La compañía dirigida por Mark Zuckerberg continúa trabajando en su método de recomendación de contenido en Facebook, de cara a mostrar tanto reels (vídeos de formato corto y vertical) como vídeos más largos, adaptados a los gustos de cada usuario, siguiendo la línea de otras plataformas como TikTok.
Se trata de un propósito en el que Meta ha invertido durante los últimos años, tal y como ya dio a conocer en junio de 2022, cuando compartió su idea de definir Facebook como un «motor de descubrimiento» centrado en la recomendación de contenido personalizado según su temática y popularidad.
Ahora, el director de Facebook, Tom Alison, ha anunciado en una conferencia tecnológica, recogida por medios como CNBC y Engadget, que Meta está trabajando en el desarrollo de un nuevo sistema de IA con el que impulsará el algoritmo de recomendación de vídeos largos y 'reels' de Facebook, y que 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.
De esta forma, si un usuario ve algo que le interesa en 'reels', también podrá disfrutar de ese tipo de contenido en el 'feed' principal, ya 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. Es decir, utilizaba un algoritmo de recomendación para los reels, otro para su servicio de Grupos y otro para el 'feed' principal.
Sin embargo, según ha manifestado, tras el despliegue de los grandes modelos de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés) durante el pasado año, Meta comenzó a desarrollar una nueva «arquitectura de modelo de recomendación» impulsado por IA que pudiese utilizarse en todos los productos de la compañía.
Este modelo se ha estado probando 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 por ciento. En este sentido, Alison ha matizado 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, mejorando 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 se debe a que, según ha subrayado 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.
«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», ha sentenciado el directivo al respecto.
Además de todo ello, 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, tal y como ha desarrollado Alison, los usuarios podrían solicitar más información sobre una publicación recomendada que estén viendo en el momento, con tan solo «hacer clic en un botón».
Siguiendo esta línea, el director de la red social también ha mencionado que Meta está probando a introducir la herramienta de chat impulsado por IA dentro de 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 ha sentenciado que, con la implementación de la IA generativa en sus herramientas y servicios, tienen la oportunidad de generar "una especie de entorno de consumo multijugador".
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