Después de 18 años al frente de Spotify, Daniel Ek cedió el puesto de consejero delegado a principios de 2026, dando paso a una inédita estructura de co-liderazgo entre Alex Norström y Gustav Söderström, dos veteranos con más de 15 años en la compañía. Una de sus primeras decisiones estratégicas apunta directamente al corazón del negocio: el algoritmo de recomendación.

Más control para el usuario

Taste Profile es una función que permite a los usuarios de Spotify Premium ajustar manualmente sus preferencias de contenido, indicando a la plataforma qué tipo de música, podcasts o audiolibros desean que el algoritmo les recomiende con mayor o menor frecuencia.

A diferencia del sistema actual, donde las recomendaciones se generan casi exclusivamente a partir del historial de escucha y el comportamiento del usuario, Taste Profile introduce una capa de personalización activa impulsada por inteligencia artificial.

Söderström presentó la función durante el festival SXSW en Austin, explicando que la herramienta responde a una demanda creciente de los usuarios que quieren más control sobre lo que escuchan. La función se encuentra actualmente en fase beta y estará disponible inicialmente para suscriptores premium en Nueva Zelanda en las próximas semanas, antes de expandirse a otros mercados.

El lanzamiento de Taste Profile se produce en un contexto de creciente debate en la industria musical sobre el papel de los algoritmos en el descubrimiento de nuevos artistas. Muchos músicos y sellos discográficos han denunciado la llamada “fatiga algorítmica”, es decir, la tendencia de las plataformas de streaming a priorizar contenido de artistas ya consolidados o canciones virales, limitando la visibilidad de propuestas emergentes o de nicho.

Cifras récord y nueva visión

La nueva dirección de Spotify hereda una compañía en su mejor momento financiero. En el cuarto trimestre de 2025, la plataforma alcanzó 751 millones de usuarios activos mensuales y 290 millones de suscriptores de pago, lo que supone un incremento del 10% interanual.

Los nuevos co-CEOs han declarado que 2026 será el “año de elevar la ambición”, con el objetivo de convertir al 15% de la población mundial en suscriptores de pago.

Para el mercado hispanohablante, las implicaciones son significativas. España y América Latina son regiones donde Spotify mantiene un liderazgo claro frente a competidores como Apple Music, Amazon Music y YouTube Music.

La posibilidad de que los usuarios personalicen sus recomendaciones podría beneficiar a artistas latinos, especialmente aquellos que actualmente quedan fuera de las playlists algorítmicas dominadas por el pop anglosajón, siempre que sepan aprovechar estratégicamente estas nuevas herramientas.

La gran incógnita es si Taste Profile será una herramienta real de empoderamiento del usuario o una respuesta a las críticas sobre la opacidad del algoritmo. Lo que sí parece claro es que, bajo su nuevo liderazgo, Spotify está dispuesta a redefinir el funcionamiento del sistema que la convirtió en la plataforma de streaming musical más grande del mundo.

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El estudio analizó las reproducciones de 317 artistas, representando un total de más de 25.3 mil millones de reproducciones en Spotify. Los artistas estudiados se dividen en cuatro grupos: emergentes, en desarrollo, consolidados y estrellas, que el reporte define como sigue:

• Artistas emergentes: Los artistas emergentes tienen menos de 1000 seguidores en Spotify, con un máximo de unas pocas decenas de miles de oyentes.
• Artistas en desarrollo: Los artistas en esta categoría tienen una pequeña comunidad de al menos 1000 seguidores en Spotify y varias decenas de miles de oyentes únicos. A menudo, tienen una pista que se destaca sobre las demás, contribuyendo significativamente al consumo total en su perfil.
• Artistas consolidados: En este grupo, los artistas tienen una comunidad bien establecida con más de 10,000 seguidores y más de 100,000 oyentes únicos en Spotify. Generalmente, tienen varios sencillos que han tenido un buen rendimiento.
• Estrellas: Esta categoría incluye a los principales artistas de su género musical. Tienen un mínimo de varios cientos de miles de seguidores y más de un millón de oyentes únicos.

A continuación, presentamos resumen de los principales hallazgos:

1. Crecimiento del streaming musical y dominio de Spotify

El streaming de música ha crecido exponencialmente desde su lanzamiento, con los ingresos del mercado global de la música aumentando de 13.6 mil millones de dólares en 2015 a 28.6 mil millones de dólares en 2023 (según cifras de la IFPI), y el streaming representa más del 67,3% de este mercado. Spotify, como líder del mercado, controla el 31% del consumo de streaming, superando con creces a competidores como Apple Music y Amazon Music.

2. Tipos de listas de reproducción y comportamiento de escucha

El informe clasifica el consumo de música en dos tipos principales: escucha activa (intencional, dirigida por el usuario) y escucha programada (guiada por algoritmos). Mientras que la escucha activa representa el 60.7% de las reproducciones, la escucha programada constituye el 34.3%. La escucha programada, especialmente a través de listas de reproducción algorítmicas, desempeña un papel crucial en el descubrimiento de música y la generación de reproducciones.

Las listas de reproducción algorítmicas de Spotify, como Radios, Daily Mix, Discover Weekly y Release Radar, ofrecen experiencias personalizadas, generando más del 18% de las reproducciones totales. Solo las Radios representan un significativo 36% de toda la escucha programada, mientras que Daily Mix y otras listas algorítmicas representan el 25%.

3. Impacto de los algoritmos en la distribución de las reproducciones

Desde 2015, las listas de reproducción algorítmicas han crecido en influencia, ahora responsables de más del 21% de las reproducciones. El impacto financiero de estas listas también es considerable, con estimaciones que sugieren que generan entre 858 millones y 1.16 mil millones de dólares en ingresos para Spotify. La creciente importancia de estas listas destaca su papel central en el consumo musical moderno.

4. Diferencias por género musical

La influencia del algoritmo de Spotify no es uniforme en todos los géneros musicales. El Pop y la Música Electrónica son los más favorecidos, con las listas de reproducción algorítmicas generando un mayor porcentaje de reproducciones para estos géneros. En contraste, el Afropop y el Rap tienen una menor exposición a estas listas.

5. Estatus del Artista y Representación en Listas de Reproducción

El informe enfatiza que el estatus de un artista influye significativamente en la distribución de sus reproducciones. Los artistas emergentes tienden a tener una mayor proporción de escuchas programadas (alrededor del 60%), mientras que los artistas consolidados reciben más escuchas activas (64%). Los artistas establecidos y en desarrollo se benefician más de los algoritmos de recomendación de Spotify, especialmente a través de las Radios, ya que estas listas mejoran su visibilidad.

El algoritmo de recomendación de Spotify es fundamental para su éxito como líder del mercado. A medida que las listas de reproducción algorítmicas superan a las editoriales en cuanto a influencia, optimizar las recomendaciones y dominar el sistema de referencia de Spotify se ha vuelto crucial para los artistas, especialmente aquellos que están en las primeras etapas de sus carreras. El informe sugiere que el descubrimiento impulsado por algoritmos continuará moldeando la industria musical en el futuro.

El informe arroja luz sobre cómo los algoritmos de Spotify no solo moldean el comportamiento de los usuarios, sino que también impactan en el mercado musical en general, especialmente para los artistas que buscan visibilidad y crecimiento en un panorama cada vez más competitivo.

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En un esfuerzo por arrojar luz sobre este enigma digital, investigadores de renombradas instituciones en Estados Unidos y Europa se han sumergido en los datos proporcionados por usuarios que optaron por descargar sus datos bajo el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE. Liderados por Karan Vombatkere de la Universidad de Boston, este equipo multidisciplinario se embarcó en una misión para desentrañar los misterios del algoritmo de TikTok.

El estudio, que ha sido aclamado como un primer paso crucial hacia la comprensión del funcionamiento interno de la plataforma, reveló algunas ideas fascinantes sobre cómo TikTok personaliza el contenido para sus usuarios. Vombatkere y sus colegas identificaron dos categorías principales de recomendaciones: la «explotación» de los intereses pasados del usuario y la «exploración» de nuevos contenidos para ampliar su experiencia en la plataforma.

Los hallazgos del estudio arrojaron luz sobre el hecho de que entre el 30% y el 50% de los primeros 1,000 videos que encuentran los usuarios de TikTok están directamente relacionados con sus intereses previos. Este contenido es impulsado por una variedad de factores, que van desde la similitud con videos previamente gustados hasta las cuentas que el usuario sigue en la plataforma. Sin embargo, el estudio también señala que la proporción de videos recomendados basados en intereses pasados varía significativamente entre los usuarios, destacando la naturaleza altamente personalizada del algoritmo de TikTok.

Franziska Roesner, profesora de la Universidad de Washington y miembro del equipo de investigación, subraya la importancia de comprender cómo los usuarios realmente interactúan con TikTok y cómo el algoritmo moldea su experiencia en la plataforma. Aunque el estudio arroja luz sobre algunas áreas clave, Roesner señala que quedan muchas preguntas por responder, especialmente en lo que respecta a la variabilidad de la experiencia del usuario y a la proporción real de recomendaciones de TikTok en la ecuación exploración-explotación.

La metodología innovadora utilizada en este estudio, que aprovechó los datos recopilados bajo el GDPR, ha sido elogiada por expertos en la academia. Manoel Horta Ribeiro, investigador en el Instituto Federal Suizo de Tecnología de Lausana, elogió el enfoque del equipo para obtener datos y destacó la importancia de comprender cómo funciona el sistema de recomendación de TikTok en un panorama digital en el que la aplicación ejerce un control considerable sobre el contenido que consumen los usuarios.

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Pero este éxito se ha visto parcialmente empañado por el descubrimiento de que sus fans han pirateado el algoritmo de Spotify para multiplicar artificialmente las reproducciones. Y la polémica ha tocado a la cantante, pues en su cuenta oficial retuiteó un tuit de fans donde animaban a engañar a las reproducciones.

¿Es posible hackear el algoritmo de Spotify?

La plataforma establece una serie de reglas para contar como válida una reproducción de un tema musical, por lo que es posible aprovechar esas reglas para subir el número de reproducciones de forma artificial.

Como explica el sitio web The Rest of the World, los fans de Anitta se organizaron en Twitter para crear listas de reproducción que incluyen la canción Wrap indicando a los usuarios  utilizar diferentes cuentas en Spotify y cambiar de cuenta después de 20 reproducciones”.

La cuenta oficial de la cantante no solo retuiteó el tuit, sino que al día siguiente se sortearon cuentas de Spotify Premium entre todos los que enviaran capturas de pantalla escuchando la canción. La web The Rest of the World localizó más de 100 playlists con nombres como “Wrap #1” o “Wrap 20x”, en cuya descripción explicaban los trucos para que Spotify cuente como válidas las reproducciones aunque nadie las escuche: “Reprodúcela solo una vez al día, no lo dejes en modo aleatorio y sube el volumen”.

Algunos fans confesaron a la web cómo habían creado múltiples listas de reproducción con distintas cuentas para reproducir la canción 2.000 veces al día.

Inflar reproducciones en Spotify es común en Brasil

En julio pasado, el Centro de Investigación de Delitos Cibernéticos de Brasil cerró 84 sitios web que alquilaban bots para aumentar artificialmente los números de reproducciones de artistas brasileños. Spotify penaliza estas acciones, eliminando las cuentas de quienes las utilizan. Pero en el caso de Anitta, han sido los fans quienes han impulsado esta campaña de “lanzamiento”, y aquí no se puede culpar al artista.

Para los expertos, es una muestra de la fuerza de su música. Y tampoco sabemos el porcentaje de influencia real de ese “hackeo” a Spotify. Aunque está por ver si ese retuit desde su cuenta oficial puede representar un problema.

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Discovery Mode se presentó por primera vez en noviembre pasado y actualmente está en versión piloto. Según el esquema, los artistas y los sellos pueden influir en el algoritmo del servicio de streaming, asegurándose de que la máquina de Spotify esté al tanto de las prioridades actuales del artista o sello en cuanto a lanzamientos, o cualquier otra pista que considere relevante promocionar.

Luego, el algoritmo priorizará esos tema cuando envíe la música del artista a los usuarios que ya ha identificado como interesados, o potencialmente interesados, en la producción de dicho artista; el impulso se produce a través de las listas de reproducción personalizadas, los canales de radio y la función de reproducción automática de Spotify.

Sin embargo, este nuevo servicio ha resultado ser algo controvertido en la comunidad musical, porque su uso tiene un costo. Básicamente, el artista o el sello tienen que aceptar una regalía más baja en cualquier reproducción generada a través de Discovery Mode.

Algunos ven eso similar a la práctica común en la era del CD de ofrecer a los minoristas un descuento si le dieron a un lanzamiento una posición privilegiada en la tienda. Pero otros lo ven más a la par con la payola, la práctica muy poco fiable y a menudo ilegal de sobornar a las estaciones de radio para que reproduzcan música de un artista.

Los críticos del Discovery Mode han afirmado durante mucho tiempo que la herramienta podría atraer principalmente a grandes discográficas y amplificar la competencia por oyentes, lo que obligaría a los creadores independientes a conformarse con una tasa de regalías por cada reproducción por debajo de la actual de Spotify, con el fin de seguir atrayendo fans.

Por su parte Spotify, durante la conferencia de inversores «Stream On» de febrero de 2021 confirmó su compromiso con esta herramienta, y en su informe de ganancias del primer trimestre de 2021 indicó que los primeros resultados de las discográficas participantes han sido positivos, reportando un 30% de aumento en las reproducciones alcanzadas mediante el Discovery Mode. Esto nos devuelve a la eterna pregunta sobre si Spotify es un vehículo de ventas o de promoción. ¿Es preferible alcanzar más público pero ganar menos por cada uno de ellos? Las grandes discográficas definitivamente pueden permitírselo, pues operan sobre una base de cuota de mercado, pero una discográfica independiente no.

En su carta a Daniel Ek los legisladores indican que el Discovery Mode dar origen a una «carrera hacia el fondo» en la que los artistas y las discográficas se sientan obligados a aceptar regalías más bajas como una forma necesaria de abrirse paso en un entorno musical extremadamente saturado y competitivo. Dependiendo de cómo se implemente el programa, existe una preocupación adicional de que aceptar tarifas más bajas para este impulso en el algoritmo de Spotify ni siquiera puede garantizar más reproducción, si prácticamente todos los artistas comerciales también están haciendo lo mismo.

En un momento en que la pandemia global ha devastado los ingresos de los músicos y otros artistas, sin un camino claro de regreso a los niveles prepandémicos, cualquier plan que en última instancia podría llevar a recortar aún más el salario de los artistas plantea importantes problemas de regulación.

Nadler y Johnson le hacen cinco preguntas a Ek. Entre otras cosas, quieren que se aclare si y cuándo se implementará Discovery Mode para todos los artistas y sellos, y cómo se asegurarán de que el servicio no se vuelva completamente ineficaz una vez que todos lo estén usando. También quieren más claridad sobre qué descuento involucrará, si a todos los artistas y sellos se les cobrará la misma tarifa, y cómo aquellos que lo utilicen podrán medir la efectividad del servicio.

Ek tiene hasta el 16 de junio para responder.

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