Reed Hastingsn, nascido em outubro de 1960, Ele se formou em engenharia, depois fazendo mestrado em ciência da computação em Stanford. O primeiro emprego de Hastings foi na Adaptive Technology. Hastings deixou Adaptive Technology em 1991 para começar sua primeira empresa, Pure Software, que produzia produtos para solucionar problemas de software. Marc Randolph, empreendedor e especialista em marketing que havia sido um dos cofundadores da startup a Integrity QA. Randolph com formação em geologia.

Começou com Reed Hastings e Marc Randolph em 1997, dois empreendedores do ramo de tecnologia que queriam expandir seus negócios pela internet. Na época era comum ir a uma vídeo locadora. O modelo existente era de alugar por filme. Multando os clientes pelos atrasos. Os sócios observaram que tinham uma oportunidade de disponibilizar os filmes.Não por aluguel, mas por uma mensalidade. Antes era preciso ir a uma vídeo locadora, ou um cinema para assistir um filme, em 1998 eles lançaram o site, onde o cliente fazia a solicitação do DVD e eles enviavam para a sua casa através dos correios. Começando com 925 títulos disponíveis, a Netflix começou a ficar famosa por oferecer a possibilidade de receber na porta de casa sem custo de envio, sem multas por atraso, sem custo extra por determinado título e o principal. Possibilidade de vários DVD’s que o mesmo usuário podia receber em casa ao mesmo tempo. O usuário tinha ainda a opção de comprar o DVD caso quisesse. No envelope em que o disco chegasse, seria o envelope de devolução do DVD, não gastando nenhum centavo com a remessa.Tudo isso para garantir o retorno dos discos.

Em 2007, o formato streaming em vídeo surgiu. Naquele mesmo período da história da Netflix, obteve-se o resultado de 1 bilhão de DVDs alugados nesse mesmo ano, a assinatura do plano era de US$ 16,99, para ter acesso à 17 horas de vídeo. Após seis meses, foi registrado cerca de 10 milhões de visualizações. A Netflix chegou a quase ser vendida duas vezes. Em 1998, a dupla fundadora se encontrou com Jeff Bezos, criador da Amazon e ouviu uma proposta de compra de 12 milhões de dólares. Que foi recusada Logo depois em 2000, a Netflix se oferece para ser comprada pela Blockbuster, que era líder absoluta no mercado de videolocadoras. Cinquenta milhões de dólares. Blockbuster na época, a rede de vídeo não via muito potencial achando que o modelo de negócio estava voltado para um determinado público.

Recomendações Personalizadas • IA e machine learning são usados para sugerir filmes e séries com base nos hábitos de visualização dos usuários. Ela analisa dados como o que você assistiu, a hora em que assistiu, por quanto tempo, se deu "like" ou "dislike", além de dados demográficos, para criar recomendações personalizadas.
• Esses algoritmos ajustam constantemente suas previsões à medida que novos conteúdos são adicionados e novos padrões de comportamento são observados.
Thumbnails (Capas Personalizadas) • A IA escolhe imagens personalizadas para os títulos exibidos na interface do usuário, com base nas preferências visuais e comportamentais de cada pessoa. Destacando cenas de ação nas capas dos títulos sugeridos.
• Essa personalização contribui para a melhor captação e a atenção dos usuários e aumentar a probabilidade de clicar em um conteúdo.
Geração de Legendas e Dublagem • A gigante da tecnologia usa IA e processamento de linguagem natural (NLP) para gerar legendas e melhorar a tradução e sincronização das dublagens em diferentes idiomas. Isso torna o conteúdo acessível a uma audiência global de forma eficiente.
Otimização de Streaming • A IA ajuda a otimizar a qualidade do streaming, ajustando a transmissão de vídeo de acordo com a velocidade da internet e o dispositivo que o usuário está utilizando. O sistema ajusta a resolução e o buffering para proporcionar a melhor experiência possível, mesmo com variações na conexão.
• Além disso, a IA é usada para prever a demanda por certos conteúdos e pré-carregar dados em servidores regionais, para reduzir o tempo de carregamento e evitar interrupções.
Criação de Conteúdo • A análise de dados via IA permite que a Netflix identifique tendências de popularidade e interesse em certos temas, gêneros ou estilos de narrativa. Esses insights ajudam na tomada de decisões sobre novos projetos de filmes e séries originais.
Prevenção de Cancelamento (Churn Prediction) • A Netflix utiliza IA para prever o comportamento de cancelamento de assinaturas (churn). Algoritmos analisam o comportamento dos usuários para identificar padrões que possam indicar que alguém está prestes a cancelar o serviço. A partir disso, a plataforma pode oferecer promoções, melhorar as recomendações ou até mesmo ajustar a interface para tentar reter o assinante.
Edição de Conteúdo Em algumas produções originais, a IA é utilizada para analisar e otimizar a edição de conteúdo. Algoritmos podem ajudar na escolha de cenas, ritmos de corte e até mesmo na identificação de qual conteúdo pode ser mais envolvente ou emocionante para diferentes públicos.
Aprimoramento da Interface de Usuário (UX/UI) • A IA coleta dados sobre como os usuários interagem com a interface da Netflix para aprimorar o design e a funcionalidade. Isso inclui onde os usuários clicam, como navegam pelo catálogo e quais botões ou menus são mais utilizados. Esses dados ajudam a ajustar a interface para facilitar a navegação e melhorar a experiência geral do usuário.
Detecção de Fraudes e Segurança • A IA também é usada para detectar comportamentos suspeitos, como o compartilhamento não autorizado de contas ou acessos fraudulentos. Os algoritmos analisam padrões de login, dispositivos utilizados e localização geográfica para identificar e bloquear possíveis fraudes.
Essas aplicações da IA permitem que a Netflix não apenas ofereça uma experiência personalizada, mas também otimize seus processos de produção e distribuição, além de melhorar a retenção de assinantes e a qualidade do serviço de streaming.
Open Connect A Netflix utiliza a tecnologia "Open Connect" que reduz o caminho entre o conteúdo e o dispositivo digital que será transmitido. Que é uma rede de servidores espalhadas pelo mundo, afim de reduzir o caminho até o usuário.