En 1929, los carteles colocados por la Federación Americana de Músicos (AFM) en las puertas de los cines advertían con letras mayúsculas: “El robot al timón”. Era una metáfora provocadora para denunciar la sustitución de músicos en directo por música grabada, lo que entonces se conocía como “música enlatada”. La campaña fue tan ambiciosa que, en valores actuales, supuso una inversión de más de 9 millones de dólares.
El temor era claro: que las nuevas tecnologías destruyeran los medios de vida de miles de músicos. Sin embargo, la historia dio un giro inesperado. A pesar del impacto inicial en el trabajo en salas de cine, la irrupción del sonido grabado acabó creando un nuevo ecosistema: orquestas para bandas sonoras, estudios de grabación, sindicatos más fuertes y condiciones laborales mejoradas. La disrupción tecnológica no eliminó la música profesional, sino que la transformó.
Hoy, casi un siglo después, asistimos a un nuevo episodio del mismo conflicto. Esta semana, la empresa de inteligencia artificial Anthropic —creadora de Claude— ha obtenido una victoria judicial preliminar frente a gigantes como Universal Music. En esencia, las discográficas denuncian que los modelos de IA están entrenados con sus obras protegidas por derechos de autor, lo que podría poner en jaque el modelo económico de la industria musical. Sin embargo, el juez ha desestimado la demanda por no encontrar evidencia de un perjuicio directo y medible.
El nuevo robot al timón: ¿qué está en juego?
La polémica no es menor. Herramientas como Aiva, Suno o Riffusion pueden generar piezas musicales en segundos. Algunas aprenden estilos musicales analizando millones de obras, sin necesidad de que estas estén en dominio público. Otras simulan la voz de artistas concretos, incluso sin su consentimiento.
¿Dónde queda el trabajo de compositores, letristas, productores o intérpretes?
¿A quién pertenece una obra generada por IA?
La clave está en el modelo de entrenamiento: muchas de estas inteligencias artificiales aprenden de datos no licenciados, incluyendo obras protegidas. Pero también es cierto que, como ocurrió en 1929, puede que aún no seamos capaces de anticipar los beneficios futuros que esta tecnología puede ofrecer a los y las creadoras.
La IA ya se usa de forma habitual en herramientas que no generan polémica: análisis de mezcla automática, restauración de audio, mastering inteligente (como LANDR o iZotope), diseño de presets o generación de loops por contexto.
La paradoja creativa
En el ámbito de la música, no todo lo generado por IA es una amenaza. Para muchos artistas experimentales o independientes, estas herramientas son una forma de expandir su lenguaje sonoro, encontrar inspiración o superar bloqueos creativos.
Pero el debate se recrudece cuando el objetivo no es crear nuevas posibilidades, sino reemplazar trabajos humanos o comercializar obras simuladas a gran escala.
El caso de Anthropic vs Universal es solo el inicio. Este precedente podría definir los límites legales del entrenamiento de modelos generativos con obras protegidas.
¿Debe considerarse “uso justo” (fair use) si no hay una copia literal, sino aprendizaje estadístico?
¿O estamos ante una forma encubierta de apropiación de contenido?
¿Y si volvemos a la raíz?
Frente al ruido mediático, hay una necesidad urgente de formación. Quienes crean contenido —música, voz, imagen— deben conocer las implicaciones legales y éticas de sus herramientas. Pero también hay que exigir transparencia a las empresas tecnológicas:
- ¿Con qué se ha entrenado un modelo?
- ¿Cómo se gestiona el consentimiento?
- ¿Qué derechos tienen los y las artistas cuando su estilo se convierte en dato?
La historia nos recuerda que cada disrupción tecnológica genera miedo, pero también nuevas formas de organización, creación y economía. Quizá no se trata de rechazar la IA, sino de diseñar un marco justo para su uso.
Un marco que reconozca la autoría, respete los derechos adquiridos y promueva nuevas oportunidades para el talento humano.
🧩 Principales inteligencias artificiales aplicadas a la creación musical
A continuación, te dejamos una tabla con algunas de las IA más relevantes en el contexto actual, tanto por su impacto creativo como por su papel en los debates sobre derechos de autor.
🧩 Principales inteligencias artificiales aplicadas a la creación musical en 2025
🎼 Aiva
- Tipo: Generativa (composición)
- Función: Composición musical a partir de parámetros estilísticos
- Licencia/controversia: Usa datasets propios y públicos. No exenta de debate sobre autoría.
- Enlace: aiva.ai
🎵 Suno
- Tipo: Generativa (texto a música)
- Función: Crea canciones completas a partir de descripciones textuales
- Licencia/controversia: Usa entrenamiento mixto. Ha generado controversia por similitudes estilísticas.
- Enlace: suno.com
🎛️ Riffusion
- Tipo: Generativa (basada en espectrogramas)
- Función: Convierte imágenes espectrales en audio y genera loops musicales
- Licencia/controversia: Código abierto en su versión base. Sin conflictos conocidos.
- Enlace: riffusion.com
🎤 Boomy
- Tipo: Generativa + distribución musical
- Función: Crea y publica música automáticamente en plataformas
- Licencia/controversia: Ha sido retirada de algunos catálogos por posibles infracciones de copyright.
- Enlace: boomy.com
🧠 LALAL.AI
- Tipo: IA para procesamiento de audio
- Función: Separación de stems, extracción de voces y acompañamientos
- Licencia/controversia: Uso legal y entrenamiento sobre grabaciones propias
- Enlace: lalal.ai
🔊 LANDR
- Tipo: IA para mezcla y mastering
- Función: Mastering automático, análisis de mezcla y sugerencias inteligentes
- Licencia/controversia: Uso extendido por profesionales. Licencias claras.
- Enlace: landr.com
🎚️ iZotope Neutron / Ozone
- Tipo: Asistencia inteligente en mezcla y mastering
- Función: Sugerencias de EQ, dinámica, análisis espectral
- Licencia/controversia: Sin polémica legal. Uso profesional consolidado.
- Enlace: izotope.com
🎼 Stable Audio
Enlace: stability.ai/audio
Tipo: Generativa (texto a música/audio)
Función: Generación musical a partir de prompts con control de duración
Licencia/controversia: Proyecto de Stability AI. Aún en fase de desarrollo, con debate abierto sobre autoría.
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