Cada vez que un usuario ingresa a Netflix, HBO, Prime Video o Disney+, el catálogo que aparece en pantalla no es el mismo para todos. Detrás de esa selección funciona un complejo sistema de inteligencia artificial que procesa información en tiempo real para determinar qué contenido mostrar primero.
El algoritmo tiene en cuenta variables como el historial de reproducciones, el tiempo dedicado a cada título, el horario de uso, el dispositivo desde el que se accede e incluso la velocidad con la que el usuario se desplaza por el catálogo. A partir de esos datos construye una oferta personalizada para cada perfil.
Netflix informó que más del 80% de las reproducciones que se realizan en su plataforma provienen directamente de recomendaciones automáticas y no de búsquedas realizadas por los usuarios. Investigaciones de Stratoflow y del centro de estudios New America respaldan ese dato, que refleja el peso que tienen los algoritmos en las decisiones de consumo audiovisual.
Internamente, el sistema de recomendaciones de la compañía, conocido como Netflix Recommendation Engine (NRE), trabaja con más de 1.300 grupos de recomendación y analiza simultáneamente más de 3.000 títulos para cada usuario antes de definir qué contenido ocupará los primeros lugares de la pantalla.
EL RIESGO DE LA INVISIBILIDAD
Especialistas advierten que esta lógica también tiene consecuencias. Las producciones que no reciben un impulso inicial por parte del algoritmo pueden quedar relegadas dentro del catálogo, incluso cuando cuentan con un importante reconocimiento artístico o buenas críticas.
Ese fenómeno es conocido como “gatekeeping algorítmico”, ya que el sistema termina funcionando como un filtro que condiciona qué obras llegan efectivamente a las audiencias y cuáles permanecen prácticamente ocultas.
Investigadores de la Universidad de Bolonia describen este modelo como un “neogeneralismo algorítmico”: una estrategia que combina recomendaciones altamente personalizadas con contenidos de alcance masivo, permitiendo que las plataformas funcionen al mismo tiempo como servicios de nicho y grandes distribuidoras globales.
Alrededor del 30% del tiempo de visualización en Netflix corresponde a producciones realizadas en idiomas distintos del inglés, un indicador de que el algoritmo puede ampliar el acceso a contenidos internacionales, aunque siempre dentro de criterios definidos por intereses comerciales.
¿EL ALGORITMO CREA LOS ÉXITOS?
El recorrido de “El juego del calamar” es uno de los casos más citados para analizar el funcionamiento de estas recomendaciones.
La serie surcoreana alcanzó 1.650 millones de horas de visualización durante sus primeros 28 días y generó, según estimaciones difundidas por Bloomberg, un impacto económico cercano a los 891 millones de dólares para Netflix.
Sin embargo, datos de Parrot Analytics indican que el fenómeno comenzó antes del impulso definitivo del algoritmo. La difusión en redes sociales, especialmente a través de TikTok, fue la que despertó el interés inicial del público, mientras que el sistema de recomendaciones amplificó posteriormente ese crecimiento.
Para Wared Seger, director ejecutivo de Parrot Analytics, los algoritmos no crean por sí solos los fenómenos culturales, sino que identifican tendencias ya existentes y las potencian cuando detectan un alto nivel de interés entre los usuarios.
Los investigadores de la Universidad de Bolonia sostienen que ambos procesos se retroalimentan: las preferencias de los espectadores alimentan al algoritmo y éste devuelve esas señales multiplicadas, consolidando determinados contenidos como grandes fenómenos de audiencia.
UNA PROGRAMACIÓN ADAPTADA A CADA MOMENTO DEL DÍA
El funcionamiento de estos sistemas no depende únicamente de los gustos de cada usuario.
Estudios de Ampere Analysis muestran que las plataformas modifican las recomendaciones según la franja horaria. Durante la noche predominan dramas, thrillers y contenidos de mayor duración, mientras que por la tarde aumentan las sugerencias de comedias, realities y programas de consumo más ligero.
Este tipo de segmentación mejora la experiencia personalizada, aunque también condiciona la exposición a determinados géneros y reproduce estrategias similares a las de la programación tradicional de la televisión.
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