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LO ESENCIAL
Spotify dejó atrás la recomendación tradicional y ahora apuesta por generar audio a la medida. Durante el Investor Day 2026, Gustav Söderström, copresidente y director de producto y tecnología, explicó que la ventaja competitiva no está en crear modelos generativos masivos, sino en aprovechar años de datos propios.
La compañía entrenó el “Large Taste Model” (LTM) con billones de señales acumuladas desde 2008. El sistema cruza hábitos de escucha, metadatos de sellos, herramientas para creadores y cultural para producir experiencias en tiempo real.
Las primeras pruebas internas arrojan aumentos medibles: 9 % más de canciones guardadas por Autoplay, 9 % más descubrimiento de podcasts desde la pantalla Home y 20 % más interacción con los mensajes del DJ impulsado por IA.
CONTEXTO
Söderström subrayó que la inteligencia artificial debe verse como fuente de ingresos, no solo como costo. Según sus datos, la personalización eleva la retención de usuarios y abre opciones premium para los suscriptores más activos.
Por su parte, Niklas Gustavsson, vicepresidente de ingeniería, reveló que el 99 % del personal técnico usa semanalmente herramientas de IA y que el 73 % del código nuevo ya recibe asistencia automatizada. El agente interno “Honk” acelera el mantenimiento y reduce los tiempos de lanzamiento de funciones.
EN PERSPECTIVA
La plataforma también modificó la forma en que los usuarios expresan preferencias. Antes Spotify interpretaba skips y “me gusta”; ahora los oyentes describen lo que quieren en lenguaje natural a través de DJ, Prompted Playlists y Taste Profile.
Como parte del evento, se anunció Studio by Spotify Labs, aplicación de escritorio que generará experiencias de audio privadas. Entre sus usos figuran resúmenes informativos diarios que se integrarán directamente a la biblioteca personal de cada cuenta.
Etiquetas: Spotify, inteligencia artificial, streaming, Large Taste Model, personalización, audio, Tecnología e IA
