OpenAI ha cerrado un acuerdo con Reliance para incorporar búsqueda conversacional con IA en JioHotstar, la plataforma de streaming del conglomerado indio. La idea es sencilla de entender si piensas en cómo buscas algo en una estantería enorme: en vez de recorrer fila por fila, le pides a alguien que conoce el catálogo que te guíe con preguntas y sugerencias. En este caso, ese “alguien” será un asistente basado en la API de OpenAI, capaz de interpretar lo que el usuario quiere con lenguaje natural y devolver resultados y recomendaciones con contexto.
Según informó TechCrunch, la función permitirá buscar películas, series y deportes en directo usando texto y voz, y lo hará en múltiples idiomas. Ese detalle no es menor en India, donde conviven numerosas lenguas y hábitos de consumo muy distintos según región, edad y acceso a dispositivos.
Cómo funcionará la búsqueda conversacional dentro de JioHotstar
La promesa central es que el usuario deje de “traducir su intención” a palabras clave rígidas. En vez de escribir “thriller 2023” o “cricket highlights”, la conversación puede ser del tipo: “Quiero algo ligero para ver con mi familia, que no sea muy largo” o “Ponme un partido emocionante de la última semana”. La plataforma respondería con propuestas ajustadas a ese pedido y, con el tiempo, afinadas por preferencias e historial.
Aquí conviene aterrizarlo con un ejemplo cotidiano: cuando llegas a una biblioteca y dices “me apetece una novela parecida a esta, pero más corta y con humor”, un buen bibliotecario no solo te da títulos; también te hace una o dos preguntas para calibrar tono, ritmo y tema. La IA conversacional apunta a convertirse en ese intermediario entre el catálogo y la intención real del espectador.
El anuncio también destaca el uso de prompts de voz. En mercados donde el teclado no siempre es el medio más cómodo —por idioma, alfabetización digital, accesibilidad o simple preferencia— la voz puede convertir la búsqueda en una acción más “de sofá”: hablar, elegir, reproducir.
Un paso más: recomendaciones de JioHotstar dentro de ChatGPT
La parte más llamativa del acuerdo es su planteamiento como “doble vía”. No se trata solo de meter un asistente en JioHotstar, sino de llevar el descubrimiento de contenidos también a ChatGPT. Las compañías planean que, cuando alguien busque entretenimiento desde ChatGPT, pueda recibir recomendaciones contextuales de JioHotstar y acceder a “deep links” que lo lleven directamente a títulos del catálogo, tal como recogió TechCrunch.
Esto cambia el tablero porque la búsqueda ya no ocurre únicamente dentro de la app del servicio. Si el usuario empieza su recorrido en una conversación general —como quien le pregunta a un amigo “¿qué veo hoy?”— la plataforma de streaming intenta estar presente en ese primer momento de intención. Para JioHotstar, es una forma de ganar visibilidad fuera de su propio “jardín”; para OpenAI, es una expansión de utilidad práctica en un terreno donde la gente toma decisiones todos los días: qué ver.
La carrera por el “Netflix de tu intención”: streaming y TV se vuelven conversacionales
La integración llega en un contexto donde la industria ya está probando interfaces similares. Netflix comunicó en mayo de 2025 que estaba testeando una experiencia de búsqueda apoyada en ChatGPT para encontrar contenido con lenguaje natural. Por su parte, Google anunció en noviembre funciones de descubrimiento impulsadas por Gemini en su plataforma Google TV. En otras palabras: la conversación se está convirtiendo en la nueva caja de búsqueda, igual que en su día el control remoto desplazó a levantarse del sofá para cambiar de canal.
Detrás hay una motivación muy concreta: el catálogo crece más rápido que la paciencia del usuario. Cuando hay miles de opciones, el problema no es la escasez, sino el exceso. El resultado es familiar: pasas más tiempo “ojeando” que viendo. La búsqueda con IA intenta recortar ese tiempo muerto, guiando desde la intención hacia una decisión reproducible.
Personalización: el equilibrio entre utilidad y control
El anuncio menciona recomendaciones basadas en preferencias e historial, lo que abre dos conversaciones paralelas. La primera es la de la utilidad: si alguien ve mayoritariamente comedias en hindi y deportes en directo, tiene sentido que el sistema lo aprenda y priorice propuestas relevantes. Es como cuando tu cafetería de confianza ya sabe si tomas el café solo o con leche: no es magia, es memoria.
La segunda conversación es el control del usuario: cuánto se personaliza, cómo se explican las sugerencias y qué opciones hay para reiniciar o ajustar ese perfil. En servicios de streaming, una mala recomendación repetida puede sentirse como un altavoz que insiste en lo mismo. La búsqueda conversacional, bien hecha, debería permitir corregir en tiempo real: “No quiero violencia”, “Prefiero algo más corto”, “No me muestres realities”. Esa capacidad de matizar con lenguaje natural es, potencialmente, más humana que una hilera de filtros.
India como pieza clave en la expansión de OpenAI
OpenAI está reforzando su presencia en India y este acuerdo encaja con esa estrategia. TechCrunch señala que el país supera los 100 millones de usuarios semanales de ChatGPT, y que OpenAI planea abrir oficinas en Mumbai y Bengaluru a lo largo de 2026, sumándose a su base actual en Nueva Delhi. Esto apunta a un movimiento de largo plazo: estar más cerca del ecosistema local, de clientes empresariales y de integraciones con servicios masivos.
El anuncio se realizó durante el India AI Impact Summit en Nueva Delhi, un escenario que subraya el componente geopolítico y de industria: la IA no solo se discute en laboratorios; se presenta como infraestructura cultural y económica. Según la cobertura, Sam Altman compartió agenda con figuras como Dario Amodei (Anthropic) y Sundar Pichai (Google), lo que refuerza la idea de que India es un campo de competencia y colaboración a la vez.
“De la curiosidad al contexto”: lo que persigue OpenAI en entretenimiento y deportes
Fidji Simo, responsable de aplicaciones en OpenAI, enmarcó la alianza como un paso hacia experiencias más personalizadas en entretenimiento y live sports, facilitando el salto “de la curiosidad al contexto”. Traducido al día a día: no solo darte un resultado, sino ayudarte a decidir. La diferencia entre “hay un partido” y “este partido fue ajustado, con remontada en el final, y dura 12 minutos en resumen” es enorme para quien solo tiene un rato libre.
El directivo de JioStar Uday Shankar también apuntó, en declaraciones recogidas por TechCrunch, que incorporar IA al descubrimiento de contenidos puede cambiar la forma en que el público encuentra y se engancha con la programación. Y es lógico: cuando la recomendación deja de ser una vitrina estática y pasa a ser una conversación, el usuario siente que pide “a medida” en lugar de aceptar lo que está en portada.
Qué puede significar para el usuario: menos fricción, más conversación
Si la implementación está bien afinada, el beneficio más tangible será reducir fricción. Buscar con preguntas naturales puede ser más rápido que probar combinaciones de palabras clave, sobre todo en catálogos grandes y en escenarios de consumo compartido: familia, amigos, grupos. En esas situaciones, el lenguaje natural permite negociar: “Algo que le guste a quien quiere acción, pero sin que sea demasiado oscuro”. La IA puede funcionar como mediador, proponiendo opciones que cumplan el mínimo común.
El reto será mantener la experiencia transparente y consistente. La conversación no puede convertirse en un laberinto ni en una máquina de “relleno” que responde bonito pero no encuentra lo que hay. En streaming, la precisión es el verdadero lujo: que lo que pides aparezca, y que lo que aparece tenga sentido.