Cada vez es mayor la oferta de contenido multimedia a través de Internet, existiendo una gran cantidad de contenido disponible desde diversos proveedores. Por este motivo surge la necesidad de ordenarlos a través de recomendaciones que permitan al consumidor elegir el contenido que desea ver. En el proyecto abordamos principalmente este problema: qué contenido quiere ver el consumidor en forma individual o como parte de un grupo. Por otro lado se ha masificado el uso de los dispositivos con acceso a Internet. Dentro de la gama de opciones tenemos, por ejemplo: PCs, teléfonos móviles, tabletas, televisores inteligentes, etc. Esto plantea el desafío de encontrar el aporte que pueden hacer estos dispositivos en un sistema de recomendación grupal. Durante el proyecto estudiamos los diferentes algoritmos de recomendaciones individuales y grupales existentes, obteniendo la taxonomía de los mismos. Además, investigamos los proveedores de contenidos más populares, en particular, los proveedores de video a demanda. Clasificamos los diferentes dispositivos existentes y nos introdujimos en el concepto de primera y segunda pantalla. En base a esto construimos dos componentes: un servicio de recomendaciones genérico y un sistema de recomendaciones de películas. El servicio de recomendaciones genérico, instanciado con una carga inicial de datos obtenidos a partir de un proyecto de la Universidad de Minnesota: MovieLens. Es un proyecto de investigación académico donde desarrollaron un sitio Web de recomendaciones de películas y tienen disponible los datos de las calificaciones de los usuarios. En nuestro servicio de recomendaciones utilizamos el algoritmo de recomendación individual Slope One, obteniendo los resultados de rendimientos esperados para los datos cargados. El otro componente es un caso de estudio un sistema de recomendaciones grupales de películas, donde los datos de las películas fueron sincronizados desde Internet Movie DataBase (IMDb). El principal objetivo del sistema es recomendar películas para un grupo de personas, en particular tiene una vista para dispositivos móviles sobre HTML5 que recomienda películas dentro de una cartelera cinematográfica para un grupo de personas. Además, el sistema integra diferentes tecnologías dentro de una arquitectura orientada a servicios.