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Como a Netflix usa inteligência artificial para manter você “na tela”

Como a Netflix usa a inteligência artificial?

Antes de responder essa pergunta, é preciso lembrar que, fundada em 1997, a Netflix começou como um serviço de aluguel de DVD por correio.

Passados mais de 20 anos, tornou-se o serviço de streaming líder mundial em entretenimento, presente em mais de 190 países, com 193 milhões de assinantes e centenas de milhões de horas de conteúdo por dia, incluindo séries originais, documentários e filmes.

Mas como que a empresa virou referência para tanta gente, que passou a pagar para ver filmes e séries em um mundo em que se pode baixar e olhar de graça?

O maior segredo da Netflix está em manter você “na tela”. E como ela faz isso? 

Usando  inteligência artificial e machine learning para criar um sistema de recomendação incomparável junto com supervisão humana para melhorar a oferta de produtos e a experiência do usuário. 

(pode parecer um pouco Black Mirror, mas é tudo real, ok?)

Os conceitos de Inteligência Artificial e Machine Learning

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Cena da série Black Mirror – “Metalhead” (4º episódio da 5ª temporada)

Antes de nos aprofundarmos no sistema de recomendação do Netflix, vamos primeiro conferir alguns conceitos básicos por de trás dessa “mágica” que nos gruda atrás da tela. 

  • Inteligência Artificial: é a inteligência demonstrada por máquinas, como mecanismos ou softwares, em contraste com a inteligência natural dos humanos;
  • Machine Learning: traduzido como aprendizado de máquina, mas mais usado em inglês, é uma das aplicações de inteligência artificial e um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos;
  • Algoritmo: são um conjunto de instruções escritas para que as máquinas executem uma tarefa específica e são capazes de aprender e fazer previsões sobre os dados, tornando-os mais poderosos quanto mais são usados
  • Big Data: são um conjunto enorme de dados para serem processados ​​por uma única máquina.

Agora, como a Netflix usa tudo isso para aprimorar sua oferta de produtos e tornar a experiência tão incrível para os usuários? 

A cultura analítica da Netflix

Quem assina Netflix pode assistir a quantos filmes e séries quiser, onde estiver e quando quiser, em qualquer dispositivo. O assinante pode assistir, pausar e voltar a assistir a um título sem ser interrompido por comerciais – motivo pelo qual muitos escolhem e pagam pelo serviço.

O que o usuário não percebe, mas que faz toda a diferença, é a personalização

A empresa cria por meio de algoritmos e inteligência artificial, a lista de recomendação na tela inicial. E cada assinante – até mesmo cada perfil de uma mesma conta – tem um painel único. 

O objetivo é apresentar automaticamente as opções de filmes e séries de acordo com os interesses individuais com base no comportamento de visualização de cada pessoa. 

Mas, não é só isso!

Em um vídeo publicado pela Netflix, Tony Jebara, ex-diretor de ciência e análise de personalização da empresa, disse que “o machine learning está profundamente interligado a todos os aspectos dos negócios da Netflix”. Assista:

“Como compomos nosso catálogo de conteúdo, como produzimos nosso conteúdo, como o codificamos, como o transmitimos. Usamos o machine learning para ajudar nos esforços de marketing e publicidade e, em seguida, também usamos machine learning em nossos esforços de aquisição de conteúdo”, disse Jebara.

Essa “cultura analítica” da Netflix não é simplesmente para agradar o usuário. Quanto mais personalizado forem as sugestões de filmes, mais tempo o usuário fica dentro da plataforma. 

E quanto mais tempo ele ficar na tela, mais valor gera para a empresa, mais assinantes atrai, e assim por diante.

Por isso, qualquer mudança, inclusão ou remoção na plataforma é amplamente analisada e testada antes que seja disponibilizada a todos os assinantes. 

Isso serve para checar como os assinantes, de diferentes perfis, gostos e nacionalidades, reagem a toda mudança. O mais interessante é que tudo isso é feito “em tempo real”, valendo mesmo!

De acordo com o resultado desta análise comportamental a mudança é cancelada ou é disponibilizada para todos os assinantes.

Em um texto da própria Netflix, chamado de “Aprendendo como entreter o mundo”, a empresa fala sobre como os processos de machine learning permeiam todas as decisões e que isso também gera muitos desafios:

Usar o machine learning de forma generalizada na Netflix traz muitos novos desafios, nos quais precisamos levar adiante o que há de mais moderno. Isso significa ter novas ideias e testá-las, sejam novos modelos e algoritmos ou melhorias nos existentes, melhores métricas ou metodologias de avaliação e enfrentar os desafios de escala.”

6 situações em que a Netflix usa a inteligência artificial e machine learning

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Já falamos um pouco da personalização, que faz com que você fique grudado na tela. A seguir, veremos esta e mais 5 situações em que a Netflix usa a inteligência artificial e machine learning.

1) Personalização para recomendação de filmes 

O principal objetivo do sistema de recomendação personalizada da Netflix é apresentar os títulos certos a cada um de nossos membros no momento certo. 

Para isso, a plataforma usa o histórico de visualização de outros usuários com gostos semelhantes para recomendar o que pode interessar a você a seguir, de modo a mantê-lo engajado e continuar sua assinatura mensal por mais tempo.

Mas ela também coleta e analisa dados gerados por você mesmo. Entre eles:

  • Preferência de Filmes por Gênero
  • Avaliações dos Filmes
  • Compartilhamentos no Facebook
  • Visualização de Histórico
  • Lista de Preferidos (ver mais tarde)

A partir disso, a Netflix usa Inteligência Artificial para analisar todos esses dados e fazer as recomendações a você quando acessar a plataforma novamente.

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2) Geração automática e personalização de miniaturas

Por que você clicou em um título recomendado e não em outro? Parte dessa resposta pode ser devido à miniatura do filme escolhido. 

A arte pode destacar um ator que você reconhece ou capturar um momento emocionante da série ou conter uma cena dramática que transmite a essência de um filme.

Como a Netflix escolhe a miniatura? Usando milhares de quadros de vídeo de um filme como ponto de partida para a geração de miniaturas, anotando essas imagens e classificando cada uma para identificar quais têm a maior probabilidade de conquistar seu clique.

Esses cálculos são baseados no que outras pessoas semelhantes a você clicaram. Ou seja, as miniaturas também variam conforme o usuário, a nacionalidade e seus gostos.

3) Pesquisa de locação para produção de filmes 

O uso de inteligência artificial pela Netflix não está apenas na plataforma de streaming. A empresa também usa os dados para ajudar a decidir onde e quando gravar um filme ou série. 

Tudo isso conforme as restrições de programação (disponibilidade do ator e da equipe), orçamento (local, custos de voo e hotel) e requisitos de produção (como filmagem diurna X noturna, probabilidade de riscos de eventos climáticos em um local). 

Esse é mais um caso de otimização utilizando ciência de dados do que um modelo de machine learning, que faz previsões com base em dados anteriores.

4) Definição de atores diretores e cenários que agradam mais

Ainda na fase de pré-produção, outro uso de Inteligência Artificial pela Netflix está na escolha de atores, diretores e cenários que agradam mais aos seus assinantes. 

Com base nessa análise, a empresa toma decisão para produzir seus próprios conteúdos com uma capacidade bem maior de acertar em cheio.

House of Cards foi um exemplo disso. A decisão de investir na produção da série política foi baseada em dados históricos sobre o comportamento dos usuários, como:

  • A escolha do ator Kevin Spacey, que tinha número de avaliações positivas consideráveis; 
  • A direção de David Fincher, devido ao índice de buscas pelo filme A rede social, dirigido por ele; 
  • E o fato de que a versão antiga de House of Cards estava com alta busca na plataforma, mesmo não tendo nenhuma ação de divulgação.

5) Edição de filme (pós-produção) 

Ah, o big data. Mesmo dados antigos, de quando as máquinas nem eram capazes de processar um volume tão grande de informações, estão sendo usados para tomar decisões hoje em dia.

A Netflix, por exemplo, usa dados históricos sobre casos em que as verificações de controle de qualidade falharam, por exemplo, quando a sincronização de legendas com o áudio ou com os movimentos estavam com erro, para prever quando uma verificação manual pode ser mais benéfica.

Tudo isso agiliza muito os processos, evitando desperdício de tempo e dinheiro.

6) Qualidade de streaming 

Até mesmo na hora de assistir ao filme, depois da produção e da recomendação, os dados e algoritmos também estão envolvidos – tudo para melhorar a sua experiência enquanto usuário.

A Netflix usa dados de exibição anteriores para prever o uso da largura de banda (internet) para decidir quando armazenar em cache os servidores regionais para fornecer um carregamento mais rápido durante o pico de demanda esperado.

A Netflix usa mais IA do que você imagina

Cena da série Black Mirror – “Fifteen Million Merits” (2º episódio da 1ª temporada)

A Inteligência Artificial e o machine learning melhoram muito a vida dos usuários sem sequer eles saberem. 

Mesmo se soubessem, quem não quer uma indicação de filme que combine com seus gostos ou uma nova série para maratonar?

É para que isso que serve a tecnologia baseada em dados. 

Ajudando a conhecer melhor os clientes, testar novidades e corrigir rapidamente eventuais erros até criar de novos produtos que atendam às demandas do mercado.

Assim como a Netflix, muitas empresas cresceram ao investirem em inteligência artificial e machine learning. E não são só os grandes cases mundiais. Essa tecnologia está mais acessível do que parece, além de ser um nicho profissional interessante e promissor.

E você? Já conhecia esses conceitos e situações onde a Netflix utiliza machine learning e inteligência artificial? Fique à vontade para deixar o seu comentário abaixo!

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