¡Ayuda, creo que Spotify me está volviendo aburrido! Y todo es culpa de la inteligencia artificial.

La música se ha convertido en una parte funcional de mi vida. Organizo listas de reproducción para el gimnasio, el trabajo y momentos en los que necesito energía. Mis selecciones están vinculadas a actividades específicas y momentos del día. Así que, cuando Spotify lanzó Daylist en septiembre de 2023, me sentí cautivado.

Daylist es una lista de reproducción dinámica y personalizada que se actualiza durante el día, basándose en mis hábitos de escucha. Selecciona canciones que se alinean con elecciones pasadas, adaptándose a los diferentes momentos y, en teoría, a los estados de ánimo. Es perfecto: abro la lista, me divierto con los nombres de las listas generados por la inteligencia artificial, presiono aleatorio y listo, sin complicaciones.

Sin embargo, surge la pregunta: ¿es esto realmente positivo? Al principio, disfruté de esta funcionalidad, pero con el tiempo, se convirtió en algo de lo cual dependía sin darme cuenta. Ahora empiezo a notar un patrón: los mismos temas y tipos de canciones aparecen repetidamente. Esto me lleva a cuestionarme: ¿estoy atrapado en un ciclo creado por la inteligencia artificial que alimenta las mismas preferencias hasta que mis gustos se vuelven un circuito cerrado? ¿Está el algoritmo de recomendaciones de Spotify haciéndome predecible y, me atrevería a decir, aburrido?

Las recomendaciones son cruciales para el éxito de Spotify, y Daylist es solo una de las muchas características impulsadas por recomendaciones. Otros ejemplos incluyen Discover Weekly, Release Radar y Daily Mix. A su vez, listas de reproducción estacionales como Spotify Wrapped ayudan a mantener la frescura en el contenido. La estrategia de Spotify ha sido tan exitosa que otros servicios de streaming han seguido su ejemplo, perfeccionando sus propios motores de recomendaciones.

Algunas listas son curadas por personas dentro de Spotify, pero la mayoría se basa en algoritmos. Este sistema considera varios factores: lo que escuchas, lo que omites, lo que guardas, tu ubicación, edad y el comportamiento general de los oyentes. Se utiliza un método llamado filtrado colaborativo, que analiza a usuarios con hábitos similares para recomendar música que podría gustarte. Otro enfoque es el filtrado basado en contenido, que examina características de las canciones como el tempo y el género. Por último, el filtrado contextual tiene en cuenta la hora del día y el comportamiento de escucha previo, lo que es fundamental para el funcionamiento de Daylist.

Si bien estas técnicas buscan mantener las recomendaciones frescas y personalizadas, también hay un inconveniente: cuanto más escucho estas recomendaciones algorítmicas, más se refuerzan mis elecciones, creando lo que se conoce como burbuja de filtros. Esto no se limita a Spotify; plataformas como Netflix y YouTube operan de manera similar, promoviendo el contenido que ya disfrutamos y a veces sacrificando nuevas experiencias.

Este fenómeno no es nuevo; durante años, nuestras experiencias digitales han estado modeladas más por recomendaciones que por nuestra propia curiosidad. La conveniencia de estas plataformas complica aún más la ruptura de esta tendencia, que está diseñada para mantenernos enganchados y distraídos.

Entonces, si las recomendaciones impulsadas por IA me mantienen atrapado en una monotonía musical, ¿cuál es la solución? Las respuestas son sencillas, casi vergonzosas, pero necesitaba recordarlas. Últimamente, estoy esforzándome por descubrir nueva música. Escucho más pódcast, estaciones de radio y pido recomendaciones a amigos. Reconocer que puedo estar estancado es un avance.

He comenzado a usar Spotify de manera más intencionada: hojeando mi biblioteca para redescubrir viejos favoritos, buscando artistas en lugar de hacer clic sin pensar en el colorido gradiente de Daylist. Esta mañana, en lugar de abrir Daylist, decidí escuchar una nueva lista de reproducción. No es un gran cambio, pero es un paso.

Aunque disfruto de la comodidad de que un algoritmo me indique qué escuchar, no me gusta cómo eso reduce la música a un producto. Estas plataformas no están diseñadas para ayudarnos a descubrir artistas emergentes o joyas ocultas; su objetivo es mantenernos comprometidos y generar ingresos. Sin embargo, hay algo mágico en la curaduría humana, en la aleatoriedad y en los descubrimientos fortuitos. Pero esa exploración requiere esfuerzo, paciencia y una disposición a equivocarse en ocasiones. ¿Podemos algún día codificar eso en un algoritmo? Parece demasiado caótico, demasiado humano.

Quizás tengo todo mal. Tal vez estos motores de recomendación comprenden algo profundamente humano, aunque no estamos dispuestos a admitirlo. Decimos que amamos descubrir cosas nuevas, que anhelamos la novedad. Pero cuando se trata de entretenimiento, como películas, series o música, tal vez no seamos tan aventureros. Quizás simplemente preferimos lo familiar. Tal vez no sea Spotify el que me hace aburrido. Tal vez, simplemente lo soy yo.