Meta trabaja en un nuevo motor de recomendación basado en Inteligencia Artificial (IA) que mostrará contenido relevante de ‘reels’ y vídeos en todos los productos de Facebook.
Este será implementado de forma progresiva hasta 2026.
La compañía se enfoca en su método de recomendación de contenido en Facebook, de cara a mostrar reels y vídeos más largos, adaptados a los gustos de cada usuario.
FACEBOOK COMO UN MOTOR DE DESCUBRIMIENTO
Se trata de un propósito en el que Meta invirtió durante los últimos años, como ya lo informó en junio de 2022.
En aquel entonces, compartió su idea de definir Facebook como un “motor de descubrimiento” centrado en la recomendación personalizada según la temática y popularidad.
El director de Facebook, Tom Alison, anunció que Meta trabaja en un nuevo sistema de IA con el que impulsará el algoritmo de recomendación de vídeos largos y ‘reels’ de Facebook.
UNA HOJA DE RUTA HASTA 2026
Este, indican, se implementará en todos los servicios de la plataforma para ofrecer recomendaciones más relevantes.
Se trata de un sistema que la compañía implementará progresivamente, ya que el proyecto sigue una “hoja de ruta” que llega hasta el año 2026.
Entre los objetivos marcados, Meta pretende mostrar contenido más atractivo en base a los gustos e intereses exclusivos de cada usuario.
DETALLES DEL NUEVO MODELO DE RECOMENDACIÓN
Así, si un usuario ve algo que le interesa en ‘reels’, también podrá disfrutar de ese tipo de contenido en el ‘feed’ principal.
Esto sucederá a raíz de que se mostrarán vídeos similares en todos los servicios de la red social.
Tal y como ha explicado Alison, Facebook utilizaba anteriormente un modelo de recomendación separado para los distintos tipos de contenidos y servicios de la red social.
UN DISEÑO APLICABLE A TODOS LOS PRODUCTOS
Es decir, utilizaba un algoritmo de recomendación para los reels, otro para su servicio de Grupos y otro para el ‘feed’ principal.
Sin embargo, tras el despliegue de los modelos de lenguaje (LLM) en 2023, Meta comenzó a desarrollar una nuevo “modelo de recomendación” impulsado por IA.
Apuntan a que este diseño pueda utilizarse en todos los productos de la compañía.
MAYOR EFICACIA
Este modelo se probó en los ‘reels’ de Facebook, consiguiendo mejorar el tiempo de visualización que los usuarios emplean en este tipo de contenido de un 8 a un 10%.
Así, Alison señaló que, con esta prueba, pudieron comprobar que el modelo es capaz de aprender de los datos “de manera mucho más eficiente que la generación anterior”.
En concreto, la fase 1 de la hoja de ruta planteada para este nuevo sistema fue cambiar los sistemas de recomendación que utilizaba la compañía.
USO DE UNIDADES GPU
Tras la modificación, se logró mejorar el rendimiento al utilizar unidades de procesamiento gráfico (GPU).
Actualmente, Meta se encuentra en la fase 3 de la hoja de ruta, que se basa en validar el nuevo modelo e intentar implementarlo en los distintos productos de Facebook.
Esto es porque, según dijo Alison, se trata de un proyecto con el que impulsarán “todo el ecosistema de vídeo”, incluido el ‘feed’ principal de la red social y los Grupos.
OTROS USOS DE IA
“Si hacemos esto bien, no sólo las recomendaciones serán más atractivas y más relevantes, sino que creemos que su capacidad de respuesta también puede mejorar”, apuntó.
Además, Meta también está considerando incluir IA generativa de otras maneras, por ejemplo, a través herramientas de chat para el ‘feed’ principal de Facebook.
De esta manera, siguiendo a Alison, se podrá solicitar más información sobre una publicación recomendada que se vea en el momento, solo con “hacer clic en un botón” .
LA IA APLICADA A GRUPOS DE FACEBOOK
Siguiendo esta línea, el director de la red social también indicó que Meta está probando a introducir la herramienta de chat impulsado por IA en Grupos de Facebook.
Así, los miembros podrían hacer preguntas sobre información relevante a la temática del grupo y, directamente, obtener respuestas del asistente de chat.
Con todo ello, Alison afirmó que, con la implementación de la IA generativa en sus herramientas y servicios, pueden generar “una especie de entorno de consumo multijugador”.
Fuente: EP.
