Crees que eliges dónde comer, pero el algoritmo ya pidió por ti

A las nueve de la noche, con el celular en la mano, me encontré haciendo lo mismo de siempre: abrir Google Maps y dejar que alguien más decida por mí. La pantalla ofrecía certezas: 4.8, 4.9, fotos perfectas, mesas llenas. Afuera, en la calle, había otros lugares que no aparecían arriba en la lista. Dudé un segundo. Luego entré al que ya conocía gracias a reels y reseñas positivas, ese lugar que se ve lindo en tu feed.

Hay algo silencioso en esa repetición. Uno cree que está explorando, pero en realidad está afinando un hábito. Los sistemas de recomendación están diseñados para eso: reducir el margen de error. Según el Digital 2024 Global Overview Report de DataReportal, más del 70% de los usuarios descubre negocios locales a través de plataformas digitales, y en ese proceso las reseñas y calificaciones se vuelven el primer filtro, incluso antes de ver el lugar.

Cómo el algoritmo decide dónde comer por ti

Eli Pariser lo explicó hace más de una década con una imagen que no ha perdido fuerza: vivimos dentro de una burbuja de filtro. El algoritmo aprende de cada elección y ajusta lo que vemos después. Si buscas tacos, te muestra los tacos que ya funcionaron para otros. Lo inesperado queda más abajo, donde casi nadie llega.

Esa lógica se siente distinta cuando alguien la vive desde dentro. Arturo Ramírez, sommelier que ha pasado años en sala comenta: “Las expectativas más altas vienen de críticas o recomendaciones como las de la Guía Michelin”. El comensal ya llega con una idea en la cabeza. La experiencia empieza antes de sentarse.

Lo vi en la mesa de al lado. Una pareja revisaba fotos del menú antes de pedir, como si necesitara confirmar algo. El plato aún no llegaba y ya había una comparación en marcha.

Lo que las reseñas no pueden contar de un restaurante

La Chef Flor Camorlinga lo percibe desde otro ángulo. En su cocina en Plok, la presión no viene solo del fuego, sino del espejo digital que todo lo mide. Aun así, insiste en algo simple: cocinar lo que quiere comer, no lo que mejor se fotografía. Sabe que una reseña puede capturar un momento, pero no la intención completa. Y que muchas opiniones nacen de un día específico, no de la realidad constante de un lugar .

“Desde el día uno me gusta cocinar lo que me gusta comer, entiendo cuando algún cliente no disfruta de algún plato o le parece un poco extraño y diferente, mi filosofía es crear una cocina que respete al producto e interés del comensal”, agregó la chef.

Y hay algo más difícil de capturar. Flor lo dice directo: “Gran parte… necesitas tener contacto con los clientes directamente”. Esa parte ocurre en cosas mínimas: una recomendación hecha con intención, el tono de una conversación, la forma en que alguien se queda un poco más en la mesa. Nada de eso escala en una plataforma, pero es lo que hace que quieras volver.

La ciudad que el algoritmo te deja ver

Mientras tanto, los sistemas algoritmicos siguen afinando su puntería. La escritora de «La era del capitalismo de la vigilancia», Shoshana Zuboff describe este modelo como una forma de anticipar comportamiento a partir de datos. No necesita entender lo que buscas en profundidad, le basta con saber qué te hará decidir más rápido. La eficiencia funciona. La sorpresa se reduce.

Ese patrón también moldea la ciudad. Los mismos lugares se saturan, otros desaparecen sin haber tenido oportunidad. La cultura gastronómica, que antes dependía del boca a boca y del azar, ahora pasa por filtros invisibles que ordenan qué merece atención. Y lo hacen con una lógica clara: mantenerte dentro.

Entonces cambié un gesto mínimo. Dejé de mirar la pantalla primero. A veces camino un poco más, me asomo a un lugar con menos luz, escucho el ruido de la cocina, veo si alguien se queda hablando después de pagar. No siempre acierto, pero cuando pasa, se siente distinto.

Deja de mirar la pantalla y descubre restaurantes que tienen platillos con intención. Crédito: Restaurante Plonk

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