Escuchas una canción y, aunque la melodía, la voz y la producción son aparentemente normales, hay algo que no te cuadra y te asalta una duda: ¿en realidad estoy escuchando a un artista de carne y hueso o un algoritmo?
En plataformas como Spotify, Apple Music o Deezer, la música generada por inteligencia artificial (IA) gana terreno. Según explica Xataka, los servicios de streaming tienen dificultades para frenar la avalancha de canciones creadas por máquinas que, en ocasiones, acumulan escuchas que antes iban a parar a músicos reales.
La confusión en la sociedad es generalizada y así lo avala un estudio publicado el pasado noviembre por Deezer, el cual asegura que el 97% de la gente "no sabe distinguir" entre música real y música generada por IA.
Además, casi tres de cada cuatro encuestados consideran "no ético" utilizar material con derechos de autor para entrenar sistemas que generen canciones y un 70% cree que la música creada al 100% por IA amenaza el sustento de músicos, artistas y compositores actuales y futuros.
Expertos de Xataka señalan que una sola señal no es suficiente, sino que lo importante es acumular una serie de indicios. Para ello ofrecen una serie de consejos.
Escuchar con atención
En algunos géneros, las voces excesivamente limpias pueden ser un indicativo de que la música ha sido hecha con IA. Frases mecánicas, falta de emoción, letras pobres o instrumentos que se perciben apelmazados son otros aspectos en los que hay que fijarse. Sin embargo, no hay que precipitarse al hacer una valoración, ya que una sobreproducción puede confundirnos y pensar que estamos ante una creación hecha con IA.
El rastro digital del artista
Si pinchas en el perfil del artista y no tiene foto o muestra un retrato con un aspecto poco natural, debes dudar; en muchos casos, los proyectos creados por IA evitan directamente mostrar rostros. La biografía de los artistas también ofrece información y es que, los perfiles sospechosos, suelen recurrir a descripciones vagas e incluso algunos reconocen abiertamente que la música está generada por IA.
Discografía y ritmo de lanzamientos
La trayectoria del artista es otro filtro importante. Si está presente en el panorama musical desde hace años, es probable que sea de carne y hueso, ya que la IA capaz de generar música similar a la real es algo relativamente reciente.
Si toda su obra es nueva, hay que analizar su volumen. Un músico puede tardar entre uno y cinco años en publicar un álbum, así que si ha lanzado varios discos en solo unos meses, deben activarse todas las alarmas. También conviene fijarse en si todas las canciones suenan igual o si los títulos son demasiado genéricos.
¿Existen fuera del ‘streaming’?
Si todavía no lo ves claro, el siguiente paso es buscar el rastro del artista fuera de la plataforma. Vídeos de conciertos en YouTube, menciones en medios de comunicación o su presencia en festivales pueden confirmar que el artista es real. Además, plataformas especializadas como Discogs, Wikipedia o AllMusic permiten verificar trayectorias de artistas.
Derechos de autor
Más allá de identificar si una música es real o IA, la cuestión jurídica es clave. En España, la Ley de Propiedad Intelectual (Real Decreto Legislativo 1/1996, de 12 de abril) establece en su artículo 5 que el autor es la "persona natural que crea alguna obra literaria, artística o científica", lo que excluye explícitamente a las máquinas.
Así, una composición generada de forma autónoma por una IA no puede ser protegida por derechos de autor en España. Si la música está creada íntegramente por un sistema automático, sin intervención creativa humana sustancial, se considera de dominio público.
Distinto es el caso en el que un compositor utiliza la IA como herramienta, seleccionando, editando o añadiendo aportaciones creativas relevantes. En ese supuesto, la obra puede estar protegida y el autor sería la persona que ha realizado esa intervención.
A nivel europeo, el Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como AI Act, no regula directamente los derechos de autor, pero sí impone obligaciones de transparencia, como el etiquetado del contenido generado o manipulado por IA, incluidos los deepfakes musicales. Además, aborda el uso de obras protegidas para entrenar modelos de IA, buscando un equilibrio entre innovación y derechos de los creadores mediante mecanismos de exclusión o licencias.
