Machine Learning: el secreto detrás de la nueva IA de Spotify
La Inteligencia Artificial está adentrándose cada vez más en todos los ámbitos de la tecnología. Spotify no será la excepción, y no piensa quedarse atrás. Con su más reciente lanzamiento busca ofrecer un catálogo más personalizado al escuchar música en la plataforma de streaming. DJ es el nombre de la nueva herramienta que hasta ahora se encuentra en fase de prueba.
Introducing DJ An entirely new way to play your @Spotify, powered by AI. Now rolling out to Premium users in the U.S. and Canada. Head to Spotify now to meet your DJ. pic.twitter.com/sbQr8JrrmF
— Spotify News (@SpotifyNews) February 22, 2023
DJ es un sistema de inteligencia artificial que genera mezclas de música personalizadas y adaptadas a las preferencias de cada usuario. Esta nueva función de Spotify es desarrollada por Open AI, la misma empresa que desarrolla Chat GPT, además de haberse aliado para trabajar con Microsoft en el desarrollo de su nuevo buscador Bing con inteligencia artificial.
La función de inteligencia artificial DJ de Spotify es una forma de crear mezclas de música personalizadas, sin la necesidad de crear listas de reproducción. La función utiliza algoritmos para crear mezclas continuas de música basadas en los gustos. Wired señala que “permite acceder a una lista de reproducción infinita, que los usuarios pueden, aparentemente, editar tocando el botón "DJ" y enviando comentarios a la inteligencia artificial”.
Esta herramienta apenas está disponible en Spotify Estados Unidos, pero su singular manera de interactuar con los gustos de cada persona es lo que causa revuelo entre quienes ya pudieron probarla. Al parecer la herramienta permite acceder a una lista de reproducción “infinita” que será la base de la personalización.
Después, el usuario puede editarlas a partir de comentarios y cambios de lugar en la playlist, mientras que la IA aprenderá de estos comentarios lanzando nuevas propuestas para, luego, seleccionar las que agraden al usuario. Pero eso no es todo, pues también las comentará.
Se trata de “una forma de crear mezclas de música personalizadas que se ajusten a la personalidad y gustos de cada usuario. Además, la función puede ayudar a descubrir nueva música y artistas basados en los gustos musicales del usuario”, asegura el sitio web estadounidense de noticias CNET.
Hay una llave maestra que permite entender cómo las inteligencias artificiales como ésta logran “aprender” automáticamente los gustos del usuario. De hecho, esta función permite que mientras más música escuche el usuario, más precisa será la mezcla generada. Se trata del “machine learning”.
El machine learning, también conocido como aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de datos. En lugar de programar explícitamente una tarea específica para la computadora, como se hace en la programación tradicional, el machine learning se basa en la capacidad de la computadora para aprender y adaptarse por sí misma.
Pero, ¿cómo funciona? El aprendizaje automático se basa en el uso de algoritmos y modelos que permiten a la computadora aprender patrones a partir de los datos, y luego utilizar esos patrones para hacer predicciones o tomar decisiones. Estos modelos pueden ser supervisados o no supervisados. En el aprendizaje supervisado, se utiliza un conjunto de datos etiquetados para entrenar al modelo y luego se utiliza ese modelo para hacer predicciones en nuevos datos. En el aprendizaje no supervisado, el modelo se entrena sin etiquetas y se utiliza para descubrir patrones y relaciones entre los datos.
El machine learning no es un proceso sencillo. “Conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible producir modelos más precisos basados en datos”, explica la empresa de hardware IBM (International Business Machines).
El machine learning se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde la clasificación de imágenes y la detección de fraudes en el caso de empresas, así como personalización de recomendaciones en servicios de streaming como Netflix. La capacidad del machine learning para aprender y mejorar automáticamente a partir de los datos lo convierte en una herramienta muy poderosa para procesar grandes cantidades de información y automatizar tareas complejas.
Spotify ha sabido cómo sacarle jugo a esta herramienta. Emily Galloway, jefa de diseño de producto para la personalización de Spotify, explica la herramienta: “el comentario de cada artista es similar, el orden en que los usuarios reciben el comentario es único y se basa en los hábitos de escucha de cada usuario”, en un reporte de Wired Italia.
Aunque en este momento se prueba la versión piloto disponible para Spotify Estados Unidos, es posible que más tarde la compañía lance una versión mejorada para los demás países.
