Netflix te conoce mejor que tu gato: una lección alucinante de IA

Netflix, el día de hoy, es parte de la familia, exactamente como tu gato, ¡pero te hace mucho más caso! De hecho, se puede argumentar que nos conoce mejor que nuestros parientes más cercanos. Por ejemplo, si decides ver Netflix para relajarte después de un día arduo de trabajo, él sabe exactamente lo que necesitas, como un verdadero amigo. La variedad de recomendaciones de Netflix te sorprenderá. Además, un día apoyas a Kate Hudson en “Cómo perder a un hombre en 10 días”, y al siguiente estás pegado a “Manifiesto”. Netflix se convierte en tu genio con la ayuda de la magia de la IA. El algoritmo de recomendación es el ingrediente secreto que aumenta nuestro compromiso con la plataforma. Entonces, echemos un vistazo a los secretos de su funcionamiento: cómo funciona con IA y por qué se ha vuelto un estándar de oro para las empresas.

¿Cómo utiliza Netflix la IA para personalizar las recomendaciones de los usuarios?

Las recomendaciones de Netflix se basan en una combinación de técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Veamos cómo:

1. Filtrado basado en contenido

La empresa analiza los metadatos de cada serie o película: género, actores, director, el año de estreno y palabras clave de la trama. Como resultado, Netflix puede recomendar contenido similar al comprender los atributos del contenido que los usuarios han calificado positivamente en el pasado.

2. Factorización matricial

La plataforma utiliza algoritmos como la Descomposición de Valores Singulares (SVD) para identificar patrones ocultos en el comportamiento de los usuarios, entre otros factores. Ayuda a predecir cómo los usuarios calificarán el contenido nuevo y, por lo tanto, puede ayudar a refinar las recomendaciones de Netflix.

3. Filtrado colaborativo

El comportamiento de usuarios similares ayuda a los modelos de aprendizaje automático de Netflix a ofrecer sugerencias a esa cohorte. Por ejemplo, si Juan y Sonia tienen preferencias similares, el modelo puede recomendar el contenido que Juan ha disfrutado a Sonia, y viceversa.

Aprendizaje profundo

Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, mejoran la eficacia de las recomendaciones de Netflix. La empresa puede procesar grandes cantidades de datos y detectar patrones complejos para aumentar la precisión de sus recomendaciones.

¿Qué puntos de datos se tienen en cuenta al generar recomendaciones personalizadas de Netflix?

Netflix y la IA tienen en cuenta una amplia gama de puntos de datos a la hora de generar recomendaciones personalizadas, entre ellos:

1. Datos explícitos del usuario

Se refiere a un conjunto de datos proporcionados directamente por los usuarios. Por ejemplo, las calificaciones (me gusta, me encanta y no para mí) de los títulos son cruciales para los modelos de aprendizaje automático de Netflix. Además, el historial de navegación es útil incluso si uno no ve el título. Esto se debe a que influye en las recomendaciones de Netflix al inferir los géneros preferidos.

2. Datos implícitos del usuario

Se rastrean los hábitos, desde qué series y películas son elegidas hasta cuánto tiempo son visualizadas, especialmente si el interés llega hasta el final. Esto dibuja una imagen detallada de las preferencias del usuario. Además, factores como la pausa, el rebobinado y el avance rápido también pueden indicar el nivel de participación.

3. Datos varios

Netflix y la IA tienen en cuenta aspectos como la hora del día y el día de la semana. Sin duda pueden detectar los programas que los usuarios ven a altas horas de la noche pueden diferir de las selecciones diurnas. Además, rastrean dispositivos de trasmisión: un teléfono, computadora portátil, una tableta o por televisor. También, la actividad de la cuenta de un usuario indica datos: si ve contenido diferente en varios perfiles.

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¿Cuáles son los beneficios y limitaciones de las sugerencias de contenido personalizadas?

La personalización tiene varios beneficios y limitaciones. Son los siguientes:

Beneficios

Mejora la experiencia del usuario

Ayuda a dirigir a los usuarios hacia un contenido de su preferencia, lo que resulta en una experiencia más satisfactoria.

Aumenta el compromiso

La personalización permite a los usuarios descubrir nuevos contenidos que probablemente disfruten, lo que hace que los usuarios pasen más tiempo en la plataforma.

Mejora la retención

La mayoría de las empresas suelen aprovechar la personalización para garantizar que los usuarios vuelvan a su servicio y reducir su abandono.

Mejora el descubrimiento

La función permite arrojar luz sobre contenido que de otro modo podría pasar desapercibido para maximizar la utilización del catálogo de la plataforma.

Limitaciones

Crea silos

Existe el riesgo de que los usuarios se encuentren inadvertidamente en una burbuja de filtro. Con ello, los usuarios están limitados al contenido que se alinea con sus preferencias existentes.

Afecta a la privacidad

La mayoría de las empresas entrenan sus modelos de personalización mediante la recopilación y el análisis de datos de los usuarios. Este factor plantea preocupaciones de privacidad en ausencia de una política sólida de protección de datos.

Muestra sesgo

Los algoritmos de personalización pueden estar sesgados debido a factores como la demografía. Esto puede llevar a recomendaciones que refuercen estereotipos o excluyan a ciertos grupos.

Recomendaciones de límites

La personalización restringe las recomendaciones al comportamiento anterior del usuario, que puede no siempre reflejar sus intereses o estado de ánimo actual.

¿Cómo pueden las empresas aprovechar la IA para mejorar las experiencias de los usuarios?

La contribución de la IA a la economía mundial podría ascender hasta los 15,7 billones de dólares en 2030, según un estudio de PwC. Por lo tanto, es fundamental que las empresas cosechen los beneficios derivados del avance de la IA. He aquí por qué:

1. Impulsa la personalización

Como vimos, las empresas pueden analizar los datos de los usuarios, el historial de compras y el comportamiento de navegación para hacer recomendaciones futuras. También puede ayudar a hacer que el contenido del sitio web, los correos electrónicos o los mensajes de marketing sean más relevantes.

2. Agiliza el servicio al cliente

Muchas empresas ya están utilizando chatbots impulsados por IA para brindar atención al cliente las 24/7 y resolver problemas básicos. Además, la IA puede evaluar las opiniones de los clientes, menciones en las redes sociales o los tickets de soporte para identificar áreas de mejora.

3. Aumenta la eficiencia

Una organización puede delegar tareas repetitivas a la IA como la clasificación de datos o la generación de informes. Gracias a esto es posible liberar a los empleados para que se centren en tareas estratégicas. Además, la IA puede programar el mantenimiento con antelación y, en consecuencia, minimizar el tiempo de inactividad.

4. Aumenta el desarrollo de productos

Todas las empresas deben utilizar los comentarios de los clientes para comprender los puntos débiles y las solicitudes de funciones, así como desarrollar productos relevantes. El uso de la IA puede facilitar este proceso y también observar las tendencias del mercado para predecir las necesidades futuras de los clientes. Por consecuencia, permitirá a las empresas satisfacer las demandas cambiantes.

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¿Qué consideraciones éticas deben tenerse en cuenta a la hora de desarrollar algoritmos de IA para las recomendaciones?

1. Equidad

Todos los algoritmos de IA deben entrenarse con datos imparciales para mitigar los sesgos, prevenir la discriminación y garantizar un trato justo en una amplia gama de grupos demográficos.

2. Privacidad

Los algoritmos de IA deben respetar la privacidad del usuario recopilando datos relevantes, anonimizando la información personal y proporcionando mecanismos de permiso claros para compartir datos.

3. Transparencia

La transparencia estipula que los usuarios deben saber cómo funcionan los algoritmos, qué datos se utilizan y por qué se les sugiere cierto contenido.

4. Rendición de cuentas

Debe haber una línea clara de responsabilidad por las decisiones tomadas por algoritmos personalizados. En otras palabras, debe haber supervisión y vías de recurso en caso de errores o daños.

5. Impacto social

Todo desarrollador debe estudiar las consecuencias de los algoritmos de personalización inspeccionando su potencial para influir en el comportamiento del usuario, dar forma a las normas culturales e impactar en los procesos democráticos.

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