En el mercado de los servicios de vídeo bajo demanda por streaming (OTT) de 2026 se está produciendo un cambio de paradigma en la búsqueda de contenidos. Más allá de las tecnologías que analizan el historial de visualización y los patrones de comportamiento de los usuarios para ofrecer contenidos personalizados, se está intensificando la tendencia a rediseñar, de manera individualizada, tanto la interfaz de las plataformas como la propia experiencia de consumo de contenidos. En este artículo, basándonos en los datos del mercado OTT de 2026 y en las últimas tendencias tecnológicas, se analiza cómo funcionan las funciones de recomendación personalizada basadas en el historial de visualización y qué valor aportan a los usuarios.
Expansión del mercado y tecnologías de personalización que reducen la ‘fatiga de la elección’
Se prevé que el mercado OTT de Corea del Sur crezca hasta alcanzar unos 8,5 billones de wones en 2026, manteniendo su expansión cuantitativa con una tasa de crecimiento anual compuesto del 9,2 % 1. En medio de este crecimiento, los usuarios están suscritos a una media de 2,7 servicios OTT, pero alrededor del 35 % de ellos no aprovecha suficientemente los contenidos de los servicios a los que está suscrito 1. Esto se debe en parte al aumento absoluto del número de contenidos, pero también a la dificultad que tienen los usuarios para descubrir efectivamente obras que se ajusten a sus gustos.
En este contexto, la recomendación personalizada se ha convertido en una herramienta fundamental que permite a los usuarios encontrar de manera eficiente contenidos que realmente pueden ver. El papel principal de los sistemas de recomendación es reducir la insatisfacción de «no hay nada que ver», descubrir obras maestras ocultas y maximizar el valor de los servicios de suscripción 1.
‘GenPage’ y la personalización de la interfaz: más allá de la simple recomendación
Netflix ha publicado ‘GenPage’, una tecnología de personalización basada en IA generativa que refleja esta tendencia 2. A diferencia de los algoritmos de recomendación estáticos tradicionales, GenPage analiza los patrones de visualización y los intereses del usuario para reconfigurar la pantalla de inicio en tiempo real 2. Aunque accedan a la misma plataforma, los usuarios que prefieren películas de acción y los que disfrutan de documentales verán pantallas iniciales completamente diferentes, e incluso la forma de presentar las obras y el orden de las recomendaciones se optimizarán de manera individual 2.
Principales plataformas globales como Amazon Prime Video también están experimentando con la búsqueda mediante entrada de lenguaje natural y sugerencias personalizadas 2. Esto indica que las plataformas están yendo más allá de ser simples repositorios de contenidos para rediseñar de forma integral la experiencia misma de consumo de contenidos de los usuarios 2.
| Criterio de comparación | Recomendación tradicional basada en el historial de visualización | Personalización de la experiencia basada en IA generativa (p. ej., GenPage) |
|---|---|---|
| Función principal | Presentación de listas mediante el análisis estadístico del historial de visualización anterior | Reconfiguración de la pantalla en tiempo real mediante el análisis de patrones de visualización e intereses |
| Interfaz | Aplicación de una interfaz de usuario estática e idéntica para todos los usuarios | Aplicación de una pantalla de inicio y una distribución de contenidos personalizadas por usuario |
| Modo de interacción | Búsqueda por palabras clave o exploración por categorías | Introducción de preguntas en lenguaje natural, sugerencias que reflejan el estado de ánimo y los gustos |
| Objetivo | Reducir el conjunto de candidatos de contenidos similares a los intereses | Optimización del proceso de descubrimiento de contenidos y de la experiencia de consumo en sí misma |
Curaduría basada en lenguaje natural mediante modelos de lenguaje de gran escala (LLM)
La incorporación de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) ha incrementado aún más la sofisticación de los sistemas de recomendación. Los usuarios ahora pueden explorar contenidos mediante preguntas naturales como «Busco un drama coreano tranquilo que me aporte consuelo últimamente» 1. Los LLM van más allá de la simple coincidencia de palabras clave para comprender el contexto, reflejando incluso el estado emocional y las preferencias inmediatas de los usuarios, ampliando así el alcance de las recomendaciones 1.
Esta tecnología reduce la molestia de tener que introducir términos de búsqueda cada vez y permite una navegación intuitiva 2, 1. Desde la perspectiva de la plataforma, se puede guiar a los usuarios para que encuentren más rápidamente las obras que desean, aumentando así el tiempo de permanencia; desde la perspectiva de los usuarios, la ventaja radica en poder descubrir fácilmente obras acordes a sus gustos sin pasar por complejos procesos de búsqueda 2.
El mercado OTT, de la precisión a la ‘competencia por la experiencia’
A medida que avanza la tecnología, los criterios de competencia entre las plataformas OTT también están cambiando. Mientras que antes era fundamental la cantidad de contenidos disponibles, ahora el elemento diferenciador radica en cómo se ofrecen esos mismos contenidos de manera personalizada 2. Los expertos prevén que la competencia en la industria de los contenidos se ampliará de la ‘competencia por la adquisición de contenidos’ a la ‘competencia por experiencias de personalización basadas en IA’ 2.
La opinión dominante es que la fidelidad a la plataforma depende de que se ofrezca un entorno de navegación lo más preciso y conveniente posible 2. No obstante, indicadores concretos como la tasa de exposición de las recomendaciones de una plataforma específica o la mejora en las tasas de retención de suscripciones pueden variar según las políticas de cada plataforma y los registros de los usuarios 1. Las tecnologías de personalización que publican las plataformas están diseñadas para proponer nuevas obras reflejando incluso los cambios en los gustos de los usuarios, pero esto se enmarca en la explicación de los aspectos funcionales que ofrece la plataforma 2.
Conclusión: La tecnología como herramienta auxiliar de descubrimiento y diseñadora de experiencias
La palabra clave central de los servicios OTT en 2026 es ‘personalización’ 1. El avance de la tecnología de IA, que analiza el historial de visualización, comprende el contexto a través de LLM y reconfigura hasta la pantalla de inicio, está cambiando radicalmente la forma en que los usuarios se encuentran con los contenidos 2.
La tecnología de recomendación personalizada desempeña un papel crucial al ofrecer nuevas posibilidades cuando los usuarios no son plenamente conscientes de sus preferencias, o al conectar contenidos de mayor profundidad dentro de géneros que ya prefieren 2, 1. Por tanto, es prudente que los usuarios aprovechen las interfaces personalizadas y las listas de recomendaciones que ofrece la IA, pero manteniendo además el hábito de registrar y verificar directamente su historial de visualización y nivel de satisfacción. La tecnología es una herramienta poderosa que aumenta la comodidad del descubrimiento, y aprovecharla para disfrutar de manera eficiente de un rango más amplio de contenidos es el método sabio para consumir OTT en 2026.
Referencias
- 2026년 한국 OTT 서비스: 데이터 기반 가성비 최적 조합 분석 · neogenesis.app↩
- [컬쳐 프리즘] "추천을 넘어 경험까지 바뀐다"…AI가 만드는 개인 맞춤형 콘텐츠 시대 - 메타뉴스 · metanews.co.kr↩
