En este artículo exploramos cómo diseñar un sistema de recomendación que se adapte en tiempo real al comportamiento de los usuarios, dejando atrás la segmentación manual y las reglas rígidas. A partir de una arquitectura backend pensada para alto tráfico y aprendizaje continuo, mostramos cómo estructurar el cálculo de recompensas, representar mejor los intereses de los usuarios y servir recomendaciones personalizadas de forma eficiente y estable, incluso a gran escala.
Durante mucho tiempo, muchos sistemas de recomendación han dependido de segmentaciones estáticas: grupos definidos manualmente como “hombres de 40 años interesados en dramas” o “usuarios aficionados al anime”. Aunque este enfoque funciona en etapas tempranas, rápidamente se vuelve limitado cuando los intereses reales de los usuarios son más diversos, dinámicos y difíciles de encasillar en una sola etiqueta.
En Meetlabs, entendemos que la personalización real no ocurre cuando forzamos a los usuarios a encajar en segmentos predefinidos, sino cuando el sistema aprende directamente de sus interacciones. Por eso, el foco no está solo en el algoritmo, sino en cómo se diseña todo el sistema para que pueda aprender, escalar y operar de forma confiable en producción.
Antes de evolucionar hacia un enfoque adaptativo, los sistemas de recomendación suelen enfrentar problemas recurrentes:
Estos límites no son solo técnicos; impactan directamente en la calidad de las recomendaciones y en la velocidad con la que el producto puede evolucionar.
Un sistema de recomendación adaptativo es aquel que aprende de cada interacción del usuario y ajusta sus decisiones según el contexto en el momento de la petición. En lugar de mostrar las mismas opciones a todos o depender de reglas fijas, el sistema evalúa señales como comportamiento previo, atributos actuales y respuesta a recomendaciones anteriores.
Para que un sistema adaptativo funcione en producción, la arquitectura es tan importante como la lógica de decisión. En Meetlabs, este tipo de sistemas se conciben como componentes desacoplados que se comunican entre sí, permitiendo escalar y evolucionar cada parte de forma independiente.
Uno de los cambios más relevantes frente a sistemas tradicionales es cómo se calculan las recompensas y cómo se representa al usuario.
En lugar de asociar una recompensa a un ítem de forma global, las interacciones se evalúan por ítem y por contexto, evitando que los resultados de un espacio influyan indebidamente en otro. Esto permite entender mejor qué funciona en cada módulo o sección. Además, los usuarios ya no se representan como un único segmento cerrado, sino como una combinación flexible de atributos.
Por ejemplo, una persona puede compartir señales con otros usuarios de su rango de edad, su género o sus intereses, y el sistema puede reutilizar esas señales de forma eficiente. Esto mejora la personalización y acelera el aprendizaje sin necesidad de definir segmentos manuales.
