Estás en tu casa o en el colectivo o por ahí en el gimnasio y queres escuchar música, entonces vas a youtube o spotify y pones play en tu playlist que tiene tus canciones favoritas. Pasan las horas, la playlist se termina y la plataforma empieza a tirar canciones de los mismos artistas que ya escuchaste, de vez en cuando tira algún que otro cantante que no escuchaste antes, pero son muy pocos la verdad.
Detrás de esas sugerencias están los algoritmos de recomendación musical, sistemas que analizan distintas señales para anticipar qué contenido podría interesarnos. Estas herramientas facilitan el acceso a millones de canciones y ayudan a encontrar nuevos sonidos. Pero también nos hace preguntarnos: si las plataformas aprenden de lo que escuchamos, ¿cómo podemos usarlas para ampliar nuestros gustos y no quedarnos siempre en el mismo lugar?
¿Cómo saben las plataformas qué música me gusta?
Los sistemas de recomendación buscan identificar patrones en nuestros hábitos para sugerir contenido que pueda interesarnos. Para hacerlo, pueden tomar como referencia nuestras reproducciones, búsquedas e interacciones, además de las relaciones entre canciones y artistas.
En YouTube, el historial de reproducción y de búsqueda, las suscripciones y las interacciones, como los “me gusta” o los “no me interesa”, ayudan a personalizar las recomendaciones. El video que estás viendo en ese momento puede influir en las sugerencias que aparecen debajo para reproducir a continuación.
Spotify, por su parte, combina tecnología de personalización con selección editorial. Sus recomendaciones aparecen en espacios como Descubrimiento semanal, Radar de novedades y otras playlists personalizadas. Algunas buscan acercarnos a artistas que todavía no escuchamos y otras priorizan lanzamientos o canciones que podrían encajar con nuestros intereses.
Esto no significa que las plataformas sepan exactamente qué queremos escuchar. Sus sistemas hacen predicciones a partir de señales y patrones. Por eso, a veces encontramos una canción que se convierte en favorita y otras recibimos sugerencias que no tienen nada que ver con nuestros gustos.
¿Todo lo que escuchamos representa nuestros gustos?
No necesariamente. Podemos poner música para estudiar, dormir o entrenar, o escuchar canciones que otra persona eligió. Aunque esas reproducciones formen parte de nuestra actividad, no siempre representan lo que queremos escuchar por gusto personal.
Spotify ofrece una herramienta para excluir canciones o playlists del perfil de gustos y reducir su influencia en las recomendaciones personalizadas. Esta opción puede servir cuando escuchamos música para una actividad puntual y no queremos que esas reproducciones tengan tanto peso en las sugerencias futuras.
Compartir una cuenta también puede modificar las recomendaciones. Si otra persona escucha música desde nuestro perfil, sus reproducciones pueden influir en el contenido que aparece después.
En YouTube, podemos eliminar videos del historial o pausarlo temporalmente para evitar que determinadas reproducciones influyan en las recomendaciones futuras. Estas opciones resultan útiles si usamos la misma cuenta para escuchar música y buscar otros contenidos.
¿Por qué terminamos escuchando música parecida?
Una recomendación puede funcionar como una cadena: escuchamos una canción, la plataforma detecta características que podrían interesarnos y nos propone otras relacionadas. Si seguimos esas sugerencias, el sistema obtiene nuevas señales sobre nuestros hábitos y puede ajustar las próximas recomendaciones.
Este mecanismo resulta útil cuando queremos encontrar música similar a la que ya nos gusta. El problema aparece si buscamos algo diferente y la mayoría de las sugerencias nos devuelve a los mismos artistas, géneros o estilos.
En las conversaciones sobre algoritmos suele aparecer la idea de la burbuja de filtros: un entorno en el que recibimos contenido cada vez más parecido a nuestras preferencias y tenemos menos contacto con otras opciones. Sin embargo, eso no significa que todas las recomendaciones funcionen de esa manera ni que las plataformas nos impidan descubrir música nueva.
Una investigación publicada en Scientific Reports en 2025 analizó los historiales de escucha de alrededor de 50.000 usuarios de Deezer. Sus resultados mostraron que las recomendaciones pueden introducir música nueva, aunque esa novedad no siempre se traduce en una exploración amplia de estilos. Las conclusiones también variaban según cómo se midiera la diversidad musical.
El hallazgo permite entender que descubrir una canción desconocida no es necesariamente lo mismo que ampliar nuestros gustos. Podemos sumar artistas nuevos que suenan muy parecidos a los que ya escuchamos, sin explorar otros géneros o escenas musicales.
¿Qué pasa cuando dejamos que el algoritmo elija?
Un estudio publicado por investigadores de Spotify en 2020 comparó la música que los usuarios escuchaban a través de recomendaciones automáticas con la que elegían por cuenta propia. En la muestra analizada, las reproducciones provenientes de recomendaciones se asociaron con una menor diversidad musical que las elecciones espontáneas.
Los autores señalaron una limitación importante: esa relación no demuestra que los algoritmos sean la causa directa de una escucha menos diversa. También es posible que quienes ya tienen gustos más acotados encuentren más atractivas las recomendaciones familiares.
Sin embargo, los algoritmos también pueden acercarnos a artistas emergentes. Spotify informó que Descubrimiento semanal generó más de 56 millones de descubrimientos de artistas nuevos por semana durante 2025 y que el 77 % correspondió a artistas emergentes. Estas cifras pertenecen a la propia plataforma y no constituyen una evaluación independiente, pero muestran el potencial de las recomendaciones para conectar músicos con nuevas audiencias.
Por eso, el objetivo no tiene que ser dejar de usar estas herramientas, sino combinarlas con otras formas de búsqueda y aprovecharlas para encontrar propuestas diferentes.
Cómo descubrir artistas nuevos en Spotify y YouTube
No hace falta abandonar las plataformas para escuchar algo distinto. Podemos modificar nuestra forma de usarlas y sumar búsquedas que no dependan exclusivamente de la pantalla de inicio.
1. Probá las radios de canciones y artistas.
En Spotify, iniciar una radio a partir de una canción o un artista puede servir para encontrar música relacionada. Para ampliar la búsqueda, elegí como punto de partida un tema que te guste, pero que se aleje un poco de lo que escuchas habitualmente.
2. Explorá las playlists de descubrimiento.
Descubrimiento semanal propone canciones personalizadas y Radar de novedades reúne lanzamientos que podrían interesarte. En lugar de pasar de largo los temas desconocidos, guarda los que te llamen la atención y revisa quiénes los interpretan.
3. Usá YouTube para seguir caminos distintos.
Después de escuchar un tema, mirá las recomendaciones, pero no te quedes únicamente con la primera opción. Buscá sesiones en vivo, versiones acústicas, colaboraciones o presentaciones en festivales. Estos formatos pueden acercarte a artistas que todavía no conocías.
4. Buscá por género, escena o lugar.
En vez de escribir el nombre de un artista conocido, probá búsquedas como “nueva escena indie argentina”, “jazz contemporáneo latinoamericano” o “artistas emergentes de Córdoba”. También podés explorar música de otros países o décadas.
5. Seguí recomendaciones de personas y medios especializados.
Radios, periodistas musicales, blogs, sellos discográficos, curadores de playlists y festivales pueden acercarte a propuestas que todavía no forman parte de tus hábitos. Una recomendación humana también puede aportar contexto sobre un artista, sus influencias o sus colaboraciones.
6. No le digas que no a una canción demasiado rápido.
Una primera escucha no siempre alcanza para saber si algo nos gusta. Si una recomendación te resulta curiosa, probá escucharla completa o volver a ella en otro momento. También podés guardar una playlist con descubrimientos para revisarlos después.
¿Podemos cambiar lo que nos recomienda el algoritmo?
Las recomendaciones no son inamovibles. Nuestras búsquedas, reproducciones e interacciones aportan señales que pueden modificar lo que aparece después. Explorar géneros diferentes, escuchar artistas nuevos y guardar canciones variadas puede ayudar a diversificar las sugerencias.
En YouTube, las opciones “No me interesa” y “No recomendar el canal” permiten indicar qué contenido preferimos evitar. También podemos gestionar el historial de reproducción y de búsqueda, que influye en las recomendaciones.
La clave es tener presente que cada interacción puede aportar información sobre nuestros intereses. Si escuchamos siempre lo mismo, es probable que las sugerencias sigan un camino familiar. Si exploramos de manera intencional, podemos abrir otras posibilidades. No hay una fórmula que garantice resultados perfectos, pero sí formas de participar más activamente en lo que recibimos.
La música que escuchamos también depende de lo que buscamos
Los algoritmos pueden ser una puerta de entrada a artistas que todavía no conocemos, pero no tienen por qué ser nuestra única guía. Sus recomendaciones son útiles para encontrar música cercana a nuestros gustos; las búsquedas propias, las radios, los medios especializados y las sugerencias de otras personas pueden ampliar ese recorrido.
La próxima vez que una playlist termine, podés seguir la recomendación automática o elegir otro camino: buscar un género desconocido, explorar una escena local o escuchar un artista que nunca apareció en tu inicio. Las plataformas sugieren, pero descubrir música también implica tomar la iniciativa.
