Así conseguía iTunes clavar nuestros gustos musicales con el botón Genius. Firmaba ahora mismo por volver a tenerlo en mi iPhone

Publicado: julio 14, 2026, 4:23 pm

Quienes usaron iTunes antes de su transformación en Apple Music seguramente utilizaron una funcionalidad muy conocida: las listas Genius. Con un simple botón sobre nuestra canción favorita, iTunes era capaz de crearnos una lista de música con un alto porcentaje de éxito en nuestro gusto. Muchos se preguntaron entonces qué genio se ocultaba tras las listas Genius de iTunes.

Listas Genius de iTunes: el alma detrás del algoritmo

Recuerdo utilizar el botón Genius con bastante frecuencia en mi iPhone hace años. Con la llegada de Apple Music en iOS 8, Apple comenzó a ocultar esta funcionalidad para eliminarla por completo con iOS 10. Del Mac tardó más tiempo en desaparecer. Pese a todo esto, no se han borrado mis buenas impresiones del sistema de recomendación, que ha sido un auténtico misterio para la mayoría de mortales.

Gracias a un post en Quora recogido en la revista MIT Technology Review, sabemos cómo funcionan las listas Genius de iTunes. El autor del post original era un ingeniero de Apple llamado Erik Goldman, que desveló el funcionamiento del sistema.

Básicamente, nuestra librería de canciones se compara con las librerías de todos los usuarios de Genius. Apple entonces ejecuta unos algoritmos anteriormente secretos, que Goldman describe como algoritmos de recomendación similares a los usados por servicios como Netflix. 

«El cálculo de las estadísticas resultantes se realiza a nivel global, de forma regular y se almacenan en una caché», aseguró el ingeniero. Dentro del análisis de factores estadísticos se encuentran las variables latentes. Según Wikipedia, «son las variables que no se observan directamente sino que son inferidas a partir de otras variables que se observan».

Mediante estas técnicas estadísticas y utilizando las variables latentes de un conjunto de datos, se vuelve mucho más sencillo de resolver el problema pues se reduce su tamaño. Una vez tienes definidas las variables clave, se utiliza un modelo de espacio vectorial. Con él, tenemos casi todas las piezas del funcionamiento de las listas Genius de iTunes.

Dicho de una forma más sencilla: Genius no escuchaba tu música, escuchaba tus gustos comparados con los de millones de personas más. Si mucha gente que tenía en su biblioteca la misma canción que tú también solía tener otras diez canciones concretas, Genius entendía que esas diez canciones probablemente también te iban a gustar a ti, aunque nunca las hubieras escuchado. 

No era magia ni inteligencia artificial como la entendemos ahora, era estadística pura aplicada a millones de bibliotecas de iTunes trabajando en conjunto, algo parecido a lo que hace Netflix cuando te recomienda una serie porque a gente con tus mismos gustos también le gustó.

Genius sigue vivo, pero solo si sabes dónde mirar

Toda esta tecnología ha sido sustituida en el iPhone por Apple Music y sus listas seleccionadas por editores. Pero el nombre no ha desaparecido del todo: en la app Música para Mac, dentro del menú Archivo, sigue existiendo la opción de crear una playlist Genius o activar el Genius aleatorio. 

Ambas funciones siguen apoyándose en el mismo principio de comparar tu biblioteca con la de otros usuarios para tejer una lista con sentido. Es curioso encontrarse ese vestigio prácticamente intacto casi veinte años después, escondido en un rincón del escritorio mientras en el móvil ya ni se le espera.

Lo que sí sobrevivió en todas las plataformas, con otro nombre, fue la idea de partir de una canción para construir algo más grande: hoy Apple Music te deja crear una estación a partir de cualquier tema que te guste, un sistema similar en espíritu a Genius, pero que en mi caso no termina de acertar con la misma puntería que aquel botón que tantas tardes me acompañó.

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La noticia

Así conseguía iTunes clavar nuestros gustos musicales con el botón Genius. Firmaba ahora mismo por volver a tenerlo en mi iPhone

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Applesfera

por

Eduardo Archanco


Guille Lomener

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