En 2025, el fenómeno del “copyright laundering” (blanqueo de derechos de autor) en la música generada por inteligencia artificial ya no ocurre en rincones oscuros de internet. Está sucediendo a plena luz del día, impulsado por un creciente ecosistema de servicios y productores que se especializan en “humanizar” canciones creadas por IA para que parezcan obras originales. El objetivo es claro: eludir la detección, registrar los derechos y monetizar como si se tratara de música hecha por humanos. El siguiente es un resumen de un artículo publicado por Virginie Berger en Music Ally.
Cómo funciona el blanqueo de derechos en la música IA
El proceso suele seguir una fórmula predecible: se crea una canción utilizando plataformas de inteligencia artificial generativa como Suno, Udio o Riffusion. Luego, se le aplican modificaciones ligeras para borrar cualquier huella de que ha sido creada por una IA. Este proceso de “humanización” consiste en aplicar ciertos ajustes en DAWs, variaciones aleatorias en el tempo para romper la perfección robótica, masterización con emulación analógica, y la inclusión de ruidos o silencios para “ensuciar” el sonido.
Los sistemas de ingestión de las distribuidoras digitales no exigen pruebas de origen de los tracks que se suben a diario, y estos tracks también pueden ser registrados en entidades de gestió colectiva como si fuesen obras originales. El siguiente paso es que los tracks se publican en Spotify y otras plataformas de streaming, donde comienzan a generar regalías.
Algunos servicios incluso ofrecen la “humanización” como producto comercial: basta con subir la pista de IA y, tras el proceso, el cliente recibe un archivo listo para registrar y monetizar.
De los prompts a las ganancias
En foros como Reddit abundan casos de usuarios que monetizan canciones de IA tras ligeras modificaciones. Según Berger, un usuario afirmó haber ganado casi 1.000 dólares en tres meses con 42 temas generados en Suno. Otro productor entrevistado por Wired obtiene 200 dólares mensuales con un catálogo de canciones completamente sintéticas, sin músicos ni estudios.
La clave es que estas canciones no buscan engañar al oyente, sino a los sistemas de detección. En YouTube y redes sociales circulan tutoriales para:
- Evadir el sistema Content ID
- Alterar metadatos de audio
- Regrabar voces o instrumentos para “camuflar” el origen
El resultado: música generada por IA que se cuela en un ecosistema creado para obras humanas, diluyendo los ingresos de artistas reales.
Datos que alarman: un mercado inundado de IA
El músico e investigador Benn Jordan analizó 560 canciones destacadas en Suno y descubrió que 549 ya estaban monetizadas en plataformas de streaming, el 98%. Muchas aparecen bajo alias de artistas falsos, algunos incluso con verificación oficial en Spotify.
El panorama es preocupante:
- Spotify pasó de 10 a 12 millones de artistas entre 2023 y 2024.
- Luminate reporta que se suben 99.000 canciones diarias a los servicios de streaming (unos 2,77 millones al mes).
- Deezer recibe 20.000 pistas generadas por IA cada día, y el 70% de sus reproducciones están asociadas a actividad fraudulenta.
- Al menos 13 “artistas” de IA en Spotify superan los 4 millones de oyentes mensuales.
Incluso se han documentado fraudes masivos, como el caso Michael Smith, donde un grupo habría ganado 10 millones de dólares usando música de IA reproducida por redes de bots.
Técnicas avanzadas de blanqueo musical
El blanqueo no se limita a añadir ruido o regrabar fragmentos. Existen tácticas sofisticadas como:
- Model poisoning: añadir ruido adversarial inaudible que confunde los detectores automáticos.
- Eliminación de metadatos: borrar encabezados y marcas internas que delatan el origen IA.
- Reinterpretación humana: contratar músicos para grabar partes sobre una composición generada por IA, lo que la hace “copyright-eligible” (apta para registro).
Esto genera un reto para las plataformas y entidades de gestión: una vez que el archivo ha sido alterado, la pista ya no parece de IA, y la huella forense se enfría rápidamente.
Tecnología de detección: presente pero no aplicada
Existen herramientas capaces de detectar música de IA con alta precisión:
- Deezer asegura tasas cercanas al 100% en identificación.
- AI Radar de Believe afirma un 97% de acierto incluso en pistas editadas.
- Los métodos combinan marcas de agua, análisis espectral y huellas melódicas.
El problema no es la falta de tecnología, sino la ausencia de aplicación sistemática. La mayoría de las plataformas solo revisan tras una denuncia formal y no implementan detección proactiva en el momento de la subida.
La contradicción de la industria musical
Mientras figuras como Michael Nash (UMG) celebran el potencial de la IA para “impulsar la cultura musical”, las grandes discográficas demandan a empresas como Suno y Udio por entrenar sus modelos con material protegido sin permiso.
Esta contradicción se refleja en la práctica:
- Las plataformas aprueban subidas sin verificar el origen.
- Los distribuidores cobran comisiones sin importar la legitimidad.
- El catálogo global ya supera los 200 millones de canciones, con una creciente pérdida de confianza por parte de los oyentes.
La solución: pruebas de origen, no percepciones
Para frenar el “copyright laundering” no basta con mejorar la detección; se necesita trazabilidad obligatoria:
- Marcas de agua y registros obligatorios por parte de los generadores de IA, con APIs de verificación accesibles.
- Política “No manifest, no royalties”: si no hay prueba verificable de autoría, no se paga.
- Listas negras compartidas y análisis de huellas melódicas a gran escala.
- Auditorías de catálogos y control de metadatos en CMOs y DSPs.
- Regulación que obligue a conservar registros, sancione datos faltantes y penalice el fraude con bots.
La próxima Ley de IA de la UE (2026) exigirá a los proveedores de modelos marcar sus salidas y ofrecer herramientas de detección a reguladores. Incluso si se destruye la marca de agua, los registros en servidores podrían ser usados en juicios para demostrar el origen.
El futuro: detectar patrones imposibles para humanos
Las plataformas ya están agrupando canciones casi idénticas enviadas por el mismo usuario. Señales como:
- Estructuras melódicas repetidas
- Cadencias de acordes idénticas
- Cuantización perfecta de DAW
- Cadenas de masterización sospechosamente uniformes
Permiten detectar comportamientos imposibles para un músico real. La detección futura irá más allá, identificando ruido adversarial, reutilización de patrones y comportamientos característicos de modelos concretos.
El blanqueo de derechos en música IA no es un fenómeno marginal: está erosionando la economía musical, la credibilidad de las plataformas y la confianza del público. El objetivo no debe ser prohibir la IA, sino dejar de fingir que es humana.
Las soluciones pasan por un equilibrio entre detección proactiva y pruebas de origen obligatorias. Si la industria quiere mantener su legitimidad, deberá garantizar que cada canción en circulación tenga una historia verificable detrás.
