El poder transformador de la recomendación

El poder transformador de la recomendación El poder transformador de la recomendación

MS

Michael Schrage

Business Review (Núm. 308) · Márketing

Los motores de recomendación están provocando una revolución en cómo compran los clientes y cómo trabajan los empleados

Wikipedia define los motores de recomendación (y las plataformas y sistemas de recomendación) como “una subclase de los sistemas de filtrado de la información que pretende predecir la ‘valoración’ o ‘preferencia’ que un usuario otorgaría a un producto”1. Pero, como herramienta, tecnología y plataforma digital, los motores de recomendación son mucho más interesantes e importantes de lo que da a entender esta definición.

En los mercados donde los datos son la herramienta esencial, los competidores más efectivos son los que ofrecen los mejores consejos de forma consistente. Cuando los análisis de datos predictivos se reempaquetan y reutilizan como recomendaciones, transforman la manera como las personas perciben, experimentan y ejercen sus decisiones. Los motores más poderosos –y empoderadores– del comercio son los motores de recomendación.

Los motores de recomendación han resultado esenciales para el éxito de las plataformas digitales Alibaba, Amazon, Netflix y Spotify, según sus fundadores y CEO. Para empresas como estas, no son simplemente herramientas de marketing o ventas, sino fuentes de conocimiento, innovación y fidelización. Las recomendaciones de calidad tienen un efecto medible, generando mayor lealtad y crecimiento; amplifican el valor a largo plazo del cliente. Y es que elaborar recomendaciones convincentes modifica de manera rentable el comportamiento humano.

La influencia y el propósito de los motores de recomendación no se limitan a los clientes o al consumo. Las grandes empresas, sobre todo Google, han adoptado y adaptado motores de recomendación como plataformas de productividad interna para contribuir a que los trabajadores tomen buenas decisiones. De hecho, a finales de 2016, Laszlo Bock, vicepresidente sénior de Gestión de personas de Google, abandonó la empresa para lanzar Humu, una startup de motores de recomendación cuyo fin es asesorar acerca de la modificación de la conducta de la fuerza laboral.

Si bien los datos siguen siendo el ingrediente esencial de todo asesoramiento, la revolución global de las recomendaciones es el reflejo de una innovación algorítmica profunda y continua, que hace posible que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial impulsen mejoras en el aprendizaje profundo y las redes generativas antagónicas. Los motores de recomendación que funcionan bien aprenden a aprender: cuanta más gente los usa, más inteligentes se vuelven; cuanto más inteligent...


Michael Schrage

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Research fellow en la Initiative on the Digital Economy de la MIT Sloan School of Management