{"id":4361,"date":"2026-11-10T16:55:00","date_gmt":"2026-11-10T16:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/breakingnewsfront.com\/?p=4361"},"modified":"2026-10-29T16:11:06","modified_gmt":"2026-10-29T16:11:06","slug":"la-influencia-que-tienen-los-algoritmos-en-las-opiniones-y-preferencias-de-millones-de-usuarios","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/breakingnewsfront.com\/es\/la-influencia-que-tienen-los-algoritmos-en-las-opiniones-y-preferencias-de-millones-de-usuarios\/","title":{"rendered":"La Influencia Que Tienen Los Algoritmos En Las Opiniones Y Preferencias De Millones De Usuarios"},"content":{"rendered":"

Un feed que parece hecho a tu medida puede influir en lo que capta tu atenci\u00f3n antes de que decidas qu\u00e9 opinas. Los algoritmos digitales ayudan a seleccionar videos, publicaciones, resultados de b\u00fasqueda y anuncios de una enorme cantidad de informaci\u00f3n en l\u00ednea. Sus decisiones pueden afectar lo que ves, pero no determinan todas tus opiniones o preferencias.<\/p>\n

Cada d\u00eda, las personas utilizan servicios que clasifican y sugieren contenido, a menudo sin conocer las reglas que rigen esas selecciones. Una publicaci\u00f3n conocida puede aparecer junto a algo sorprendente, mientras que otro material permanece relegado al fondo de la pantalla. Esta selecci\u00f3n puede influir en lo que nos parece interesante, familiar o digno de nuestra atenci\u00f3n.<\/p>\n

Esta explicaci\u00f3n para principiantes muestra c\u00f3mo funcionan estos sistemas, d\u00f3nde encontrarlos y c\u00f3mo considerar su influencia. El objetivo no es interpretar cada recomendaci\u00f3n como perjudicial o beneficiosa. Considera una recomendaci\u00f3n personalizada como una sugerencia, no como una visi\u00f3n neutral o completa del mundo.<\/p>\n<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un algoritmo y cu\u00e1les son sus partes b\u00e1sicas?<\/h2>\n

Una receta es un algoritmo sencillo: se a\u00f1aden los ingredientes, se siguen pasos ordenados y se obtiene un plato preparado. Un algoritmo inform\u00e1tico es un conjunto finito y ordenado de instrucciones para completar una tarea o resolver un problema. Sus partes b\u00e1sicas son la entrada, el proceso y la salida, que en conjunto transforman una tarea en un resultado.<\/p>\n

La entrada se refiere a la informaci\u00f3n que se proporciona a un proceso antes de que comience.<\/strong> En una receta, la entrada incluye los ingredientes y las cantidades. El proceso es la secuencia de acciones, como mezclar y hornear. El resultado es el plato terminado, siempre que los pasos y las medidas se ajusten a la receta.<\/p>\n

La verificaci\u00f3n de un formulario digital utiliza el mismo patr\u00f3n. Los datos de entrada pueden incluir nombre, direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico y fecha. El proceso comprueba si se han completado los campos obligatorios y si el correo electr\u00f3nico sigue el formato esperado. El resultado puede indicar que el formulario est\u00e1 listo o se\u00f1alar un campo faltante.<\/p>\n

Instrucciones claras<\/em> Un algoritmo ayuda a que un procedimiento funcione de forma consistente. Sus pasos necesitan un orden definido, un punto de parada y suficiente detalle para manejar casos comunes. Puede ser un procedimiento escrito o un proceso codificado, y no es necesario que se ejecute en una computadora.<\/p>\n

\n

Para que una tarea sea repetible, sus instrucciones deben indicar claramente el lugar que ocupa cada paso en la secuencia.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Una receta puede seguir pasos algor\u00edtmicos sin necesidad de un ordenador, del mismo modo que una verificaci\u00f3n digital puede aplicar reglas a la informaci\u00f3n. Ambas requieren un m\u00e9todo para procesar la informaci\u00f3n recibida y obtener un resultado \u00fatil. Un procedimiento con pasos incompletos puede funcionar por casualidad una vez, pero fallar en un caso ligeramente diferente.<\/p>\n

El Explicaci\u00f3n de algoritmos seg\u00fan The Conversation<\/a> Describe c\u00f3mo las instrucciones transforman la entrada en salida mediante decisiones y repetici\u00f3n. Los pasos claros tambi\u00e9n facilitan la identificaci\u00f3n de errores en un procedimiento. Verifique que el procedimiento tenga un punto de finalizaci\u00f3n claro y que contemple los casos habituales que debe manejar.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funcionan los algoritmos en la programaci\u00f3n y la inteligencia artificial?<\/h2>\n

Un programa comienza con un procedimiento que especifica qu\u00e9 hacer antes de que el c\u00f3digo le indique a la computadora c\u00f3mo hacerlo. Un algoritmo es la l\u00f3gica que subyace a un programa, mientras que el c\u00f3digo expresa esa l\u00f3gica en un lenguaje que un ordenador puede ejecutar.<\/strong> Puedes planificar los pasos antes de elegir un lenguaje de programaci\u00f3n.<\/p>\n

C\u00f3mo construir un algoritmo paso a paso<\/h3>\n

Comienza describiendo la tarea en una sola frase, por ejemplo, comprobar si un n\u00famero es par. Identifica la entrada y luego indica la salida esperada. En este caso, la entrada es un n\u00famero y la salida es un mensaje que indica si es par o no.<\/p>\n

Escribe las instrucciones en orden: lee el n\u00famero, div\u00eddelo entre dos, comprueba el resto y muestra el mensaje correcto. Luego, prueba el procedimiento con n\u00fameros comunes, como 8 y 11. Una buena prueba verifica que cada resultado coincida con la regla prevista.<\/p>\n

Prueba tambi\u00e9n con un caso l\u00edmite, como cero o un valor que la tarea no permite. Scratch, Blockly, Flowgorithm, PSeInt y RAPTOR ayudan a los principiantes a representar o practicar algoritmos. Algunos ofrecen bloques visuales o diagramas de flujo, para que puedas centrarte en la secuencia antes de escribir c\u00f3digo m\u00e1s complejo.<\/p>\n

C\u00f3mo la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico utilizan algoritmos<\/h3>\n

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la inform\u00e1tica. Un algoritmo es un proceso o conjunto de reglas que un sistema de IA puede utilizar. La IA no es un algoritmo en s\u00ed misma: los sistemas combinan algoritmos con datos y capacidad de procesamiento para realizar tareas.<\/p>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico es un enfoque de inteligencia artificial en el que un sistema utiliza ejemplos para identificar patrones y ajustar las predicciones. Por ejemplo, un sistema puede aprender de ejemplos anteriores para estimar qu\u00e9 art\u00edculo podr\u00eda interesar a alguien. El resultado depende de la informaci\u00f3n que recibe y del proceso utilizado para interpretarla.<\/p>\n

Un cifrado por desplazamiento de letras muestra c\u00f3mo un proceso preciso procesa un texto. Para descifrar un mensaje, se desplaza cada letra cinco posiciones hacia atr\u00e1s en un alfabeto espa\u00f1ol que incluye la \u00f1. Cuando un desplazamiento supera el inicio del alfabeto, se vuelve al final y los espacios permanecen sin cambios.<\/p>\n

Seg\u00fan esas reglas, \u201cKJQNE INF IJ QTX UW TLWF RFI TWJX\u201d se decodifica como \u201cFELIZ DIA DE LOS PROGRAMADORES\u201d solo si el texto codificado tiene un espaciado y desplazamiento consistentes. En este ejemplo, el resultado depende del alfabeto y la regla de desplazamiento, no del aprendizaje. Prueba un algoritmo con una entrada cercana al l\u00edmite de sus reglas, no solo con el ejemplo que lo hizo funcionar la primera vez.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 tipos de algoritmos resuelven diferentes problemas?<\/h2>\n

La b\u00fasqueda binaria reduce la b\u00fasqueda en una colecci\u00f3n ordenada comprobando el elemento central y seleccionando la mitad correspondiente. Es uno de los diversos tipos de algoritmos, cada uno dise\u00f1ado para un problema diferente. El m\u00e9todo adecuado depende de la tarea y de lo que m\u00e1s importe: la velocidad, la exactitud o la facilidad de verificaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n

Las secuencias, las condicionales y la repetici\u00f3n son estructuras de control b\u00e1sicas: describen c\u00f3mo se ejecutan las instrucciones. Los m\u00e9todos de b\u00fasqueda, ordenaci\u00f3n, voraces, de programaci\u00f3n din\u00e1mica y probabil\u00edsticos describen estrategias m\u00e1s amplias para resolver problemas. Cada estrategia tiene casos \u00fatiles, pero ning\u00fan m\u00e9todo se adapta a todas las tareas.<\/p>\n

Algoritmos de b\u00fasqueda<\/em> Localizar un elemento. La b\u00fasqueda secuencial comprueba los elementos uno a uno, mientras que la b\u00fasqueda binaria reduce repetidamente el tama\u00f1o de una colecci\u00f3n ya ordenada. Los algoritmos de ordenaci\u00f3n organizan los elementos; entre los ejemplos m\u00e1s conocidos se encuentran el ordenamiento de burbuja, el ordenamiento por selecci\u00f3n y el ordenamiento r\u00e1pido. Estos ejemplos muestran diferentes maneras de organizar una colecci\u00f3n.<\/p>\n

Los algoritmos voraces eligen una opci\u00f3n local prometedora en cada paso. El m\u00e9todo de Dijkstra para encontrar la ruta m\u00e1s corta utiliza este tipo de estrategia para hallar rutas en una red. Una elecci\u00f3n voraz puede no alcanzar el \u00f3ptimo global, por lo que el m\u00e9todo funciona mejor cuando sus reglas permiten obtener el resultado deseado.<\/p>\n

La programaci\u00f3n din\u00e1mica almacena los resultados de problemas m\u00e1s peque\u00f1os y los reutiliza. Un c\u00e1lculo de Fibonacci puede usar valores almacenados previamente en lugar de resolver los mismos subproblemas repetidamente. Los algoritmos probabil\u00edsticos utilizan la aleatoriedad para encontrar un resultado adecuado; los m\u00e9todos de Monte Carlo y Las Vegas son dos ejemplos conocidos.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Familia de algoritmos<\/th>\nTarea<\/th>\nEjemplo con nombre<\/th>\n<\/tr>\n
Buscar<\/td>\nLocaliza un art\u00edculo<\/td>\nB\u00fasqueda binaria<\/td>\n<\/tr>\n
Clasificaci\u00f3n<\/td>\nSolicita una colecci\u00f3n<\/td>\nOrdenaci\u00f3n r\u00e1pida<\/td>\n<\/tr>\n
Avaro<\/td>\nElija una opci\u00f3n local prometedora.<\/td>\nM\u00e9todo de Dijkstra para encontrar la ruta m\u00e1s corta<\/td>\n<\/tr>\n
Programaci\u00f3n din\u00e1mica<\/td>\nReutilizar los resultados de los subproblemas almacenados<\/td>\nC\u00e1lculo de la secuencia de Fibonacci<\/td>\n<\/tr>\n
Probabil\u00edstico<\/td>\nUtilice la aleatoriedad para encontrar un resultado adecuado.<\/td>\nMontecarlo<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n

Los algoritmos tambi\u00e9n pueden describirse como cuantitativos o cualitativos, y computacionales o no computacionales. Un algoritmo matem\u00e1tico podr\u00eda calcular 1 + 1 = 2, utilizando 1 y 1 como entradas y 2 como salida. Un procedimiento basado en reglas podr\u00eda formar plurales, pero debe contemplar excepciones como la conversi\u00f3n de matrices en matrices.<\/p>\n

La codificaci\u00f3n Huffman comprime la informaci\u00f3n asignando c\u00f3digos seg\u00fan la frecuencia de aparici\u00f3n de los s\u00edmbolos. Los algoritmos de ordenaci\u00f3n por selecci\u00f3n y de burbuja ofrecen otras formas de ordenar los elementos, mientras que el m\u00e9todo de Las Vegas utiliza la aleatoriedad, pero verifica el resultado. Estos ejemplos no constituyen una clasificaci\u00f3n de los algoritmos m\u00e1s utilizados.<\/p>\n

La velocidad, la precisi\u00f3n y la facilidad de validaci\u00f3n de un m\u00e9todo pueden influir en aspectos contradictorios. El m\u00e9todo m\u00e1s r\u00e1pido puede ser m\u00e1s dif\u00edcil de verificar, mientras que un m\u00e9todo sencillo y exacto puede requerir m\u00e1s tiempo en una tarea compleja. Antes de elegir un m\u00e9todo, determine qu\u00e9 prioriza la tarea: la velocidad, la precisi\u00f3n o la facilidad de validaci\u00f3n.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo clasifican los algoritmos digitales lo que ves en l\u00ednea?<\/h2>\n

Un feed clasificado es una selecci\u00f3n, no un registro completo de todo lo publicado en l\u00ednea. Un sistema de recomendaciones predice qu\u00e9 puede interesarte y luego ordena las publicaciones, los resultados de b\u00fasqueda, los videos o los anuncios. Su clasificaci\u00f3n refleja las se\u00f1ales que pondera, no una medida completa de lo que realmente importa.<\/strong><\/p>\n

Estos algoritmos pueden utilizar la actividad previa, los intereses inferidos, los patrones entre usuarios similares y el contexto, como la hora del d\u00eda o el dispositivo. Pueden estimar con qu\u00e9 contenido interactuar\u00e1s y, a partir de esa predicci\u00f3n, clasificarlo. La combinaci\u00f3n de datos y su ponderaci\u00f3n pueden variar seg\u00fan la plataforma y el contexto.<\/p>\n

Un feed clasificado ordena los elementos de un flujo continuo de contenido. Una p\u00e1gina de resultados de b\u00fasqueda responde a una consulta espec\u00edfica, por lo que la relevancia para esa b\u00fasqueda ayuda a determinar su orden. En Google, la clasificaci\u00f3n de b\u00fasqueda tambi\u00e9n puede tener en cuenta la calidad de los enlaces entrantes y el contexto geogr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Configuraci\u00f3n en l\u00ednea<\/th>\nSe\u00f1ales consideradas<\/th>\n\u00bfQu\u00e9 se clasifica?<\/th>\n<\/tr>\n
Feed social<\/td>\nActividad previa y relaci\u00f3n con el autor<\/td>\nPublicaciones<\/td>\n<\/tr>\n
B\u00fasqueda web<\/td>\nRelevancia, v\u00ednculos y contexto geogr\u00e1fico<\/td>\nResultados de la b\u00fasqueda<\/td>\n<\/tr>\n
Recomendaciones de v\u00eddeos o productos<\/td>\nIntereses inferidos y patrones de usuarios similares<\/td>\nV\u00eddeos o productos<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n

Las redes sociales pueden tener en cuenta tu actividad y tu relaci\u00f3n con el autor de una publicaci\u00f3n. Los indicadores de posicionamiento en Instagram incluyen el inter\u00e9s, la relevancia y dicha relaci\u00f3n. EdgeRank era el nombre anterior del sistema de posicionamiento del feed de Facebook, no el nombre de su sistema actual.<\/p>\n

Las recomendaciones tambi\u00e9n influyen en el contenido que aparece en las plataformas de v\u00eddeo. YouTube estima que m\u00e1s del 70 % de las visualizaciones en su plataforma provienen de recomendaciones, en lugar de b\u00fasquedas o enlaces compartidos. Los algoritmos de publicidad online tambi\u00e9n pueden seleccionar audiencias para anuncios espec\u00edficos.<\/p>\n

Estos sistemas manejan grandes cantidades de informaci\u00f3n, lo que hace que un flujo ordenado sea \u00fatil para encontrar elementos r\u00e1pidamente. Una combinaci\u00f3n diferente de se\u00f1ales puede colocar material distinto en los primeros puestos, incluso cuando dos personas usan el mismo servicio. Recuerde que ver un elemento cerca de los primeros puestos significa que se clasific\u00f3 de forma destacada, no que sea el m\u00e1s preciso o importante.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo pueden los algoritmos modificar las opiniones y preferencias?<\/h2>\n

En un experimento de campo realizado en 2023, siete semanas en el feed algor\u00edtmico de X aumentaron la participaci\u00f3n y modificaron algunas opiniones pol\u00edticas hacia una direcci\u00f3n conservadora. Los cambios medidos afectaron a algunas opiniones, pero no a todas las actitudes pol\u00edticas analizadas.<\/strong> Esa distinci\u00f3n es importante cuando se considera c\u00f3mo una fuente de noticias puede influir en la exposici\u00f3n.<\/p>\n

Lo que revel\u00f3 el experimento X Feed de 2023.<\/h3>\n

El experimento de campo aleatorio incluy\u00f3 a usuarios activos de X en Estados Unidos durante 2023. Los investigadores cambiaron a los participantes de un feed cronol\u00f3gico a un feed algor\u00edtmico durante siete semanas. Este cambio aument\u00f3 la participaci\u00f3n y orient\u00f3 algunas opiniones hacia una postura m\u00e1s conservadora.<\/p>\n

Esos cambios involucraron puntos de vista sobre prioridades pol\u00edticas, investigaciones criminales contra Donald Trump y la guerra en Ucrania. Experimento de alimentaci\u00f3n X 2023<\/a> No se observ\u00f3 ning\u00fan efecto significativo en la polarizaci\u00f3n afectiva ni en la afiliaci\u00f3n partidista autoinformada. Un cambio en algunas opiniones no implica que todas las medidas pol\u00edticas hayan variado.<\/p>\n

El algoritmo X estudiado promovi\u00f3 contenido conservador y releg\u00f3 las publicaciones de los medios tradicionales. Algunos usuarios continuaron siguiendo cuentas de activistas conservadores que hab\u00edan comenzado a seguir despu\u00e9s de que se desactivara el algoritmo. Este patr\u00f3n demuestra c\u00f3mo los cambios en la exposici\u00f3n pueden influir en las decisiones posteriores de los usuarios.<\/p>\n

Lo que amplific\u00f3 la clasificaci\u00f3n basada en la interacci\u00f3n<\/h3>\n

Un experimento aleatorio realizado entre el 11 y el 27 de febrero de 2023 incluy\u00f3 a 806 usuarios \u00fanicos de Twitter en Estados Unidos. Participaron 1730 veces. Los investigadores compararon los 10 primeros tuits, ordenados seg\u00fan su nivel de interacci\u00f3n, con los 10 primeros ordenados cronol\u00f3gicamente en orden inverso.<\/p>\n

La clasificaci\u00f3n basada en la interacci\u00f3n amplific\u00f3 el contenido con carga emocional y hostil hacia el grupo externo. Los usuarios afirmaron que este contenido les hizo sentir peor con respecto a su grupo pol\u00edtico opuesto. Los participantes no prefirieron los tuits pol\u00edticos seleccionados por el algoritmo basado en la interacci\u00f3n.<\/p>\n

Un an\u00e1lisis exploratorio revel\u00f3 que la clasificaci\u00f3n seg\u00fan las preferencias declaradas redujo el contenido hostil, partidista y dirigido a otros grupos. Este enfoque tambi\u00e9n podr\u00eda reforzar las c\u00e1maras de eco. Un m\u00e9todo de clasificaci\u00f3n puede reducir un efecto no deseado a la vez que genera otro riesgo.<\/p>\n

C\u00f3mo Facebook cambi\u00f3 sus objetivos de publicaci\u00f3n<\/h3>\n

En 2015, Facebook modific\u00f3 su algoritmo de noticias para maximizar el tiempo dedicado a leer o ver contenido. Este cambio deriv\u00f3 en un uso m\u00e1s pasivo, mayor producci\u00f3n de contenido profesional, menor interacci\u00f3n social y menos intercambio de contenido original. Un objetivo basado en el tiempo puede influir en el tipo de material que capta la atenci\u00f3n.<\/p>\n

Posteriormente, Facebook hizo hincapi\u00e9 en las "interacciones sociales significativas", dando mayor visibilidad a las publicaciones de amigos y familiares y a las que recib\u00edan muchos comentarios. Sin embargo, el mayor peso otorgado a las reacciones emocionales result\u00f3 problem\u00e1tico, ya que las publicaciones con muchos comentarios tambi\u00e9n generaban m\u00e1s enfado. Una medida que aparentemente indica inter\u00e9s tambi\u00e9n puede premiar el contenido que provoca emociones intensas.<\/p>\n

Cada experimento midi\u00f3 usuarios, periodos de tiempo y resultados espec\u00edficos, no una respuesta universal a todas las publicaciones. Una publicaci\u00f3n puede afectar la exposici\u00f3n y algunas visualizaciones sin producir un cambio significativo en todas las actitudes pol\u00edticas.<\/p>\n

\u00bfLos algoritmos crean burbujas de filtro?<\/h2>\n

La burbuja de filtros predice que la personalizaci\u00f3n reducir\u00e1 sistem\u00e1ticamente el abanico de noticias con las que se encuentra una persona. La hip\u00f3tesis describe un patr\u00f3n esperado, no un resultado garantizado para todos los usuarios.<\/strong> Est\u00e1 relacionado con una c\u00e1mara de eco, pero es diferente.<\/p>\n

Lo que predice la hip\u00f3tesis de la burbuja de filtro<\/h3>\n

La hip\u00f3tesis de la burbuja de filtros plantea que la selecci\u00f3n personalizada puede mostrar repetidamente a una persona contenido que coincida con sus intereses existentes. Con el tiempo, la persona podr\u00eda encontrarse con menos puntos de vista o temas. Los resultados de b\u00fasqueda de Google y las noticias de Facebook son diferentes entornos digitales donde la selecci\u00f3n puede influir en la exposici\u00f3n al contenido.<\/p>\n

Una c\u00e1mara de eco describe un entorno donde las personas se encuentran principalmente con opiniones similares a las suyas. Esto puede ocurrir a trav\u00e9s de interacciones sociales y conversaciones, no solo mediante algoritmos. Una burbuja de filtro se centra en la selecci\u00f3n personalizada; una c\u00e1mara de eco se centra en las opiniones con las que se encuentra una persona.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 revelan las investigaciones sobre la diversidad en los medios de comunicaci\u00f3n?<\/h3>\n

Una revisi\u00f3n de estudios revel\u00f3 que la selecci\u00f3n algor\u00edtmica por parte de los motores de b\u00fasqueda, las redes sociales y otras plataformas digitales generalmente conduce a un consumo de noticias ligeramente m\u00e1s diverso. Este patr\u00f3n general difiere de la predicci\u00f3n de la burbuja de filtros, que predice una menor exposici\u00f3n a las noticias. Describe un resultado general en diversas investigaciones, no la experiencia de cada persona.<\/p>\n

El Revisi\u00f3n de la investigaci\u00f3n sobre el uso de noticias digitales<\/a> Se constat\u00f3 que las c\u00e1maras de eco en l\u00ednea eran menos frecuentes de lo que se cre\u00eda y no se hall\u00f3 evidencia que respaldara la hip\u00f3tesis de la burbuja de filtro. Esto no significa que todas las personas tengan acceso a una gama equilibrada de opiniones, ni que las c\u00e1maras de eco en l\u00ednea no existan.<\/p>\n

Las personas a\u00fan pueden tener h\u00e1bitos de consumo de noticias limitados, y ciertas plataformas o opciones pueden restringir su acceso a la informaci\u00f3n. El patr\u00f3n general de la revisi\u00f3n corrige una afirmaci\u00f3n demasiado general sobre la personalizaci\u00f3n. Considere este patr\u00f3n como una correcci\u00f3n a una afirmaci\u00f3n demasiado general, no como una garant\u00eda sobre el contenido que recibe cada persona.<\/p>\n

\u00bfEn qu\u00e9 otros \u00e1mbitos de la vida cotidiana se utilizan los algoritmos?<\/h2>\n

Los algoritmos pueden gestionar discretamente tareas tan diversas como calcular una ruta, detectar un cargo sospechoso y verificar un formulario digital. Pueden automatizar el trabajo repetitivo, procesar informaci\u00f3n y respaldar la toma de decisiones. Un resultado \u00fatil a\u00fan depende de la informaci\u00f3n que ingresa al proceso.<\/strong><\/p>\n

Entre sus usos cotidianos se incluyen la autocorrecci\u00f3n del teclado, el texto predictivo, el filtrado de spam, el desbloqueo facial y la agrupaci\u00f3n de fotos. Tambi\u00e9n abarcan la selecci\u00f3n de rutas GPS, la estimaci\u00f3n del tr\u00e1fico, la programaci\u00f3n de autobuses, la b\u00fasqueda de viajes compartidos y la planificaci\u00f3n de rutas de paquetes. Cada tarea sigue reglas adaptadas a una entrada espec\u00edfica y al resultado esperado.<\/p>\n

La previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica, el control del termostato, los ciclos de la lavadora, las alertas de fraude y la autorizaci\u00f3n de tarjetas de cr\u00e9dito son otros ejemplos. Tambi\u00e9n lo son los cheques de cajeros autom\u00e1ticos, las operaciones burs\u00e1tiles automatizadas, el reconocimiento de voz, los subt\u00edtulos de accesibilidad y la validaci\u00f3n de formularios en l\u00ednea. Estas 20 tareas demuestran con qu\u00e9 frecuencia los procedimientos automatizados se encuentran detr\u00e1s de servicios cotidianos.<\/p>\n

Google Maps y Waze utilizan algoritmos para proporcionar actualizaciones de tr\u00e1fico en tiempo real y sugerencias de ruta. Sus recomendaciones de ruta se basan en informaci\u00f3n sobre las carreteras y las condiciones del tr\u00e1fico. Un cambio en la situaci\u00f3n puede afectar la ruta que recomienda el sistema.<\/p>\n

Netflix utiliza sistemas de recomendaci\u00f3n para sugerir pel\u00edculas, mientras que Amazon recomienda productos. Los algoritmos financieros ayudan a detectar el fraude y a realizar operaciones automatizadas. Estas aplicaciones procesan informaci\u00f3n para respaldar una decisi\u00f3n o seleccionar una opci\u00f3n, pero sus objetivos difieren.<\/p>\n

Los flujos de trabajo digitales pueden combinar reglas, integraciones e inteligencia artificial para clasificar informaci\u00f3n y transferirla entre sistemas. Los sistemas de gesti\u00f3n documental pueden extraer y validar detalles en facturas, contratos y formularios. Por ejemplo, un flujo de trabajo de facturaci\u00f3n podr\u00eda leer la fecha y el importe, y luego comprobar si est\u00e1n presentes los campos obligatorios.<\/p>\n

La automatizaci\u00f3n no corrige la informaci\u00f3n introducida incorrectamente o incompleta. Un error en la entrada de datos puede generar un resultado err\u00f3neo, incluso cuando el proceso sigue las instrucciones. Cuando el resultado automatizado es importante, verifique que la informaci\u00f3n que ingresa al sistema est\u00e9 completa y actualizada.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se puede evaluar e influir en un feed de recomendaciones?<\/h2>\n

Tus acciones pueden influir en lo que aprende un sistema de recomendaciones, pero el efecto depende de c\u00f3mo el sistema interprete esas acciones. La respuesta de un servicio a tu actividad no implica que t\u00fa controles su posicionamiento.<\/strong> Las creencias sobre c\u00f3mo funcionan las recomendaciones tambi\u00e9n pueden influir en lo que decidas hacer.<\/p>\n

En un experimento de laboratorio, 750 participantes utilizaron un reproductor de m\u00fasica personalizado. Su comportamiento vari\u00f3 seg\u00fan lo que cre\u00edan que el algoritmo de recomendaciones priorizaba y si pensaban que sus acciones afectar\u00edan a las recomendaciones personalizadas.<\/p>\n

El experimento vari\u00f3 estas dos creencias: qu\u00e9 recompensa el algoritmo y si las acciones del usuario influyen en las sugerencias personalizadas. Las personas pueden ajustar su actividad en funci\u00f3n de lo que creen que valora el sistema, incluso sin conocer sus reglas exactas.<\/p>\n

El experimento de laboratorio con reproductor de m\u00fasica<\/a> Esto demuestra por qu\u00e9 las suposiciones sobre la personalizaci\u00f3n pueden ser importantes. No demuestra que todos los servicios respondan de la misma manera. Las creencias de un participante pueden influir en su comportamiento incluso cuando la l\u00f3gica real del sistema es diferente.<\/p>\n

Si un servicio ofrece opciones de preferencias o comentarios, realice un cambio deliberado a la vez. Por ejemplo, puede marcar una recomendaci\u00f3n como no deseada o actualizar un inter\u00e9s seleccionado, y luego observar los resultados tras un uso repetido. Evite modificar varios controles a la vez si desea identificar qu\u00e9 acci\u00f3n pudo haber sido relevante.<\/p>\n

Un cambio en el feed tras un ajuste no prueba que dicho ajuste haya sido la causa de la diferencia. Otras actividades, el tiempo o las actualizaciones de la plataforma tambi\u00e9n pueden afectar lo que se muestra. Realice cambios peque\u00f1os y deliberados y eval\u00fae los resultados con el uso repetido, en lugar de considerar una sola recomendaci\u00f3n como prueba irrefutable.<\/p>\n

\n

Un cambio en una recomendaci\u00f3n no puede probar que un control haya sido la causa del cambio.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Conclusi\u00f3n<\/h2>\n

Los algoritmos forman parte de la l\u00f3gica subyacente a muchas experiencias digitales, pero sus resultados siguen siendo selecciones basadas en reglas y datos. Pueden influir en lo que percibes y en c\u00f3mo responde un sistema, pero no determinan todas tus opiniones. Conocer esta diferencia te ayuda a utilizar las sugerencias automatizadas con precauci\u00f3n.<\/p>\n

Antes de actuar en funci\u00f3n de un resultado automatizado importante, considere qu\u00e9 informaci\u00f3n y supuestos lo influyeron. Una recomendaci\u00f3n puede coincidir con su actividad reciente sin representar todas las opciones \u00fatiles. La pr\u00f3xima vez que una recomendaci\u00f3n sea relevante, det\u00e9ngase a considerar qu\u00e9 prioriza antes de confiar en ella.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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