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

Netflix y el poder del trabajo en equipo

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.

Comentarios

También lo podríamos llamar el poder de la Inteligencia Colectiva, ¿no?
Ya decía Tom Atlee que "very ordinary or dull people can, under the right circumstances, generate real wisdom". Ahí está la Wikipedia.
O citando a Pierre Lévy: "nobody knows all, but everybody knows something".

Ya que el blog se titula Management 2.0 , no está de más comentar que las herramientas de la web 2.0 guardan una estrecha relación con la inteligencia colectiva, en tanto en cuanto las primeras pueden servir de palanca para facilitar e incentivar la segunda.

Precisamente una de las principales inquietudes del Center for Collective Intelligence del MIT es: "How can people and computers be connected so that -collectively- they act more intelligently than any individuals, groups, or computers have ever done before?"

También va en esta línea la reflexión de James Surowieckien el libro The Wisdom of Crowds: "How groups of people can form networks of trust without a central system controlling their behaviour or directly enforcing their compliance?"

Creo que son teorías perfectamente aplicables en situaciones donde participan gran cantidad de personas y/o empresas y en los que entran en juego multitud de variables, como puede darse e el concurso que se cita en el post.

Por cierto, enhorabuena Jaime por el blog. Lo acabamos de descubrir y lo seguiremos en adelante.

Desde luego como demostración de la efectividad del crowdsourcing es muy interesante (es un modelo que creo puede ser muy aprovechable, yo lo comentaba en http://www.javiermegias.com/blog/2009/09/crowdsourcing-innovacion-y-la-colaboracion-masiva/ )... lo llamativo es el tiempo que lleva abierto, dado que Netflix ya se mencionaba en el estupendo Wikinomics ...

Aun así, en mi opinión el ejemplo reciente de crowdsourcing + feedback 2.0 más interesante es el que ha planteado Fiat con el Fiat Mio CC(http://www.fiatmio.cc/en/), dado que ha abierto las especificaciones de su coche al gran publico para que hagan aportaciones...y estas tienen visibilidad para toda la comunidad gracias a su licencia Creative Commons (una buena forma de evitar los problemas clásicos de propieda intelectual en el crowdsourcing)

Jaime, enhorabuena por el blog
Javier Megias

Jaime,

muy interesante tu post sobre el caso Netflix.
La dinámica generada entre los distintos equipos, especialmente hacia el final del concurso cuando el equipo BPC rompió la barrera del 10% y se abrió el período final de 30 días es fascinante. Es muy, muy interesante cómo de repente, motivados por el pánico, los investigadores particulares se abrazaron unos a otros para formar equipos más grandes que pudieran competir.
También creo que es de interés analizar qué problemas se prestan a la investigación mediante crowdsourcing y cuáles no. Es el grueso de mi comentario en http://josefemenias.infopista.com/2009/10/11/netflix-crowdsourcing-y-la-inteligencia-colectiva-en-la-investigacion/

Un cordial saludo.

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