Recomendación de la nación

Me encantan los libros, me gusta la música y no me importan las noticias. Cuando me envían un vínculo a algo que un amigo cree que debería leer, escuchar o ver, lo tomo en serio. Las recomendaciones son fundamentales para mi calidad de vida.

Es bueno que me sienta así, porque las recomendaciones están en todas partes en Internet. Dondequiera que compre en línea, una parte de mi pantalla me indica con un mensaje como Clientes que compraron este artículo también ... . Las ventanas emergentes y los anuncios sensibles al contexto se han complementado con este susurro bajo y seductor de sugerencia automatizada. La verdad es que ahora recibo más buenas recomendaciones sobre más cosas, con más frecuencia, de los algoritmos bayesianos que de mis mejores amigos. Quizás esto debería hacerme sentir nostalgia, pero no es así. Una mejor tecnología no significa peores amigos.

Esta historia fue parte de nuestro número de mayo de 2008

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A diferencia de los recomendadores humanos, Apple.com, Amazon.com y Google.com nunca me insultan con la insinuación de que gasto mi tiempo, dinero o atención en cosas incorrectas. Simplemente están haciendo recomendaciones relevantes, y ocasionalmente novedosas, basadas en mis elecciones pasadas y las cosas que atiendo en tiempo real. El enfoque de la personalización digital ha cambiado de lo que me interesa ahora a lo que podría interesarme a continuación. Todas las elecciones que hago en el momento se absorben en una esfera de sugestión donde, después de ponderadas estadísticamente, renacen como ofertas y consejos.

Cada vez más, siento tanta curiosidad por las recomendaciones de un sitio como por lo que vende. Rara vez me molesta que un sitio intente venderme algo más. Al contrario, me gusta que las empresas de Internet hayan dedicado tanto ingenio, memoria y capacidad de procesamiento para ofrecerme buenas sugerencias. Pero lo bueno debe mejorar mucho si las recomendaciones van más allá de decirme lo que me podría gustar en este momento.

Piense en Amazon, cuyo sitio muestra algunas de las molestas limitaciones de los motores de recomendación actuales. La compañía ha sido pionera en esta tecnología desde poco después de su lanzamiento en 1995. Greg Linden, quien ahora trabaja con Microsoft, ayudó a escribir el primer motor de recomendación de Amazon, Instant Recomendaciones, que tuvo éxito donde un sistema más antiguo llamado BookMatcher había fallado. El motor evolucionó gradualmente. Aprendimos qué funcionó y qué no al ver cómo los cambios en las recomendaciones ayudaron a las personas a encontrar nuevos libros, dice Linden. Disfrutamos ayudando a las personas a descubrir libros que probablemente no hubieran encontrado por sí mismos. Nunca se trató de marketing, solo de hacer coincidir a las personas con los libros que les encantarían. Pero resulta que la gente compra más cuando les ayuda a encontrar lo que necesitan.

En la actualidad, Amazon hace recomendaciones sobre la base del historial de compras y navegación de un cliente, otros artículos vistos o comprados por clientes que compraron el producto que se está viendo y artículos que parecen estar relacionados con ese producto. En Amazon, las reseñas, recomendaciones y clasificaciones se convierten en una parte esencial de la navegación y las compras. Por ejemplo, mientras revisaba Previsiblemente irracional , El nuevo libro de Daniel Ariely sobre la toma de decisiones aparentemente disfuncional, la tira Clientes que compraron este artículo también compraron ... me indicó un título de próxima aparición del que nunca había oído hablar: Nudge, del economista conductual de la Universidad de Chicago Richard Thaler y de la Universidad de Chicago el profesor de derecho Cass Sunstein. Haga clic y ya estoy. Es precisamente el tipo de conexión en tiempo real que hace que las compras en Amazon sean superiores a las alternativas tanto en persona como en línea.

Los clics son la moneda de la nación de recomendación. Cuantas más elecciones haga (o se niegue a hacer), más precisas estarán las recomendaciones. Cuanto más interactúen sus pares con Amazon, mejor podrán inferir los motores de Amazon qué recomendaciones tendrán más sentido para usted y más dinero para ellos. El resultado es que las recomendaciones pueden convertirse en ejemplos increíblemente rentables de lo que los economistas llaman efectos de red, donde el valor de una red es proporcional al número de sus participantes.

Pero por útiles que puedan ser estos algoritmos, también están sujetos a episodios repentinos de aparente ceguera. Me molesta, por ejemplo, que los motores de recomendación de Amazon no distingan inteligentemente los libros que busco o compro me de los que busco o compro como regalos . Sí, puedo hacer clic en una pequeña caja cuando compro algo como regalo. Además, si visito Mi Amazon, hay una pestaña que ofrece mejorar mis recomendaciones: en el desplazamiento largo de todo lo que he comprado, puedo hacer clic en una casilla que dice Esto se compró como regalo y otra casilla que dice No utilizar para recomendaciones. Pero estas características están lejos de ser obvias (las descubrí solo al escribir esta revisión, y uso Amazon a lote ). Los motores de Amazon tampoco utilizan mi historial de compra de obsequios para sugerir obsequios para amigos en particular. ¿Me molestarían esas sugerencias? No. De hecho, me gustaría que Amazon me facilite alternar entre navegar por mí mismo y navegar por otros. Con mucho gusto elegiría ser un usuario beta de recomendaciones si se ofreciera esa opción, por mucho que me alegraría tener un comprador personal que me ayude durante los cumpleaños y las vacaciones. Pregúntale bien.

Surgen diferentes problemas con el motor de recomendaciones Solo para ti en iTunes de Apple, que se introdujo en 2005. Puedo perdonar el hecho de que mi compra de Rapsodia Bohemia se le solicitó Solo para que lo recomiende The Best of Foreigner Live , pero no es que la compra de Dance the Night Away de Van Halen provocara una recomendación para Rush. Si bien acepto que los motores de recomendación tienen sus propias peculiaridades y excentricidades cuantitativas, esas sugerencias son simplemente terribles. El motor de Apple parece darle más peso a la era que al género, el tempo o el estilo. (Un portavoz de Apple con el que me comuniqué se negó a ser más específico sobre cómo funcionan sus motores de recomendación).

El software de recomendación de Apple también es peor que el de Amazon en otros aspectos. Cuando compro una canción o dos de una banda, ¿por qué el motor me pregunta si quiero comprar un álbum completo de otra? Debería obtener recomendaciones de canciones individuales antes de recibir sugerencias de álbumes. ITunes de Apple impulsa álbumes y canciones: parece difícil de vender. Quiero que me seduzcan sonoramente, no que me asalten comercialmente. Hazme probar, gratis, por supuesto, otra canción antes de preguntar si soy dueño o quiero tener el álbum completo. Si me gusta la canción, la compro. ¡Honesto!

La interfaz Just for You se ve bastante bonita. Pero como experiencia interactiva, es desagradable. A diferencia de Amazon, el sitio se siente más como una tienda de discos que quiere mover productos que como la guarida de un amigo con gran gusto musical. Los motores de recomendación deberían liberar a los minoristas del mal diseño de la tienda en línea, pero el sitio de iTunes me recuerda lo que menos me gusta de las compras. ¿Dónde está Jonathan Ive, el legendario diseñador industrial de Apple, cuando lo necesitamos?

A pesar de estas quejas, apuesto a que los algoritmos de recomendación y las interfaces se ramificarán rápidamente. En el futuro, tal vez Gmail de Google te diga a quién debes reenviar ese correo electrónico urgente o te recordará que te mantengas en contacto con un amigo que ignoraste sin darte cuenta. Combinar la publicidad sensible al contexto de Gmail con un motor de recomendaciones decente aumentaría el valor de ambos. Es más, es fácil imaginar a Facebook sugiriendo qué información debería compartirse con quién o quién debería compartir más contigo.

El auge del gráfico social (una representación abstracta de las conexiones sociales entre usuarios de redes digitales; ver Between Friends, marzo / abril de 2008) debería permitir que los motores de recomendación de diferentes empresas trabajen juntos, ofreciendo asesoramiento financiero, opciones de viaje y más. ¿No sería interesante ver qué acciones y fondos compran personas como usted? Quizás estas tecnologías finalmente se conviertan en meta, con algunas startups que ofrecen motores de recomendación que le permiten elegir los mejores motores de recomendación para usted. Los consejos sobre asesoramiento pueden ser un gran negocio.

A pesar de mi entusiasmo por el futuro de los servicios de recomendación, no puedo evitar sentir lo que sentía acerca de la búsqueda en 2001. Los motores de recomendación existentes tienen mucho valor, pero aún son primitivos. Las distinciones entre navegación y comparación (es decir, entre mirar productos y elegir entre ellos) no se comprenden bien. Todavía tenemos que ver cómo las etiquetas generadas por el usuario hacen que las descripciones de productos y servicios sean más precisas y útiles. Cuanto más específica, explícita y urgente sea la etiqueta, mejores serán las recomendaciones potenciales.

Personas inteligentes de todo el mundo están trabajando en estos problemas. Están en juego miles de millones de dólares. Netflix ofrece un millón de dólares a cualquiera que pueda mejorar la eficacia de su motor de recomendaciones (excepcionalmente exitoso). Ese es un pequeño precio a pagar por una empresa cuyo futuro depende de su capacidad para competir con Blockbuster y las empresas de distribución de video digital del futuro. Es un problema interesante e importante, porque no solo las personas ven las películas, sino también las parejas, las familias y los amigos. Quizás el algoritmo ganador se optimizará para las preferencias de los grupos.

Cuando recibo buenas recomendaciones, gasto mi tiempo y dinero de manera diferente. Incluso mejores recomendaciones aumentarán drásticamente el valor de ese tiempo y dinero. Ese es un futuro digital que anhelo y espero. Espero que los innovadores de Internet tomen mis recomendaciones tan en serio como yo las suyas.

Michael Schrage es consultor en innovación, investigador de Sloan School del MIT y autor de Serious Play: Cómo simulan las mejores empresas del mundo para innovar .

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