Facebook comenzó a implementar una herramienta que permite a los usuarios decirle directamente a la plataforma qué contenido quieren ver y cuál prefieren evitar, en lugar de depender únicamente de que el sistema lo infiera a partir de sus clics, pausas y reacciones. La función, llamada “Tu algoritmo” (Your Algorithm), utiliza inteligencia artificial para ajustar en tiempo real las recomendaciones del Feed y de Reels según las instrucciones que la persona escriba en lenguaje natural.
Meta, empresa propietaria de la red social, anunció el lanzamiento el martes 13 de octubre. La herramienta ya existía en Instagram, donde se presentó primero para Reels en diciembre de 2025 y luego se extendió al Feed y a Explore en junio. Threads, por su parte, cuenta con una función similar llamada “Dear Algo”, que también permite a los usuarios influir en los contenidos sugeridos.
Cómo acceder y usar la nueva herramienta
Para utilizar “Tu algoritmo”, el usuario debe abrir el menú de tres puntos que aparece en cada publicación del Feed o de Reels. Desde allí puede ingresar directamente a la sección “Tu algoritmo”, un espacio dedicado donde es posible añadir y administrar los temas de interés propio.
En ese mismo menú también están disponibles las opciones “Me interesa” y “No me interesa”, que permiten reaccionar de forma inmediata a una recomendación puntual.
La diferencia frente a los mecanismos anteriores es que el usuario ya no está limitado a presionar un botón. Puede describir, con sus propias palabras, qué tipo de contenido desea ver más o menos. Si alguien quiere más videos sobre armado de computadoras y menos material de chismes de celebridades, puede escribirlo de forma explícita en lugar de esperar a que el algoritmo lo detecte con el tiempo.
Facebook, además, puede formular preguntas de seguimiento para entender mejor por qué una publicación resultó atractiva o por qué se prefiere ver menos contenido de ese tipo, lo que da la posibilidad de ampliar la respuesta con más detalle.
El funcionamiento técnico detrás del sistema
Según explicó Meta, la compañía emplea modelos de lenguaje de gran escala (LLM) para que sus sistemas de clasificación de contenido comprendan el contexto y la intención detrás de cada solicitud.
Hasta ahora, Facebook se había apoyado principalmente en señales de comportamiento, como los “me gusta”, los comentarios y los hábitos de visualización, para predecir qué podría interesarle a cada persona. La incorporación de comentarios en lenguaje natural añade una capa adicional a ese proceso: en lugar de depender exclusivamente de que el sistema infiera los gustos del usuario, este puede explicarlos de manera directa.
De acuerdo con Meta, los cambios en las preferencias se reflejan en las recomendaciones durante la misma sesión de uso, sin necesidad de esperar a una actualización posterior del sistema. El objetivo declarado por la compañía es que las recomendaciones de contenido resulten más relevantes para cada usuario, de acuerdo con la información difundida por Meta.
Parte de una estrategia más amplia de personalización
El lanzamiento de “Tu algoritmo” en Facebook se inscribe en un esfuerzo mayor de Meta por dar a los usuarios más influencia sobre la forma en que descubren contenido en sus distintas plataformas, en momentos en que la inteligencia artificial tiene un peso creciente en esos sistemas. La compañía ya había probado ideas similares en Instagram y Threads antes de extenderlas a Feed y Reels.
Esta aproximación acerca a las redes sociales a la lógica de personalización que utilizan los servicios de streaming, donde los usuarios pueden ajustar sus recomendaciones según sus propios intereses y preferencias declaradas. Meta señaló que el despliegue de la función comenzó de manera progresiva y que la disponibilidad puede variar según el usuario a medida que se expande el acceso.
La plataforma seguirá siendo la encargada de clasificar y recomendar el contenido que aparece en el Feed y en Reels, pero ahora con una participación más directa de quienes consumen esa información. El sistema continuará funcionando mediante la combinación de señales de comportamiento tradicionales, como los “me gusta” y el tiempo de visualización, junto con las indicaciones explícitas que cada usuario decida aportar a través de la nueva herramienta.