¿Será el librero del futuro un avatar, quizás un gemelo digital del comerciante de confianza? Es posible y en parte ya es así. Hay una pregunta que todo aquel que ama la lectura se hace al menos una vez, frente a una estantería, física o digital: ¿qué estoy leyendo ahora? Hasta hace unos años, la respuesta venía de un amigo con gustos similares a los nuestros, de un vendedor de confianza o de una reseña encontrada por casualidad en una revista. Hoy esa respuesta es aprender a donar un coche. Rakuten Kobo, uno de los principales operadores mundiales del mercado del libro electrónico, tiene una visión clara del rumbo que está tomando la edición digital: hacia un modelo en el que la inteligencia artificial deje de ser una herramienta de catalogación y se convierta en algo más ambicioso, un asesor literario hecho a medida, capaz de interpretar no sólo lo que leemos sino “la forma” en que lo hicimos, el tipo de experiencia que buscábamos.
Para entender cuán radical es el cambio en marcha, tenemos que empezar desde donde estábamos. Los sistemas de recomendación de primera generación eran esencialmente mecanismos de correlación estadística: agregaban comportamientos de compra y extraían patrones. Funcionaron, en cierto modo. Pero reflejaban el pasado, no el lector. Premiaron los bestsellers que ya lo eran, amplificaron las modas, ignoraron los márgenes del gusto.
La ambición de Kobo es diferente: “El paradigma del descubrimiento digital está cambiando de la navegación pasiva a una conexión activa y significativa”, nos dice Michael Tamblyn, director ejecutivo de Rakuten Kobo, “queremos ir más allá del consumo basado en clasificaciones hacia un ecosistema personalizado que honre el viaje único del lector”. El cambio de vocabulario ya es elocuente de por sí: estamos hablando de “viajar”, no de “comprar”; “honrar”, no “satisfacer”. La IA, desde esta visión, no optimiza una transacción: respalda una experiencia.
“Donde los algoritmos solo ven puntos de datos y preferencias, nosotros buscamos la resonancia cultural y las conexiones que hacen de la lectura una experiencia profundamente humana”, continúa Tamblyn.
El problema es que los modelos lingüísticos son creadores de promedios y no de nuevas ideas. Formados en lo existente, tienden por naturaleza a proyectar el pasado sobre el futuro, a reforzar lo que ya se sabe, a ignorar al autor emergente que aún no tiene suficientes datos de lectura a su favor. Un asesor que sólo conoce los clásicos y los más vendidos no es tan diferente del algoritmo de primera generación.
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