El maestro algorítmico: un análisis profundo de la disrupción de la IA generativa en la industria musical

Introducción: el curioso caso de The Velvet Sundown

En el panorama musical digital, donde millones de canciones compiten por la atención, un nuevo tipo de artista ha surgido de las profundidades del código, desafiando las nociones fundamentales de creatividad y autoría. Este fenómeno se cristalizó con la aparición de “The Velvet Sundown”, una banda de rock que, en cuestión de semanas, superó el millón de oyentes en Spotify, demostrando una tracción de mercado inmediata para la música generada por inteligencia artificial (IA) cuando está bien producida.¹ Sin embargo, su éxito no reside únicamente en las cifras, sino en su calculada presentación como un “proyecto artístico provocador”.

En su perfil de Spotify, la banda se describe a sí misma como “un espejo” que busca explorar los “límites de la identidad, la autoría y el futuro de la música”, situándose en un “limbo entre lo humano y la máquina”.¹ Este manifiesto no es un simple descargo de responsabilidad, sino una declaración filosófica y artística deliberada. La reacción de la industria fue inmediata y polarizada. Músicos “de carne y hueso” lo denunciaron como una “competencia desleal”, mientras que plataformas como Spotify adoptaron una postura pragmática. Su CEO, Daniel Ek, declaró que la música de IA no será prohibida, siempre y cuando no imite ilegalmente a artistas reales sin autorización.¹

El misterio que rodea la identidad de sus creadores, amplificado por una entrevista desmentida en Rolling Stone con un supuesto mánager, ha alimentado la especulación sobre si se trata de un colectivo de arte clandestino o una campaña de marketing encubierta de una gran empresa tecnológica.¹ Esta ambigüedad es, en sí misma, un activo estratégico. El proyecto funciona como una sonda cultural, diseñada para probar los límites de la aceptación del público, las políticas de las plataformas y la reacción de la industria. Su éxito proporciona un conjunto de datos validado por el mercado para cualquiera que busque lanzar empresas similares. Más que un simple experimento artístico, The Velvet Sundown es un experimento sobre el propio ecosistema musical, y sus resultados —tanto las cifras de streaming como la controversia— sirven de hoja de ruta para futuros proyectos, quizás más abiertamente comerciales.

Sección I: deconstruyendo al compositor digital – La tecnología de la generación musical con IA

Para comprender el impacto de la IA en la música, es fundamental desmitificar la tecnología subyacente. La creación musical algorítmica es un proceso de varias etapas que transforma datos brutos en una pista de audio pulida, basándose en arquitecturas de software complejas y regímenes de entrenamiento masivos.

1.1 Los ingredientes crudos: representación de datos musicales

Los modelos de IA no “escuchan” música como los humanos; la procesan como datos numéricos. La forma de estos datos determina fundamentalmente el enfoque y las capacidades del modelo.

• Datos simbólicos (MIDI, Notación ABC): El formato MIDI (Interfaz Digital de Instrumentos Musicales) no es un archivo de audio, sino un conjunto de instrucciones: qué nota tocar, con qué intensidad (velocidad), cuándo empezar y cuándo parar. Esto lo convierte en el “lenguaje” ideal para que la IA aprenda la estructura musical, la armonía, la melodía y el ritmo, funcionando esencialmente como la “partitura” para el algoritmo.³
• Espectrogramas: Un espectrograma es una representación visual de las frecuencias de un sonido a lo largo del tiempo. Este enfoque permite que los algoritmos de generación de imágenes, como los modelos de difusión, se reutilicen para la música. En lugar de generar una imagen, la IA “pinta” un paisaje sonoro que luego se convierte de nuevo en audio.⁷
• Audio crudo (formas de onda): Este es el tipo de dato más complejo, ya que representa la señal de sonido directa. Trabajar con formas de onda permite a modelos como Jukebox de OpenAI generar no solo las notas, sino también el timbre completo, la textura y las características vocales de una grabación, produciendo un resultado final mucho más realista y matizado.³

1.2 El plan arquitectónico: modelos centrales de IA

Diferentes arquitecturas de redes neuronales se especializan en distintas facetas de la creación musical.

• Redes neuronales recurrentes (RNN/LSTM): Estos modelos procesan los datos de forma secuencial, una nota tras otra. Su naturaleza los hace idóneos para generar melodías, pero a menudo tienen dificultades para mantener una estructura coherente a largo plazo, ya que pueden “olvidar” el contexto musical anterior.³
• Redes Generativas Antagónicas (GANs): Las GANs emplean una dinámica de “generador contra discriminador”. Una red neuronal (el generador) crea música, mientras que otra (el discriminador) intenta distinguir si es real o generada por IA. Este proceso competitivo obliga al generador a mejorar continuamente, produciendo resultados de alta calidad y sonido natural. Sin embargo, son notoriamente difíciles de entrenar de manera estable.⁹
• Autocodificadores Variacionales (VAEs): Un VAE funciona comprimiendo la música en un “espacio latente” (una representación compacta de sus características esenciales) y luego decodificándola para reconstruirla. Este proceso es excelente para aprender estilos musicales y generar variaciones coherentes dentro de ese estilo.³
• Transformers: Esta es la arquitectura dominante en la actualidad. Su “mecanismo de atención” permite al modelo sopesar la importancia de todas las notas de una secuencia simultáneamente, en lugar de procesarlas una por una. Esto le permite capturar dependencias complejas a largo plazo y crear canciones completas y coherentes. Modelos de vanguardia como MusicGen de Meta y MuseNet de OpenAI se basan en Transformers.³

1.3 El régimen de entrenamiento: enseñando a la máquina a “entender” la música

El entrenamiento de un modelo de IA musical es un proceso cíclico que refina gradualmente su capacidad compositiva.

1. Alimentación de datos: El modelo se alimenta con un conjunto de datos masivo. Por ejemplo, MusicGen de Meta fue entrenado con 20,000 horas de música con licencia.¹²
2. Codificación y compresión: Se utilizan autocodificadores y códecs neuronales (como Encodec o DAC) para comprimir el audio en “tokens” manejables, análogos a las palabras en un modelo de lenguaje, que la IA puede procesar eficientemente.⁸
3. Definición del objetivo (función de pérdida): Una “función de pérdida” actúa como un maestro, midiendo la diferencia entre la salida de la IA y la música original. El objetivo del entrenamiento es minimizar este “error” o “pérdida”.⁷
4. Realización de ajustes (optimizadores): Los optimizadores (como el popular Adam) utilizan la retroalimentación de la función de pérdida para ajustar los millones de parámetros internos del modelo, de forma similar a como un músico afina un instrumento.¹²
5. Repetición (Épocas): Este ciclo se repite miles o millones de veces (cada ciclo completo se denomina “época”) hasta que el modelo se vuelve competente en la generación de música que se adhiere a los patrones y estilos aprendidos del conjunto de datos.¹²

1.4 El humano en el bucle: del “Prompt” a la pista pulida

La generación de música con IA rara vez es una solución de un solo clic. El proceso implica una interacción humana significativa en varias etapas.

• Instrucciones (Prompting): El usuario inicia el proceso proporcionando entradas, que pueden ser descripciones de texto (“jazz animado con piano”), parámetros técnicos (tempo, tonalidad) o incluso melodías tarareadas.¹⁴
• Iteración y curación: Es común que los humanos generen múltiples variaciones y seleccionen los mejores elementos, refinando y guiando la producción de la IA a través de la curación y la retroalimentación.¹⁶
• Postproducción: Las pistas generadas por IA a menudo requieren una intervención humana para la mezcla, masterización y edición final. Herramientas de separación de pistas (stem separation), que pueden aislar voces, baterías y otros instrumentos de una mezcla estéreo, son cruciales en esta etapa, lo que subraya que el papel del productor sigue siendo vital.¹⁷

Tabla 1: comparación de arquitecturas de generación musical con IA

Sección II: el enigma del Copyright – Autoría y propiedad en la era algorítmica

La irrupción de la IA generativa ha desencadenado una batalla legal fundamental que definirá su futuro: ¿quién crea la música, quién la posee y quién cobra por ella? El marco legal actual, diseñado para la creatividad humana, se enfrenta a un desafío sin precedentes.

2.1 El principio fundamental: el requisito de autoría humana

La Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos ha mantenido una postura consistente y firme: para que una obra sea protegible por derechos de autor, debe tener un autor humano.²⁰ Las obras “producidas por una máquina o un mero proceso mecánico” que operan sin una intervención creativa humana suficiente no son elegibles para el registro.²¹

La distinción clave radica en si la IA se utiliza como una herramienta o como el creador. El uso de un procesador de texto, una cámara o una estación de trabajo de audio digital (DAW) son ejemplos de herramientas que asisten a la expresión humana. En este sentido, la IA puede ser una herramienta permisible. Sin embargo, cuando la IA “determina los elementos expresivos de su producción”, se convierte en el creador, y la obra resultante carece de la autoría humana necesaria.²⁰ El factor crítico es el grado de “control humano sobre la expresión de la obra”.²¹ Por ello, los creadores que utilizan IA deben revelar y deslindar las porciones generadas por la máquina al solicitar un registro de derechos de autor.²⁰

2.2 El atolladero de la propiedad: ¿quién posee los derechos?

La cuestión de la propiedad de una obra generada por IA es un campo minado legal con múltiples reclamantes potenciales:

• El usuario/prompter: Argumenta que su aportación creativa en la elaboración de las instrucciones (prompts) y en la selección y curación de los resultados constituye autoría. Sin embargo, la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. ha dictaminado que los prompts por sí solos, por muy detallados que sean, generalmente no alcanzan el umbral de creatividad necesario para conferir autoría sobre la producción de la IA.²⁴
• El desarrollador de la IA: La empresa que construyó el modelo podría reclamar derechos, pero este argumento es débil, ya que no dirigió la creación de la obra específica.
• Nadie (dominio público): En el sistema estadounidense, esta es la posición por defecto para las obras generadas puramente por IA. Esto tiene implicaciones comerciales masivas, ya que significa que la obra puede ser utilizada, copiada y distribuida libremente por cualquiera, eliminando cualquier posibilidad de monetización a través de licencias.²³

2.3 Un mundo fracturado: perspectivas legales internacionales

La falta de un estándar global sobre los derechos de autor de la IA crea un panorama legal fragmentado y arriesgado para la distribución y concesión de licencias a nivel internacional.²⁰

• Reino Unido y la commonwealth: Algunas de estas jurisdicciones tienen leyes que otorgan protección a las “obras generadas por ordenador”, atribuyendo la autoría a la persona que realizó los arreglos necesarios para la creación de la obra.²⁴
• China: Un tribunal de Pekín ha reconocido los derechos de autor de una imagen generada por IA, al considerar que el usuario ejerció suficiente creatividad en la elaboración de los prompts y en la revisión posterior, un enfoque que contrasta directamente con la postura más estricta de EE. UU..²⁰
• Canadá: Ha llegado a registrar una obra con una IA como coautora, demostrando un enfoque más flexible y abierto a la colaboración hombre-máquina.²⁶

2.4 El pecado original: datos de entrenamiento y “Uso Justo”

El frente de batalla legal más activo se centra en los datos utilizados para entrenar estos modelos. Los principales sellos discográficos —Universal, Sony y Warner— han interpuesto demandas multimillonarias contra desarrolladores de IA como Suno y Udio.²⁷ La acusación central es una infracción masiva de derechos de autor, alegando que los modelos fueron entrenados con vastas bibliotecas de música protegida sin permiso ni compensación.³⁰

La defensa de las empresas de IA se basa a menudo en la doctrina del “uso justo” (fair use) del derecho estadounidense. Argumentan que el entrenamiento es un uso “transformativo” de los datos, ya que el modelo aprende patrones en lugar de reproducir las obras originales.²¹ El resultado de estos casos será monumental y sentará un precedente para todo el campo de la IA generativa.

2.5 Más allá de la canción: protección de la voz y la imagen

Un tema relacionado pero legalmente distinto es la protección de la identidad de un artista. El incidente del “falso Drake” con la canción “Heart on My Sleeve” demostró la asombrosa capacidad de la IA para clonar la voz y el estilo de un artista, creando una imitación casi perfecta.²⁰ Esto no es una cuestión de derechos de autor de la canción, sino del “derecho de publicidad” de una persona sobre su propia voz e imagen. En EE. UU., existe un mosaico de leyes estatales que protegen estos derechos, pero las lagunas legales son significativas, lo que ha llevado a peticiones para crear un nuevo derecho federal que proteja a todas las personas, no solo a las celebridades, del uso no autorizado de su identidad digital.²⁰

El marco legal actual, basado en conceptos del siglo XIX sobre un “autor” humano único que crea una obra “fija”, es fundamentalmente inadecuado para la naturaleza probabilística, colaborativa e iterativa de la IA. Este desfase entre la ley y la tecnología crea un vacío de poder. Este vacío está siendo llenado no por los tribunales, sino por los gigantes de la industria. Los grandes sellos discográficos están construyendo su propio sistema de “ley privada” a través de contratos y acuerdos de licencia con socios de IA que consideran “éticos”.³⁴ Están creando un ecosistema cerrado y permisionado para eludir el caos del derecho de autor público. Esto significa que el futuro de los derechos de la música de IA podría decidirse más en las salas de juntas corporativas que en los tribunales.

Tabla 2: posturas internacionales sobre los Derechos de Autor de obras generadas por IA

Sección III: la nueva vanguardia – Pioneros y proyectos que moldean el paisaje musical de la IA

Más allá de la teoría técnica y legal, la IA ya está siendo utilizada en el mundo real por una diversa gama de creadores, desde artistas de vanguardia hasta iconos del pop, revelando diferentes filosofías sobre la colaboración entre humanos y máquinas.

3.1 Los simbiontes humano-IA: artistas como curadores

Un grupo de artistas no ve la IA como un sustituto, sino como un colaborador radical que expande su paleta creativa.

• Holly Herndon & Spawn: La compositora Holly Herndon adoptó un enfoque único al “criar” a una IA llamada Spawn, alimentándola con su propia voz y la música de sus colaboradores. Este proyecto posiciona a la IA no como una herramienta, sino como un “hijo” o socio creativo. El resultado, como en la canción “Godmother”, es una producción única, aunque deliberadamente “áspera”, que refleja el estado naciente de la tecnología.³⁷
• Grimes & Elf.tech: La artista Grimes ha adoptado un enfoque radicalmente abierto, lanzando la plataforma Elf.tech que permite a cualquiera utilizar una clonación de su voz para crear música. A cambio de un 50% de los ingresos, Grimes no solo autoriza el uso de su identidad vocal, sino que la convierte en una plataforma colaborativa, redefiniendo la autoría en el proceso.³⁸
• Arca & Paisajes sonoros generativos: La productora venezolana Arca utiliza la IA para crear piezas musicales en constante cambio y no repetitivas para instalaciones artísticas, como la que creó para el MoMA. También la ha utilizado para generar 100 remezclas diferentes de una de sus pistas, explorando el potencial de la IA para la variación infinita y la ruptura de la forma musical estática.³⁸
• YACHT & “Chain Tripping”: La banda YACHT alimentó todo su catálogo musical a una IA para que generara nuevas ideas melódicas y rítmicas. Luego, los miembros de la banda seleccionaron, arreglaron e interpretaron estas ideas generadas por la máquina. Este es un ejemplo paradigmático del uso de la IA como una herramienta para superar el bloqueo creativo y reinventar el sonido de un artista.³⁸

3.2 El fantasma en la máquina: proyectos sintéticos y restauradores

Otro conjunto de proyectos se centra en la capacidad de la IA para imitar, completar o restaurar obras existentes, demostrando su poder técnico y su potencial comercial.

• AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist): AIVA es un compositor de IA comercial que ha aprendido de las obras de maestros clásicos como Bach y Mozart para crear partituras orquestales originales para películas, videojuegos y publicidad. Esto demuestra la capacidad de la IA para operar con éxito en géneros musicales estructurados y tradicionales.⁴¹
• The Beatles & “Now and Then”: En un caso de alto perfil, se utilizó la tecnología de IA de “demixing” (desmezcla) desarrollada por el equipo de Peter Jackson para aislar la voz de John Lennon de una ruidosa cinta de demostración. Esto permitió a los miembros supervivientes de The Beatles completar y lanzar la canción, mostrando el poder de la IA como una herramienta de restauración de audio y preservación histórica.³²
• Completando a los clásicos: Varios proyectos han utilizado la IA para completar sinfonías inacabadas de compositores como Beethoven y Schubert. Al entrenar a la IA con el corpus completo de la obra de un compositor, el modelo puede generar una conclusión que es estilísticamente coherente con el material original.⁴¹
• Versiones virales y parodias: La explosión de versiones generadas por IA, como la canción “Heart on My Sleeve” con las voces clonadas de Drake y The Weeknd, o las parodias virales de Taylor Swift, resalta la asombrosa capacidad de la tecnología para la mímica. Estos casos demuestran su potencial tanto para la participación de los fans como para generar serios conflictos legales.³³

Estos casos de estudio revelan la aparición de dos filosofías divergentes sobre el uso de la IA en la música. La primera es la “IA como Imitadora”, centrada en replicar estilos, voces y estructuras existentes. Ejemplos como la finalización de la sinfonía de Beethoven o las voces clonadas de Drake ⁴¹ son técnicamente impresionantes y comercialmente potentes, pero artísticamente derivativos y legalmente peligrosos, ya que compiten directamente con marcas y derechos de autor existentes. La segunda filosofía es la

“IA como Musa”, enfocada en generar sonidos novedosos, inesperados e incluso extraños para expandir las fronteras creativas. Artistas como Holly Herndon y Arca ³⁷ no intentan sonar como alguien más, sino como algo nuevo. Este enfoque es artísticamente más auténtico y legalmente más defendible, ya que enfatiza la nueva expresión humana asistida por una herramienta. El futuro de la industria musical estará determinado por la tensión y la interacción entre estos dos caminos.

Sección IV: una industria remasterizada – Impactos económicos, creativos y éticos

El ascenso de la IA generativa está provocando ondas de choque en toda la estructura económica, creativa y cultural de la industria musical, presentando tanto oportunidades sin precedentes como amenazas existenciales.

4.1 La fiebre del oro de la IA: dinámicas y proyecciones del Mercado

La IA no es un nicho, sino un mercado en plena explosión. Las estadísticas pintan un cuadro de crecimiento exponencial: el mercado global de la IA en la música, valorado en 2,900 millones de dólares en 2024, se proyecta que alcance casi 39,000 millones de dólares para 2033.⁴⁶ La adopción ya es generalizada, con un 60% de los músicos que ya utilizan herramientas de IA de alguna manera en sus proyectos. Los géneros de música electrónica y hip-hop, que históricamente han adoptado nuevas tecnologías, lideran esta tendencia.⁴⁷

4.2 La espada de doble filo de la democratización

La IA está reduciendo drásticamente las barreras de entrada a la producción musical, un fenómeno con consecuencias tanto positivas como negativas.

• Impacto positivo: Las herramientas de IA permiten a aficionados y a personas sin formación musical formal o acceso a equipos costosos crear música de alta calidad. Esto está desatando una nueva ola de creatividad y haciendo que la composición sea accesible para un público mucho más amplio.³¹
• Impacto negativo: Esta democratización está generando un “tsunami” de contenido que amenaza con sobresaturar las plataformas de streaming. Con un suministro casi infinito de música nueva, se vuelve exponencialmente más difícil para los artistas humanos ser descubiertos, lo que plantea una amenaza significativa para la visibilidad y la viabilidad de los talentos emergentes.³²

4.3 El dilema del creador: amenazas económicas y existenciales

Para los profesionales de la música, la IA presenta una serie de desafíos profundos que afectan tanto a sus medios de vida como al valor de su arte.

• Ingresos en riesgo: Informes de la industria estiman que los creadores podrían perder una parte significativa de sus ingresos —un estudio proyecta una pérdida del 23% para 2028— a manos de la música generada por IA, que no requiere el pago de regalías a compositores humanos.⁴⁸
• Desplazamiento laboral: Existe una preocupación generalizada de que la IA reemplace a músicos de sesión, compositores para cine, televisión y videojuegos, e incluso a productores, lo que provocaría una contracción del empleo en todo el ecosistema creativo.³¹
• Devaluación del arte: Filosóficamente, la naturaleza instantánea y aparentemente “sin esfuerzo” de la creación con IA amenaza con devaluar la percepción del arte musical, que tradicionalmente ha estado ligado al esfuerzo humano, la emoción y la narrativa personal.⁴⁶
• Preocupaciones culturales: La IA conlleva un riesgo elevado de apropiación cultural. Los modelos pueden replicar fácilmente estilos musicales de diversas culturas sin comprender su contexto, significado o importancia, una preocupación especialmente grave para los creadores indígenas y de comunidades marginadas.⁴⁸

4.4 La experiencia del oyente: Personalización vs. Autenticidad

La IA ya está moldeando la forma en que el público consume música, principalmente a través de motores de recomendación hiperpersonalizados como “Descubrimiento Semanal” de Spotify o funciones como el “DJ de IA”.⁴⁶ Sin embargo, esta personalización algorítmica viene acompañada de una creciente demanda de transparencia. Las encuestas revelan que una abrumadora mayoría del público (más del 80% en el Reino Unido) cree que la música generada por IA debería estar claramente etiquetada.⁵² Esto permitiría a los consumidores tomar decisiones informadas y sugiere un futuro en el que la etiqueta “hecho por humanos” podría convertirse en un diferenciador de marketing clave y una marca de valor.

El problema central que la IA plantea a la industria musical no es solo legal, sino una aceleración extrema de la crisis de la “economía de la atención” que comenzó con el streaming. La oferta de música se está volviendo efectivamente infinita, mientras que la atención humana sigue siendo un recurso finito y escaso.³² Según los principios básicos de la economía, cuando la oferta supera masivamente a la demanda, el valor de la unidad marginal —una canción más— tiende a cero. En este entorno, la canción en sí misma se convierte en una mercancía. Será más difícil que nunca ganarse la vida solo con las regalías por reproducción. Lo que se vuelve escaso y, por lo tanto, valioso, es la autenticidad, la conexión humana, la experiencia en vivo y una narrativa convincente, elementos que la IA no puede replicar fácilmente. Esto significa que los artistas exitosos del futuro deberán ser maestros en la construcción de marcas y la gestión de comunidades, no solo excelentes músicos. La música se convertirá en la puerta de entrada para atraer a la gente a una relación más profunda y monetizable con el artista humano. En este sentido, la IA obliga a los artistas a redoblar su humanidad.

Sección V: imperativos estratégicos – La respuesta de la industria a la Revolución de la IA

Ante esta disrupción, los principales actores de la industria musical no están de brazos cruzados. Están desplegando estrategias sofisticadas y multifacéticas para mitigar las amenazas, capitalizar las oportunidades y, en última instancia, mantener el control del mercado.

5.1 El manual de los grandes sellos: demandar, licenciar y asociarse

Las tres grandes discográficas —Universal, Sony y Warner— están ejecutando una estrategia coordinada de tres frentes para gestionar la IA.

1. Aplicación de la ley (El Palo): Han lanzado una ofensiva legal, interponiendo demandas contra empresas de IA como Suno y Udio para sentar precedentes legales y forzarlas a negociar.²⁸ Además, han emitido declaraciones públicas, como la de Sony, que prohíben explícitamente el uso de sus catálogos para el entrenamiento de IA, creando una base legal para futuras acciones.⁵³
2. Concesión de licencias (la Zanahoria): Simultáneamente, están en negociaciones de alto nivel para licenciar sus vastos catálogos a estas mismas empresas de IA. El objetivo es crear un nuevo y lucrativo flujo de ingresos, asegurándose de que reciben una compensación cada vez que su música se utiliza y manteniendo el control sobre cómo se emplea.²⁸
3. Innovación (la cooptación): El movimiento más estratégico es la formación de alianzas con startups de IA que consideran “éticas”.

• Universal Music Group (UMG): Ha sido particularmente activo, asociándose con Endel (para música funcional), BandLab (creación musical social), SoundLabs (para dar a sus artistas acceso exclusivo a modelos de IA de su propia voz a través del plugin “MicDrop”) y KLAY (para construir un modelo de IA musical fundacional y “ético”). Esta estrategia busca crear un “jardín vallado” de herramientas de IA aprobadas y controladas.³⁴
• Warner Music Group (WMG): Se ha asociado para crear un biopic de Edith Piaf generado por IA, utilizando la tecnología para recrear su voz e imagen. Esto demuestra una voluntad de utilizar la IA para proyectos de legado de alto perfil, monetizando su catálogo de formas novedosas.⁵⁶
• Sony Music: Está invirtiendo en el desarrollo interno de herramientas de IA como Instruct-MusicGen y es líder en tecnología de separación de audio, lo que indica una estrategia de construcción de experiencia y propiedad intelectual interna.²⁹

5.2 El nuevo A&R: búsqueda de talento y marketing basados en datos

El proceso de Artistas y Repertorio (A&R), el descubrimiento y desarrollo de nuevos talentos, está siendo revolucionado por la IA. Los sellos ahora utilizan el análisis de datos para reducir el riesgo de las contrataciones, complementando el “instinto” con la evidencia cuantitativa.

• Plataformas de descubrimiento:

• Instrumental: Analiza datos de streaming y redes sociales para identificar talentos emergentes, habiendo señalado con éxito a artistas como Lil Nas X y Tones and I meses antes de su explosión comercial.⁵⁸
• Musiio (ahora parte de SoundCloud): Se diferencia por “escuchar” archivos de audio para predecir su potencial de éxito basándose en características musicales intrínsecas, no solo en métricas de popularidad.⁵⁸
• Sodatone (herramienta interna de WMG): Una plataforma que combina el análisis de datos con herramientas de gestión de artistas, utilizada para descubrir talentos como PinkPantheress.⁵⁸
• Marketing y operaciones: La IA también se utiliza para optimizar el marketing con una segmentación de audiencia hiperprecisa, la curación de listas de reproducción y la planificación de giras basada en datos de demanda.⁵⁹

5.3 En las trincheras: cómo se adaptan los artistas y productores

A nivel de creación, los profesionales de la música están adoptando la IA como una herramienta poderosa para mejorar su flujo de trabajo, no para reemplazarlos.

• Ideación y superación de bloqueos: Utilizan la IA para generar rápidamente progresiones de acordes, ideas melódicas o borradores de letras como punto de partida para su propia creatividad.¹⁶
• Producción e ingeniería: Emplean herramientas de IA para tareas técnicas como la reducción de ruido, la masterización de audio (por ejemplo, LANDR) y el diseño de sonido. Esto no solo mejora la calidad final, sino que también ahorra tiempo y dinero, democratizando el acceso a un sonido profesional.¹⁶
• Aprendizaje personalizado: Están surgiendo aplicaciones de IA que ofrecen retroalimentación en tiempo real sobre la práctica musical, actuando como tutores virtuales.⁴²

Tabla 3: Estrategias de IA de los “Tres Grandes” sellos discográficos

Conclusión: trazando el futuro del sonido

La inteligencia artificial no es una moda pasajera, sino un elemento permanente y transformador en el paisaje musical. El debate ya no es si la IA tendrá un lugar en la música, sino cómo será esa coexistencia. El futuro no parece ser una batalla de “IA contra Humanos”, sino una simbiosis compleja, a menudo tensa, donde los roles y el valor se redefinen continuamente.

El análisis sugiere una gran bifurcación en el ecosistema musical. Por un lado, está surgiendo un mercado masivo de contenido genérico generado por IA, ideal para publicidad, música de fondo y aplicaciones de bajo coste. Por otro lado, se está consolidando un mercado premium para el arte auténtico y liderado por humanos, donde la IA se utiliza como una herramienta sofisticada para aumentar, y no reemplazar, la creatividad.

Ante este nuevo paradigma, surgen imperativos estratégicos para los diferentes actores:

• Para los artistas: La clave es abrazar la IA como una herramienta para mejorar la creatividad y la eficiencia, pero, de manera crucial, deben centrarse en construir lo que no se puede automatizar: una marca personal fuerte, una comunidad leal y una experiencia en vivo convincente. La humanidad del artista se convierte en su mayor activo.
• Para los sellos discográficos: La estrategia dual de proteger la propiedad intelectual principal mediante litigios, mientras se invierte simultáneamente en un ecosistema de IA controlado y licenciado, parece ser el camino a seguir. Esto les permite mitigar los riesgos mientras crean nuevos flujos de ingresos y mantienen su posición central en la industria.
• Para los legisladores: Es urgente abordar las zonas grises legales. Esto incluye clarificar el estándar de “autoría humana” para obras colaborativas, crear un derecho de publicidad federal para proteger la voz y la imagen, y establecer normas internacionales claras sobre el uso de datos de entrenamiento y los requisitos de transparencia y etiquetado.⁴⁸

La introducción de la IA en la música no es el fin de la creatividad humana. Es un catalizador poderoso que nos obliga a reevaluar qué es lo que realmente valoramos en el arte: ¿es la perfección pulida del producto final, o es la historia imperfecta, emocional y profundamente humana de su creación? La respuesta a esa pregunta determinará el sonido del futuro.

Works cited

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57. Building technologies to expand the future of sound for creators – Sony, accessed July 21, 2025, https://www.sony.com/en/SonyInfo/technology/stories/entries/interview_de_mitsufuji/
58. Artificial & Repertoire: How Has AI Restructured the A&R Industry …, accessed July 21, 2025, https://www.thembj.org/2024/11/artificial-repertoire-how-has-ai-restructured-the-ar-industry/
59. AI in the music business – Reprtoir, accessed July 21, 2025, https://www.reprtoir.com/blog/ai-music-business
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61. Revolutionizing Artist Management: How AI is Transforming Music Labels | by Leon Tyron, accessed July 21, 2025, https://medium.com/@leontyron/revolutionizing-artist-management-how-ai-is-transforming-music-labels-5c39db4114ff
62. A Complete Guide for Using AI Music Marketing and Promotion – AI Scale Up, accessed July 21, 2025, https://www.ai-scaleup.com/academy/ai-creativity/music-marketing-and-promotion/

AI for Musicians: A Game Changer in the Music Business – Creative Intell Blog, accessed July 21, 2025, https://blog.creativeintell.com/ai-for-musicians-a-game-changer-in-the-music-business