La inteligencia artificial es un tema del cual ya se ha abordado en diferentes ocasiones en este blog; hemos hablado de su uso en finanzas, seguridad, en la educación y en una gran variedad de industrias. Una aplicación de dicha tecnología que no se ha abordado mucho en este blog y en la literatura en general, es su uso en la música. Curiosamente, es en esta industria donde se tiene uno de los usos más evidentes de la inteligencia artificial para los usuarios finales.

Streaming, marketing y estrategia.

En una tarde común, miles de personas manejan de su trabajo a su casa. Antes de arrancar, una trabajadora vincula su celular al carro vía bluetooth y en su plataforma de streaming de elección ve una playlist llamada: música para manejar. Dentro de la lista hay canciones calmadas de sus artistas favoritas y música similar de artistas nuevos para ella que le terminaron por gustar. Es como si la aplicación la conociera. En un agradable lapso, escuchó canciones adecuadas a la situación y hasta descubrió nueva música.

Por años la forma en que una canción nueva llegaba al público era por medio de promoción tradicional en revistas, espectaculares, y aparición en televisión, radio y demás medios. Para generar lo nuevo, las disqueras recurrían a las ventas de su catálogo, las canciones en las listas de popularidad y el conocimiento obtenido en focus groups. A la audiencia no les era muy de su agrado este sistema ya que los medios tendían a centrarse en los mismos estilos y canciones dificultando el descubrimiento de nueva música. Complicando más la situación, los discos eran caros y por años no había forma legal de recopilar solamente las canciones que los consumidores querían escuchar.

Con la llegada de la música digital, el paradigma cambió completamente. Entre el 2000 y el 2010, las ventas de discos compactos pasaron de casi mil millones a menos de 400 millones; hoy se encuentran debajo de 50 millones. Los oyentes han emigrado en masa de los discos a la piratería en servicios peer to peer, de estas plataformas a tiendas digitales legales para terminar ahora en los servicios de streaming. Más allá de ventas, esto tiene consideraciones importantes para la industria: las personas se centran cada vez más en sus gustos y nichos y aunque pasen día y noche escuchando música, puede que nunca escuchen las nuevas grandes apuestas de la industria.  

La estrategia tenía que cambiar y hoy la industria se ha adaptado a la tecnología detrás de las plataformas. Las aplicaciones de streaming en todo momento recolectan información específica de las canciones que se escuchan, el tiempo y hora en que se consumen y la relación de lo anterior con el espacio dónde se encuentra un usuario. Por medio de machine learning, la inteligencia artificial detrás de los algoritmos de los servicios de streaming pueden asignar etiquetas a cada canción y clasificarla con respecto a los patrones de consumo de cada persona.

Hoy en día, una persona no tiene que invertir tiempo y dinero extra para descubrir nueva música, la misma aplicación se la despliega en listas automatizadas y personalizadas. La apuesta de las disqueras pasa de buscar estar en la cima de las listas de popularidad, a conseguir presencia en las listas de cada uno. Cada vez menos canciones y discos alcanzan popularidad universal, pero se promocionan más estilos que nunca. Al atender los gustos particulares de cada persona y grupo demográfico, en un día cualquiera la cima de la lista de popularidad de EE. UU. puede tener pop coreano, rock, country, rap, disco, baladas y, lo que nunca se había visto, música en español.  

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Llevándolo a extremos

La información que obtienen las disqueras y servicios de streaming es demográfica, de ubicación y de consumo. Con ella invierten en canciones que atienden a los gustos de todo tipo de personas, pero ¿qué tal si pudieran tomar el paso extra?

Recientemente ha habido controversia por una patente de las principales plataformas de streaming que establece el uso de micrófonos para promover canciones que más que adaptarse a actividades y gustos, pueden centrarse en los eventos y estados de ánimo que vive una persona. Sí el algoritmo, por ejemplo, detecta señales de una ruptura en una relación, la aplicación de streaming incluiría en las listas canciones de desamor o corazones rotos.  

El servicio envuelto en controversia actualmente utiliza un árbol de decisiones para progresivamente ir definiendo las recomendaciones ideales del usuario. Al implementar la nueva tecnología descrita en la patente, podrían monitorear la reacción inmediata de los usuarios a las canciones, si se encuentran solos o no en una habitación, sus acentos, entonación de voz y nivel de estrés para refinar las listas más rápido y con mayor precisión.

Cabe recalcar que las patentes no son tecnologías ya implementadas. Es más, es sumamente común que nunca lleguen a desarrollarse. Aún así, la mera publicación de la patente preocupa a los usuarios. La tecnología del Internet del Comportamiento, el uso de dispositivos para monitorear los comportamientos de los usuarios es la siguiente evolución del internet de las cosas. Los smartphones modernos junto con el auge de las redes 5G ya permiten su implementación. Las preocupaciones ante estos avances se centran en la percibida invasión de la privacidad de los usuarios. Por más que la información esté encriptada y se independice del usuario, si alguien se siente invadido, la migración a otras plataformas es rápida y sencilla.

Habrá que ver que depara el futuro de la inteligencia artificial en la industria musical. Como en cualquier otra industria, debe haber un particular enfoque en la eficacia y seguridad de las nuevas tecnologías como también en las implicaciones éticas de ellas. Hoy en día se tienen servicios precisos que si logran promocionar canciones de acuerdo con los gustos de cada uno. Siendo así, es común que después de un consumo atípico de otros géneros en una fiesta o reunión, los algoritmos se equivoquen y los usuarios le den next a las canciones recomendadas. Las aplicaciones conocen a los usuarios, pero con más inversión y desarrollo podrán conocerlos mejor. La pregunta es, ¿cuál es el limite?

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