Innovación y tecnología se nutren mutuamente y adoptarlas ya no es una opción.

Por ello, te ayudamos a capturar toda la data interna y externa, institucionalizar la toma de decisiones a través de Business Analytics, tener procesos inteligentes y automáticos y finalmente una estrategia de inteligencia artificial para optimizar la operación y predecir lo que se viene.

Intelligent Forecasting

Solución de IA que permite pronosticar los sucesos de negocio con el fin de planificar mejoras y acciones que optimicen resultados y cumplan con los objetivos propuestos.

Data Lakes

Repositorio de datos que puede ser almacenado en la infraestructura de la empresa, donde con flexibilidad podemos guardar el máximo de la información que recolectamos.

Master Data Optimization

Master Data Optimization utiliza Machine Learning para automatizar la creación, remediación y mantenimiento contínuo de la base de datos maestra.

HealthBot

Canal virtual de atención que utiliza tecnologías cognitivas como la inteligencia artificial, con el fin de optimizar y agilizar los tiempos de las instituciones de salud.

Generative AI

Conoce la disrupción tecnológica que te permite llevar tu negocio a un nuevo nivel y alcanza el máximo de productividad.

Intelligent Automation

Combina la ejecución de tareas de RPA con las capacidades de aprendizaje automático, análisis de procesos y tecnologías cognitivas.

Nubiral Cognitive AI Bot

Asistente conversacional virtual basado en Inteligencia artificial que permite el procesamiento de archivos real-time.

Intelligent Document Processing

Inteligencia Artificial que permite extraer información de documentos utilizando tecnología de OCR.

Desarrollo para consumo de datos a través de APIs en AWS

Importante Banco desarrolla un proyecto para construir su propio sistema de Home Banking, que incluye la creación y alojamiento de APIs en AWS.

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Implementación de Cluster MongoDB + Soporte + Capacitación

Solución MongoDB en modo cluster que garantizó el rendimiento, disponibilidad y seguridad mediante la configuración de réplica sets, sharding y autenticación.

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Evolución del Data Lake y optimización del consumo de datos: solución transparente y sin Impacto para el Banco.

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Construcción de Roadmap para modernizacion de Datalake sobre AWS

Optimización y migración de la plataforma ZONDA a AWS: Evaluación, resolución de problemas y mejora de la observabilidad.

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Factores de éxito de la transformación digital en la era de GenAI

Aspectos como el compromiso ético, la transparencia y la seguridad son claves para el desarrollo tecnológico de las organizaciones en la era de GenAI.

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eBooks

Banca y fintech: Cómo integrar GenAI en la detección de fraude

Una guía para que las empresas financieras descubran el poder de esta nueva tecnología para optimizar sus estrategias de detección de fraude.

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Papers

Banca y fintech: ¿Cómo obtener valor de las tecnologías emergentes?

Durante los próximos 12 meses, veremos una adopción incremental de la IA generativa, mayores niveles de madurez y nuevos casos de uso.

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Webinars

Crea aplicaciones de IA Generativa con Amazon Bedrock

Revive la charla brindada por Javier Minhondo, Business Solutions Architect de Nubiral, durante el AWS Cloud Experience de Buenos Aires.

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Arquitectura informática que combina una nube privada y una pública de forma que entreguen un conjunto flexible de servicios.

Esto significa que las cargas de trabajo migran de manera fluida y transparente entre un entorno y el otro de acuerdo a las necesidades que tenga la empresa en cada momento.

Despliegue de solución de redes sobre AWS

Solución de red con el objetivo de mejorar la conectividad a internet mediante la implementación de redundancia a través de AWS.

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Despliegue de arquitectura de seguridad en AWS

Importante empresa de la industria financiera confió en Nubiral para la optimización de Cargas de Trabajo en AWS.

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Despliegue de AWS Control Tower y migración de servicios a OpenShift

Importante banco eligió a Nubiral para la configuración inicial en AWS durante su migración a la nube, garantizando así el cumplimiento de las mejores prácticas.

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Moodle en Azure en institución educativa

Se garantizó la disponibilidad de la plataforma de Moodle ante el crecimiento de alumnos virtuales identificado tras la pandemia.

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Un roadmap hacia la gestión de costos eficiente con FinOps

Cómo se implementa esta práctica que permite disminuir el gasto en la nube, obtener el máximo valor de las inversiones en la nube y crear una cultura de costos responsable en la organización.

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Nube 4.0: Un fenómeno en crecimiento exponencial

Un recorrido sobre las principales oportunidades que surgen de una correcta y oportuna migración de las cargas de trabajo a la nube y sobre las tendencias que se están visualizando en el universo cloud.

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Webinars

Webinar Prisma Cloud Ciberdelincuencia

¿Cómo asegurar ambientes de APIs? ¿Cómo utilizar las tecnologías más avanzadas sin quedar expuesto? Esto y otros temas relacionados, han sido expuestos en el presente webinar.

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Desde Nubiral analizamos y dimensionamos cada proyecto de tu empresa con el fin de mejorar la eficiencia de tu infraestructura TI, diseñando soluciones flexibles de alto rendimiento basadas en la experiencia de nuestros profesionales, los últimos avances tecnológicos y las tendencias actuales de cada industria.

Planificación y Consultoría

  • Evaluación y Planificación
  • Adoption Strategy Consultancy

Test

  • Test Automation

Ejecución

  • Diseño e implementación de CI/CD Pipeline
  • Automatización e implementación de procesos

App Dev

  • Code (JavaScript, Go, Python)

Migracion de CI/CD hacia Github

Migración y configuración de GitHub Enterprise Server para importante grupo financiero, enfocado en modernizar su estructura de CI/CD on-premise.

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Migracion de CI/CD hacia Github

Importante banco de Colombia migra de GitLab a GitHub Enterprise y capacita a su personal para una adopción eficiente.

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Desarrollo para integrar chatbot Gala a plataforma educativa CloudGuru

Evolución del chatbot Gala: Integraciones avanzadas para acceder a la documentación centralizada en CloudGuru.

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Modernización en telecomunicaciones con tecnologías de AWS

Importante empresa de telecomunicaciones moderniza sus aplicaciones para reaccionar de forma más rápida y ágil a los cambios del mercado.

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Asistentes virtuales y beneficios con Nubiral

La adopción de estas herramientas incrementa la productividad de los equipos, ayuda a crear software de más calidad y acelera el time to market.

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Agilidad & DevOps

Tecnología e innovación se nutren mutuamente. La transformación digital hoy es accesible a todos.

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Webinars

Ciclo de Webinars De Agile a DevOps | Sesión #3

Tercera sesión de carácter técnico del ciclo de 3 charlas acerca de la evolución en la entrega de aplicaciones para escalar negocios.

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Escalamos a entornos con miles de ítems monitoreados en forma simultánea.

Además capturamos datos de comportamiento de sistemas y aplicaciones a lo largo del tiempo, para la toma de decisiones proactivas y lograr anticipar disrupciones en los servicios de tu negocio.

  • Arquitectura e Implementación Zabbix
  • Monitoreo Data & Analytics

Madurez en la gestión de datos ​con Microsoft Azure

Uno de los principales bancos de chile utiliza los servicios más avanzados de AWS para trabajar sobre la ingesta, almacenamiento, detección y modelos predictivos de data proveniente de fuentes de inteligencia de ciberseguridad.

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Implementación de OpenSearch

Uno de los principales bancos de chile utiliza los servicios más avanzados de AWS para trabajar sobre la ingesta, almacenamiento, detección y modelos predictivos de data proveniente de fuentes de inteligencia de ciberseguridad.

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Implementación de solución de monitoreo con Zabbix

Banco privado implementa solución integral de Observabilidad con Nubiral para optimizar y tener mayor visibilidad de la salud de su Infraestructura

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Implementacion de OpenSearch

Banco líder en el mercado, mejora la observabilidad y seguridad de datos con AWS OpenSearch.

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Observabilidad en FM y LLM: Clave para medir el impacto en los usuarios

Esta evolución inteligente del monitoreo, aplicada a los modelos fundacionales y los modelos de lenguaje de gran tamaño, permite alinear la performance de este tipo de herramientas con las necesidades del negocio.

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Observabilidad: La evolución del monitoreo

Un paradigma clave para anticipar y resolver problemas en infraestructuras IT cada vez más complejas.

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Guía completa de OpenSearch y sus agentes de log

OpenSearch es una solución integral que permite centralizar y analizar logs de diversas fuentes, ideal para la gestión de panoramas IT complejos.

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Webinars

La importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología

Revive el webinar donde hablamos sobre importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología y cómo puede ser utilizada para mejorar la eficiencia, la productividad y la satisfacción de los usuarios.

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Ayudamos a innovar preparando a nuestros clientes contra las ciberamenazas actuales.

Cumplimos con la responsabilidad de proteger los datos para mantener la confianza y cumplir la normativa.

  • Cloud Assessment & Consulting
  • Security Frameworks & Best Practices
  • Penetration Testing
  • Cloud Security
  • DevSecOps
  • Governance, Risk & Compliance
Blog

Mes de la Concientización sobre la Ciberseguridad: El rol de los usuarios

Esta iniciativa internacional propone reforzar la capacitación de las personas para minimizar el “factor humano” en las filtraciones de datos y en las amenazas cibernéticas.

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Guías Técnicas

Ciberseguridad en tu empresa: la solución digital 360º de Nubiral

Cómo se desarrolla un plan de ciberseguridad, cuáles son las principales amenazas y las tecnologías más modernas para enfrentarlas.

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Webinar | Ambientes Cloud: Seguridad y Gobierno

Nuevo concepto de seguridad integrada a DevOps y enfocada en asegurar los ambientes y las nuevas aplicaciones.

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El futuro de GenAI: Próximos pasos en la evolución de la tecnología

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MLOps: impulsando el valor de machine learning

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Ciclo de webinars de Data, Analytics & IA | Sesión #3: El impacto de IA & Analytics en el sector de media

Revive el ciclo de 3 charlas donde hablamos sobre la utilización de estas herramientas tecnológicas y su impacto en diferentes industrias, en esta oportunidad de la mano de nuestro especialista Javier Minhondo. Quien actualmente es Business Solution Architect de Nubiral.

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En este espacio encontrarás conversaciones entretenidas e interesantes sobre las buenas prácticas y novedades tecnológicas.

Te invitamos a descubrir nuestros canales y mantenerte informado a través de los diferentes episodios.

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Connect+ es una gran herramienta para incorporar conocimientos y estar al tanto de las últimas novedades tecnológicas.

Accede a nuevos contenidos audiovisuales innovadores, de forma rápida y sencilla. ¡Explora y conoce el universo tecnológico de una manera diferente y ágil!

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Guía técnica: Cómo agilizar los procesos ETL con Microsoft Fabric

El poder de Microsoft Fabric permite a los analistas, ingenieros y científicos de datos realizar ETLs con una curva de aprendizaje menor.

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Cómo implementar Microsoft Fabric en infraestructuras multicloud

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Data
& Innovation

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Hybrid
Multi Cloud

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DevOps
& App Evolution

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Planificación y Consultoría

  • Evaluación y Planificación
  • Adoption Strategy Consultancy

Test

  • Test Automation

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  • Diseño e implementación de CI/CD Pipeline
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  • Code (JavaScript, Go, Python)

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Migracion de CI/CD hacia Github

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Monitoring
& Intelligence

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  • Arquitectura e Implementación Zabbix
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Cybersecurity

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  • Security Frameworks & Best Practices
  • Penetration Testing
  • Cloud Security
  • DevSecOps
  • Governance, Risk & Compliance

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El potencial de Dark Data en las organizaciones

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Ciclo de webinars de Data, Analytics & IA | Sesión #3: El impacto de IA & Analytics en el sector de media

Revive el ciclo de 3 charlas donde hablamos sobre la utilización de estas herramientas tecnológicas y su impacto en diferentes industrias, en esta oportunidad de la mano de nuestro especialista Javier Minhondo. Quien actualmente es Business Solution Architect de Nubiral.

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Accede a nuevos contenidos audiovisuales innovadores, de forma rápida y sencilla. ¡Explora y conoce el universo tecnológico de una manera diferente y ágil!

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Guía técnica: Cómo agilizar los procesos ETL con Microsoft Fabric

El poder de Microsoft Fabric permite a los analistas, ingenieros y científicos de datos realizar ETLs con una curva de aprendizaje menor.

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Guías Técnicas

Machine learning en empresas de medios digitales

Los avances en machine learning permiten que las empresas de medios digitales mejoren sus sistemas de recomendación y optimicen la experiencia del usuario.

Home / Sistemas de recomendación con machine learning en empresas de medios digitales

1. Introducción: hacia una experiencia más personalizada

Buena parte del éxito de las empresas de medios digitales se basa en sus sistemas de recomendación. En los últimos tiempos se han convertido en una herramienta esencial para personalizar la experiencia del usuario en plataformas, comercio electrónico y redes sociales.

Estos sistemas analizan patrones de comportamiento y preferencias para sugerir productos, películas, artículos y más. Como usuarios, ya reconocemos los mensajes de las plataformas de streaming. “Si te ha gustado esto, te recomendamos…”.

Sin embargo, estamos apenas al principio del recorrido. La creciente complejidad de las preferencias de los usuarios y la expansión de los catálogos de contenido exigen enfoques más sofisticados.

Aquí es donde entran a jugar las tecnologías avanzadas de machine learning (ML) y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Esta guía explora cómo es posible utilizar estas tecnologías para desarrollar sistemas de recomendación con los más altos niveles de precisión y personalización.

2. Fundamentos de los sistemas de recomendación

En principio, identificamos dos tipos de recomendadores.

– Filtrado colaborativo (collaborative filtering). Es el enfoque clásico. Se basa en la premisa de que si dos usuarios han tenido intereses similares en el pasado, probablemente repitan ese tipo de coincidencias en el futuro. Estos métodos utilizan la matriz de interacciones usuario-elemento para registrar y aprender de las interacciones pasadas. Sin embargo, por sí solos, pueden ser limitados, en particular cuando se encuentran con nuevos usuarios o elementos (es lo que se conoce como “problema del inicio en frío”).

– Enfoque basado en contenido (content-based filtering). A diferencia del anterior, utiliza información adicional sobre los usuarios y los elementos. Por ejemplo, en un sistema de recomendación de películas, esto podría incluir géneros, directores o actores, entre otras variables. Estos métodos pueden ofrecer recomendaciones más personalizadas. Esto se debe a que consideran las características específicas de los elementos que le han parecido atractivos a cada uno de los usuarios en el pasado.

3. Nuevas tecnologías: LLM y embeddings

Pero en un mundo en el que las tecnologías evolucionan a gran velocidad, emergen innovaciones que están llamadas a cambiar las reglas del juego. Los sistemas de recomendación alcanzan nuevos niveles.

– LLM: la comprensión del lenguaje natural. Estos modelos, entre los que se encuentran GPT, Bert o Titan, son revolucionarios. En especial, por su capacidad para entender y generar un lenguaje natural.

Basados en la arquitectura transformer, pueden procesar secuencias de palabras, capturando contextos y relaciones complejas. En los sistemas de recomendación, juegan un papel esencial a la hora de entender mejor las descripciones, las reseñas y los metadatos. Así, proporcionan una comprensión más profunda, tanto del contenido como de las preferencias del usuario.

– Embeddings: la captura del sentido semántico. Los embeddings son representaciones vectoriales de texto que capturan significados semánticos y relaciones contextuales. En un sistema de recomendación, convertir descripciones de elementos y preferencias de usuarios en embeddings permite calcular similitudes y diferencias de manera eficiente. Esto no solo mejora la precisión de las recomendaciones sino que también ayuda a superar el “problema del inicio en frío”. Esto es gracias a que permite comparaciones con elementos o usuarios nuevos. Veamos cómo se aplica puntualmente a la industria de medios digitales. Estas empresas disponen de información valiosa de sus contenidos tanto en la sinopsis como en el metadata. Por ejemplo, los actores que participan en cada episodio de cada serie o en cada película. Los embeddings nos permiten capturar toda esta información para producir un sistema más asertivo.

 

4. Implementación práctica

¿Cuáles son los pasos a seguir?

– Integración de LLM en los sistemas de recomendación. Para hacerlo, en principio es necesario ajustar un modelo preentrenado con los datos propios de la organización. Además de haber sido preentrenados con una vasta cantidad de contenido, muchos de estos modelos nos permiten realizar un ajuste fino (también conocido como fine tuning). Esto implica adaptar ese entrenamiento para que se ajuste a los datos organizacionales. De esta manera, es posible entrenar estos modelos con los datos históricos de los usuarios para que puedan aprender sobre sus gustos y, a partir de eso, predecir cuál va a ser el próximo contenido a elegir por cada uno de ellos. Así se conforma el sistema de recomendación.

– Construcción y utilización de embeddings. Para construir un enfoque basado en contenido, contamos con la ayuda de los embeddings. Son los que nos permiten transformar los textos relativos al contenido (descripciones, reseñas, entre otros) en vectores numéricos. Para eso, utilizan un modelo específico, como Ada o Titan. A partir de eso, logramos mapear todos nuestros ítems disponibles en un mismo espacio, pero siempre manteniendo la diferencia semántica entre ellos. Luego, es posible emplear estos embeddings para alimentar algoritmos de aprendizaje automático que predigan las preferencias de los usuarios. Por ejemplo, calcular la similitud coseno entre el vector que representa al usuario a cada vector que representa cada contenido diferente, recomendando así aquellos más cercanos en el espacio semántico y por ende los que tienen una mayor similitud con el perfil del usuario.

5. ¿En qué puede ayudar un recomendador a tu app?

Las empresas de medios digitales que incorporan un recomendador en sus app acceden a los siguientes beneficios:

– Priorizar la experiencia del usuario. Efectivamente, el usuario queda en el centro de la estrategia, ya que el contenido que se le sugiere es preciso y oportuno según sus gustos, necesidades y comportamientos. Así, se incrementan los niveles de lealtad y satisfacción.

– Mejor consumo estratégico de los contenidos. Combinado con las necesidades específicas del negocio, el recomendador puede impulsar el consumo de determinados contenidos estratégicos con un alto nivel de precisión.

– Sistemas más performantes. En Nubiral trabajamos en desarrollar un sistema de recomendación que se enfoque en estas nuevas tecnologías. ¿Qué logramos comprobar?En principio, que de esta forma se obtienen sistemas más performantes. Aprovechamos la capacidad que tiene esta nueva tecnología para capturar el sentido semántico e incluir información sobre el contenido. Esta, muchas veces viene dada en lenguaje natural, como la sinopsis o las críticas de los usuarios. Eso nos permitió construir un recomendador que considere toda la información disponible, tanto de los usuarios como del contenido disponible a recomendar. Luego de hacer pruebas en escenarios con usuarios y transacciones reales, logramos mejorar en hasta un 20% la tasa de clics realizadas por los usuarios sobre las recomendaciones. En otras palabras, obtuvimos un recomendador un 20% más asertivo.

6. Conclusiones: mirando hacia el futuro

Los sistemas de recomendación son una parte integral de la experiencia del usuario y su importancia seguirá creciendo en la medida en que lo hagan las plataformas digitales.

Las nuevas tecnologías, como ya hemos visto, ofrecen una promesa significativa para mejorar la precisión y la personalización de estas recomendaciones.

Sin embargo, es vital abordar este concepto con un enfoque equilibrado, reconociendo tanto sus potencialidades como sus limitaciones.

El campo de ML y los sistemas de recomendación están en constante evolución. Las empresas de la industria de los medios digitales necesitan mantenerse actualizadas en este sentido si quieren continuar teniendo éxito en su negocio.

Nuestros expertos pueden ayudarte a obtener el máximo valor de estos avances tecnológicos. Estamos esperando tu contacto: ¡Agenda tu reunión!

Sistemas de recomendación con machine learning en empresas de medios digitales


  1. Introducción: hacia una experiencia más personalizada

Buena parte del éxito de las empresas de medios digitales se basa en sus sistemas de recomendación. En los últimos tiempos se han convertido en una herramienta esencial para personalizar la experiencia del usuario en plataformas, comercio electrónico y redes sociales.

Estos sistemas analizan patrones de comportamiento y preferencias para sugerir productos, películas, artículos y más. Como usuarios, ya reconocemos los mensajes de las plataformas de streaming. “Si te ha gustado esto, te recomendamos…”.

Sin embargo, estamos apenas al principio del recorrido. La creciente complejidad de las preferencias de los usuarios y la expansión de los catálogos de contenido exigen enfoques más sofisticados.

Aquí es donde entran a jugar las tecnologías avanzadas de machine learning (ML) y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Esta guía explora cómo es posible utilizar estas tecnologías para desarrollar sistemas de recomendación con los más altos niveles de precisión y personalización.

 

  1. Fundamentos de los sistemas de recomendación

En principio, identificamos dos tipos de recomendadores.

 – Filtrado colaborativo (collaborative filtering). Es el enfoque clásico. Se basa en la premisa de que si dos usuarios han tenido intereses similares en el pasado, probablemente repitan ese tipo de coincidencias en el futuro. Estos métodos utilizan la matriz de interacciones usuario-elemento para registrar y aprender de las interacciones pasadas. Sin embargo, por sí solos, pueden ser limitados, en particular cuando se encuentran con nuevos usuarios o elementos (es lo que se conoce como “problema del inicio en frío”).

– Enfoque basado en contenido (content-based filtering). A diferencia del anterior, utiliza información adicional sobre los usuarios y los elementos. Por ejemplo, en un sistema de recomendación de películas, esto podría incluir géneros, directores o actores, entre otras variables. Estos métodos pueden ofrecer recomendaciones más personalizadas. Esto se debe a que consideran las características específicas de los elementos que le han parecido atractivos a cada uno de los usuarios en el pasado.

 

3. Nuevas tecnologías: LLM y embeddings

Pero en un mundo en el que las tecnologías evolucionan a gran velocidad, emergen innovaciones que están llamadas a cambiar las reglas del juego. Los sistemas de recomendación alcanzan nuevos niveles.

– LLM: la comprensión del lenguaje natural. Estos modelos, entre los que se encuentran GPT, Bert o Titan, son revolucionarios. En especial, por su capacidad para entender y generar un lenguaje natural.

Basados en la arquitectura transformer, pueden procesar secuencias de palabras, capturando contextos y relaciones complejas. En los sistemas de recomendación, juegan un papel esencial a la hora de entender mejor las descripciones, las reseñas y los metadatos. Así, proporcionan una comprensión más profunda, tanto del contenido como de las preferencias del usuario.

Embeddings: la captura del sentido semántico. Los embeddings son representaciones vectoriales de texto que capturan significados semánticos y relaciones contextuales. En un sistema de recomendación, convertir descripciones de elementos y preferencias de usuarios en embeddings permite calcular similitudes y diferencias de manera eficiente. Esto no solo mejora la precisión de las recomendaciones sino que también ayuda a superar el “problema del inicio en frío”. Esto es gracias a que permite comparaciones con elementos o usuarios nuevos. Veamos cómo se aplica puntualmente a la industria de medios digitales. Estas empresas disponen de información valiosa de sus contenidos tanto en la sinopsis como en el metadata. Por ejemplo, los actores que participan en cada episodio de cada serie o en cada película. Los embeddings nos permiten capturar toda esta información para producir un sistema más asertivo.

 

  1. Implementación práctica

¿Cuáles son los pasos a seguir?

– Integración de LLM en los sistemas de recomendación. Para hacerlo, en principio es necesario ajustar un modelo preentrenado con los datos propios de la organización. Además de haber sido preentrenados con una vasta cantidad de contenido, muchos de estos modelos nos permiten realizar un ajuste fino (también conocido como fine tuning). Esto implica adaptar ese entrenamiento para que se ajuste a los datos organizacionales. De esta manera, es posible entrenar estos modelos con los datos históricos de los usuarios para que puedan aprender sobre sus gustos y, a partir de eso, predecir cuál va a ser el próximo contenido a elegir por cada uno de ellos. Así se conforma el sistema de recomendación.

– Construcción y utilización de embeddings. Para construir un enfoque basado en contenido, contamos con la ayuda de los embeddings. Son los que nos permiten transformar los textos relativos al contenido (descripciones, reseñas, entre otros) en vectores numéricos. Para eso, utilizan un modelo específico, como Ada o Titan. A partir de eso, logramos mapear todos nuestros ítems disponibles en un mismo espacio, pero siempre manteniendo la diferencia semántica entre ellos. Luego, es posible emplear estos embeddings para alimentar algoritmos de aprendizaje automático que predigan las preferencias de los usuarios. Por ejemplo, calcular la similitud coseno entre el vector que representa al usuario a cada vector que representa cada contenido diferente,  recomendando así aquellos más cercanos en el espacio semántico y por ende los que tienen una mayor similitud con el perfil del usuario.

 

  1. ¿En qué puede ayudar un recomendador a tu app?

Las empresas de medios digitales que incorporan un recomendador en sus app acceden a los siguientes beneficios:

Priorizar la experiencia del usuario. Efectivamente, el usuario queda en el centro de la estrategia, ya que el contenido que se le sugiere es preciso y oportuno según sus gustos, necesidades y comportamientos. Así, se incrementan los niveles de lealtad y satisfacción.

Mejor consumo estratégico de los contenidos. Combinado con las necesidades específicas del negocio, el recomendador puede impulsar el consumo de determinados contenidos estratégicos con un alto nivel de precisión.

– Sistemas más performantes. En Nubiral trabajamos en desarrollar un sistema de recomendación que se enfoque en estas nuevas tecnologías. ¿Qué logramos comprobar?En principio, que de esta forma se obtienen sistemas más performantes. Aprovechamos la capacidad que tiene esta nueva tecnología para capturar el sentido semántico e incluir información sobre el contenido. Esta, muchas veces viene dada en lenguaje natural, como la sinopsis o las críticas de los usuarios. Eso nos permitió construir un recomendador que considere toda la información disponible, tanto de los usuarios como del contenido disponible a recomendar. Luego de hacer pruebas en escenarios con usuarios y transacciones reales, logramos mejorar en hasta un 20% la tasa de clics realizadas por los usuarios sobre las recomendaciones. En otras palabras, obtuvimos un recomendador un 20% más asertivo.

 

  1. Conclusiones: mirando hacia el futuro

Los sistemas de recomendación son una parte integral de la experiencia del usuario y su importancia seguirá creciendo en la medida en que lo hagan las plataformas digitales.

Las nuevas tecnologías, como ya hemos visto, ofrecen una promesa significativa para mejorar la precisión y la personalización de estas recomendaciones.

Sin embargo, es vital abordar este concepto con un enfoque equilibrado, reconociendo tanto sus potencialidades como sus limitaciones.

El campo de ML y los sistemas de recomendación están en constante evolución. Las empresas de la industria de los medios digitales necesitan mantenerse actualizadas en este sentido si quieren continuar teniendo éxito en su negocio.

Nuestros expertos pueden ayudarte a obtener el máximo valor de estos avances tecnológicos. Estamos esperando tu contacto: ¡Agenda tu reunión!

 

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Analía Laura Enrique

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