Pasan los minutos, el pulgar recorre carátula tras carátula y ninguna termina de convencer. Al final, el usuario cierra la aplicación de streaming y se refugia en el recorrido de Instagram o TikTok hasta quedarse dormido. La escena se repite todas las noches en millones de hogares y tiene un nombre en la neurociencia: fatiga de decisión.
Para una plataforma como Netflix, que este agosto sopló 29 velas, esa indecisión es una amenaza directa al negocio: si el usuario no encuentra rápido algo para mirar, crecen las chances de que abandone la aplicación y termine en la competencia.
La paradoja es que ese bloqueo nace de una de las mayores fortalezas de Netflix, un catálogo tan amplio que ofrece opciones para todos los gustos.
Juan Luis García Fernández, profesor de los Estudios de Ciencias de la Salud de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) e investigador del grupo NeuroADaS Lab, explicó que el cerebro reacciona frente a un catálogo gigante de forma parecida a una computadora que abre demasiados programas al mismo tiempo, y se ralentiza.
El especialista agregó que la corteza prefrontal, encargada de tomar decisiones, y la memoria de trabajo, que permite sostener y comparar alternativas mientras elegimos, tienen un límite natural: manejan con comodidad entre tres y cuatro opciones a la vez, muy lejos de los cientos de títulos que ofrece cualquier catálogo de streaming. Ahí aparece uno de los grandes enemigos del consumo audiovisual actual, la parálisis por elección.
¿Por qué nos cuesta tanto elegir qué mirar?
Ofrecer variedad es uno de los pilares de la economía de mercado. Durante décadas, la publicidad y el marketing funcionaron como un filtro que ayudó al consumidor a decidir casi en piloto automático. Pero cuando ese filtro externo desaparece y el usuario queda solo frente a un catálogo inmenso, el cerebro tiene que comparar muchas más combinaciones de las que puede sostener, y el sistema se satura.
García Fernández sumó un condimento emocional que pocas veces se menciona. A la motivación y las ganas de ver determinado título se le suma el pensamiento comparativo entre alternativas, esa sensación de que la serie descartada quizás habría sido mejor.
Es un comportamiento muy humano: cuantas más opciones existen, más se espera encontrar la perfecta, y cualquier elección real, por buena que sea, termina decepcionando un poco frente a ese ideal inalcanzable.
Ese temor a quedarse sin decidir es el que empuja al usuario a posponer el cierre de la aplicación con un recorrrido infinito, porque en ese momento seguir mirando pantallas sale más barato que animarse a elegir. Otra investigación de la UOC señala que más de la mitad de las personas en España mira televisión con el teléfono móvil en la mano.
¿Qué hace el algoritmo con nuestros datos?
Las plataformas de streaming como Netflix ya trabajan con el marketing para orientar las decisiones del usuario, no solo con carteles o publicidad en Internet, sino con sistemas de algoritmos que juntan información de cada perfil y la cruzan con las opciones del catálogo.
Elena Neira, profesora de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación de la UOC y especialista en plataformas de streaming, explicó que los algoritmos introducen un sesgo por una razón práctica: arman selecciones acotadas de contenido para combatir la fatiga de decisión que sufre el usuario frente a catálogos demasiado extensos.
En el caso de Netflix, ese mecanismo combina aprendizaje profundo y aprendizaje automático. El sistema cruza lo que sabe de cada usuario con el comportamiento de otros perfiles parecidos y con el conocimiento detallado de cada título del catálogo.
Con esos datos Netflix arma una previsión: si se cumplen ciertas condiciones, ofrece una selección de contenidos que combina los gustos personales, los de usuarios afines y las tendencias del momento.
¿Es bueno dejar que la máquina decida por nosotros?
Hay especialistas que advierten sobre los riesgos de delegar por completo la elección de qué mirar en televisión. García Fernández ofreció otra mirada: un buen sistema de recomendación funciona como un andamio, reduce mil opciones a diez y le ahorra al cerebro una tarea mecánica de filtrado que le cuesta mucho y le aporta poco, pero deja intacta la parte que realmente importa, elegir entre esas diez y disfrutar lo elegido.
El investigador comparó este mecanismo con el trabajo de un bibliotecario, que acompaña hasta la estantería correcta, pero no elige el libro por nadie.
¿Qué cambia con la llegada de la inteligencia artificial?
La próxima etapa de los sistemas de recomendación es más compleja. La llegada de la inteligencia artificial a la industria del streaming lleva los algoritmos a otro nivel y reduce todavía más el listado final de opciones, hasta acercarse a esa alternativa casi perfecta que todos buscamos.
Neira explicó que la IA permite guardar mucha más información sobre cada usuario e interpretar mejor sus hábitos y su contexto, por lo que el modelo interpreta señales que superan las categorías tradicionales de género o actor.
Hasta ahora, el motor de recomendación de plataformas de streaming, de música como Spotify o incluso de video como YouTube, se apoyó en las acciones del usuario. Si mira determinados títulos con frecuencia, el sistema entiende que le gustan y le sugiere otros parecidos, un mecanismo que se completa con la información de las búsquedas.
Con el nuevo modelo, el usuario recibe recomendaciones y también puede pedirlas de forma directa. Netflix busca que cada persona pueda mantener una conversación con el sistema, algo parecido a hablar con un chatbot para contarle exactamente qué busca en ese momento, y que la inteligencia artificial de la plataforma encuentre el título ideal.
Cuando la personalización funciona bien, suele traducirse en mayor satisfacción con lo elegido, porque el algoritmo ya descartó de antemano lo que probablemente no le gustaría al usuario, señaló García Fernández.
Esa satisfacción es central para el negocio de Netflix, porque la principal métrica que mide la fidelidad de un usuario son las estadísticas de visionado, recordó Neira, quien agregó que la atención de las personas es cada vez más corta, y si una plataforma no hace lo posible por captarla y mostrarse visible, es probable que ese contenido pase de largo. Por eso Netflix personaliza incluso las miniaturas de las carátulas, para que cada perfil vea imágenes distintas y con más chances de generar interés.
¿Qué riesgos aparecen si delegamos demasiado?
Si cada noche el usuario encuentra rápido algo que lo convence, sube la probabilidad de que mantenga la suscripción activa, la plataforma retiene audiencia y genera el flujo de caja necesario para ser rentable.
El costo posible de ese camino es que las personas se vuelvan cada vez más dependientes de los algoritmos. García Fernández ubicó ahí el verdadero riesgo, tanto para la investigación como para la alfabetización digital: el efecto acumulado de ir delegando, sin darse cuenta y sin ningún ejercicio activo que lo compense, funciones cada vez más centrales para manejarse de forma autónoma.
El especialista anticipó que el uso de la inteligencia artificial dará lugar a conceptos que se escucharán cada vez más de acá en adelante, como deuda cognitiva o paradoja de la automatización.
Delegar tareas mentales de bajo esfuerzo probablemente no representa un problema, pero la situación cambia cuando esa misma lógica, dejar que decida la máquina, se extiende a funciones más importantes y no deja ningún margen para ejercitar esas capacidades.
Los algoritmos ayudan a resolver qué mirar esta noche, aunque también queda la opción, cada tanto, de animarse a elegir algo al azar o descubrir algo distinto.
Si te gustó o sirvió algo que publiqué, te ofrezco dos alternativas para agradecer y permitir la continuidad de mi trabajo en Bahía César:
Te invito a suscribirte gratis al boletín semanal de Bahía César para recibirlo en tu correo electrónico. Ingresa tu e-mail aquí.
