Todas las plataformas de música en streaming afirman utilizar tanto la inteligencia artificial como la selección manual para encontrar nuevas canciones de artistas emergentes. Pero los usuarios a menudo tienen que escuchar muchas canciones solo para encontrar algunas que les gusten, porque no tienen ningún control sobre el algoritmo de recomendación. El dúo de desarrolladores rumanos Alex Ruber y Andrei Patru han creado una aplicación llamada Smores que mejora este proceso y te ayuda a añadir fácilmente nueva música a tu biblioteca.
Smores es una aplicación gratuita para iOS que permite a los usuarios escuchar un breve fragmento de una canción basándose en su historial de escuchas. Los usuarios pueden saltar a través de las pistas utilizando un feed vertical al igual que TikTok.
La aplicación se conecta a tu cuenta de Spotify y utiliza la API de Spotify para encontrar nuevas canciones para ti. Si te gusta una canción, puedes pulsar el botón «Me gusta» y se añadirá a una lista de reproducción llamada «Smores discovery» en tu cuenta de Spotify. También puedes añadir la canción a una o varias de tus listas de reproducción preexistentes.
Los desarrolladores explicaron en un correo electrónico que se propusieron crear la aplicación para descubrir música nueva ellos mismos. Por eso lanzaron la primera versión de Smores el pasado septiembre.
«Nos encanta descubrir música nueva, pero estábamos atrapados en nuestras burbujas de recomendación y tardábamos demasiado en cribar el enorme volumen de música nueva que sale al mercado. Al mismo tiempo, teníamos una corazonada: basta con escuchar el fragmento ‘correcto’ de una canción para saber si te gusta o no: La popularidad de Shazam apunta a que es así», afirman.
El dúo afirma que querían tener más control sobre el algoritmo de descubrimiento e incorporar transparencia a la aplicación. Con este fin, Smores cuenta con un montón de controles integrados para cambiar las recomendaciones de los usuarios. Los usuarios pueden filtrar las sugerencias en función de sus seis microgéneros favoritos del mes. Estos cambian a medida que escuchan más música y les gustan más canciones en la aplicación.
Los ajustes avanzados de la aplicación permiten definir la duración de los fragmentos (de 5 a 60 segundos), limitar el descubrimiento en función del número de seguidores que un artista tiene en Spotify y filtrar las canciones por BPM (pulsaciones por minuto), tonalidad y fecha de lanzamiento.
Una de las cosas buenas de la aplicación es que se asegura de que no vuelvas a escuchar la misma canción nunca más. Además, los desarrolladores dicen que han ajustado el algoritmo de tal manera que averigua la «mejor» parte de la canción para reproducirla en un fragmento. Dicen que a muchos usuarios les suele gustar la canción a los cinco segundos de escucharla si la aplicación reproduce la vista previa adecuada.
Retención de usuarios y planes de futuro
Las aplicaciones de descubrimiento musical son divertidas, pero es difícil crear un público que las utilice con regularidad. A pesar de este reto, los desarrolladores afirman que han conseguido retener una buena cantidad de usuarios (un 7% en la octava semana) y han oído cosas positivas de los usuarios habituales.
«Es cierto que la cadencia es baja para las aplicaciones de descubrimiento de música en general. El oyente ocasional descubrirá activamente música nueva quizá una vez cada tres meses. Los oyentes ocasionales, los DJ y los creadores de listas de reproducción hablan maravillas de la facilidad de uso, la rapidez, la comodidad y la calidad de nuestras recomendaciones», afirman.
Actualmente, el equipo se centra en crear funciones como Smores radio e integrar Apple Music u otras plataformas de streaming. Más adelante, quieren introducir una versión para Android y posiblemente un nivel premium, aunque aún no han concretado las funciones de pago.
Más inteligencia artificial en la música
Los aficionados a la música se han quejado a menudo del creciente papel de la IA en el descubrimiento y la distribución de música. Sin embargo, las empresas y los desarrolladores de aplicaciones han recurrido más a la IA, pero la utilizan para dar más control a los algoritmos con botones y filtros.
Resso, la aplicación musical de ByteDance -actualmente disponible solo en India, Brasil e Indonesia- se basa en un feed vertical y en la probada destreza de la empresa en IA para que los oyentes ocasionales encuentren nuevos artistas. El gigante chino de la tecnología también tiene previsto lanzar TikTok Music en todo el mundo, y es probable que las sugerencias musicales basadas en IA desempeñen un papel fundamental en el servicio.
Los desarrolladores de aplicaciones también están recurriendo a la IA para introducir funciones en las aplicaciones musicales. LineupSupply, una aplicación que convertía carteles de festivales en listas de reproducción, cambió su nombre por el de Playlist AI. La aplicación también ha introducido una nueva función que permite escribir una pregunta como «Artistas de baile populares en los 90» para generar una lista de reproducción.
