Data Transfer ProjectTechCrunch publicó ayer una noticia, Facebook, Google and more unite to let you transfer data between apps,  sobre el Data Transfer Project (DTP), una iniciativa que en su creación agrupa nada menos que a Google, Facebook, Microsoft y Twitter, y que se define como una plataforma de código abierto para la portabilidad de datos entre aplicaciones a la que cualquier servicio puede unirse.

La noticia levantó automáticamente suspicacias entre una buena parte de lectores: en un momento en que el uso de los datos personales de los usuarios por parte de las plataformas digitales se han convertido en una fuente de preocupación creciente, la idea de tener a cuatro gigantes de la industria aparentemente compartiendo los datos que poseen de sus usuarios podría ofrecer una imagen casi orwelliana y distópica, del tipo “hagas lo que hagas, lo vamos a saber todo de ti”. La idea, sin embargo, funciona de otra manera, y no apunta de hecho a la compartición de datos para su explotación por parte de esas compañías, sino más bien a ofrecer al usuario un control mayor de esos datos personales que le permita plantearse determinadas situaciones, como la transferencia de preferencias o hábitos construidos en un servicio a otro, la transferencia efectiva de los datos de servicios que cierran, etc.

Tomando como referencia el desarrollo de GDPR en Europa, algunos servicios han comenzado a tomarse necesariamente en serio la idea de otorgar al usuario control sobre sus datos. Compañías como Facebook, por ejemplo, incorporaron recientemente opciones que permiten que un usuario se descargue todos los datos que la compañía tiene sobre él, típicamente un archivo enorme que recoge muchísimos datos de muy diversos tipos. Sin embargo, este tipo de opciones, más allá de satisfacer la curiosidad o hacer algunos cambios en el perfil, no ofrecen, de hecho, demasiadas posibilidades prácticas. En realidad, lo que deberíamos poder hacer con esos datos es, si así lo deseamos, utilizarlos en otros servicios, como por ejemplo intentar localizar a nuestros amigos en otra red social, transferir fácilmente nuestras imágenes sin tener que descargarlas todas y volverlas a subir, etc.

La idea, expresada en este white paper, es permitir rutas de intercambio de datos que únicamente se utilizarían a petición de los usuarios, en una plataforma abierta a cualquier servicio que quiera darse de alta en ella y cumplir los estándares de sus APIs. Menos siniestro de lo que inicialmente podía sonar, aunque obviamente, no exento de peligros, precisamente por el hecho de pretender abrirse a cualquiera que así lo solicite. ¿Hasta qué punto puede ser un usuario completamente consciente de las posibles consecuencias de intercambiar datos entre plataformas digitales? ¿Podría ser posible una explotación de esta plataforma que permitiese, por ejemplo, engañar a un usuario para que transfiera sus datos a un servicio que pretenda explotarlos maliciosamente? ¿Podríamos llegar a encontrarnos, por ejemplo, con esquemas de phishing que suplanten a un servicio legítimo y que ofrezcan algún procesamiento potencialmente interesante o atractivo de los datos para algunas personas – recordemos aquellas siniestras aplicaciones del tipo “averigua quién te tiene bloqueado”, por ejemplo, ya con una larga historia – y que permitan generar bases de datos para su explotación al mejor estilo de Cambridge Analytica?

Algunas aplicaciones, como por ejemplo Flickr, ofrecen la posibilidad de descargarnos todas nuestras fotografías, algo que muchos nos planteamos en algún momento reciente al hilo de las noticias en torno a la venta de Yahoo!. Ese archivo, sin embargo, no resultaba demasiado operativo. ¿Puede una plataforma de este tipo ofrecernos una salida fácil de nuestras fotografías, incluyendo por ejemplo sus comentarios u otras funciones sociales, a un servicio alternativo, ante el cierre o el cambio de condiciones del original? Sin duda, eso reduciría los costes de cambio y sería positivo, siempre que se produjese con las adecuadas garantías.

Las iniciativas que ofrezcan al usuario un mayor control de sus datos parecen, en principio, una buena idea, y de hecho, desarrollan servicios que más tarde o más temprano serán muy posiblemente convertidos en una obligación. Sin embargo, debemos tener en cuenta algunas precauciones al respecto:

  • Los datos en propiedad de algunas plataformas exceden con mucho lo que muchos usuarios son capaces de imaginar, y ofrecen posibilidades analíticas que muchos usuarios no alcanzan a plantearse ni a imaginar.
  • La cultura media de los usuarios en lo referente a la gestión de sus datos personales está muy lejos de ser elevada. Posiblemente mejore a medida que la educación incorpore este tipo de cuestiones a todos los niveles, pero ahora mismo, es sin duda muy baja, como puede comprobar cualquiera que se dedique a hablar o escribir en público sobre estos temas.
  • Siguiendo la mítica frase del tío de un superhéroe de Marvel, “un gran poder conlleva una gran responsabilidad”: una plataforma de este tipo debería tener esto en cuenta y, sin abandonar una vocación por la apertura, ser capaz de controlar la aparición de posibles malos actores interesados en una explotación potencialmente perniciosa para el usuario.
  • Cuando algo parece demasiado bueno para ser verdad, es inequívocamente porque es demasiado bueno para ser verdad. Deberemos desconfiar automáticamente de toda oferta de uso de los servicios de este tipo de plataformas que no haya sido iniciada por nosotros de manera inequívoca, y plantearnos qué puede haber realmente detrás de ella.

¿Siniestro? En absoluto, y de hecho, no solo no parece una mala iniciativa, sino que es un paso en la dirección correcta. Sin embargo, habrá que estar atentos a su evolución y a los posibles usos maliciosos que pueda llegar a generar.

 

IMAGE: Freestocks.orgLas cadenas de televisión de toda Europa intentan alianzas múltiples que combinan todo lo combinable, incluso rivales de toda la vida, con el fin de intentar enfrentarse mediante plataformas online a servicios como Netflix o AmazonPrime. En Francia se llama Salto, en UK es Freeview, en España es LOVEStv, en Alemania aún no tiene ni nombre. En los Estados Unidos, AT&T, la nueva propietaria de HBO tras la adquisición de Time Warner, está intentando desesperadamente hacerla crecerintroducir cambios en el servicio para convertirla en algo más parecido a Netflix, un movimiento muy interesante cuando hace unos seis años, antes de que Netflix comenzase su estrategia de creación de contenido original, Netflix afirmaba que su estrategia era “convertirse en HBO más rápido que HBO pueda convertirse en nosotros“.

Todos esos intentos están destinados al fracaso. Lo dije ya en una frase hace algunos años a cuenta de otro tema, pero que resulta perfectamente aplicable a este: el valor de la innovación no está en evitar que te copien, sino en conseguir que todos te quieran copiar. Y Netflix, sin duda, lo ha conseguido. Todos la quieren copiar, pero copiarla únicamente está al alcance de compañías muy especiales, completamente obsesionadas con la tecnología y el análisis de datos, no de cualquiera, por muchos contenidos o capacidad para producirlos que pueda tener.

Para entender Netflix, me ha parecido fantástico este análisis largo del ex-director de estrategia de Amazon Studios, Matthew Ball, publicado en tres capítulos en los que explica, primero, que la compañía en realidad invierte mucho más en desarrollo de contenidos de lo que muchos creen; segundo, que Netflix es por encima de todo una compañía tecnológica; y tercero, que con sus multimillonarios acuerdos de contenidos, Netflix no está haciendo nada alocado ni rompiendo el techo del mercado, sino jugando a un juego al que nadie más se atreve a jugar. Estos tres artículos largos deberían convertirse en lectura obligada para todo directivo de empresas audiovisuales que aspire a seguir siéndolo dentro de pocos años, aunque lo más posible es que pueda hacer poco más que frustrarse y pensar lo que le gustaría que su compañía fuese y no es – o si tiene las habilidades oportunas, pensar en salir corriendo para intentar ser fichado por Netflix o Amazon.

En efecto, entender Netflix implica entender lo que puedes hacer con una plataforma de alcance tan ilimitado como millones de suscriptores consiga tener en todo el mundo, y sobre todo, con una capacidad analítica que le permite apostar lo justo, arriesgando únicamente lo que los números le dicen que puede arriesgar, y dejando muy poco a la intuición de sus directivos. Cuando Netflix ofrece un acuerdo multimillonario a Shonda RhimesRyan Murphy o a Barack y Michelle Obama, no lo hace porque a algún directivo se le ha ocurrido esa posibilidad y arriesga a que será capaz de producir un contenido multimillonario que compense los costes de producción, sino porque los datos le dicen que un contenido de unas características determinadas va a resultar irresistible para un número determinado de suscriptores. Suscriptores con nombre y apellidos, con dispositivos múltiples con los que acceder a sus contenidos, con hábitos y gustos que la compañía conoce perfectamente y es capaz de anticipar. Netflix no solo sabe cuáles de sus series vas a ver, sino que es incluso capaz de anticipar con qué cadencia vas a verlas, si esperarás semana a semana por cada nuevo episodio o si te pegarás un atracón de binge-watching en un fin de semana sin levantarte del sofá. Es la culminación de la supremacía de un modelo analítico sobre uno tradicional: para saber lo que quieren sus clientes y cuánto están dispuestos a pagar por ello, Netflix no necesita hacerles encuestas, consultar servicios de control de audiencias o ver los comentarios que dejan en Twitter o en su página web – comentarios que, de hecho, está eliminando por considerarlos inútiles: le basta con analizar los datos que ya tiene en su propia casa.

A lo largo de los últimos cinco años, la base de suscriptores de Netflix ha crecido a un ritmo medio del 29%, sus ingresos se han incrementado a una media del 35%, y sus gastos en creación de contenidos se han elevado más aún, con una media del 39%. La compañía pierde más dinero cada año que pasa, y su fundador, Reed Hastings, ha prometido que esas pérdidas se mantendrán durante muchos años. Y sin embargo, la capitalización de la compañía excede los 176,000 millones de dólares y mantiene una marcha impresionantemente ascendente. Si vemos las cuentas de la gran mayoría de las cadenas clásicas de televisión, mucho me temo que responden a esquemas muy diferentes.

Netflix lleva veinte años haciendo lo que hace: antes de la popularización de internet, lo hacía enviando DVDs por correo postal. Después, fue eliminando ese servicio e invirtió en un medio que le permitía acercarse tanto al usuario, que podía prácticamente estar a su lado, viendo todo lo que hacía, en tiempo real: sus gustos, sus hábitos, sus intereses… para ahora, ser capaz de ofrecer a cualquier creador de contenidos la posibilidad de poner esos contenidos directamente ante los ojos de millones de usuarios en todo el mundo, sin intermediarios, sin pasar por una cadena de valor anticuada y unos esquemas geográficos que, en plena era digital, no hacían más que destruir cantidades ingentes de valor. La carrera para convertirse en Netflix no implica alianzas entre rivales históricos, creación de servicios en la web o acuerdos para la producción de contenidos: implica una nueva mentalidad, una fortísima transformación digital y un cambio en la forma de entender el negocio que está completamente fuera del alcance de la gran mayoría de las compañías tradicionales de televisión. Como bien dice Ball, la compañía no quiere ser ni “un líder en vídeo”, ni “el líder en vídeo”: quiere convertirse en la televisión. Entender lo que hace Netflix y, sobre todo, cómo lo hace implicaría un cambio tan grande para los directivos de las televisiones del siglo pasado, para esos que aún creen que el negocio consiste en martirizar a sus usuarios con cuantos más anuncios sea posible antes de que pierdan la paciencia y se vayan a otro sitio, que tendrían que pasar por un trasplante de cerebro para conseguirlo.

 

IMAGE: Freestocks - CC0 licenseVarios artículos inciden en la enorme inquietud que ha generado en los estudios de Hollywood, entre las productoras de cine y televisión y, en general, entre los actores tradicionales de la industria la reciente oleada de acuerdos multimillonarios de Netflix con estrellas como Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama para la producción de contenidos y su explotación a través de la plataforma. Frente al dinamismo de Netflix, la industria tradicional de los contenidos se encuentra atrapada por un mecanismo de producción anquilosado, que depende enormemente de las secuelas, precuelas y remakes de producciones que anteriormente demostraron algo de éxito, y en la que los ingresos o la popularidad que genera cada producción depende aparentemente de factores casi aleatorios o desconocidos.

La gran realidad del momento es que Netflix, alimentado por una corriente incesante de éxitos mundiales y con una entrada constante de dinero fresco procedente de las cuotas de sus ciento veinticinco millones de suscriptores, puede comprar absolutamente cualquier cosa y atraer a quien buenamente considere interesante atraer. La valoración de la compañía ha crecido más de un 70% desde el pasado enero, y de hecho, ha superado a Disney como compañía de medios más valiosa del mercado. La valoración actual de Netflix, 164,000 millones de dólares, contrasta con los 152,000 de Disney, con algunas diferencias fundamentales: la primera tiene en plantilla algo menos de cinco mil empleados frente a los casi doscientos mil de la segunda, y además, parece haber encontrado el secreto del éxito permanente para la inmensa mayoría de sus producciones.

En octubre de 2015, justo antes de la entrada de Netflix en el mercado español, escribí un position paper con las expectativas que dicha entrada podía generar, y apunté a “un primer año de toma de posiciones moderado, seguido de una expansión intensa y de un crecimiento progresivo a medida que incrementa su oferta gracias a la recuperación de los contratos de sus series más conocidas y al desarrollo de su oferta de producción propia”. A la luz de los datos, mi optimismo inicial se ha visto incluso superado por los resultados, y ello se debe, fundamentalmente, al hecho de introducir en el análisis un factor fundamental: la supremacía de los modelos basados en la analítica de datos.

Para el viejo Hollywood y para las productoras de contenidos tradicionales, el éxito es una variable escurridiza y difícil de entender. El mix entre temática, estilo, argumento, estrellas, directores y demás factores que afectan a la aceptación del producto en el mercado ha sido analizado durante décadas sin resultados demasiado concluyentes, o que simplemente afirman que “a más, mejor”: fuera de la obviedad de que acumular talento y argumentos o temáticas probadas en una producción supone un éxito, poco más se sabe, y los éxitos ocasionales inesperados en producciones de bajo presupuesto o que generan sorpresa se tratan como eso, como excepciones derivadas de algún tipo de capricho de los mercados. A lo largo de muchas décadas de historia, la industria de los contenidos no ha sabido hacer mucho más que eso, y la predicción del éxito es cosa de algunos cotizados expertos trabajando con metodologías parecidas a la alquimia.

Frente a eso, llega Netflix y aplica algo mejor: la analítica. Cada usuario de Netflix deja en la compañía no solo sus sustanciosas cuotas mensuales, sino también algo mucho más valioso: una gran cantidad de información detallada sobre sus gustos, sus hábitos y sus intereses. Con todos esos datos, Netflix es capaz de elaborar un cuidadoso análisis que permite no solo elaborar un algoritmo de recomendación en el que los usuarios confían porque tiende a acertar de manera muy habitual, sino además, toda una maquinaria de predicción de la demanda. Cuando Netflix cierra un acuerdo con Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama no lo hace siguiendo algún tipo de inspiración, sexto sentido o instinto: lo hace siguiendo un modelo de datos que le dice que esa combinación de talento junto con una serie de argumentos esperables en función de su trayectoria y sobre los que Netflix podría, además, influir, tiene un porcentaje determinado de probabilidad de éxito. De hecho, no solo sabe qué probabilidad de éxito tiene, sino prácticamente quienes de sus clientes van a ver esa producción, y hasta con qué cadencia. Una capacidad de análisis que la industria tradicional, a pesar de los avances que ha supuesto la actividad de compañías como Rentrak (desde 2016, parte de ComScore) que intentan aproximarse a esas metodologías, se limita habitualmente a trabajar con datos agregados de distintas plataformas y con un nivel de información sociodemográfica mucho más básico.

La industria de los contenidos está siendo sometida a un tratamiento que vamos a ver en todas las demás: para ser exitosos, los modelos de negocio en la actualidad deben ser capaces de apalancarse en una generación de datos lo más detallada posible – y además, como bien sabemos en pleno momento de la entrada en vigor de GDPR, percibidos como razonablemente respetuosos con la privacidad – que sean capaces de alimentar modelos de datos sofisticados, algoritmos de machine learning adecuadamente entrenados que permitan entender el negocio: predicciones, expectativas, excepciones y todo tipo de información que permita gestionar de una manera cada vez más cuantitativa, más exacta, más científica. Las series de Netflix no están ahí porque un productor haya tenido una inspiración divina o un momento de lucidez, sino porque un modelo de datos afirma que van a funcionar. Netflix, en ese sentido, es claramente un modelo analítico del siglo XXI frente a los modelos trasnochados y basados en la intuición de las productoras de contenidos del siglo XX. Y en consecuencia, llegan unos resultados sostenidos a lo largo del tiempo que, para quien entienda el poder de la analítica, de los algoritmos y del machine learning… tienen poco de sorprendentes.

 

IMAGE: Freestocks - CC0 licenseVarios artículos inciden en la enorme inquietud que ha generado en los estudios de Hollywood, entre las productoras de cine y televisión y, en general, entre los actores tradicionales de la industria la reciente oleada de acuerdos multimillonarios de Netflix con estrellas como Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama para la producción de contenidos y su explotación a través de la plataforma. Frente al dinamismo de Netflix, la industria tradicional de los contenidos se encuentra atrapada por un mecanismo de producción anquilosado, que depende enormemente de las secuelas, precuelas y remakes de producciones que anteriormente demostraron algo de éxito, y en la que los ingresos o la popularidad que genera cada producción depende aparentemente de factores casi aleatorios o desconocidos.

La gran realidad del momento es que Netflix, alimentado por una corriente incesante de éxitos mundiales y con una entrada constante de dinero fresco procedente de las cuotas de sus ciento veinticinco millones de suscriptores, puede comprar absolutamente cualquier cosa y atraer a quien buenamente considere interesante atraer. La valoración de la compañía ha crecido más de un 70% desde el pasado enero, y de hecho, ha superado a Disney como compañía de medios más valiosa del mercado. La valoración actual de Netflix, 164,000 millones de dólares, contrasta con los 152,000 de Disney, con algunas diferencias fundamentales: la primera tiene en plantilla algo menos de cinco mil empleados frente a los casi doscientos mil de la segunda, y además, parece haber encontrado el secreto del éxito permanente para la inmensa mayoría de sus producciones.

En octubre de 2015, justo antes de la entrada de Netflix en el mercado español, escribí un position paper con las expectativas que dicha entrada podía generar, y apunté a “un primer año de toma de posiciones moderado, seguido de una expansión intensa y de un crecimiento progresivo a medida que incrementa su oferta gracias a la recuperación de los contratos de sus series más conocidas y al desarrollo de su oferta de producción propia”. A la luz de los datos, mi optimismo inicial se ha visto incluso superado por los resultados, y ello se debe, fundamentalmente, al hecho de introducir en el análisis un factor fundamental: la supremacía de los modelos basados en la analítica de datos.

Para el viejo Hollywood y para las productoras de contenidos tradicionales, el éxito es una variable escurridiza y difícil de entender. El mix entre temática, estilo, argumento, estrellas, directores y demás factores que afectan a la aceptación del producto en el mercado ha sido analizado durante décadas sin resultados demasiado concluyentes, o que simplemente afirman que “a más, mejor”: fuera de la obviedad de que acumular talento y argumentos o temáticas probadas en una producción supone un éxito, poco más se sabe, y los éxitos ocasionales inesperados en producciones de bajo presupuesto o que generan sorpresa se tratan como eso, como excepciones derivadas de algún tipo de capricho de los mercados. A lo largo de muchas décadas de historia, la industria de los contenidos no ha sabido hacer mucho más que eso, y la predicción del éxito es cosa de algunos cotizados expertos trabajando con metodologías parecidas a la alquimia.

Frente a eso, llega Netflix y aplica algo mejor: la analítica. Cada usuario de Netflix deja en la compañía no solo sus sustanciosas cuotas mensuales, sino también algo mucho más valioso: una gran cantidad de información detallada sobre sus gustos, sus hábitos y sus intereses. Con todos esos datos, Netflix es capaz de elaborar un cuidadoso análisis que permite no solo elaborar un algoritmo de recomendación en el que los usuarios confían porque tiende a acertar de manera muy habitual, sino además, toda una maquinaria de predicción de la demanda. Cuando Netflix cierra un acuerdo con Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama no lo hace siguiendo algún tipo de inspiración, sexto sentido o instinto: lo hace siguiendo un modelo de datos que le dice que esa combinación de talento junto con una serie de argumentos esperables en función de su trayectoria y sobre los que Netflix podría, además, influir, tiene un porcentaje determinado de probabilidad de éxito. De hecho, no solo sabe qué probabilidad de éxito tiene, sino prácticamente quienes de sus clientes van a ver esa producción, y hasta con qué cadencia. Una capacidad de análisis que la industria tradicional, a pesar de los avances que ha supuesto la actividad de compañías como Rentrak (desde 2016, parte de ComScore) que intentan aproximarse a esas metodologías, se limita habitualmente a trabajar con datos agregados de distintas plataformas y con un nivel de información sociodemográfica mucho más básico.

La industria de los contenidos está siendo sometida a un tratamiento que vamos a ver en todas las demás: para ser exitosos, los modelos de negocio en la actualidad deben ser capaces de apalancarse en una generación de datos lo más detallada posible – y además, como bien sabemos en pleno momento de la entrada en vigor de GDPR, percibidos como razonablemente respetuosos con la privacidad – que sean capaces de alimentar modelos de datos sofisticados, algoritmos de machine learning adecuadamente entrenados que permitan entender el negocio: predicciones, expectativas, excepciones y todo tipo de información que permita gestionar de una manera cada vez más cuantitativa, más exacta, más científica. Las series de Netflix no están ahí porque un productor haya tenido una inspiración divina o un momento de lucidez, sino porque un modelo de datos afirma que van a funcionar. Netflix, en ese sentido, es claramente un modelo analítico del siglo XXI frente a los modelos trasnochados y basados en la intuición de las productoras de contenidos del siglo XX. Y en consecuencia, llegan unos resultados sostenidos a lo largo del tiempo que, para quien entienda el poder de la analítica, de los algoritmos y del machine learning… tienen poco de sorprendentes.

 

IMAGE: Freestocks - CC0 licenseVarios artículos inciden en la enorme inquietud que ha generado en los estudios de Hollywood, entre las productoras de cine y televisión y, en general, entre los actores tradicionales de la industria la reciente oleada de acuerdos multimillonarios de Netflix con estrellas como Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama para la producción de contenidos y su explotación a través de la plataforma. Frente al dinamismo de Netflix, la industria tradicional de los contenidos se encuentra atrapada por un mecanismo de producción anquilosado, que depende enormemente de las secuelas, precuelas y remakes de producciones que anteriormente demostraron algo de éxito, y en la que los ingresos o la popularidad que genera cada producción depende aparentemente de factores casi aleatorios o desconocidos.

La gran realidad del momento es que Netflix, alimentado por una corriente incesante de éxitos mundiales y con una entrada constante de dinero fresco procedente de las cuotas de sus ciento veinticinco millones de suscriptores, puede comprar absolutamente cualquier cosa y atraer a quien buenamente considere interesante atraer. La valoración de la compañía ha crecido más de un 70% desde el pasado enero, y de hecho, ha superado a Disney como compañía de medios más valiosa del mercado. La valoración actual de Netflix, 164,000 millones de dólares, contrasta con los 152,000 de Disney, con algunas diferencias fundamentales: la primera tiene en plantilla algo menos de cinco mil empleados frente a los casi doscientos mil de la segunda, y además, parece haber encontrado el secreto del éxito permanente para la inmensa mayoría de sus producciones.

En octubre de 2015, justo antes de la entrada de Netflix en el mercado español, escribí un position paper con las expectativas que dicha entrada podía generar, y apunté a “un primer año de toma de posiciones moderado, seguido de una expansión intensa y de un crecimiento progresivo a medida que incrementa su oferta gracias a la recuperación de los contratos de sus series más conocidas y al desarrollo de su oferta de producción propia”. A la luz de los datos, mi optimismo inicial se ha visto incluso superado por los resultados, y ello se debe, fundamentalmente, al hecho de introducir en el análisis un factor fundamental: la supremacía de los modelos basados en la analítica de datos.

Para el viejo Hollywood y para las productoras de contenidos tradicionales, el éxito es una variable escurridiza y difícil de entender. El mix entre temática, estilo, argumento, estrellas, directores y demás factores que afectan a la aceptación del producto en el mercado ha sido analizado durante décadas sin resultados demasiado concluyentes, o que simplemente afirman que “a más, mejor”: fuera de la obviedad de que acumular talento y argumentos o temáticas probadas en una producción supone un éxito, poco más se sabe, y los éxitos ocasionales inesperados en producciones de bajo presupuesto o que generan sorpresa se tratan como eso, como excepciones derivadas de algún tipo de capricho de los mercados. A lo largo de muchas décadas de historia, la industria de los contenidos no ha sabido hacer mucho más que eso, y la predicción del éxito es cosa de algunos cotizados expertos trabajando con metodologías parecidas a la alquimia.

Frente a eso, llega Netflix y aplica algo mejor: la analítica. Cada usuario de Netflix deja en la compañía no solo sus sustanciosas cuotas mensuales, sino también algo mucho más valioso: una gran cantidad de información detallada sobre sus gustos, sus hábitos y sus intereses. Con todos esos datos, Netflix es capaz de elaborar un cuidadoso análisis que permite no solo elaborar un algoritmo de recomendación en el que los usuarios confían porque tiende a acertar de manera muy habitual, sino además, toda una maquinaria de predicción de la demanda. Cuando Netflix cierra un acuerdo con Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama no lo hace siguiendo algún tipo de inspiración, sexto sentido o instinto: lo hace siguiendo un modelo de datos que le dice que esa combinación de talento junto con una serie de argumentos esperables en función de su trayectoria y sobre los que Netflix podría, además, influir, tiene un porcentaje determinado de probabilidad de éxito. De hecho, no solo sabe qué probabilidad de éxito tiene, sino prácticamente quienes de sus clientes van a ver esa producción, y hasta con qué cadencia. Una capacidad de análisis que la industria tradicional, a pesar de los avances que ha supuesto la actividad de compañías como Rentrak (desde 2016, parte de ComScore) que intentan aproximarse a esas metodologías, se limita habitualmente a trabajar con datos agregados de distintas plataformas y con un nivel de información sociodemográfica mucho más básico.

La industria de los contenidos está siendo sometida a un tratamiento que vamos a ver en todas las demás: para ser exitosos, los modelos de negocio en la actualidad deben ser capaces de apalancarse en una generación de datos lo más detallada posible – y además, como bien sabemos en pleno momento de la entrada en vigor de GDPR, percibidos como razonablemente respetuosos con la privacidad – que sean capaces de alimentar modelos de datos sofisticados, algoritmos de machine learning adecuadamente entrenados que permitan entender el negocio: predicciones, expectativas, excepciones y todo tipo de información que permita gestionar de una manera cada vez más cuantitativa, más exacta, más científica. Las series de Netflix no están ahí porque un productor haya tenido una inspiración divina o un momento de lucidez, sino porque un modelo de datos afirma que van a funcionar. Netflix, en ese sentido, es claramente un modelo analítico del siglo XXI frente a los modelos trasnochados y basados en la intuición de las productoras de contenidos del siglo XX. Y en consecuencia, llegan unos resultados sostenidos a lo largo del tiempo que, para quien entienda el poder de la analítica, de los algoritmos y del machine learning… tienen poco de sorprendentes.