Spotify está lanzando una función beta llamada Prompted Playlist en Nueva Zelanda, que permite a los usuarios escribir indicaciones personalizadas para moldear sus recomendaciones musicales. La herramienta utiliza el historial completo de escucha del usuario para generar listas de reproducción personalizadas. Esta actualización busca otorgar a los oyentes una mayor influencia directa sobre las sugerencias del servicio de streaming.
A partir del 11 de diciembre, los suscriptores de Spotify en Nueva Zelanda podrán acceder a la versión beta de Prompted Playlist, una nueva herramienta diseñada para mejorar el control del usuario sobre las recomendaciones musicales. Los usuarios simplemente acceden a la función e introducen una indicación de texto que describe el tipo de música que desean, ya sea amplia como «canciones animadas para entrenamientos» o específica para géneros y estados de ánimo. Spotify combina esta entrada con el historial de escucha completo del individuo, que se remonta a su primer día en la plataforma, para crear una lista de reproducción personalizada.
La interfaz incluye una pestaña de «Ideas» que ofrece sugerencias de indicaciones para aquellos que buscan inspiración. Las listas de reproducción generadas incluyen explicaciones para la inclusión de cada canción, ayudando a los usuarios a comprender y refinar las elecciones del algoritmo. Los usuarios también pueden activar actualizaciones automáticas, añadiendo pistas nuevas a intervalos establecidos para mantener la lista actualizada.
Esto se basa en los experimentos anteriores de Spotify con listas de reproducción impulsadas por IA, pero enfatiza una mayor autonomía del usuario mediante indicaciones detalladas y el uso de datos completos. Actualmente limitada al inglés, la función se expandirá a medida que más participantes se unan a la beta.
Esfuerzos similares se observan en otras plataformas: Meta está probando ajustes algorítmicos en Threads e Instagram, mientras que TikTok ofrece un restablecimiento para su página For You. Estos desarrollos destacan un cambio en el que los sistemas de recomendación, antes pasivos, ahora incorporan aportes activos de los usuarios para mejorar la personalización.
