{"id":2596,"date":"2026-05-15T21:04:32","date_gmt":"2026-05-15T21:04:32","guid":{"rendered":"http:\/\/69fe379538f7a801a17bd84a"},"modified":"2026-05-15T21:04:32","modified_gmt":"2026-05-15T21:04:32","slug":"los-algoritmos-de-recomendacion-hacen-que-todos-acabemos-en-los-mismos-lugares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2026\/05\/15\/los-algoritmos-de-recomendacion-hacen-que-todos-acabemos-en-los-mismos-lugares\/","title":{"rendered":"Los algoritmos de recomendaci\u00f3n hacen que todos acabemos en los mismos lugares"},"content":{"rendered":"
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A nivel colectivo, obedecer las recomendaciones de la IA (imagen derecha) concentra a mucha gente en unos pocos lugares, mucho m\u00e1s que cuando se desobedecen (imagen izquierda).<\/p>\n

<\/span>CNR\/Escuela Normal Superior<\/span><\/div>\n<\/figure>\n

Mientras tanto, las elecciones de las personas se vuelven m\u00e1s homog\u00e9neas. Al comparar las secuencias de visitas antes y despu\u00e9s de la simulaci\u00f3n, la similitud entre los recorridos aumenta dr\u00e1sticamente. Cuando se adopta masivamente, la tecnolog\u00eda siempre tiene un efecto uniformizador, lo que hace que se pierda la singularidad del usuario. La coincidencia de ubicaciones tambi\u00e9n aumenta: las personas tienden a estar en los mismos lugares a las mismas horas<\/strong>.<\/p>\n

La novedad del estudio<\/h2>\n

Para comprender estos mecanismos, los investigadores tuvieron que superar un obst\u00e1culo fundamental: la falta de transparencia de los algoritmos. \u201cLo ideal ser\u00eda saber qu\u00e9 algoritmos hay detr\u00e1s de Google Maps\u201d, explica Pappalardo. \u201cSeg\u00fan la Uni\u00f3n Europea, gracias a la Ley de Servicios Digitales plataformas como Google Maps deber\u00edan estimar el riesgo que sus algoritmos suponen para el entorno urbano. Pero hasta ahora se ha hecho poco o nada al respecto\u201d.<\/p>\n

Los investigadores implementaron los algoritmos m\u00e1s utilizados para identificar posibles universalidades. Y las encontraron. Tomaron informaci\u00f3n del mundo real sobre las visitas de las personas a diversos lugares, como restaurantes, tiendas, estaciones de tren y museos, obtenida de redes sociales basadas en geolocalizaci\u00f3n en las ciudades de Nueva York y Tokio; dos megal\u00f3polis con culturas distintas. Utilizaron esos datos para entrenar sistemas de recomendaci\u00f3n basados \u200b\u200ben machine learning<\/em>, el aprendizaje autom\u00e1tico de h\u00e1bitos individuales y colectivos basado en algoritmos. Luego simularon la experiencia de personas con diferentes necesidades: ir al pub<\/em>, al gimnasio, a una pizzer\u00eda o a un restaurante de sushi. Por \u00faltimo, hicieron una solicitud gen\u00e9rica, dejando que el algoritmo decidiera a qu\u00e9 lugar espec\u00edfico ir. Al variar la tasa de adopci\u00f3n (es decir, la probabilidad de que una persona siga la sugerencia o la ignore) pudieron estudiar c\u00f3mo cambian la diversidad individual, la diversidad colectiva y la homogeneizaci\u00f3n, y qu\u00e9 papel juegan nuestras elecciones en todo esto.<\/p>\n

\u201cLa novedad reside en esta semisimulaci\u00f3n\u201d, subraya Mauro. \u201cEs la primera vez que se simula un ciclo de retroalimentaci\u00f3n en un entorno urbano considerando expl\u00edcitamente el papel de la IA<\/strong> y, sobre todo, qu\u00e9 sucede cuando el usuario decide rechazar la sugerencia\u201d. La decisi\u00f3n de cada usuario pasa a formar parte del historial digital sobre el cual los sistemas de recomendaci\u00f3n calculan sus futuras sugerencias para los mejores destinos.<\/p>\n

Regulaci\u00f3n y conciencia<\/h2>\n

Tras destacar el ciclo continuo del que todos formamos parte, los investigadores tambi\u00e9n exploraron los intentos actuales por romperlo. Su objetivo era cambiar el rumbo de este ciclo, oponi\u00e9ndose a la homogeneizaci\u00f3n que viene en marcha desde hace tiempo. Si bien existen l\u00edneas de investigaci\u00f3n que intentan reducir el sesgo (o brecha) de popularidad en los sistemas de recomendaci\u00f3n, seg\u00fan Mauro estos enfoques no bastan para resolver el problema<\/strong>. \u201cSiempre buscan aumentar la diversidad para el individuo, para no aburrirlo con los productos y lugares recomendados\u201d, explica, \u201cpero no tienen en cuenta m\u00e9tricas como la homogeneizaci\u00f3n y la diversidad colectiva. Se necesitan sistemas adaptativos y multiobjetivo, capaces de compensar cuando ven que la diversidad colectiva se desploma\u201d.<\/p>\n

Utilizar la inteligencia artificial<\/a> para resolver problemas no es f\u00e1cil. Existe un nivel individual, un nivel social y, por supuesto, un nivel econ\u00f3mico (impulsado por los intereses de quienes dise\u00f1an y prestan el servicio) que no se puede ignorar. Rara vez coinciden los tres, por lo que es crucial decidir qu\u00e9 postura adoptar. \u201cNecesitamos identificar un sistema de valores de referencia, evitando el tecnosolucionismo\u201d, a\u00f1ade Mauro. \u201cLa soluci\u00f3n no puede ser \u00fanicamente tecnol\u00f3gica<\/strong>. Necesitamos regulaciones y pol\u00edticas que obliguen a las plataformas no solo a optimizar las ganancias y la interacci\u00f3n, sino tambi\u00e9n a adoptar una perspectiva que respete los valores que, como sociedad, sostenemos\u201d.<\/p>\n

Los autores del estudio aseguran con optimismo y determinaci\u00f3n que continuar\u00e1n la investigaci\u00f3n en IA en la misma direcci\u00f3n (la que establece la Ley de Servicios Digitales en Europa). Al exigir a las plataformas que eval\u00faen el impacto de sus propios algoritmos, creen que esta iniciativa ayudar\u00e1 a valorar cada vez m\u00e1s la contribuci\u00f3n que los usuarios hacen cada vez que conf\u00edan en una sugerencia basada en la IA, en lugar del instinto o el boca a boca.<\/p>\n

El algoritmo ya no es solo un artefacto, un producto humano. Se ha convertido en un verdadero actor en las din\u00e1micas sociales, y las est\u00e1 modificando<\/strong>. Por ende, merece atenci\u00f3n, estudio y regulaci\u00f3n, as\u00ed como tambi\u00e9n la conciencia de que la velocidad con la que nos estandariza depende de cu\u00e1n ciegamente obedecemos.<\/p>\n

Art\u00edculo originalmente publicado en<\/em> WIRED Italia<\/a>. Adaptado por Andrea Baranenko.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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