Sobre el autor

Jaime Castelló es profesor del Departamento de Dirección de Marketing de ESADE Business School y Director Asociado del Executive MBA de ESADE en Madrid.

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26 agosto, 2009 | 13:45

Este próximo mes de Septiembre sabremos finalmente quien ha sido el ganador del concurso que Netflix (servicio de alquiler de DVDs a domicilio) convocó en el mes de Octubre del 2006 para conseguir una mejora en un 10% en la capacidad de sus algoritmos de recomendación de películas.

Este concurso llamó la atención no solo porque ofrecía un premio de un millón de dólares (USA) si no porque en un servicio de alquiler de DVDs lo importante son las recomendaciones. En efecto Netflix es una de las empresas que han triunfado en el paradigma del Long Tail, o larga cola. Este paradigma, descrito por primera vez por Chris Anderson, se basa en la capacidad elección infinita de los consumidores. En el modelo de Long Tail, en vez de estar limitados a un surtido finito de bienes o servicios, podemos disfrutar de prácticamente todos los existentes (casos paradigmáticos de Long Tail son Amazon en libros en inglés o iTunes en música). Uno de los aspectos críticos del este modelo son las recomendaciones (si te ha gustado "La MaTanza de Texas" te gustará "Las Colinas tienen Ojos"), ya que gracias a ellas se genera tráfico hacia los ítems más "oscuros" de la oferta (si te ha gustado "Las Colinas tienen ojos" te gustará "2.000 Maníacos") y se incrementa la fidelidad y el uso de los abonados. Como se ve, tan importante como para gastarse un millón de dólares en mejorarlo un 10%.

Aunque no sepamos todavía el resultado, este concurso ya ha producido resultados interesantes.

El que para mi es más interesante ha sido el cómo la colaboración entre equipos puede conseguir mejoras cuando ya parece que se ha alcanzado el límite. Los dos equipos finalistas (BellKor Pragmatic Chaos y Ensemble, un conjunto de otros equipos), y que se disputan la victoria son agregados de los equipos e individuos que iniciaron el concurso. A medida que los distintos equipos e individuos alcanzaban mejoras en el algoritmo de predicción (de a veces centésimas de porcentaje) se unían a otros para contar con una visión más plural del problema (estadísticos, expertos en aprendizaje, ingenieros, y de cuanto más países mejor). En la diversidad está la excelencia.

Y el segundo efecto que me parece interesante es que los equipos que han participado y han aprendido a lo largo del concurso, están lanzando ya sus "start-ups" basadas en sus descubrimientos, con lo que muy pronto (si los señores de capital riesgo se animan) tendremos unas cuantas empresas con tecnología de análisis de información nueva y puntera, capaces de iluminar con información este mundo de hiper-abundancia de datos.

Y quien sabe si con todo esto tendremos pronto algo parecido a lo que Google fue hace una década.

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