Los Sistemas de Recomendacion, al ser herramientas que puedan ser utilizadas para identificar facilmente productos de interes, han surgido para apoyar, aumentar y automatizar el proceso natural y diario de compartir recomendaciones, y de esta manera, reducir un espacio de alternativas. Este articulo tiene como objetivo presentar Vizier, un framework construido bajo un enfoque generico, que proporciona servicios a aplicaciones de recuperacion de informacion para que estas a su vez, se encuentren en la capacidad de ofrecer recomendacion de productos/servicios tomando en cuenta diversas dimensiones de Adaptacion/Personalizacion (por ejemplo, la dimension del usuario, el contexto, entre otros). Por un lado, con Vizier se espera beneficiar a aquellas entidades que actualmente desarrollan aplicaciones de recuperacion de informacion y desean agregar servicios de recomendacion (por ejemplo, aplicaciones e-commerce). Por otro lado, se busca ofrecer una solucion que idealmente proporcione resultados adaptados/personalizados que consideren la multidimensionalidad de los usuarios, productos y el contexto. Con el fin de validar Vizier se creo ZoundBeat, prototipo funcional de un reproductor de musica que es capaz de invocar los servicios del framework propuesto con el animo de ofrecer a sus usuarios recomendacion de canciones