Los consejos que llegan de la Red

Las sugerencias de familia y amigos pueden influir en nuestros gustos, compras y hábitos de consumo, pero un círculo cerrado de personas puede quedarse corto a la hora de descubrirnos nuevos cantantes o escritores. La tienda online Amazon.com o la compañía española MyStrands utilizan sistemas automatizados que ofrecen todo tipo de consejos de compra a sus clientes, tecnologías de recomendación sobre las que esta semana se debate en Bilbao y que próximamente llegarán a otros mercados.

Olga Fernández Deleito, especializada en experiencias de usuario en Internet, explica que un sistema de recomendación es una tecnología que una vez integrada en una página de comercio electrónico "permite ofrecer al internauta productos que podría interesarle comprar pero que no se le habían ocurrido". Si funciona, tanto la tienda online como el consumidor pueden salir ganado, pues a la primera le proporcionará un mayor volumen de ventas mientras "amplia el campo de visión" del segundo.

Amazon, primer minorista de la Red junto a eBay, ofrece a sus clientes un sistema de recomendación casi desde el nacimiento de la tienda. Al crear un usuario el internauta establece sus preferencias, y teniendo estas presentes junto a las compras que va realizando, el sistema realiza recomendaciones de todo tipo. Los consejos se basan en muchas ocasiones en lo que compraron o valoraron positivamente otros usuarios que comparten gustos contigo.

Recommenders06

Quienes diseñan sistemas de recomendación intentan en la actualidad realizar sistemas más inteligentes, que puedan dar consejos válidos al consumidor teniendo una información mínima sobre él. Sobre esta y otras cuestiones debaten hoy y mañana en Bilbao expertos investigadores procedentes de universidades estadounidenses y representantes de grandes compañías tecnológicas como Yahoo!, Ask.com, IBM, Netflix o Sun, en el marco de Recommenders06.

En este evento, organizado por la compañía española MyStrands, se intercambiarán conocimientos y experiencias en el diseño de sistemas de recomendación. "Nos reuniremos unas cien personas, entre los que hay científicos, investigadores o directivos de empresas", explica Gabriel Aldamiz - Echevarría, vicepresidente de comunicación de MyStrands.

La empresa nació en 2003 bajo el nombre de MusicStrands, nombre también del servicio de recomendaciones musicales por el que la empresa se ha hecho conocida. Básicamente, el sistema funciona de la siguiente manera. Sus usuarios descargan un pequeño programa que envía a MyStrands información sobre la música que escuchan a través de Windows Media Player o iTunes, y teniendo en cuenta estos datos y aplicando algoritmos propios decide que otras canciones pueden resultarles interesantes.

Consejos válidos desde el primer momento

La base del negocio de MyStrands, que ha atraído la atención de medios internacionales en las últimas semanas, está en la tecnología de recomendación que han desarrollado, que se traduce en 16 patentes registradas en Europa y EE UU, y permite a sitios de comercio electrónico registrar compras que el cliente no tenía previsto realizar en un inicio. "Desde el principio sabíamos que nuestro enfoque era un enfoque tecnológico", dice Aldamiz - Echevarría, que señala que la inteligencia artificial que han desarrollado se basa "en el comportamiento de la gente y es aplicable para todo tipo de contenidos y de plataformas". Por eso el cambio de nombre, de MusicStrands a MyStrands, con lo que marca un claro objetivo de pasar de recomendar música a cualquier tipo de producto y servicio, así como el salto al teléfono móvil.

Un sistema de recomendaciones debe, según el directivo de MyStrands, "aprender del usuario y ofrecer información relevante", pero eso es algo difícil la primera vez que el internauta entra en tu sistema, pues conoces poco de él. En ese punto es en el que MyStrands destaca pues aporta consejos "desde el primer momento", afirma Aldamiz - Echevarría. Las recomendaciones que realiza ese sistema es además totalmente individual, no siendo tan importante el lugar de procedencia o sexo del cliente como sus gustos personales. "No localizamos la recomendación, la personalizamos".

También en buscadores y televisiones

Los sistemas creados por MyStrands, Amazon, o Launch, la radio en Internet de Yahoo!, no difieren mucho en su filosofía de lo que hacen los grandes buscadores para ofrecer a sus usuarios publicidad focalizada en sus intereses. Lo más importante es conocer sus intereses. Cuando una realiza una búsqueda, entre los resultados suelen aparecer casi siempre anuncios relacionados con el tema sobre el que estamos indagando. Cuanto más sabe el buscador sobre nosotros -puede recordar todas las búsquedas que hemos realizado- más acertará con la publicidad.

Pero esa inteligencia no quedará reservada a los anunciantes, según Aldamiz - Echevarría, que afirma que "la industria de la búsqueda puede tener su futuro en los motores de recomendación". Y no se equivoca. Hoy mismo Google ha lanzado un nuevo servicio que permite a quienes hacen uso de su portada personalizable incluir en ella un módulo de sugerencias. Bajo el epígrafe de "Cosas interesantes para tí", este espacio muestra la información que el buscador tiene sobre el internauta en cuestión y como en base a ella puede realizar diferentes recomendaciones sobre páginas, búsquedas y gadgets.

En el futuro, sistemas de recomendación basados en tecnologías que procesen todo tipo de información -lo que consumen otras personas, lo que valoran positivamente, lo que más se vende, lo más novedoso…- pueden llegar a todo tipo de mercados, incluyendo la televisión, donde la oferta de canales y programas es cada vez mayor. "La cantidad de contenido es inabarcable y necesitamos herramientas que nos permitan buscar con algo de sentido", concluye Aldamiz - Echevarría.