La inteligencia artificial irrumpe en la industria musical con artistas virtuales que generan millones de reproducciones, mientras crece la incertidumbre sobre la monetización y el futuro de los ingresos de los músicos.
En 2019, mucho antes de que términos como inteligencia artificial (IA) y ChatGPT comenzaran a formar parte de la conversación pública, un particular nombre irrumpió en la escena musical: FN Meka. Sus canciones de trap y hip-hop se convirtieron en hits instantáneos y alcanzaron millones de reproducciones, con una fuerte presencia en TikTok. Su éxito fue de tal magnitud que firmó un contrato con Capitol Records, una reconocida discográfica. Hoy acumula 152.000 seguidores en Instagram. Pero FN Meka no es un artista común y corriente, sino un rapero virtual generado con IA. Los responsables detrás de esta creación son Anthony Martini y Brandon Le, fundadores de la startup Factory New.
El caso expone una tendencia creciente en la industria musical: proyectos musicales sin una identidad real, que inundan las plataformas de streaming y redefinen a diario las reglas del juego. «Una persona promedio con buen gusto y paciencia puede llegar sorprendentemente lejos con estas herramientas», asegura a LA NACION Jamian Gerard, licenciado en Bellas Artes por la Columbia College Chicago y profesional creativo especializado en IA. Sin embargo, remarca que los artistas generados con IA no funcionan por sí solos, sino que su éxito reside en la visión humana que haya detrás.
Más allá del trasfondo artístico, hay otro aspecto que despierta incertidumbre entre bandas y músicos: la monetización de canciones creadas con IA. De hecho, se prevé una reducción del 24% en los ingresos de los profesionales de la música para 2028 por el avance de esta tecnología, lo que representa cerca de 4000 millones de euros anuales, según un reciente informe de la Unesco. No hay una cifra exacta de cuánto dinero puede recaudar un usuario con música generada de manera artificial. El monto depende de varios factores, como el modelo de monetización de cada plataforma y la cantidad de reproducciones.
Spotify, por ejemplo, opera bajo un modelo en el que los ingresos generados a través de suscripciones y publicidad se distribuyen a los titulares de derechos en función de su participación en el total de reproducciones en la plataforma. Es decir, la empresa no le paga directamente a los artistas ni existe un pago fijo por stream. Los pagos se canalizan a través de sellos discográficos, distribuidores y otros titulares de derechos. «Nuestro rol es garantizar que el contenido disponible en la plataforma cumpla con los acuerdos de licencia y con las políticas de protección de identidad y derechos. Nuestro foco está en asegurar que los pagos reflejen la escucha genuina de los usuarios y que los artistas, independientemente de sus herramientas creativas, compitan en igualdad de condiciones dentro de un entorno justo», subrayan desde la plataforma.
Aunque Spotify no publica una tarifa oficial por reproducción, distintos sitios especializados, como Tune Core, estiman que la plataforma paga entre US$0,003 y US$0,005 por stream. Bajo ese cálculo, algunas canciones creadas con IA muestran el potencial económico de este tipo de proyectos. Un caso ilustrativo es el de ‘How Was I Supposed to Know?’, de la artista virtual Xania Monet, que supera las 14 millones de reproducciones en Spotify. Con una tasa promedio de pago de entre US$0,003 y US$0,005 por stream, ese volumen equivale a ingresos brutos que rondan los US$42.000 y US$71.000. Tras comisiones y reparto de derechos, el ingreso efectivo podría ubicarse cerca de los US$30.000 a US$50.000, todo con una sola canción.
En proyectos con alto nivel de repetición, como música ambiental, el número de reproducciones por oyente puede ser significativamente mayor, lo que incrementa las ganancias. Ya hay usuarios que sacan provecho de esta situación: en marzo, un hombre oriundo de Carolina del Norte se declaró culpable ante la justicia luego de generar «cientos de miles de canciones con IA» y de utilizar «programas automatizados para reproducir fraudulentamente sus canciones miles de millones de veces». Con este circuito, se estima que obtuvo más de US$8 millones en regalías en plataformas como Amazon Music, Apple Music, Spotify y YouTube Music.
Para Carlos Arana, profesor de la Universidad del CEMA, UBA y Berklee College of Music, el problema no reside en la tecnología, sino en qué incentivos genera el sistema en un escenario donde producir canciones se vuelve cada vez más fácil, barato y masivo. «Cuando la oferta crece de forma explosiva, pero la atención humana sigue siendo finita, los algoritmos de recomendación pasan a tener todavía más poder para decidir qué música llega efectivamente al oyente y cuál queda perdida en esa mar interminable de canciones que el catálogo de la plataforma», analiza. Y añade: «Esas canciones pueden entrar al mismo sistema de reparto económico que las canciones humanas, aún cuando no tengan detrás el mismo tipo de inversión creativa o cultural».