“Se você pensar no que o Spotify faz, oferecemos experiências realmente personalizadas em nível global e em mercados localizados. Criar uma lista de reprodução personalizada para um usuário em um mercado pode ser desafiador, mas é possível com um curador humano. Levamos em consideração os aspectos culturais, porque a cultura é mais do que traçar uma linha reta do passado para o futuro. As mudanças culturais às vezes são erráticas ou qualquer coisa, menos lineares. É por isso que investimos cada vez mais em sistemas que combinam especialistas e algoritmos humanos. Enquanto os humanos são bons em articular a “nova, interessante e inesperada reviravolta”, os algoritmos são melhores em escalar essa curadoria para uma experiência pessoal para milhões de pessoas.
Se você tem um catálogo de milhões de músicas e um mercado global de mais de 200 milhões de pessoas, você precisa ser capaz de escalar seus esforços cuidadosamente. O machine learning nos permite fazer isso na velocidade e na consistência da qualidade pela qual o Spotify é conhecido. Nossos algoritmos nos permitem dimensionar experiências muito personalizadas e selecionadas manualmente, que ajudam os usuários a sentir que foram feitas apenas para eles.”
“Com machine learning podemos expandir nossos recursos de análise de audiência de uma maneira que ajude os criadores a conquistar novos fãs. Não se trata apenas de saber se sua música foi baixada ou transmitida oito milhões de vezes, mas de criar uma conexão entre artistas, criadores e seus fãs. Com machine learning podemos começar a informá-los sobre que tipos de pessoas estão consumindo seu trabalho, a que horas e com o que ele é consumido. Você sabe, por exemplo, como harmonizar vinho com comida. Com quais músicas esse jantar se encaixa? Coisas assim ajudam a desobstruir o potencial criativo, porque as pessoas podem entender melhor seu público.”
“Nos próximos três anos, machine learning se tornará mais causal e de longo prazo. No momento, essa tecnologia descobre principalmente relações superficiais de entrada e saída. Por exemplo, considerando o que você tocou hoje, eis o que você tocará amanhã. Isso leva ao engajamento de curto prazo, mas pode não gerar satisfação a longo prazo. Minha esperança é que daqui a três anos machine learning se torne menos míope, para descobrir a melhor sequência de ações para levar o usuário a uma jornada em que ele descobre um novo conteúdo de áudio excelente, fica mais envolvido e mais satisfeito como ouvinte.”