Con cerca de 100 millones de canciones disponibles y más de 600 millones de suscriptores, ayudar a los oyentes a encontrar la música que amarán se ha convertido en un desafío de navegación para Spotify. La promesa de personalización y recomendaciones significativas le dará al vasto catálogo más significado, y eso es central para la misión de Spotify.
La suite de herramientas de recomendación del gigante del streaming de audio ha crecido a lo largo de los años: el feed de inicio de Spotify, Discover Weekly, Blend, Daylist y Made for You Mixes. Y en los últimos años, ha habido señales de que está funcionando. Según los datos publicados por Spotify en su Día del Inversor 2022, los descubrimientos de artistas cada mes en Spotify habían alcanzado los 22 mil millones, frente a los 10 mil millones en 2018, “y aún no hemos terminado”, declaró la compañía en ese momento.
En la última década o más, Spotify ha estado invirtiendo en inteligencia artificial y, en particular, en aprendizaje automático. Su DJ de inteligencia artificial recientemente lanzado puede ser su mayor apuesta hasta ahora de que la tecnología permitirá a los suscriptores personalizar mejor las sesiones de escucha y descubrir nueva música. El DJ de inteligencia artificial imita la vibra de la radio al anunciar los nombres de las canciones y los comienzos de las pistas, algo destinado en parte a ayudar a los oyentes a salir de sus zonas de confort. Un punto doloroso existente para los algoritmos de inteligencia artificial, que pueden ser excelentes para dar a los oyentes lo que saben que ya les gusta, es anticipar cuándo quieren salir de esa zona de confort.
El DJ de inteligencia artificial combina tecnología de personalización, inteligencia artificial generativa y una voz AI dinámica, y los oyentes pueden tocar el botón DJ cuando quieren escuchar algo nuevo y algo menos derivado directamente de sus gustos establecidos. Detrás de las dulces tonalidades de un DJ de IA hay personas, expertos tecnológicos y expertos en música, que tienen como objetivo mejorar la capacidad de recomendación de las herramientas de Spotify. La compañía cuenta con cientos de editores y expertos en música en todo el mundo. Un portavoz de Spotify dijo que la herramienta de IA generativa permite a los expertos humanos “escalar su conocimiento innato de formas nunca antes posibles.”
Los datos sobre una canción o artista en particular capturan algunos atributos: características musicales particulares y con qué canción o artista se ha emparejado típicamente entre los millones de sesiones de escucha a cuyos datos puede acceder el algoritmo de IA. Obtener información sobre la canción es un proceso bastante fácil, incluido el año de lanzamiento, el género y el estado de ánimo, desde alegre hasta bailable o melancólico. También se identifican diversos atributos musicales, como el tempo, la clave y la instrumentación. Combinar estos datos asociados con millones de sesiones de escucha y las preferencias de otros usuarios ayuda a generar nuevas recomendaciones y logra el salto de datos agregados a suposiciones de oyentes individuales.
En su formulación más simple, “Los usuarios que les gustó Y también les gustó Z. Sabemos que te gusta Y, así que es probable que te guste Z”, es como un IA encuentra coincidencias. Y Spotify dice que está funcionando. “Desde el lanzamiento de DJ, hemos descubierto que cuando los oyentes de DJ escuchan comentarios junto con recomendaciones de música personal, están más dispuestos a probar algo nuevo (o escuchar una canción que de otro modo habrían saltado)”, dijo el portavoz.
Si tiene éxito, no solo los oyentes obtienen alivio de un punto doloroso. Una gran herramienta de descubrimiento es igualmente beneficiosa para los artistas que buscan establecer conexiones con nuevos fanáticos.
Julie Knibbe, fundadora y CEO de Music Tomorrow, que tiene como objetivo ayudar a los artistas a conectarse con más oyentes al comprender cómo funcionan los algoritmos y cómo trabajar mejor con ellos, dice que todos están tratando de descubrir cómo equilibrar la familiaridad y la novedad de una manera significativa, y todos están confiando en los algoritmos de IA para ayudar a que esto sea posible. Pero dice que el equilibrio entre descubrir nueva música y mantenerse en patrones establecidos es un problema central no resuelto para todos los involucrados, desde Spotify hasta los oyentes y los artistas.
“Cualquier IA solo es buena en lo que le dices que haga”, dijo Knibbe. “Estos sistemas recomendadores han estado presentes durante más de una década y han llegado a ser muy buenos para predecir lo que te gustará. Lo que no pueden hacer es saber qué tienes en la mente, específicamente cuando quieres aventurarte en un nuevo territorio o categoría musical.”
Daylist de Spotify es un intento de utilizar la IA generativa para tener en cuenta los gustos establecidos, pero también los diversos contextos que pueden dar forma y remodelar los gustos de un oyente a lo largo del día, y hacer nuevas recomendaciones que se adapten a diversos estados de ánimo, actividades y vibras. Knibbe dice que es posible que mejoras como estas continúen, y que la IA mejora en encontrar la fórmula de cuánta novedad desea un oyente, pero agregó: “la suposición de que las personas quieren descubrir nueva música todo el tiempo no es cierta.”
La mayoría de las personas todavía regresan, bastante felices, a terrenos musicales familiares y patrones de escucha. “Tienes varios perfiles de oyentes, curadores, expertos… las personas plantean diferentes demandas a la IA”, dijo Knibbe. “Los expertos son más difíciles de sorprender, pero no son la mayoría de los oyentes, que tienden a ser más casuales”, y cuyo uso de Spotify, dice ella, a menudo se reduce a crear un “fondo cómodo” para la vida diaria.
Los optimistas tecnológicos hablan a menudo en términos de una era de “abundancia”. Con 100 millones de canciones disponibles, pero muchos oyentes prefiriendo las mismas 100 canciones un millón de veces, es fácil entender por qué se busca un nuevo equilibrio. Pero Ben Ratliff, crítico musical y autor de “Every Song Ever: Twenty Ways to Listen in an Age of Musical Plenty”, dice que los algoritmos son menos una solución a este problema que un mayor arraigo del mismo.
“Spotify es bueno captando las sensibilidades populares y creando una banda sonora para ellas”, dijo Ratliff. “Su lista de reproducción Sadgirl Starter Pack, por ejemplo, tiene un gran nombre y alrededor de un millón y medio de me gusta. Desafortunadamente, bajo la bandera de un regalo, el SSP simplifica la complejidad oceánica de la depresión adolescente en una pequeña colección de actos musicales ‘añosos’ dependibles, y convierte rápidamente en clichés duros la música y la sensibilidad.”
Las obras de curación que claramente son realizadas por personas reales con preferencias reales siguen siendo la preferencia de Ratliff. Incluso una buena lista de reproducción, dice, puede haber sido hecha sin mucha intención y consciencia, sino solo con un sentido desarrollado de reconocimiento de patrones, “ya sea patrones de oscuridad o patrones de lo ampliamente conocido”, dijo.
Dependiendo del individuo, la IA puede tener igualdad de oportunidades para convertirse en una solución utópica o distópica dentro del universo de 100 millones de pistas. Ratliff dice que la mayoría de los usuarios deberían mantenerlo más simple en sus viajes de música en streaming. “Siempre y cuando te des cuenta de que la aplicación nunca te conocerá de la manera en que deseas ser conocido, y siempre y cuando sepas lo que estás buscando, o tengas algunas buenas indicaciones listas, puedes encontrar mucha música genial en Spotify.”