Spotify podría estar trabajando en una nueva función que permitiría a los usuarios describir con sus propias palabras el tipo de música que desean escuchar, en lugar de depender exclusivamente del historial de reproducciones.

Aunque la compañía no ha realizado un anuncio oficial, referencias encontradas en el código de la aplicación sugieren que el servicio busca dar un paso hacia recomendaciones más personalizadas y conversacionales.

El hallazgo fue realizado por Android Authority tras analizar la versión 9.1.28.385 de la app, donde aparecieron menciones a una herramienta denominada “Notas”, vinculada al llamado “Perfil de gusto”. Este perfil es el sistema interno que utiliza la plataforma para construir sugerencias automáticas, como las listas Discover Weekly o el resumen anual Wrapped, basadas en los hábitos de escucha de cada usuario.

De implementarse, la función permitiría escribir mensajes dentro de la aplicación con indicaciones directas, por ejemplo, explicar que se desea descubrir nuevos artistas, reducir la presencia de un género específico o explorar un estado de ánimo musical distinto.

La propuesta transformaría la lógica actual de recomendaciones —basada principalmente en datos de comportamiento— en un modelo híbrido que combine análisis algorítmico con instrucciones explícitas del oyente.

Según los indicios encontrados en el código, estas “Notas” podrían añadirse, editarse o eliminarse, aunque existirían límites en la cantidad de mensajes y en la extensión de cada uno. Además, eliminar una nota reduciría gradualmente su influencia en las recomendaciones, lo que sugiere un sistema diseñado para ajustar el perfil musical de manera progresiva y no de forma inmediata.

Hasta ahora, los usuarios que querían modificar sus sugerencias tenían opciones indirectas, como ocultar canciones, marcar contenidos como no deseados o reproducir nueva música para “reentrenar” el algoritmo. Este proceso, aunque efectivo, resultaba poco transparente. La posible nueva herramienta buscaría simplificar ese control mediante instrucciones claras, acercando la experiencia a una interacción más similar a la de un asistente digital.

El cambio apunta a una tendencia más amplia en la industria tecnológica: pasar de sistemas que interpretan únicamente el comportamiento del usuario a interfaces donde la persona puede expresar sus preferencias de forma directa. En lugar de deducir gustos exclusivamente a partir de datos pasivos, la plataforma permitiría introducir contexto, intenciones o cambios de interés que los algoritmos no siempre detectan con precisión.

Este enfoque también responde a uno de los desafíos históricos de los servicios de streaming: la dificultad de adaptarse cuando los hábitos musicales cambian. Un usuario puede atravesar etapas en las que busca sonidos diferentes —por ejemplo, explorar nuevos géneros o abandonar recomendaciones repetitivas—, algo que los modelos predictivos tradicionales tardan en reflejar.

Aunque la función aún no tiene fecha de lanzamiento confirmada, las referencias encontradas muestran que la compañía continúa invirtiendo en mecanismos de personalización más sofisticados. En los últimos años, la plataforma ha reforzado sus sistemas de recomendación mediante inteligencia artificial y análisis de datos, convirtiéndolos en uno de los principales diferenciadores frente a otros servicios de música en línea.

La posible incorporación de mensajes escritos por el usuario representaría un cambio conceptual: de un modelo basado en la observación silenciosa del comportamiento a otro que introduce diálogo entre persona y algoritmo. Esta transición podría redefinir la forma en que se construyen las recomendaciones musicales, combinando señales de uso con indicaciones explícitas.

Por ahora, se trata de una función en fase de desarrollo detectada a partir del análisis técnico de la aplicación, lo que no garantiza su lanzamiento público. Sin embargo, el descubrimiento refuerza la dirección que están tomando las plataformas digitales: sistemas cada vez más personalizados, configurables y capaces de adaptarse no solo a lo que el usuario hace, sino también a lo que dice que quiere escuchar.