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Apps de citas: ¿La inteligencia artificial puede ayudar a encontrar la pareja ideal?

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La tecnología ya se utiliza para generar matches más efectivos, optimizar el armado de perfiles y elaborar preguntas de coincidencia. En esta nota te contaremos hacia dónde van las aplicaciones de citas y qué puedes esperar de ellas

Para muchos, la simple posibilidad de relacionar a la Inteligencia Artificial (IA) con el amor podría parecer poco menos que una locura. Sin embargo, la aplicación de citas Bumble acaba de sumar IA en su plataforma, OKCupid ya la tiene desde hace años y Tinder está a punto de lanzarla. En todos los casos, la promesa es que ayudará a hacer mejores matches a partir de un análisis más profundo de la compatibilidad entre los usuarios.

Los algoritmos de Machine Learning (ML) están revolucionando el proceso de emparejamiento que proponen las apps al aprovechar grandes cantidades de datos objetivos del usuario para identificar compatibilidad en base a intereses, valores y estilos de vida. Estos algoritmos aprenden de las interacciones de la persona, las preferencias y las coincidencias anteriores para refinar constantemente sus capacidades de emparejamiento. Además, la IA también puede considerar preferencias individuales para hacer más precisa la selección, por ejemplo, basándose en comentarios de los mismos usuarios.

La IA tiene potencial para ir aún más allá

Hay quienes afirman que la tecnología no solo nos ayuda cada vez más encontrar pareja, sino que puede anticipar cómo podría evolucionar el vínculo y hasta ofrecer sugerencias para que el romance tenga más posibilidades de prosperar.

El mayor uso de esta tecnología en apps de citas se está dando como producto de una realidad frustrante para muchos: miles de usuarios empezaron a cansarse de no obtener resultados positivos en este tipo de apps. Según un estudio de Pew Research de 2023, el 53% de todos los adultos estadounidenses menores de 30 años encuestados utilizaron un sitio o aplicación de citas, comparado con el 37% de los que tienen entre 30 y 49 años, el 20% de los de 50 a 64 años y el 13% de los de 65 años o más. Entre los que usaron las aplicaciones, el 46% informó que su experiencia fue negativa porque solo experimentaron conversaciones vacías, pocas coincidencias y escasez de candidatos atractivos.

Mayor compatibilidad

Por ejemplo, Bumble Premium ofrece una función que utiliza aprendizaje automático (ML) para presentar a los usuarios una selección diaria de cuatro perfiles altamente compatibles basados en matches y preferencias anteriores. Además, cuenta con funciones que reflejan intereses comunes e invitan a recomendar amigos.

Tinder está probando una herramienta de Inteligencia Artificial que selecciona las fotos más atractivas de los usuarios para sus perfiles o las que los representan mejor, con el objetivo de mejorar las posibilidades de que alguien «deslice el dedo hacia la derecha». Y otra de las funciones de IA que utiliza Tinder podría explicar por qué la aplicación recomendó una coincidencia al usuario.

Por su parte OkCupid comenzó a probar mensajes elaborados por herramientas de IA. Hasta ahora lanzó preguntas de coincidencia escritas por ChatGPT para los usuarios que usan la aplicación, por ejemplo “¿qué es lo que más valorás en una pareja?, o “¿cómo equilibrás tus propias necesidades con las necesidades de una pareja en una relación?”. Estas preguntas aparecen durante el proceso de creación del perfil.

Evitar malas experiencias

Con el aporte de la IA en el proceso de citas se busca que los usuarios pueden disfrutar de coincidencias más personalizadas que se alineen con sus preferencias únicas. Por otra parte, la IA también ayuda a combatir problemas de confianza y seguridad. Esto se logra, por ejemplo, mediante la autenticación que elimina perfiles falsos y minimiza los riesgos de robo de identidad. Además, se usa para evitar el ciberacoso. Por ejemplo, en Bumble los algoritmos se entrenan para identificar contenidos inapropiados, fotos indeseadas y patrones sospechosos.

Sin embargo, no todo es color de rosa en las apps de citas. Estos aportes también generan debates y consideraciones éticas. Por ejemplo, si los datos usados para el entrenamiento están sesgados o reflejan prejuicios sociales, los algoritmos podrían perpetuar inadvertidamente esos sesgos en sus recomendaciones. Por ello es clave que los desarrolladores trabajen para crear algoritmos justos e inclusivos.

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