Con alrededor de 100 millones de pistas disponibles y más de 600 millones de suscriptores, ayudar a los oyentes a encontrar la música que les encantará se ha convertido en un desafío de navegación para Spotify. Es la promesa de personalización y recomendaciones significativas lo que dará más significado al vasto catálogo, y eso es fundamental para la misión de Spotify.
El conjunto de herramientas de recomendación del gigante del audio en streaming ha crecido a lo largo de los años: Spotify Home feed, 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 de 2022, los descubrimientos de artistas cada mes en Spotify alcanzaron los 22 mil millones, frente a los 10 mil millones en 2018, “y aún no hemos terminado”, afirmó la compañía en ese momento.
Durante la última década o más, Spotify ha estado invirtiendo en IA y, en particular, en aprendizaje automático. Su AI DJ lanzado recientemente puede ser su mayor apuesta hasta el momento en que la tecnología permitirá a los suscriptores personalizar mejor las sesiones de escucha y descubrir nueva música. El AI DJ imita el ambiente de la radio al anunciar los nombres de las canciones y las pistas iniciales, algo destinado en parte a ayudar a los oyentes a salir de sus zonas de confort. Un problema existente para los algoritmos de IA, que pueden ser excelentes para brindarles a los oyentes lo que saben que ya les gusta, es anticipar cuándo se quiere salir de esa zona de confort.
AI DJ combina tecnología de personalización, IA generativa y una voz dinámica de IA, y los oyentes pueden tocar el botón DJ cuando quieran escuchar algo nuevo y algo menos directamente derivado de sus gustos establecidos. Detrás de los dulces tonos de un DJ con IA hay personas, expertos en tecnología y expertos en música, que pretenden mejorar la capacidad de recomendación de las herramientas de Spotify. La empresa cuenta con cientos de editores musicales y expertos 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 maneras 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 asociado típicamente. entre los millones de sesiones de escucha a cuyos datos puede acceder el algoritmo de IA. Recopilar información sobre la canción es un proceso bastante sencillo, incluido el año de lanzamiento, el género y el estado de ánimo, desde feliz hasta bailable o melancólico. También se identifican varios atributos musicales, como el tempo, la clave y la instrumentación. La combinación de estos datos asociados con millones de sesiones de escucha y las preferencias de otros usuarios ayuda a generar nuevas recomendaciones y hace posible el salto de datos agregados a suposiciones de oyentes individuales.
En su formulación más simple, “A los usuarios a los que les gustó Y también les gustó Z. Sabemos que les gusta Y, por lo que es posible que les guste Z”, así es como una 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 musicales personales, más dispuestos a probar algo nuevo (o escuchar una canción que de otro modo se habrían saltado)”, dijo el portavoz.
Si tiene éxito, no sólo los oyentes obtendrán alivio de un punto doloroso. Una gran herramienta de descubrimiento es igualmente beneficiosa para los artistas que buscan establecer conexiones con nuevos fans.
Julie Knibbe, fundadora y directora ejecutiva de Music Tomorrow, cuyo objetivo es ayudar a los artistas a conectarse con más oyentes entendiendo 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 todo el mundo se apoya en algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a que esto sea posible. Be she dice que el equilibrio entre descubrir nueva música y mantenerse en los patrones establecidos es un tema central no resuelto para todos los involucrados, desde Spotify hasta los oyentes y los artistas.
“Cualquier IA sólo es buena en lo que le dices que haga”, dijo Knibbe. “Estos sistemas de recomendación existen desde hace más de una década y se han vuelto muy buenos para predecir lo que te gustará. Lo que no pueden hacer es saber qué hay en tu cabeza, específicamente cuando quieres aventurarte en un nuevo terreno musical. o categoría.”
La Daylist de Spotify es un intento de utilizar IA generativa para tener en cuenta los gustos establecidos, pero también los diferentes contextos que pueden moldear y remodelar los gustos de los oyentes a lo largo de un día, y hacer nuevas recomendaciones que se ajusten a diversos estados de ánimo, actividades y vibraciones. Knibbe dice que es posible que mejoras como éstas continúen y que la IA mejore a la hora de encontrar la fórmula para determinar cuánta novedad quiere un oyente, pero añadió que “la suposición de que la gente quiere descubrir música nueva todo el tiempo no es cierta”.
La mayoría de la gente todavía regresa, bastante felizmente, al terreno musical y a los patrones de escucha familiares.
“Hay varios perfiles de oyentes, curadores, expertos… la gente plantea diferentes exigencias a la IA”, dijo Knibbe. “Es más difícil sorprender a los expertos, pero no son la mayoría de los oyentes, que tienden a ser más informales”, y cuyo uso de Spotify, dice, equivale a menudo a crear un “fondo confortable” para la vida diaria.
Los optimistas tecnológicos suelen hablar en términos de una era de “abundancia”. Con 100 millones de canciones disponibles, pero muchos oyentes prefieren 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 una mayor consolidación del mismo.
“Spotify es bueno para captar las sensibilidades populares y crear 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 el lema de un regalo, el SSP simplifica la complejidad oceánica de la depresión de los adultos jóvenes en una pequeña colección de información confiable. La música “anhelante” actúa y hace que los clichés duros de la música y la sensibilidad se formen más rápidamente”.
Las obras de curación que claramente fueron realizadas por personas reales con preferencias reales siguen siendo la preferencia de Ratliff. Incluso una buena lista de reproducción, dice, podría haberse creado sin mucha intención y conciencia, sino sólo con un sentido desarrollado de reconocimiento de patrones, “ya sean patrones de oscuridad o patrones de lo ampliamente conocido”, dijo.
Dependiendo de cada individuo, la IA puede tener las mismas posibilidades de convertirse en una solución utópica o distópica dentro del universo de 100 millones de pistas. Ratliff dice que la mayoría de los usuarios deberían hacerlo más simple en sus viajes de transmisión de música. “Siempre y cuando sepas que la aplicación nunca te conocerá de la manera que deseas que te conozcan, y siempre que sepas lo que estás buscando o tengas algunas buenas indicaciones a mano, podrás encontrar muchas cosas excelentes. música en Spotify.”
