El 44% de las nuevas canciones son generadas por IA: ¿Por qué la industria musical está impulsando la "transparencia"?

Antes de reproducir música, verifica si la canción fue interpretada por humanos o creada por IA generativa.

Esta acción podría convertirse en un nuevo hábito al usar servicios de streaming en un futuro cercano.

La IFPI y la RIAA, junto con asociaciones de compañías musicales independientes, la organización que gestiona los premios Grammy y sindicatos de actores y cantantes, han anunciado un sistema de etiquetado común para grabaciones que utilizan IA generativa.

Las organizaciones participantes han propuesto dos tipos de etiquetas: "Generado por IA" y "Asistido por IA".

Aunque el sistema es actualmente voluntario, se espera que sea ampliamente adoptado en el mercado mundial de música digital, no solo en ciertos países o servicios de distribución. También se planea actualizar el contenido en el futuro para adaptarse a los cambios tecnológicos y legales.

El objetivo no es eliminar la música creada con IA de manera uniforme, sino aclarar cómo se creó la canción para que los oyentes puedan elegir según sus propios valores.

¿Cuál es la diferencia entre "Generado por IA" y "Asistido por IA"?

La primera etiqueta, "Generado por IA", se utiliza cuando todos o la mayoría de los elementos creativos de la grabación han sido creados por IA generativa.

Por ejemplo, si la voz principal de la canción es generada por IA, si los instrumentos principales son interpretados por IA, o si toda la canción, incluyendo canto y acompañamiento, fue creada solo con instrucciones escritas, se clasificaría en esta categoría.

La segunda etiqueta, "Asistido por IA", se refiere a canciones donde la creación o interpretación humana es central, pero se ha utilizado IA generativa para algunos aspectos.

En esta clasificación, se asume que las voces y los instrumentos principales son interpretados por humanos. Se espera que la IA se utilice para sonidos auxiliares, efectos, timbres o tareas de edición.

Lo importante es que no se trata todas las obras que usan IA como "música creada por IA".

En la producción musical moderna, se utilizan técnicas de aprendizaje automático en varias etapas, como eliminación de ruido, separación de fuentes, ajuste de tono, masterización, creación de voces guía y generación de timbres.

No es realista clasificar en la misma categoría una canción escrita, compuesta e interpretada por humanos y una generada automáticamente a partir de un breve texto. Sin embargo, no es fácil determinar desde qué punto del proceso de producción se considera "centrado en humanos", y no todas las obras pueden clasificarse con solo dos etiquetas.

Este sistema no es una forma final de trazar una línea clara entre humanos e IA, sino el primer lenguaje común para explicar la complejidad creciente de la producción musical.

¿Por qué es necesario un sistema de etiquetado ahora?

La razón principal por la que la industria musical está actuando rápidamente es la velocidad a la que aumentan las canciones generadas por IA.

Según el servicio de música francesa Deezer, en abril de 2026, se recibían aproximadamente 75,000 canciones completamente generadas por IA al día, lo que representa alrededor del 44% de la música nueva publicada, superando los 2 millones de canciones al mes.

Sin embargo, el gran número de publicaciones no significa que la música de IA esté superando en popularidad a la música humana.

En Deezer, las reproducciones de canciones generadas por IA representan solo entre el 1% y el 3% del total. Además, aproximadamente el 85% de las reproducciones de canciones generadas por IA se consideran manipulaciones fraudulentas y se excluyen de la monetización.

Estos números indican que el problema de la música de IA no se limita a la cuestión artística de si la IA puede crear mejores canciones que los humanos.

Con la IA generativa, se pueden crear muchas más canciones en menos tiempo y costo que antes. Además, al inflar automáticamente las reproducciones con cuentas automatizadas, es posible obtener ingresos fraudulentos de los servicios de streaming.

Si las canciones publicadas en masa llenan los resultados de búsqueda y las recomendaciones, existe el riesgo de que los artistas humanos y las obras que llevaron tiempo en producirse sean menos descubiertas.

Por lo tanto, la visualización de IA no solo se centra en informar a los oyentes, sino que también se destaca como información básica para detectar reproducciones fraudulentas, gestionar derechos, distribuir ingresos y administrar funciones de recomendación.

Los servicios de streaming buscan "metadatos precisos"

La asociación de la industria DIMA, que representa a las compañías de distribución de música, también ha mostrado interés en el nuevo sistema.

DIMA incluye a empresas como Amazon, Apple Music, Spotify, TIDAL y YouTube. La asociación ha explicado que es importante que los creadores de canciones, los titulares de derechos y las compañías de distribución proporcionen información precisa y rápida a los servicios de streaming.

Aquí, la clave es "metadatos".

Los metadatos se refieren a la información asociada con una grabación, como el título de la canción, el nombre del artista, el letrista, el compositor y el titular de los derechos. El nuevo sistema planea agregar el uso de IA a estos datos, transmitiendo la información desde el creador hasta la compañía de distribución, el servicio de streaming y el oyente.

Si se registra con precisión la parte que utiliza IA, se puede mostrar una etiqueta en la pantalla de reproducción de la aplicación. El servicio puede usar esta información para recomendaciones, monetización, detección de fraudes y gestión de derechos.

Sin embargo, si el creador o la fuente de distribución no informa correctamente, el sistema no funcionará.

Si los contribuyentes ocultan el uso de IA para evitar un trato desfavorable, es difícil identificar completamente el proceso de producción solo a partir de la grabación terminada. Por otro lado, depender demasiado de la tecnología de detección conlleva el riesgo de clasificar erróneamente canciones creadas por humanos como generadas por IA.

Es necesario combinar la auto-declaración con la inspección técnica, el historial de producción, la información de derechos y los datos en el momento de la distribución.

Deezer ya muestra canciones de IA

Antes de que se anunciara un sistema común para toda la industria, Deezer ya había avanzado en la detección y visualización de música generada por IA.

La compañía no solo etiqueta las canciones que considera completamente generadas por IA, sino que también las excluye de las funciones de recomendación y de las listas de reproducción creadas por el equipo editorial. Además, las reproducciones consideradas fraudulentas se excluyen del cálculo de regalías.

Esto no prohíbe completamente la música de IA, sino que busca informar a los oyentes sobre su origen y evitar ganancias fraudulentas y un exceso de entradas en los sistemas de recomendación.

Spotify también está trabajando en una dirección diferente a la de la visualización de IA para demostrar la confiabilidad de los artistas.

"Verified by Spotify", anunciado en abril de 2026, es un sistema que revisa los perfiles de los artistas y muestra una certificación si cumplen con los estándares de autenticidad y confiabilidad.

Esto es diferente de las etiquetas de IA para cada canción propuestas en esta ocasión. Sin embargo, en un contexto donde aumentan los cantantes ficticios creados por IA y las publicaciones no autorizadas, comparten el objetivo de facilitar la verificación de "quién es este artista" y "si el sonido es aprobado por el propio artista".

En el futuro, podría haber un movimiento para combinar la verificación de artistas con la visualización de uso de IA por canción.

Las redes sociales dan la bienvenida a la transparencia

En las redes sociales y en las comunidades de creadores de música con IA, se observan opiniones que dan la bienvenida a la transparencia del nuevo sistema.

Una idea representativa es que "los oyentes deberían poder decidir por sí mismos qué escuchar".

Escuchar una canción sin saber que fue creada por IA y luego enterarse de ese hecho puede generar una sensación de "engaño" más que una evaluación de la calidad de la obra. Se señala que es más fácil mantener la confianza entre creadores y fans si se revela el uso de IA desde el principio.

Incluso entre los usuarios que publican música creada por IA, hay opiniones como "yo indico claramente que es generado por IA" y "los oyentes tienen derecho a conocer el método de producción".

También se argumenta que la divulgación de información es necesaria para distinguir entre obras que utilizan voces similares a cantantes reales sin permiso y aquellas que utilizan IA como herramienta creativa después de gestionar los derechos.

No es el uso de IA en sí mismo lo que genera rechazo, sino el hecho de ocultarlo o utilizar la voz o las obras de otros sin consentimiento. Se considera que establecer la transparencia también ayuda a proteger a los creadores que usan IA de manera justa.

También hay críticas de que "dos tipos son demasiado generales"

Por otro lado, hay opiniones destacadas de que "solo dos tipos de etiquetas no son suficientes" para el nuevo sistema.

Por ejemplo, una obra en la que un humano escribe la letra y piensa en la dirección de la melodía, pero la canción y el acompañamiento son generados por IA, podría clasificarse como "Generado por IA" al igual que una obra en la que todo, letra y música, se deja a la IA.

Por el contrario, una canción cantada e interpretada por humanos podría clasificarse como "Asistido por IA" si utiliza efectos de sonido generados por IA. No siempre se transmite correctamente a los oyentes la diferencia entre la producción musical digital convencional y la creación con IA generativa.

En las redes sociales, se han propuesto ideas para mostrar el uso de IA en cada etapa de producción, como voces, instrumentos, letras, composición, mezcla y masterización.

La idea es que sea más justo mostrar solo un icono simple en la pantalla de reproducción normal y permitir que se abra información detallada para confirmar, por ejemplo, "la voz es humana", "parte del acompañamiento es IA" y "la letra es humana".

De hecho, las etiquetas actuales se centran en el sonido grabado en sí, y actualmente no incluyen el uso de IA en letras, composición, videos musicales o imágenes de portada.

Incluso si el sonido es interpretado por humanos, si la letra y la portada son completamente generadas por IA, la visualización actual no revela el panorama completo de la producción.

Después de la implementación del sistema, el próximo desafío será determinar hasta dónde se extiende el alcance.

La visualización de IA podría generar prejuicios hacia las obras

En las redes sociales, también hay preocupaciones de que la visualización podría llevar a que las obras no sean evaluadas justamente.

Alguien podría haber disfrutado de una canción al escucharla sin ninguna información, pero al ver la etiqueta "Generado por IA", podría bajar su evaluación. En ese caso, lo que se está juzgando no es el contenido musical, sino la categoría del método de producción.

En el debate sobre la visualización de obras de IA, se repiten preocupaciones de que solo por etiquetar, las vistas y las reacciones podrían disminuir.

Si los creadores que declaran el uso de IA de manera transparente sufren desventajas, mientras que los que no lo declaran y hacen pasar sus obras como humanas obtienen muchas reproducciones e ingresos, el sistema podría perjudicar a los honestos.

Para que el sistema de visualización funcione de manera justa, no solo se debe distinguir a quienes declaran, sino también establecer un mecanismo para verificar las obras no declaradas y abordar las declaraciones falsas.

También es importante tener cuidado de que la etiqueta "Generado por IA" no se trate como una advertencia de baja calidad, ilegalidad o plagio.

Una obra de IA creada con el permiso del titular de los derechos no es lo mismo que una obra que replica la voz de un cantante real sin permiso. El uso de IA y la infracción de derechos son problemas distintos.

La visualización es para informar sobre el método de producción, no para juzgar automáticamente la calidad o legalidad de la obra. Si no se aclara este punto, la etiqueta podría funcionar como una marca de exclusión en lugar de proporcionar información.

¿Se pueden aplicar los mismos estándares a grandes empresas y a individuos?

En la comunidad de creadores de música con IA, también hay dudas sobre si se aplicarán los mismos estándares a las grandes discográficas y a los contribuyentes individuales.

Existe la preocupación de que, si un gran artista utiliza IA como apoyo en la producción, se clasifique como "Asistido por IA", mientras que si un individuo utiliza un servicio de IA generativa para crear una canción, se clasifique como "Generado por IA", cambiando el juicio según la afiliación o la notoriedad.

Si los criterios de juicio son ambiguos, las clasificaciones podrían variar entre las compañías de distribución. Si un servicio muestra "Asistido por IA" y otro "Generado por IA", se generará confusión tanto para los artistas como para los oyentes.

Es esencial que los creadores etiquetados incorrectamente puedan verificar la base de la etiqueta y solicitar correcciones.

Si se busca un sistema común a nivel mundial, no solo se debe unificar el diseño de la visualización, sino también los criterios de clasificación, los métodos de registro de datos, los procedimientos de verificación y el mecanismo de apelación.

La cuestión no es solo "¿IA o humano?"

En el debate sobre la música de IA, a menudo se destaca la confrontación sobre "quién es mejor, la IA o los humanos".

Sin embargo, el problema que el sistema de etiquetas intenta abordar no se limita a eso.

¿Quién escribió la letra? ¿Quién interpretó? ¿De quién es la voz utilizada? ¿Las obras utilizadas para entrenar el modelo de IA fueron autorizadas? ¿A quién se distribuyen los ingresos? Y, ¿la información proporcionada a los oyentes es correcta?

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