¿Netflix te recomienda series y películas según lo último que has visto? ¿Spotify te recomienda podcast similares a los que escuchas? Ambas plataformas usan los sistemas de recomendación para mostrarte anuncios acordes a tus gustos. 

¿Qué es un sistema de recomendación?

Un sistema de recomendación es una herramienta que permite establecer unos criterios y valoraciones informáticas a los datos del usuario para que se produzcan predicciones a la hora de recomendar bienes y servicios útiles para el usuario.

La inteligencia artificial de este sistema es tal que selecciona los datos del usuario de forma indirecta o directa para después analizarlos y procesarlos en base al historial del navegante. Todo ello con la finalidad de transformar esa información en conocimiento que permita a la herramienta recomendarte contenido relacionado a tus intereses.. 

¿Qué tipos de sistemas de recomendación existen?

Existe una gran variedad de sistemas de recomendación que ofrecen diferentes características: 

  • Sistemas de popularidad: Son de gran utilidad, fáciles de implementar y efectivos en  las ventas de productos o para indicar sugerencias. Este sistema tiene en cuenta la popularidad del bien o servicio que se ofrece según el número de ventas por ejemplo.

 

  • Sistemas de contenido: Estos concretamente tienen en cuenta algunos  datos recogidos en el historial del usuario para predecir que busca o qué sugerencias parecidas puede encontrar.

 

  • Sistemas colaborativos: Sistema de recomendaciones que analiza datos, identifica los perfiles y hace contraste entre la información propia del perfil del usuario y la de un grupo de personas. Lo que permite que la herramienta segmente perfiles similares y aprenda de los datos que recibe de forma general para elaborar recomendaciones a nivel individual.

 

  • Filtrado colaborativo: Permite solucionar los problemas de exceso de información que puedan padecer los usuarios a través de las plataformas digitales. La unión de la interacción de los usuarios y los datos generados por ellos permiten desarrollar una inteligencia artificial para mejorar las recomendaciones y obviar los datos irrelevantes.

 

  • Algoritmos de sistemas de recomendación: Funcionan mediante algoritmos capaces de optimizar el análisis de los datos y establecer recomendaciones basados en la similitud de las características de la búsqueda. 

 

¿Qué beneficios nos ofrece está tecnología?

El primer beneficio fundamental es el gran grado de mejora de la satisfacción de las necesidades del cliente al gozar de una alta precisión de soluciones con una cantidad mínima de datos.

Por otro lado, estas herramientas nos ayudan a obtener datos muy precisos para efectuar informes que permitan el estudio de las personas y los comportamientos de los consumidores que en un futuro, nos ayudarán a establecer nuevos modelos de Inteligencia Artificial.