La industria discográfica ha anunciado una nueva estrategia para tratar de hacer frente a la inundación de música generada con inteligencia artificial. El método es agregar una etiqueta para ayudar a identificar la música que ha sido generada o asistida por esta tecnología.
El objetivo es simple: es un llamado de transparencia para ofrecer información más clara sobre cómo ha sido hecha una canción.
La iniciativa es impulsada por organizaciones como la Federación Internacional de la Industria Fonográfica (IFPI), la Asociación de la Industria Discográfica de Estados Unidos (RIAA), la American Association of Independent Music (A2IM), la Worldwide Independent Network (WIN), la asociación europea de compañías musicales independiente (IMPALA), la organización de los Grammy, el sindicato de actores SAG-AFTRA y la Human Artistry Campaign.
Si una canción cuya voz principal fue generada por inteligencia artificial, su interpretación fue hecha por IA o mediante comandos (o “prompts”), esa canción debería de tener la etiqueta “Generada por IA” en una plataforma de streaming.
Si la canción utilizó inteligencia artificial generativa para algunos elementos, pero la voz principal y los instrumentos principales fueron hechos por humanos, entonces la canción llevaría la etiqueta “Asistida por IA”.
Estas nuevas etiquetas se implementarán de forma voluntaria.
Sólo aplicarán al uso de inteligencia artificial generativa en grabaciones y por ahora no contemplan el uso de esta tecnología en las letras, la composición, los videos musicales o en las portadas de los discos.
Uno de los grandes problemas de estas herramientas de inteligencia artificial generativa para hacer música es que han recurrido al robo de canciones.
Las tres grandes discográficas —Sony, Universal Music y Warner Music Group— demandaron en 2024 a los sistemas de inteligencia artificial Suno y Udio por supuestas infracciones a los derechos de autor.
La plataforma Suno fue acusada en 2025 por la Asociación de la Industria Discográfica de Estados Unidos de haber pirateado canciones tomadas de YouTube para alimentar y entrenar sus modelos de inteligencia artificial.
Una investigación de 404 Media reveló esta semana que Suno también utilizó letras y canciones tomadas ilegalmente de Deezer, Genius y las bibliotecas Pond5, Jamendo, Freesound y el International Music Score Library Project para alimentar sus bases de datos.
La música generada por inteligencia artificial ha inundado las plataformas de música, las redes sociales, las campañas publicitarias y las listas de éxitos en Spotify y Billboard.
El servicio de streaming Deezer dijo en abril que las canciones generadas por inteligencia artificial representan el 44% de toda la música nueva de su plataforma, mientras que para Apple Music un tercio de las nuevas pistas cargadas fueron hechas al 100% con inteligencia artificial.
La adopción de herramientas de inteligencia artificial para hacer música continúa ganando aceptación y peso en la industria.
Según el más reciente informe de Luminate, el 54% de los músicos en Estados Unidos tiene una buena aceptación al uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en la música. Mientras que el 18% asegura que ya está utilizando estas tecnologías para hacer música.
La propuesta para agregar etiquetas que ayuden a identificar la música generada o asistida por inteligencia artificial es loable, aunque muy limitada. El mecanismo parece más un código de buenas intenciones. Los artistas y productores pueden simplemente no divulgar cómo fueron hechas sus composiciones. Se requerirían mayores controles por parte de las plataformas de distribución de música.
Este sistema de etiquetado parece pensado como un equivalente a las etiquetas de alimentación saludable (los octógonos en los empaques de México o Chile, por ejemplo) o los sellos Parental Advisory, para que sepamos cómo fueron hechas o que las canciones contienen groserías, pero que no inhibirá ni evitará ni la difusión ni el consumo de basura musical.
Aquí no bailamos al ritmo del “AI slop”, sino únicamente con los robots de Kraftwerk.
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