitado de alternativas. Los sistemas también analizan las búsquedas y los contenidos que una persona consume con frecuencia. Incluso las miniaturas que aparecen en las plataformas pueden personalizarse para mostrar imágenes que tengan más probabilidades de atraer la atención de cada usuario. La nueva generación de herramientas pretende permitir al usuario interactuar directamente con el sistema para explicarle lo que quiere ver en un momento determinado. La IA permitiría establecer una especie de conversación con la plataforma y realizar peticiones más específicas, de modo que el sistema interprete las preferencias y reduzca aún más las alternativas. Para García Fernández, un buen sistema de recomendación puede funcionar como un «andamio»: facilita el filtrado inicial, pero deja la decisión final en manos del usuario. Sin embargo, los especialistas también advierten sobre los riesgos de externalizar las decisiones de forma permanente. El uso constante de sistemas automatizados podría contribuir a la denominada «deuda cognitiva», si las personas dejan de ejercitar ciertas capacidades mentales porque las máquinas realizan cada vez más tareas por ellas. La recomendación personalizada puede fomentar la satisfacción de los usuarios y su permanencia en las plataformas, sobre todo porque las estadísticas de visualización son una métrica importante para estos servicios. El reto, según los expertos citados por la UOC, consiste en aprovechar la tecnología sin abandonar por completo la capacidad de explorar, decidir y descubrir contenidos por cuenta propia.
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