Hay un poco de IA en tu música

Ya no puedo contar solo con los dedos de mis manos las veces que he escuchado a mi círculo cercano tararear “Un cafecito… riquito, riquito”. Es parte de la canción Bonito, Bonito, del intérprete Thiago Navarro. Pero él no existe, no es una persona de carne y hueso. Fue creado con programas de inteligencia artificial por el compositor cubano Anier Cruz Revilla y la suya no es la única canción que se ha hecho famosa.

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Ahora soy mi prioridad, también conocida por la frase: “no es que sea mala persona”, fue un hit entre madres, abuelas y tías. Muchos jóvenes grababan a sus familiares escuchando esta canción mientras hacían actividades del hogar. Nyla Stone, la cantante de este tema, también fue creada con estas herramientas. La duda, para mí, crece cada vez más: ¿cuánta de la música que estamos escuchando hoy está hecha con inteligencia artificial? ¿Y cómo se está posicionando en la industria musical? Ha logrado inmiscuirse en distintas partes del proceso: desde la creación completa de canciones, generación de sonidos, beats, adaptaciones, hasta el uso de música de artistas reales para alimentar los programas que las producen.

Un estudio de la Universidad de Chicago, en Estados Unidos, investigó a gran escala el “AI slop”, es decir, contenido de IA producido de forma masiva y de baja calidad en Spotify. Analizó unos 185 millones de canciones únicas de una base que declara 256 millones. Al cruzar sus registros con etiquetas de Deezer, encontró que, entre los lanzamientos identificables, los de IA pasaron de menos del 1 % en enero de 2024 a más del 40 % en noviembre de 2025. Según este preprint, aún no revisado por pares, la IA representaría el 5,1 % del catálogo, pero solo el 1,2 % de las canciones recomendadas activamente.

Asimismo, encontró un comportamiento tipo spam. Sí, como esos correos no deseados. Desde 2024, los artistas de IA subieron, en promedio, 27 canciones, frente a las 13 de los humanos recientemente activos. El 1 % más diverso abarca más de 12 géneros. Un pequeño grupo, el 2,7 %, publica 30 o más canciones al mes. Esta es una preocupación que también comparte Gris Onofre, agente musical ecuatoriana. “Más que preocuparme el tema de la creatividad es la productividad. El hecho de que para un artista pueda tomar meses, años inclusive hacer un disco, que sientas que es una extensión de ti, versus una IA que puede sacar 200 canciones en una semana”.

A esto se suma que estas canciones no solo llegan a las plataformas, también entran en sus recomendaciones. El mismo estudio señalaba que el 93 % de las canciones de IA recomienda otras canciones de este tipo y que, después de escuchar una, hay cerca de un 39 % de probabilidad de que la siguiente también lo sea. Esto también se refleja en dinero. Según la investigación, la IA recibió cerca del 0,3 % del pago mensual de regalías: unos US$ 13,4 millones en los cinco meses analizados. Aun así, el 76,5 % de las canciones de IA que generaron ingresos ganó menos de US$ 10. Producir una canción cuesta unos dos centavos, según el estudio, así que basta un hit ocasional para que sea rentable.

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Pero la discusión no queda ahí. Para que estas aplicaciones funcionen, es decir, para que tú como usuario puedas pedirles que creen una canción, primero necesitan ser alimentadas con información: música creada por humanos que, en su mayoría, no dieron su consentimiento.

“Hace unos meses el Washington Post publicó una investigación con un buscador, así literalmente, de toda la música que se ha sacado para entrenar a estas inteligencias. Yo me acuerdo que sí hice el ejercicio de buscar y encontré canciones de artistas ecuatorianos”. Onofre también advierte sobre las condiciones que aceptan los músicos al distribuir sus canciones y sobre los acuerdos entre grandes sellos y empresas de inteligencia artificial.  Ella menciona que plataformas como Spotify han incluido cláusulas en sus contratos de distribución que permiten usar el contenido subido por los artistas para entrenamientos con terceros. Asimismo, grandes sellos discográficos (Warner y Universal) firmaron contratos con la plataforma de IA Suno para recibir pagos por el entrenamiento de sus modelos, una decisión polémica que generó el rechazo público.

Su preocupación está en quién decide sobre ese uso y cuánto pueden intervenir los propios artistas. 

Que una empresa autorice el uso de un catálogo no resuelve necesariamente la discusión sobre el consentimiento de quienes hicieron la música. ¿Qué pueden hacer los artistas en estos casos? Onofre sitúa una parte del debate legal en el proceso de entrenamiento: qué obras se utilizaron, si estaban protegidas y si existía autorización para usarlas. Desde su perspectiva, los artistas independientes siguen desprotegidos frente a estas prácticas.

Asimismo, menciona que en Ecuador existen mesas de trabajo conformadas por abogados de propiedad intelectual para revisar cómo abordar el uso de la IA. Pero, mientras esa discusión avanza, los músicos ya se están encontrando con sus efectos. 

Este panorama tiene matices. La agente musical reconoce que hay actividades en las que esta tecnología puede ser utilizada de mejor manera: en la transcripción y traducción de canciones, en chatbots especializados en la industria musical para automatizar procesos, obtener información y planificar estrategias. También está la posibilidad de acercar la creación de música a más personas.

Para artistas emergentes con presupuestos limitados, pagar una suscripción para generar recursos visuales, como un Spotify Canvas o un video con la letra de una canción, puede ser una alternativa más económica que contratar a un equipo de filmación, animadores o ilustradores. Pero esa posibilidad también tiene otra cara. Señala que la IA está desplazando a músicos que se dedican a componer para marcas y publicidad. Lo que para una persona significa resolver algo con menos presupuesto, para otra puede significar un trabajo menos.

Onofre compara esta transición con la llegada de los sintetizadores, el formato MIDI o las cajas de ritmo. En su momento, estas herramientas también despertaron el temor de que reemplazaran a los instrumentistas, como los bateristas. Pero terminaron siendo adoptadas por creadores que no sabían tocar todos los instrumentos y encontraron en ellas otra forma de hacer música. Felipe Lizarzaburu, cantante y líder de La Máquina Camaleón, también conocido como Felipe LE, tiene una perspectiva más despreocupada sobre este auge. Reconoce que está creciendo rápido, como la tecnología en cualquier área. Pero, cuando piensa en un tema creado completamente con estas herramientas, su pregunta va por otro lado: “Si haces un tema 100 % con IA, luego, ¿cómo lo vas a tocar?”.

“Siento que no es tanto problema porque también ya se ha hecho mucha música, muchísima música que suena genérica, entonces la verdad es que no me preocupa. No hay ningún algoritmo que pueda imitar mi alma”. Lizarzaburu distingue entre conseguir una canción viral y construir una carrera. “Puedes engañar al sistema un rato, hacer canciones virales con IA, sí pasa. Pero lo que te digo, como en el arte, no sé de nadie que haya hecho una carrera con IA”. Usarla como una extensión de las ideas propias, en cambio, le parece otra conversación. Su postura tampoco es dejar que todo ocurra sin límites. 

“Toda tecnología al principio nos asusta. Sí, hay que ponerle cinturón de seguridad como a los carros. Que al principio no tenían regulaciones, hay que regular, pero siento que va a existir siempre”.

Lo que más le interesa es que los músicos tengan acceso a herramientas. Piensa, por ejemplo, en los estudios caseros y en cómo han permitido que más artistas graben y saquen sus canciones. “Siento que eso, más que la inteligencia artificial, es importante. La cercanía y la facilidad de acceder a tecnología de punta”. Frente a eso, hay otros asuntos de la industria que le inquietan más: cómo funciona el mercado del streaming, qué papel cumplen las plataformas y cómo se reparte el dinero. 

“Tengo un montón de temas que me preocupan más que la misma inteligencia artificial”.

Personas cercanas a él también han experimentado con estas herramientas, aunque más desde la curiosidad, como quien prueba un juguete, pero no se obtiene una buena canción de esos ejercicios. Antes que sentir que se pierden oportunidades, cree que este escenario puede hacer que se valore más lo humano. La discusión tampoco termina en quién hace las canciones. También tiene que ver con cómo las escuchamos. 

Según Onofre, el modelo actual de streaming, con funciones como la reproducción automática y las mezclas que nunca terminan, ha favorecido una escucha más pasiva. La música acompaña mientras hacemos otras cosas, como ruido de fondo, y muchas veces retenemos muy poco sobre quién la creó. Podemos aprendernos un coro sin saber el nombre de quién lo canta. O repetir una canción durante días sin preguntarnos quién está detrás.

Frente a esa automatización,  ve una especie de “rebeldía” en quienes buscan una conexión más directa con los artistas. Para ella, parte de esa respuesta está en el valor que el público da a quienes escriben, componen e interpretan sus propias canciones, como Taylor Swift u Olivia Rodrigo. Pero reconocer qué fue hecho con IA no siempre es fácil. Aunque Onofre dice que suele detectar imágenes o videos generados con estas herramientas, admite que con la música le cuesta más. Una de las señales que le hace sospechar es la falta de originalidad: esa sensación de estar escuchando algo demasiado familiar, como una canción que ya ha oído 10 veces antes.

Eso no basta para saberlo. Y quizás ahí está lo que más inquieta: que una canción puede acompañarnos, emocionarnos o quedarse dando vueltas en nuestra cabeza sin que sepamos de dónde salió. Por ahora queda la duda. Y, en mi caso, las ganas de que detrás de esa voz que hoy nos gusta tanto, haya alguien. No un fantasma más. (I)