Deezer detecta 75.000 canciones generadas por IA al día en su plataforma
El servicio francés de música en streaming asegura que este contenido representa ya el 44% de sus nuevas subidas diarias, aunque buena parte de sus reproducciones presentan indicios de fraude
El dato no significa que casi la mitad de lo que se escucha sea música artificial. El consumo real de estas canciones sigue siendo bajo y representa entre el 1% y el 3% de las reproducciones totales en Deezer. El problema está en que, según la propia plataforma, hasta el 85% de las escuchas vinculadas a canciones generadas íntegramente por IA presentan indicios de fraude y han sido desmonetizadas.
La preocupación de la industria no se centra solo en la creación musical con herramientas de IA, sino en su uso industrial para producir contenido masivo, distribuirlo de forma automática y activar redes de bots que simulan reproducciones. El objetivo no es construir una carrera artística, sino entrar en el sistema de reparto económico del streaming.
El caso más claro es el de Michael Smith, un músico de Carolina del Norte acusado en Estados Unidos de crear cientos de miles de canciones con inteligencia artificial y utilizar bots para reproducirlas miles de millones de veces en plataformas como Spotify, Apple Music, Amazon Music y YouTube Music. La Fiscalía del Distrito Sur de Nueva York sostiene que el fraude generó más de 10 millones de dólares en royalties.
A esa dimensión económica se suma un problema de identificación. La encuesta realizada por Deezer e Ipsos en ocho países, con 9.000 participantes, mostró que el 97% de los encuestados no fue capaz de distinguir entre canciones creadas por humanos y canciones generadas por IA en una prueba ciega. El 80% defendió que este tipo de contenido debería estar claramente etiquetado y el 73% de los usuarios de streaming afirmó que querría saber si una plataforma le está recomendando música generada por IA.
El rechazo también llega a las listas de éxitos. Según el mismo estudio, el 52% de los encuestados considera que las canciones creadas al 100% con IA no deberían competir en los rankings principales junto a canciones hechas por artistas humanos. Otro dato relevante es la percepción económica. El 70% cree que la música generada por IA amenaza los ingresos de músicos, artistas y compositores.
En España, SGAE también ha medido el posible impacto del fenómeno. Un estudio elaborado con Know Media y la Universidad Carlos III estima que la inteligencia artificial podría reducir hasta un 28% los ingresos por derechos de autor musicales en 2028. La pérdida sería de unos 100 millones de euros solo ese año y de entre 160 y 180 millones en el periodo 2025-2028.
El informe también muestra que la IA ya forma parte del trabajo de muchos creadores. El 34% de los autores encuestados por SGAE afirma haber utilizado herramientas de inteligencia artificial y otro 17% tiene intención de hacerlo. La preocupación nace del miedo a un uso abusivo, poco transparente y capaz de depreciar la creación humana dentro de un mercado ya muy saturado.
Las plataformas han empezado a tomar medidas, Deezer, por ejemplo, etiqueta la música generada por IA, la retira de sus recomendaciones algorítmicas y de sus playlists editoriales, y ha lanzado una herramienta gratuita para detectar canciones artificiales en listas de reproducción de otros servicios. Spotify, por su parte, anunció nuevas políticas contra la clonación vocal no autorizada, herramientas para combatir la subida fraudulenta de canciones a perfiles ajenos y un filtro específico contra el spam musical.
La batalla legal también está abierta. En 2024, Universal, Sony y Warner demandaron a Suno y Udio, dos de las herramientas más conocidas de generación musical con IA, por presunto uso no autorizado de grabaciones protegidas para entrenar sus modelos. Las discográficas sostienen que estos sistemas pueden producir canciones que compiten con obras humanas creadas a partir de catálogos protegidos.
La cuestión de fondo no es si la IA puede ser una herramienta creativa. Ya lo es. La cuestión es cómo se distingue entre uso artístico, producción automatizada, suplantación, spam y fraude económico. En un ecosistema donde cada reproducción cuenta para el reparto de ingresos, millones de canciones generadas en masa pueden alterar el funcionamiento del mercado aunque casi nadie las escuche realmente.
La música fake amenaza porque ocupa espacio, genera datos, puede entrar en playlists, confunde al oyente y compite por una parte del dinero común del streaming. La industria musical se enfrenta a un nuevo tipo de infraestructura fantasma.
