Desde el origen de la humanidad, la música ha formado parte de aquellas cosas que nos dan color, singularidad y expresión. Sin embargo, desde que la música grabada llegó a nuestras casas, trayectos y espacios de trabajo, la evolución tecnológica ha sido la encargada de modificar la manera en la que escuchamos y nos relacionamos con la misma. 

Piensa en ese tocadiscos en casa de tus abuelos cuando eran jóvenes, en el walkman que logró por primera vez hacer realmente portátil tus canciones favoritas, el discman, el minidisc hasta llegar al mundo de la compresión digital, el mp3, los reproductores-memoria y así dar un salto a lo que hoy que conocemos como streaming musical, el cual es todo un universo musical desde nuestro motorola.  

Uno pensaría, que la gran innovación es tener a nuestro alcance toda la música que queremos en formato digital a la disposición de nuestra computadora o dispositivo móvil. No obstante, la fascinación y el asombro que hoy despiertan las plataformas digitales no tendrían los mismos efectos, de no ser por la verdadera “magia” que ha logrado que plataformas como Spotify, Deezer o incluso Youtube hagan que más gente escuche grupos o artistas que antes prácticamente sería imposible: el algoritmo. 

Recordemos que, en 2014 Spotify compró a la compañía The Echo Nest por 200 millones de dólares (mdd), una firma especializada en big data musical, la cual se dedicaba a estudiar información de más de 10 millones de páginas web musicales, desde titulares, artistas relacionados, géneros, críticas, etc. Toda esa información hizo que Spotify se volviera el rey del juego, pasando de una plataforma de streaming musical a convertirse prácticamente en el oráculo más preciso de gustos musicales que existe hoy en el mercado.

¿Con frecuencia te asombra qué es lo que hace que tu Descubrimiento semanal dé al clavo con tus gustos, preferencias e intereses? Hay una ciencia detrás de toda esta “magia”. En términos sencillos, el algoritmo musical que te ha traído a tu artista favorito funciona así: Cuando tú escuchas una canción determinada (A), otros usuarios han añadido esa canción A a una playlist en la que generalmente es acompañada por una canción B. Posteriormente, Spotify detecta que esa canción B coincide con tu vector musical y que nunca la has escuchado; haciendo que la canción B pase a tu lista de recomendación semanal. 

Esto podría parecer un ganar-ganar, el cielo, para las plataformas y para los escuchas (nosotros), pero algo pasa que hace del algoritmo un mecanismo completamente perfectible: a veces, la canción sencillamente no nos gusta y punto. 

Spotify echa mano de la nada despreciable cantidad de 600 GB de datos diarios, algo que alimenta los 28 Petabytes de datos distribuidos en cuatro centros de datos, para que su recomendación semanal sea la más puntual y fascinante expresión de dicha cantidad de procesamiento de información. 

En esta historia, el machine learning, base de la inteligencia artificial, es la base que hace al algoritmo musical no de las más fáciles de identificar para las personas, pero no es el único. Los algoritmos que predicen hipótesis médicas o en materia aeronáutica son mucho más precisos y aterrizados. 

Esa imprecisión recurrente en el algoritmo (“no le atinó nada mi algoritmo el día de hoy”),  más allá de ser un fallo tecnológico, podría leerse como algo bueno para nosotros los humanos. El algoritmo se encuentra lejos de adivinar cuando estamos tristes, con ganas de música para hacer ejercicio o algo sólo de fondo para concentrarte, trabajar o estudiar. 

Por lo pronto tenemos una ecuación que funciona y resulta en una “alegre y sonora coincidencia”… pero los expertos en neurociencia y tecnología aseguran algo: “muy pronto”. Muy pronto.