¿Quién crea y quién cobra cuando Spotify pone a la IA a editar canciones?
Spotify prepara junto a Universal Music Group una herramienta para que sus usuarios puedan crear versiones y remezclas con inteligencia artificial a partir de canciones autorizadas. El proyecto abre nuevas preguntas sobre quién controla estas obras, cómo se repartirán los ingresos y qué derechos conservarán artistas, compositores y productores, cuestiones que analiza Jordi Ferrer Guillén, profesor de EAE Business School y experto en inteligencia artificial
Spotify anunció el 21 de mayo un acuerdo con Universal Music Group y Universal Music Publishing Group para desarrollar una herramienta que permitirá a las cuentas Premium crear versiones y remezclas mediante inteligencia artificial a partir de los catálogos de los artistas y compositores que acepten participar.
La propuesta se construye sobre un sistema de licencias y debe incorporar consentimiento, atribución y compensación para los titulares de las canciones originales. Todavía no se conocen la fecha de lanzamiento, el precio, los primeros repertorios disponibles ni el reparto económico que se aplicará a las nuevas grabaciones.
La herramienta permitirá transformar obras existentes dentro de la misma plataforma que después puede distribuirlas, recomendarlas y monetizarlas. Este movimiento amplía el papel de Spotify dentro de una industria en la que ya reúne 761 millones de usuarios, 293 millones de suscriptores y un catálogo de más de 100 millones de canciones.
Jordi Ferrer Guillén, profesor de EAE Business School y experto en inteligencia artificial, analiza las consecuencias que esta integración puede tener sobre la competencia, la visibilidad de los artistas, el reparto de royalties y los derechos asociados a los modelos generativos.
Spotify no será el autor de las remezclas, sino que las crearán los usuarios a partir de repertorios autorizados. Sin embargo, la compañía proporcionará la tecnología, alojará los resultados y controlará los sistemas de recomendación que determinan buena parte de su recorrido dentro del servicio.
Ferrer considera que esta acumulación de funciones debe examinarse desde el derecho de la competencia. «Podría existir un potencial conflicto de intereses cuando una misma entidad actúa a la vez como plataforma de acceso al mercado, intermediario de distribución y proveedor de contenidos que compiten con terceros», explica.
El riesgo aparecería si las canciones producidas con las herramientas vinculadas a Spotify recibieran una mayor presencia en radios automáticas, listas personalizadas o recomendaciones.
«Si este criterio favorece directa o indirectamente al contenido generado por la propia plataforma, podría producirse una distorsión de la competencia», señala Ferrer. Entre las posibles garantías menciona auditorías algorítmicas independientes, mecanismos de rendición de cuentas y una mayor separación entre las distintas funciones del servicio.
Más canciones compitiendo por las mismas escuchas
La producción musical con inteligencia artificial ya está aumentando el volumen de contenidos que reciben las plataformas. Deezer ha informado a lo largo de este mes de julio de que recibía cerca de 90.000 canciones completamente generadas por IA cada día. En algunos momentos de junio llegaron a superar el 50 % de todas las nuevas entregas musicales.
En cuanto al consumo, estas canciones representan entre el 1 % y el 3 % de las reproducciones de Deezer, que las excluye de sus recomendaciones y listas editoriales. La plataforma también sostiene que hasta el 85 % de sus escuchas durante 2025 fueron fraudulentas y, por lo tanto, quedaron fuera del cálculo de royalties.
Spotify comunicó en septiembre de 2025 que había eliminado más de 75 millones de pistas consideradas spam durante los doce meses anteriores. La cifra incluía cargas masivas, duplicados, canciones extremadamente cortas y otros contenidos publicados para manipular la visibilidad o los pagos, no solamente música creada con IA.
«El principal riesgo es la saturación de contenidos», afirma Ferrer. La reducción de los tiempos y costes de producción permite generar una cantidad ingente de temas en cuestión de minutos. El experto advierte además de que algunas piezas pueden construirse para responder a los parámetros que premian los algoritmos, desde la duración y la estructura hasta el género o la frecuencia de publicación.
Esto puede afectar especialmente a los sectores donde la música se consume como fondo, acompañamiento o producto funcional y la identidad del artista tiene menos peso. En esos mercados, los catálogos automatizados pueden sustituir parte del trabajo de compositores, intérpretes y productores y reducir su capacidad de negociación.
Cómo entran las canciones en el reparto
Los royalties se distribuyen mediante el denominado streamshare, que calcula el porcentaje de reproducciones correspondiente a cada titular dentro de un mercado y un periodo concretos.
Desde abril de 2024, una grabación debe alcanzar al menos 1.000 reproducciones globales durante los doce meses anteriores para participar en el fondo de royalties de música grabada. La aparición de miles de canciones no reduce por sí sola los ingresos del resto. El efecto se produce cuando esos contenidos captan escuchas, superan los umbrales de monetización y pasan a competir por una parte del mismo fondo.
Jordi Ferrer plantea la posibilidad de revisar las condiciones de acceso a los royalties y establecer mecanismos que impidan «la explotación masiva de catálogos automatizados creados exclusivamente para capturar ingresos de forma industrial».
Generada o asistida por IA
Mientras las plataformas desarrollan estas herramientas, la industria trabaja en un sistema para identificar cómo ha intervenido la inteligencia artificial en cada grabación. El 10 de julio, organizaciones como IFPI, RIAA, IMPALA, The Recording Academy y SAG-AFTRA presentaron una propuesta voluntaria para diferenciar la música «generada por IA» de la «asistida por IA».
El profesor de EAE Business School sitúa la frontera en «el grado de intervención creativa humana que exista en el resultado final». Una grabación asistida puede utilizar estas herramientas en la mezcla, la masterización o los arreglos, siempre que las decisiones creativas principales continúen bajo control humano. Se consideraría generada cuando la IA produzca la parte esencial de la composición, la melodía, la letra o la interpretación a partir de instrucciones generales.
En los procesos híbridos, es más complicada la distinción. Una canción puede combinar una base generada, una voz humana modificada, una letra escrita por una persona y una producción automatizada. La clasificación requiere conocer el proceso y para eso hay que escuchar algo más que el propio resultado.
Spotify también ha empezado a probar créditos basados en el estándar DDEX para indicar si la IA ha intervenido en las voces, las letras, la instrumentación o la producción. Estos datos los aportan artistas, sellos y distribuidoras. La ausencia de un crédito no demuestra que no se haya utilizado inteligencia artificial.
Ferrer propone que la declaración del productor vaya acompañada de registros del proceso creativo y de la posibilidad de realizar auditorías cuando existan dudas. «En última instancia, la entidad que comercializa la obra y obtiene rendimientos económicos debería verificar todo este tema», sostiene.
La música con la que aprenden los modelos
El acuerdo entre Spotify y Universal plantea un modelo que puede resolver el consentimiento sobre las canciones incluidas en la herramienta, pero no el debate sobre las obras utilizadas anteriormente para entrenar sistemas generativos.
Para producir música, estos modelos analizan grandes cantidades de grabaciones, letras, estructuras, voces y estilos de interpretación. «Sin un sistema capaz de acreditar esto no se puede autorizar, oponer o realizar una reclamación económica», explica Ferrer. Entre las posibles vías menciona las licencias individuales, la gestión colectiva y los sistemas de compensación obligatoria.
La trazabilidad resulta más compleja porque en una sola canción coinciden diferentes derechos. La composición y la letra pueden pertenecer a unos titulares, la grabación a una discográfica y la interpretación a los músicos. La reproducción de una voz añade además cuestiones relacionadas con la identidad y los derechos de la personalidad.
La normativa europea obliga a los proveedores de modelos de inteligencia artificial de propósito general a publicar un resumen de los contenidos utilizados para entrenarlos y a disponer de una política de cumplimiento de la legislación de propiedad intelectual.
Un modelo pendiente de concretar
La inteligencia artificial puede intervenir ya en la composición, la interpretación, la producción, la distribución y la promoción de una canción. El reto para la industria será averiguar y establecer qué parte del proceso continúa bajo mando humano, quién autoriza cada uso y cómo se distribuye el valor económico generado por las nuevas versiones.