Entender TikTok - Las nuevas reglas de BigTech de China Cómo la IA cambia el diseño y la economía de la plataforma

Tiktok ha tomado el mundo por asalto. Cada pocos años, vemos aparecer una nueva plataforma de redes sociales. Pero esta vez, es un poco diferente.

Lo que es realmente interesante no es Tiktok en sí mismo, sino más ampliamente cómo la IA es probable que cambie nuestros modelos mentales en plataformas.

El aumento de la IA va a cambiar fundamentalmente la forma en que los usuarios del ecosistema interactúan con las plataformas.

La empresa matriz de Tiktok Bytedance es una potencia de inteligencia artificial. Tiktok es sólo una de las varias «instancias» de su destreza de IA. Para entender cómo la IA cambiará las plataformas del futuro, necesitamos entender TikTok.

Modelo mental 1

Motor de recomendación impulsado por IA

Uno de los mejores lugares para entender TikTok es esta brillante pieza del NewYorker.

Cita monetaria: «TikTok es una red social que no tiene nada que ver con la propia red social. No le pide que le diga a quién conoce; en el futuro, según ByteDance, los «modelos de IA a gran escala» determinarán nuestros «flujos de información personalizados», como declara el sitio Web del laboratorio de investigación de la compañía. La aplicación proporciona una página «Discover», con un índice de hashtags de tendencia, y un feed «For You», que se personaliza —si esa es la palabra correcto— por un sistema de aprendizaje automático que analiza cada vídeo y rastrea el comportamiento del usuario para que pueda servir un flujo continuamente refinado y sin fin de TikToks optimizado para Mantenga su atención. En la teleología de TikTok, los humanos fueron puestos en la Tierra para hacer un buen contenido, y el «buen contenido» es cualquier cosa que se comparte, se replica y se construye sobre ella. En esencia, la plataforma es una enorme fábrica de memes, comprimiendo el mundo en gránulos de viralidad y dispensando esos gránulos hasta que te llenes o te duermas».



Modelo mental 2

Vídeo inmersivo de forma corta con navegación

Para empezar, esto es lo que Zuckerburg piensa sobre Tiktok.

«Y la forma en que pensamos en ello es: se trata de un vídeo inmersivo y de forma corta con navegación. Por lo tanto, es casi como la pestaña Explorar que tenemos en Instagram, que hoy es principalmente sobre publicaciones de feed y resaltando diferentes publicaciones de feed. Creo que TikTok como si fuera Explorar para historias, y esa fuera toda la aplicación. «

Zuckerburg no lo entiende (improbable) o lo consigue, pero no está dispuesto a admitirlo. En cualquier caso, desestimar la innovación de Tiktok como «vídeo inmersivo de forma corta con navegación» está perdiendo todo el punto.


Modelo mental 3

IA como la herramienta

IA como el producto (Tiktok) vs IA como la herramienta (Instagram)

Este artículo hace otro intento de comprender la diferencia:

«TikTok depende completamente de AI, y eso hace toda la diferencia. En lugar de pedir a los usuarios que accedan a una miniatura de vídeo o hagan clic en un canal, los algoritmos de IA de la aplicación deciden qué vídeos mostrar a los usuarios. El diseño de pantalla completa de TikTok permite que cada vídeo revele señales positivas y negativas de los usuarios (positivo = un similar, seguir, o ver hasta el final; negativo = deslizar, presionar hacia abajo). Incluso la velocidad a la que los usuarios desvelan un vídeo es una señal relevante.

Instagram, por otro lado, usa IA como herramienta en lugar del producto real. Aunque AI ayuda a determinar los videos recomendados que se muestran en la fuente de exploración de Instagram, la presentación en miniatura da a la plataforma una señalización menos clara de «me gusta» y «no me gusta». Si alguien no hizo clic en una miniatura, ¿es realmente porque no les gustaría ese video?

¿En qué se diferencia esto de plataformas y productos como Facebook News Feed, Netflix, Spotify y YouTube, que también usan algoritmos de recomendación para los usuarios sobre qué prestar atención (ya sean noticias, programas, música o vídeos)? Argumentaría que el enfoque que las aplicaciones mencionadas en esta publicación toman un enfoque más centrado en la IA, cada uno de diferentes maneras. TikTok, por ejemplo, nunca presenta una lista de recomendaciones al usuario (como lo hacen Netflix y YouTube), y nunca pide al usuario que exprese explícitamente la intención — la plataforma infiere y decide completamente lo que el usuario debe ver».

La IA como el producto comienza a reconocer lo que es diferente acerca de Tiktok, pero todavía no captura completamente lo que hace Tiktok, y probablemente la próxima generación de plataformas, tan diferente de la generación anterior de plataformas.

Entonces, ¿cómo deberíamos pensar en Tiktok?
Para entender lo que es realmente diferente, necesitamos entender que un papel clave que desempeña la tecnología en los ecosistemas es el apoyo a la toma de decisiones. Los sistemas de recomendación y los sistemas de calificación y revisión son sistemas de apoyo a la toma de decisiones. Las plataformas suelen recomendar contenido y dejar la elección final sobre el consumo con el usuario.

Esto es lo que realmente es diferente:

AI se hace cargo de la toma de decisiones - internaliza la toma de decisiones - y toma efectivamente la decisión en nombre del usuario.

La internalización del apoyo a la toma de decisiones tiene un impacto directo en el diseño. Gran parte del diseño de la interfaz se compone de sistemas de apoyo a la toma de decisiones. Cuando eso se quita, la UX cambiará fundamentalmente en la era de la IA para incluir menos ayudas de apoyo a la toma de decisiones y colocar menos puntos de decisión en el viaje de un usuario.

Esto también repercute en la participación y la duración de las sesiones.

Al eliminar la necesidad de cambiar constantemente del consumo a la decisión, crea una cadena de consumo más larga y comprometida.

La internalización de la toma de decisiones tiene un impacto directo en la economía de la participación de los ecosistemas en las plataformas. Si consideramos las decisiones como costos de participación, la internalización de las decisiones aumenta la participación, lo que lleva a un mayor compromiso y más creación de datos, lo que lleva a modelos de IA más sólidos.

Cómo la IA transformará las industrias

En términos más generales, la capacidad de la IA para internalizar las decisiones tendrá un mayor impacto en todas las industrias al cambiar la economía de la participación de las partes interesadas.

Este artículo de HBR proporciona una buena introducción al tema.

Así que aquí está la diferencia que es realmente importante:

Los motores de recomendación tradicionales se construyen para informar a la toma de decisiones. La recomendación basada en IA se hace cargo de la toma de decisiones.

La absorción e internalización del apoyo a la toma de decisiones es más central en ciertos contextos y factores de forma. La voz es un ejemplo, por lo que merece la pena destacar el enfoque de Amazon en la IA.

La búsqueda en la Web puede permitirse el lujo de confiar en el apoyo a la toma de decisiones y presentar 10 resultados al usuario. Sin embargo, la búsqueda basada en voz debe ser precisa y debe reducirse a la recomendación más relevante.

Esta es también la razón por la que Amazon consolidó sus muchos esfuerzos internos de IA en torno a Alexa. La inteligencia artificial ha ayudado a Amazon a beneficiarse de efectos de red totalmente nuevos. Uno de esos efectos de red se observa en el ecosistema de habilidades Alexa.

Lo que es menos visible es el impacto de la IA en AWS.

IA como servicio

La gran oportunidad para Bytedance es en AI AAS.

Lo que Bytedance realmente tiene es un conjunto básico de motores de IA en los que TikTok, Toutiao y Douyin son solo instancias de servicio. Estos motores de IA se pueden proporcionar como un servicio para alimentar modelos de negocio similares en todas las industrias.

Volver a ese excelente artículo de NewYorker

Cita monetaria: «ByteDance tiene más de una docena de productos, algunos de los cuales dependen de motores de recomendación de A.I.. Estas plataformas recopilan datos que la compañía agrega y utiliza para refinar sus algoritmos, que la compañía utiliza para refinar sus plataformas; enjuague, repita. Este bucle de retroalimentación, llamado el «ciclo virtuoso de A.I.», es lo que cada usuario de TikTok experimenta en miniatura. La compañía no comentaría los detalles de su algoritmo de recomendación, pero ByteDance ha promocionado su investigación en visión por ordenador, un proceso que implica extraer y clasificar información visual; en el sitio Web de su laboratorio de investigación, la compañía enumera «sistema de recomendación de video corto» entre los aplicaciones de la tecnología de visión computarizada que está desarrollando».

Eventualmente, Bytedance quiere hacer a AI lo que Amazon hizo para almacenar+computar - Commoditize y abrir como un servicio.

Lo que Bytedance realmente tiene es un conjunto básico de motores de IA en los que TikTok, Toutiao y Douyin son solo instancias de servicios. Estos motores de IA se pueden proporcionar como un servicio para alimentar modelos de negocio similares en todas las industrias.

AI y el futuro del trabajo

Por último, creo que sobreestimamos la capacidad de IA para quitarle el trabajo a los humanos y subestimamos su capacidad para influir e informar la producción humana. De hecho, la automatización es una forma muy estrecha de pensar en la IA.

Automatización analiza el trabajo que se puede quitar a los humanos. Y los expertos gravitan a afirmar que el trabajo repetitivo se automatizará pero los humanos seguirán realizando trabajos creativos.

Aquí es donde TikTok informa de nuevo a nuestro modelo mental sobre el futuro de las plataformas y el trabajo. TikTok creación de vídeo, es sin duda, trabajo creativo que está muy influenciado e informado por AI. Los humanos todavía realizan el trabajo, pero la IA informa su creación de video.

Solo estamos empezando a entender las formas en que la IA cambiará el diseño y la economía de los ecosistemas de plataformas. Hay mucho más por venir. ¡Estén atentos! #Tiktok
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