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Netflix explica cómo interviene la IA para el éxito de sus series

Ningún título de Netflix es fortuito: detrás tiene una gran investigación y el uso del aprendizaje automático para determinar su éxito, así lo dice la misma compañía de Los Gatos, California.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Reconoce que en el proceso hay mucho en juego, ya que las producciones y el contenido original no son nada baratos. «Los ejecutivos de la industria del entretenimiento siempre han consultado datos históricos para ayudar a caracterizar a la posible audiencia de un título utilizando producciones comparables, si existen», precisa.

Netflix indica que estas dos preguntas son clave:

  • ¿Qué títulos existentes son comparables y de qué manera?
  • ¿Qué tamaño de audiencia se puede esperar y en qué regiones?
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La plataforma de streaming se basa en el aprendizaje por transferencia, en el que los parámetros aprendidos de una «tarea de origen» mejoran el rendimiento de una «tarea de destino». Las tareas de origen están representadas por las dos preguntas anteriores.

La firma crea un «mapa de similitud» en el que la inteligencia artificial utiliza los metadatos, las etiquetas y los resúmenes de un programa, los cuales ayudan a determinar los enlaces a otros títulos.

Con los tamaños de audiencia, el servicio tiene un modelo de inteligencia artificial que compara los tamaños de público de trabajos similares en un país determinado. Si es probable que un drama tenga un buen desempeño en España, no solo se incrementará la publicidad en la región, sino que preparará doblajes y subtítulos antes.

Los sistemas se supervisan por sí mismos, lo que les permite acceder a una gama de títulos mucho más amplia.

Netflix reconoce que el éxito de sus títulos lo determinan sus usuarios, aunque se debe hacer todo lo posible para satisfacer las necesidades de su público dadas las herramientas y los datos con los que cuenta.

«Identificamos dos maneras de apoyar a los tomadores de decisiones de contenido: sacar a la luz títulos similares y predecir el tamaño de la audiencia al tomar en cuenta diversas áreas como el aprendizaje por transferencia, la incorporación de representaciones, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje supervisado», resume el servicio.

¿Una IA para ricos y otra para pobres? La realidad de la desigualdad digital
IA para ricos y otra para pobres. La realidad de la desigualdad digital ChatGPT

La inteligencia artificial (IA) está transformando nuestra manera de trabajar, comunicarnos y entretenernos. Sin embargo, también está comenzando a revelar una preocupante división de clases en el acceso a esta tecnología. Aunque muchas plataformas ofrecen versiones gratuitas de sus modelos de IA, las más potentes están reservadas para quienes pueden pagar sus elevados precios. Esto está creando dos mundos paralelos: una IA para ricos y otra para pobres.
La brecha creciente
Un ejemplo claro de esta división es ChatGPT. OpenAI ofrece varias versiones de su modelo, que van desde la gratuita hasta la premium: ChatGPT Pro, con un costo de 200 dólares al mes. Este plan exclusivo incluye acceso ilimitado a los modelos más avanzados, interacciones de voz avanzadas y generación de imágenes sin restricciones. En comparación, la versión gratuita ofrece funciones limitadas que pueden ser suficientes para un uso ocasional, pero que no compiten con las capacidades que los usuarios de pago disfrutan.

Para algunos, 200 dólares al mes pueden parecer un precio desorbitado, pero para quienes dependen de la IA en su trabajo diario, esta inversión puede ser altamente rentable. Por ejemplo, en el área de programación, los desarrolladores pueden ahorrar horas de trabajo en tareas repetitivas, permitiéndoles centrarse en problemas más complejos y creativos.
¿Está la IA creando una división de clases?
Alberto Romero, autor en The Algorithmic Bridge (vía Xataka), advierte sobre una potencial brecha que podría surgir a medida que las empresas ofrezcan sus modelos más avanzados exclusivamente a quienes puedan pagarlos. En este escenario, los usuarios con menos recursos quedarían relegados a versiones desactualizadas o limitadas, lo que podría afectar su productividad y competitividad en el mercado laboral.

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Esto pienso de la IA después de una semana usando ChatGPT y Copilot para trabajar
ChatGPT: cómo usar el chatbot del que todo el mundo habla.

Prácticamente llevo todo el año escuchando que la inteligencia artificial va a revolucionar todos los campos del quehacer humano. Soy un entusiasta de la tecnología, pero después de tantos años viendo avances tecnológicos sé que hay mucho de marketing en esta industria. Y no soy el único que lo cree así. Bueno, después de probar principalmente ChatGPT para escribir algunos artículos del tema y hallar que el chatbot de OpenAI es bastante bueno para practicar mi inglés, decidí probarlo junto con Copilot (el asistente de inteligencia artificial de Microsoft integrado a Windows 11) para ver qué tanto podían ayudarme estas herramientas en mi trabajo del día a día: es decir, escribir los artículos que lees aquí. Así que trabajé una semana entera usando IA y esto fue lo que pasó.
Caso 1: pedirle una imagen a Copilot
Empecé con lo que me pareció más sencillo, pedirle a Copilot que creara una ilustración de portada para la comparativa que hice entre YouTube Music y Spotify.

Copilot funciona igual que otros chatbots de IA, es casi un chat de WhatsApp en el que le pides a la inteligencia artificial que realice algo. Primero le pedí que creara una imagen para un artículo sobre las diferencias entre YouTube Music y Spotify. El primer resultado fue muy deficiente:

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La IA suma otro problemón: genera (y generará) un montón de basura
una cuarto de servidores

El desarrollo de más y más aplicaciones de inteligencia artificial también va a generar un crecimiento exponencial de la basura electrónica, residuos que típicamente están cargados de metales tóxicos y que suelen acabar en tiraderos en países con regulaciones laxas, advierte un estudio publicado en Nature Computational Science.

Según los expertos, si no se toman medidas para atenuar la cantidad de basura electrónica producida por los sistemas de inteligencia artificial, podríamos llegar a la década del 2030 con unas 2,500 millones de toneladas anuales de residuos, un incremento cercano al 1000% respecto a las 2,600 toneladas reportadas en 2023.

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