La música generada por IA ya no es un experimento: está inundando las plataformas y compite por espacio en playlists y royalties. Según The Verge, Deezer reportó que el 28% de las cargas eran totalmente generadas por IA en septiembre de 2025 y que a fines de ese año había 50.000 pistas diarias; hoy ese número llegó a 75.000 entregas diarias, según la misma nota. Al mismo tiempo el consumo sigue concentrado: en Deezer los streams de IA son cerca del 1% en abril, contra 0.5% a principios de noviembre, según The Verge.
¿Qué está pasando con la música generada por IA?
Vemos tres dinámicas claras. Primera: producción masiva. Herramientas como Suno (dic. 2023) y Udio (abr. 2024) facilitaron que cualquiera produzca canciones enteras con un prompt, y las entregas crecieron de 50.000 por día a 75.000, según The Verge. Segunda: respuesta desigual de plataformas. Deezer implementó detección y etiqueta, impidió recomendaciones y demonetizó el 85% de esos streams, según The Verge; Spotify eliminó más de 75 millones de tracks considerados spam en 12 meses, según la misma nota. Tercera: percepción negativa del público. Un estudio de Deezer e Ipsos mostró que 51% cree que la IA generará música genérica; otro trabajo de The Hollywood Reporter y Frost School of Music halló que 66% nunca escucha música generada por IA y 52% no querría que su artista favorito usara IA, según The Verge.
¿Cómo impacta esto en el mercado argentino?
La avalancha global se traduce en riesgos locales que ya vemos: competencia desleal para compositores, saturación de catálogos y pérdida de ingresos por streams artificiales. Aunque no hay datos públicos específicos para Argentina en el informe, las cifras globales sirven de guía: si plataformas activas en nuestro mercado enfrentan 75.000 entregas diarias y millones de tracks spam eliminados (Spotify: 75 millones en 12 meses), las editoriales y músicos argentinos pueden ver desplazamiento de listas y menores ingresos por micro-pagos. Además, la falta de documentación en español y métricas públicas complica la fiscalización local. Por eso pedimos que cualquier despliegue de IA en música incluya métricas transparentes, documentación en español y procesos de revisión humana antes de adopciones masivas, postura consistente con nuestra posición sobre IA en investigación y gobernanza.
¿Qué pueden hacer plataformas y músicos ahora?
Hay tres palancas prácticas. Primera, etiquetado y estándares: la propuesta de DDEX para créditos de IA es un paso, pero hoy muchos sistemas son voluntarios o se apoyan en auto-declaración (Apple), lo que falla en cumplimiento, según The Verge. Segunda, detección robusta y auditoría: las herramientas actuales generan falsos positivos; Spotify admite evaluaciones incorrectas con terceros, según The Verge. Tercera, medidas económicas: demonetización selectiva (como la política de Deezer que afectó 85% de streams de IA) y verificación de perfiles (Verified by Spotify) pueden limitar incentivos para crear spam. También es necesario incluir a la comunidad local: documentación y capacidades en español, métricas públicas y vías de apelación con revisión humana.
Cerramos con una posición clara: apoyamos la investigación y el uso creativo de modelos —incluyendo proyectos ‘vintage’— pero exigimos métricas públicas, documentación en español y gobernanza con revisión humana antes de aceptar adopciones amplias en el ecosistema musical. Sin esas garantías, la facilidad de producción que ofrecen Suno y Udio amenaza la diversidad cultural y los ingresos de músicos reales, sin que el público necesariamente gane calidad a cambio.
