Hoy en día estamos acostumbrados a que Netflix, HBO o Prime Video nos recomienden series y películas automáticamente. Sin embargo, a mediados de los 2000 esa “magia” tecnológica estaba lejos de ser perfecta. Tanto, que una sola película fue capaz de destrozar por completo el algoritmo de Netflix y provocar que la empresa lanzara un concurso mundial con una recompensa de un millón de dólares.
La culpable: Napoleón Dynamite (2004).
El origen del problema: Cinematch, el primer algoritmo de Netflix
En los inicios de Netflix, mucho antes de convertirse en el gigante del streaming, la compañía dependía de su sistema de recomendación para mantener a los clientes activos. El algoritmo se llamaba Cinematch, y su función era simple pero vital: predecir qué películas podía querer ver cada usuario tras haber puntuado otras.
El reto era gigantesco. Reed Hastings, CEO de Netflix, sabía que una mejora mínima supondría un impacto enorme en sus ingresos. Por eso, en 2007, la compañía lanzó un desafío global:
- Si alguien lograba mejorar Cinematch en un 10%, recibiría un millón de dólares.
- En pocos días, más de 30.000 equipos y programadores se unieron al reto.
Y todos se toparon con el mismo obstáculo: Napoleón Dynamite.
Napoleón Dynamite: la película imposible de recomendar
La comedia independiente de Jared Hess fue un éxito inesperado en taquilla, pero para Netflix se convirtió en una pesadilla estadística.
- Más de dos millones de puntuaciones acumuladas.
- El público estaba totalmente dividido: o le daban una estrella o cinco estrellas, sin puntos intermedios.
- Mientras que la mayoría de películas permitían predecir con un 80% de acierto lo que el usuario querría ver después, con Napoleón Dynamite el porcentaje bajaba al 1,2%.
En otras palabras: era imposible saber si después de verla ibas a querer una comedia absurda, un drama indie, un documental político o simplemente apagar la televisión.
El concurso del millón de dólares y los otros títulos “problemáticos”
Los ingenieros que participaban en el reto pronto descubrieron que, si lograban resolver el caso de Napoleón Dynamite, podían mejorar el algoritmo en más de un 15%. Pero no era la única película “problemática”.
Otros títulos como Lost in Translation, Life Aquatic, Entre copas o incluso Kill Bill también dificultaban las predicciones.
Finalmente, en 2009, el equipo BellKor’s Pragmatic Chaos —formado por ingenieros de AT&T— consiguió mejorar Cinematch en un 10,06%, ganando el ansiado millón de dólares.
El futuro de las recomendaciones en Netflix
Aunque aquel concurso fue un hito tecnológico, lo cierto es que hoy el algoritmo de Netflix ya no tiene el mismo peso.
- La plataforma prioriza recomendar sus estrenos más recientes, sin importar tanto si encajan con tus gustos personales.
- Muchos usuarios han optado por usar plataformas como Letterboxd, donde las recomendaciones surgen de amigos y comunidades.
- Paradójicamente, lo que Netflix intentó automatizar con la IA terminó volviendo a lo social: descubrir qué ven y qué recomiendan otros usuarios reales.
El misterio de qué recomendaba Netflix tras ver Napoleón Dynamite probablemente quede en el pasado, pero su impacto en la historia del streaming fue decisivo.
