Los algoritmos que deciden qué queremos comprar o artículos queremos leer cada vez que hacemos alguna consulta a los gigantes de la web también tienen errores. Sus sistemas mejoran y depuran sus fallos aprendiendo del comportamiento que tienen los usuarios
22 mar 2019 . Actualizado a las 12:53 h.Cada minuto, decenas de miles de usuarios pinchan sobre la caja de búsqueda de plataformas como Google o Amazon para tratar de encontrar aquello que anhelan saber o comprar. Las demandas de los consumidores tienen respuesta. Millones de respuestas. Diferentes y adaptadas a las necesidades de cada uno de ellos. Pero no siempre aciertan. Los gigantes de Internet no son perfectos. Amazon, por ejemplo, no tiene todavía muy claro qué productos son aptos para según qué edades. Una madre denunció hace poco que al teclear en la gran empresa de comercio online las palabras «juguete para niñas de 6 años», entre los resultados se colaba un juguete más bien pensado para los adultos.
La cultura algorítmica que mueve los hilos de todo este entramado 2.0 en el que desarrollamos tantas tareas de nuestro día a día tiene sus agujeros. Y ejemplos como este lo demuestran. Los algoritmos de búsqueda en Internet son un conjunto de instrucciones que deciden qué resultados se muestran a los usuarios cuando teclean sus dudas o deseos. Estas reglas -muy complejas y completamente secretas- deciden qué está de moda, qué páginas gustan más o menos a cada usuario o cuáles son las tiendas más populares cuando buscamos un videojuego, una camiseta o incluso comida. «Los grandes actores como Google o Amazon se surten y deciden qué tiene más relevancia después de estudiar cada minuto lo que hacen sus miles de millones de usuarios, que hacen búsquedas y clics de lo más variopinto durante muchas veces cada día. De eso aprenden», explica David Losada, titular del Área de Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial de la Universidade de Santiago de Compostela (USC).
Este experto asegura que los gigantes de la web tienen una gran base de datos en la que monitorizan todos los comportamientos de sus usuarios, de los que elaboran complejos perfiles. «Amazon sabe lo que ha adquirido cada uno de sus consumidores y a partir de ahí tratan de encontrar asociaciones con otros usuarios parecidos a ti que han comprado y buscado otras cosas. Con estas asociaciones y con lo que conocen de ti deciden qué productos recomendarte que puedan interesarte», añade Losada. Pero no son infalibles. Los algoritmos, recuerda, están creados por humanos y los resultados que escogen al final son fruto de una estimación: «Estimo que esto es importante para ti, pero a lo mejor me equivoco porque es inapropiado -como en el caso del juguete sexual- o no tiene nada que ver con lo que estabas buscando».
Los desconocidos, un reto
Las compañías más populares de Internet lo saben todo de nosotros. Pero no de todos. Algunos ciudadanos -y algunos objetos o tendencias todavía por explotar- son todo un reto para ellos. «Cosas que surgen de manera reciente o gente que ha preguntado poco a estas webs son un desafío. Saben poco de ellos y es complicado que acierten en sus estimaciones. Si eres una persona con un perfil muy particular y no tienen nada parecido a ti en su histórico es muy probable que no acierten en sus recomendaciones», explica David Losada, que además añade: «Están en continuo aprendizaje. Cuanto más interactuemos con ellos, más acertarán y atinarán con lo que nos interesa». A pesar de sus errores, es indudable que los algoritmos cumplen su misión de manera sobresaliente. «Están diseñados por humanos y, por tanto, son imperfectos; pero también hay que admitir que son muy sofisticados y consiguen cosas increíbles», sentencia Losada, que explica que de media un usuario escribe menos de tres palabras en las cajas de búsqueda: «Y solo con eso tienen que saber qué es exactamente lo que quieres, si algo divulgativo, comprar o simplemente consultar información».