Un extracto exclusivo de Every Screen On The Planet revela cómo el poderoso motor de recomendaciones de la aplicación de redes sociales fue diseñado por un grupo de curadores comunes y corrientes de veintitantos años, incluido un chico llamado Jorge.
Esta semana, el presidente Donald Trump anunció que él y el líder chino Xi Jinping habían acordado los términos que permitirían al gigante tecnológico chino, ByteDance, vender las operaciones estadounidenses de TikTok a un grupo de inversores estadounidenses. Un activo vital que no se transferirá completamente en el acuerdo: el potente algoritmo “Para Ti” de la plataforma.
Cuando abres TikTok por primera vez, la app aún no sabe mucho sobre ti. Conoce tu ubicación aproximada, tus preferencias de idioma y si has aparecido en las listas de contactos de otros usuarios, pero tus intereses siguen siendo, en gran medida, un misterio.
Así, te muestra un conjunto preseleccionado de videos populares y observa tu reacción, registrando cuánto tiempo te llama la atención cada video y si le das “me gusta”, comentas, lo compartes o le envías un mensaje a un amigo. Algunas personas interactúan con cuidado al principio, sabiendo que la máquina los observa. Con sus deslizamientos, “me gusta” y mensajes, intentan expresar sus preferencias para crear el feed que desean o el que creen que deberían desear. Lo hacen especialmente al principio, porque saben que el algoritmo solo tiene unos pocos datos y que dependerá más de ellos que cuando tenga muchos miles en el futuro.
A finales de 2018, ByteDance contrató a un pequeño equipo de curadores de contenido en la Ciudad de México para presentar TikTok al mundo latino. Entre ellos se encontraba un veinteañero llamado Jorge Reyes, quien seleccionaba tutoriales de cocina, rutinas de baile, resúmenes de partidos de fútbol y otros clips cortos para promocionarlos entre los usuarios hispanohablantes de la aplicación. Debido a que seleccionó muchos de los primeros videos que aparecieron en TikTok latinoamericano, los gustos e instintos de Jorge moldearon el algoritmo “Para Ti” de TikTok, determinando con el tiempo lo que verían cientos de millones de futuros usuarios.
Jorge fue uno de los cuatro operadores de contenido mexicanos que ByteDance contrató inicialmente para gestionar el feed de TikTok para Latinoamérica y España. Al igual que otros grupos de ByteDance en todo el mundo, el grupo de la Ciudad de México trabajaba desde una oficina de WeWork y reportaba a un equipo en China. Su trabajo consistía principalmente en ser “traductores culturales”: hispanohablantes jóvenes, educados y con onda que pudieran servir de mentores para el equipo en China, ayudándolos a identificar qué videos conectarían con la juventud urbana latina.
Jorge y su grupo también tenían otro estudiante, uno aún más importante que sus colegas de Pekín. Al principio, el algoritmo For You no era bueno recomendando vídeos fuera de China. Mostraba publicaciones que, por ejemplo, duraban solo dos segundos o estaban tan borrosas que era imposible distinguir qué estaba pasando. Para solucionar este problema, ByteDance recurrió a equipos locales como el de Jorge: cada vez que eliminaban un vídeo malo o promocionaban uno bueno, le proporcionaban al algoritmo For You otro dato del que aprender para su próxima recomendación.
La herramienta más contundente que Jorge podía usar para impulsar un video era una palanca conocida como ” calentamiento “, una anulación del sistema normal de recomendaciones que aseguraba que un video recibiera cierta cantidad de vistas. Los empleados podían elegir cuántas vistas querían que el video acumulara: 5000; 50 000; 100 000; 500 000; 1 000 000; o incluso 5 000 000. Una vez que hacían su selección, el video se mostraba inmediatamente a los usuarios hasta que alcanzaba su objetivo. Algunas de esas personas interactuaban con la publicación, la compartían con sus seguidores, y una parte de ellos la volvía a compartir, catapultando a los creadores afortunados a lo que podría parecer una viralidad instantánea.
El calentamiento era un secreto a voces dentro de ByteDance, pero la compañía no quería que sus usuarios lo supieran. Si la gente supiera que el personal de TikTok simplemente elegía a los ganadores para publicarlos en la página “Para Ti”, la idea de una plataforma imparcial y creadora de tendencias se desmoronaría. Era mucho mejor que los aspirantes a creadores creyeran en la magia opaca y meritocrática del algoritmo. Sin embargo, el algoritmo de TikTok no era realmente meritocrático ni mágico.
Los algoritmos son ecuaciones —grandes problemas matemáticos cuyas variables son un conjunto de preferencias, incentivos y ponderaciones—, pero están escritos por humanos. Codifican los sesgos, tanto manifiestos como implícitos, de sus creadores. Maureen Ohlhausen, excomisionada de la FTC, sugirió en una ocasión que quienes piensan en algoritmos deberían sustituir la palabra «algoritmo» por «un tipo llamado Bob».
“¿Está bien que un tipo llamado Bob recopile información confidencial sobre estrategias de precios de todos los participantes de un mercado y luego les diga a todos cómo deberían fijar sus precios?”, preguntó en un discurso de 2017. “Si no está bien que un tipo llamado Bob lo haga, probablemente tampoco lo esté que lo haga un algoritmo”.
Ohlhausen tenía razón: los algoritmos eran simplemente herramientas programadas por sus creadores humanos, y las decisiones que tomaban sobre cómo fijar el precio de los productos o cómo llegar a las personas con noticias merecían el mismo escrutinio que cualquier otro juicio humano.
En el caso de TikTok, al menos para los usuarios latinoamericanos, el algoritmo era, en parte, un tipo llamado Jorge, tanto en los casos literales en que Jorge calentaba videos, como de forma más sistemática. El algoritmo “Para Ti” de ByteDance, como todos los algoritmos, era simplemente una gran mezcla de preferencias. Y las preferencias de esos primeros curadores, cada una expresada como una anulación del sistema existente, habían ayudado a entrenar y reentrenar la página “Para Ti”. Cada video calentado, cada video eliminado, acercaba el algoritmo cada vez más a las opiniones subjetivas de los curadores sobre qué videos debería premiar la plataforma.
Una de las grandes tareas de Jorge como curador inicial fue ampliar el atractivo de TikTok. TikTok surgió de otra aplicación china llamada Musical.ly , que ByteDance adquirió en 2017. Al cerrar la venta, ByteDance había afirmado que se convertiría en “la plataforma de entretenimiento social de vídeos cortos más grande del mundo”. El objetivo de la compañía para TikTok se parecía menos a Musical.ly y más a YouTube: un lugar donde todos, desde banqueros de inversión aburridos hasta abuelas jardineras, sintonizaran para aprender a hacer un nudo de pescador, cuidar un bulbo de tulipán o tocar una canción con la guitarra.
Cuando Jorge se unió a TikTok en 2018, la plataforma estaba lejos de serlo. Los videos de adolescentes haciendo playback y bailando eran tan comunes en la aplicación que si alguien hacía cualquier otra cosa en su video, este se etiquetaba como “diverso”. Jorge me contó que “solo el 12 % de los videos se etiquetaban inicialmente como ‘diversos'”. Jorge se encargó de revertir estas cifras, convenciendo a nuevos creadores para que crearan videos y asegurándose de que, cuando lo hicieran, tuvieran éxito.
La calefacción era una herramienta que Jorge podía usar para premiar los videos “diversos”, pero también había otras. Los curadores podían promocionar hashtags relacionados con eventos actuales, películas, canciones y otros temas de la cultura pop que animaran a los usuarios a publicar sobre ellos. (Jorge recordó haber promocionado la canción “Despacito” de Luis Fonsi).
Los curadores también podían organizar el orden de las publicaciones en páginas con hashtags específicos. Podían añadir una etiqueta “oficial” que mostrara a los usuarios que TikTok, la empresa, había respaldado ciertos vídeos. Y luego estaba la página Descubrir, una pestaña que mostraba a los usuarios una selección aparentemente aleatoria de vídeos para ayudarles a explorar nuevo contenido. Jorge y sus colegas también podían seleccionar y clasificar los vídeos en esa página.
Para decidir qué tipos de vídeos promocionar, el equipo de Jorge también recibió ayuda de equipos de ciencia de datos en China, quienes les enviaron informes semanales sobre los temas con mejor rendimiento en cada mercado, ya fuera fútbol en Colombia o vídeos de cocina en España. Había ciertos temas que tenían prohibido promocionar: política, religión y cualquier cosa que pudiera considerarse “vulgar” para los usuarios más jóvenes. Pero además de estas restricciones, se les pidió al equipo de Jorge que se lanzara a probar nuevas ideas, con el objetivo de maximizar la diversidad de temas y la satisfacción del usuario.
Las herramientas de curación manual que Jorge y sus colegas usaron fueron clave para el auge inicial de TikTok en todo el mundo, pero quienes creaban y veían videos en TikTok desconocían la existencia del calentamiento. El calentamiento cumplía múltiples funciones para la empresa, pero una de las más importantes era la capacidad de atraer a celebridades, marcas y creadores de otras plataformas. Si Jorge convencía a un YouTuber de que probara TikTok, podía calentar inmediatamente sus primeras publicaciones y darles un lugar destacado en una página de hashtags; la interacción instantánea convencería al YouTuber de que la aplicación merecía su tiempo. Jorge, por supuesto, no revelaría que el éxito instantáneo del creador había sido artificial.
Al principio, Jorge y otros empleados de TikTok convirtieron a usuarios habituales de TikTok en estrellas de las redes sociales, y les encantaba. Pero a medida que el mercado se volvía más competitivo, las posibilidades de convertirse en una estrella emergente disminuyeron, y en poco tiempo, se acabó la época de elegir ganadores individuales. ByteDance empezó a hacer acuerdos con agencias de marketing, prometiéndoles pagos en efectivo si conseguían un flujo constante de nuevos usuarios. Pero ni siquiera eso les permitió crecer con la suficiente rapidez. Así que adoptaron una idea de la competencia.
Uno de los principales competidores de TikTok durante este período fue la aplicación Kwai, del gigante tecnológico chino Kuaishou. Para impulsar las descargas, Kwai ofrecía un pequeño pago en efectivo si un usuario recomendaba a un amigo. Especialmente para los usuarios de comunidades con menos recursos, los pagos podían ser considerables, y las descargas de Kwai se dispararon.
En 2019, ByteDance lanzó TikTok Rewards, también conocido como TikTok Bonus: un programa donde las personas recibían puntos, canjeables por dinero, por recomendar nuevos usuarios a la plataforma. Las descargas que TikTok obtuvo a través de este programa no siempre fueron auténticas. Claro, hubo quienes recibieron una recomendación de un amigo, vieron videos divertidos y recomendaron la aplicación a otros. Pero también hubo operaciones a gran escala, como agencias y emprendedores que generan clics, que implementaron sistemas para generar dinero por recomendación a gran escala. En TikTok, los empleados anticiparon el abuso dentro del programa. Aun así, incluso si las cuentas recomendadas no eran personas reales, se veían bien en las métricas internas y externas. Las cifras infladas ayudaron a la plataforma a verse más fuerte en la batalla por las calificaciones y el entusiasmo en las tiendas de aplicaciones.
El programa TikTok Bonus fue solo el comienzo. Durante su primer año, ByteDance invirtió enormes sumas para impulsar las descargas, gastando casi mil millones de dólares en promocionar TikTok y sus otras aplicaciones. Para la mayoría de los usuarios estadounidenses en aquel entonces, TikTok era una empresa emergente desconocida, pero contaba con el presupuesto de un gigante tecnológico, gastando más solo en promoción que el presupuesto anual de la mayoría de las principales fuerzas policiales metropolitanas, casi diez veces el valor promedio de una OPV.
El bombardeo publicitario ascendió a casi tres millones de dólares diarios. La mayor parte se destinó a plataformas que se convertirían en competidores directos de TikTok: Facebook, Instagram, YouTube y Snapchat.
Los anuncios presentaban videos clickbait que dirigían a los usuarios directamente a una página de descarga. Tomaban publicaciones generadas por usuarios que habían tenido un buen rendimiento en TikTok y las yuxtaponían con texto y enlaces que indicaban a los usuarios que descargaran la aplicación. Algunos presentaban a adolescentes, e incluso famosos, que habían publicado videos sin darse cuenta de que podrían usarse posteriormente como anuncios.
Los anuncios reflejaban la misma estrategia que llevó al fundador de ByteDance, Zhang Yiming, a comprar Musical.ly. Creía en la solidez de la tecnología de ByteDance, pero sabía que sería extremadamente difícil convencer a la gente de descargar una aplicación desconocida de la que nunca habían oído hablar, sobre todo al descubrir que era china. Así que reservó una fortuna para “adquirir” nuevos usuarios con publicidad para ampliar la considerable base de usuarios que había conseguido con la compra de Flipagram y Musical.ly.
Impulsar las descargas era una parte esencial del rompecabezas, pero no era lo mismo que conseguir que los nuevos usuarios se quedaran. Los anuncios dieron a TikTok reconocimiento y una identidad de marca temprana. Pero convertir a alguien que acababa de descargar la aplicación en un usuario habitual fue otra tarea enorme, y recayó principalmente en gestores regionales como Jorge Reyes.
El reto de ByteDance, al igual que el de Facebook, Google y Twitter, era lograr la universalidad. No había nada inherentemente chino en las noticias personalizadas ni en las recomendaciones de vídeo, del mismo modo que no había nada inherentemente californiano en los motores de búsqueda ni en el microblogging. Un TikTok global podría ofrecer a los influencers una audiencia mundial, multiplicando potencialmente su popularidad gracias a los numerosos mercados de la compañía en todo el mundo.
Pero equipos como el de Jorge aprendieron rápidamente que la viralidad no era universal. La empresa intentó priorizar contenido que no fuera “demasiado chino”, pero pronto descubrieron que el humor, los memes y la cultura de internet eran inusualmente difíciles de traducir.
Una forma en que ByteDance intentó conectar con usuarios extranjeros fue mostrándoles contenido que les resultara familiar. En 2017, Yiming contactó a Jonah Peretti, fundador de BuzzFeed, para obtener la licencia del catálogo de entretenidos videos virales de la compañía estadounidense. “Le pregunté qué tipo de contenido quería y me dijo que no importaba, que solo necesitaba decenas de miles de videos al día”, escribió Peretti posteriormente. “Solo necesitaba una gran cantidad de contenido para que la IA pudiera crear una experiencia personalizada y poner en marcha el motor”.
Para 2019, TikTok era una de las aplicaciones más descargadas del mundo. La apuesta publicitaria multimillonaria de Yiming dio sus frutos, y la afluencia de nuevos usuarios le proporcionó a la compañía un impulso de datos sobre la cultura estadounidense, mexicana y brasileña. Un flujo constante de videos, publicaciones y comentarios de nuevos usuarios fortaleció el algoritmo For You, otorgándole la capacidad predictiva en América de la que carecía anteriormente.
TikTok, al igual que Musical.ly, también comenzó a consolidarse como una experiencia propia y distintiva. Sus principales competidores —Facebook, Instagram, YouTube y Snap— eran aplicaciones donde podías elegir tu propia aventura: se basaban en solicitudes de amistad, búsquedas, “me gusta”, comentarios, publicaciones compartidas y otras preferencias. Utilizaban las fotos de las vacaciones de los usuarios y las publicaciones de cumpleaños para recaudar fondos para inferir otros aspectos del comportamiento, pero, en general, mantenían al usuario al mando.
TikTok era diferente. Los usuarios abrían la app y comenzaba el programa, lo que automatizaba la experiencia de visualización. Claro, podías darle a “me gusta” y comentar, y a veces lo hacías, pero no era necesario, porque TikTok se basaba en tus preferencias reveladas, no en las expresadas: sabía que siempre te quedabas viendo videos sobre bisexualidad, alcoholismo o divorcio, incluso si nunca les dabas “me gusta”, los compartías o comentabas.
Connie Chan, socia de la reconocida firma de inversión Andreessen Horowitz, describió TikTok como «la primera aplicación de consumo masivo donde la inteligencia artificial es el producto». La aplicación, afirmó, «nunca presenta una lista de recomendaciones al usuario (como sí lo hacen Netflix y YouTube) ni le pide que exprese explícitamente su intención; la plataforma infiere y decide por completo qué debería ver el usuario».
Chan sugirió que TikTok podría usar este poder editorial para “optimizar el feed de videos para la felicidad”, aparentemente sin preocuparse de que pudiera optar por optimizarlo para otras cosas, como el deseo de pasar más tiempo en TikTok o ganar más dinero con los productos anunciados. “De hecho”, dijo, “la atmósfera de la plataforma está en gran medida bajo el control de TikTok, porque ellos, no los usuarios, deciden qué videos mostrar”.
Este artículo fue publicado originalmente en Forbes US
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