El pasado viernes 14 de noviembre tuve el privilegio de asistir al evento Digital Music Days, organizado por AMAEI, la Asociación de Músicos, Artistas y Editoriales Independientes de Portugal y que tuvo lugar en la ciudad de Lisboa. En su keynote de apertura, su Director Ejecutivo Nuno Saraiva nos proporcionó un interesante panorama acerca del estado actual de los modelos de licencia entre los titulares de derechos de la industria musical y las compañías de inteligencia artificial.
La irrupción de la inteligencia artificial generativa ha abierto una grieta sin precedentes en el modelo de negocio de la industria musical. Por primera vez desde la llegada del streaming, compositores, editoriales y discográficas se enfrentan a un desafío que no solo transforma la manera en la que se crea música, sino también la forma en que se remunera esa creación. El debate actual no gira únicamente en torno a si las obras deben ser utilizadas para entrenar modelos de IA, sino sobre cómo debe pagarse por ello y qué derechos deberían acompañar a cada nueva obra generada artificialmente.
Aunque el sector está lejos de alcanzar un consenso definitivo, ya han surgido tres modelos de licencia que están definiendo el terreno: el licenciamiento por suma global, el licenciamiento por suma global más reparto de ingresos, y un hipotético tercer modelo que podría convertirse en el estándar del futuro: un sistema que combina suma global, reparto de ingresos y un tracking de cada obra generada por IA. Este último aún no existe de forma operativa, pero está en la agenda de muchos actores clave, desde startups tecnológicas hasta sociedades de gestión colectiva.
A medida que la música se mezcla con algoritmos, emerge una pregunta fundamental: ¿quién cobra qué y por qué? El sector está empezando a construir respuestas.
1. El modelo actual: licencias por “lump sum”
El primer modelo, y el más sencillo, es el que ya se está implementando entre algunas editoriales y empresas de IA. En él, un editor acuerda con la empresa de inteligencia artificial un pago único o lump sum a cambio de permitir que un número determinado de obras (según lo negociado con autores y compositores) sean utilizadas para entrenar modelos generativos.
Este modelo funciona de forma similar a una sincronización o a un buyout temporal: la empresa paga un monto fijo, el editor recibe el dinero, y lo distribuye a los autores usando criterios que cada compañía define internamente.
Para los titulares de derechos, este sistema representa una forma directa de compensación por el uso de su obra en la “sopa” de datos con la que se entrena la IA. Para las empresas tecnológicas, es una forma de evitar litigios y asegurar acceso legal a catálogos amplios.
Este enfoque nos refiere al acuerdo recientemente respaldado por GEMA en Alemania. Tras ganar una importante batalla legal, GEMA defiende que la compensación adecuada por el uso de obras en modelos de IA debe consistir en:
- un pago único y
- una prohibición de usar las obras sin licencia.
Dicho pago único sería luego distribuido según las reglas de reparto de la entidad. Es un modelo simple, directo y, sobre todo, compatible con la infraestructura actual de la industria.
Sin embargo, tiene un límite claro: solo paga por el entrenamiento, no por la explotación futura de las obras generadas a partir de ese entrenamiento.
2. El siguiente paso: suma global + reparto de ingresos
La segunda modalidad ya está emergiendo como la alternativa más atractiva para muchos actores: combinar el pago inicial con un reparto mensual de ingresos basado en los beneficios de la propia empresa de IA.
Aquí, la lógica se asemeja al sistema del streaming:
- se paga un upfront,
- y luego una participación continua basada en los ingresos y los datos de uso que la empresa comparte.
Esto introduce la idea de una dinámica económica más estable en lugar de una transacción puntual. El licenciamiento deja de ser un simple “permiso de entrenamiento” y se convierte en una relación continua entre titulares de derechos y empresas tecnológicas.
Pero este modelo también introduce incertidumbre. ¿Cuánto ganarán realmente los creadores? La experiencia del streaming ha demostrado que cuando el número de usos y obras explota, los ingresos por unidad (por “stream”) pueden diluirse hasta niveles mínimos. Según Saraiva, podríamos pasar de micropagos a nanopagos o incluso picopagos.
Aun así, la industria considera este enfoque un paso hacia adelante, porque reconoce que la IA no solo utiliza la música para entrenarse, sino que genera productos que la empresa rentabiliza.
3. El modelo del futuro: suma global + revenue share + tracking de las obras generadas
Este tercer modelo aún no existe de forma operativa, pero según explica Saraiva, muchos expertos afirman que es inevitable. Representa la convergencia entre derechos de autor, tecnología de trazabilidad y estándares de metadatos.
En este escenario, los creadores recibirían:
- Un pago inicial por el entrenamiento
- Un reparto mensual de ingresos de la empresa de IA
- Regalías por la explotación de cada obra generada por IA que contenga elementos derivados de su trabajo
Es decir, si una obra generada por IA incorpora elementos basados en canciones entrenadas, los titulares de esas obras serían remunerados cuando la nueva pieza sea reproducida, vendida o sincronizada.
Esto transformaría la IA generativa en una especie de sistema de sampling permanente. La diferencia: la muestra ya no es un fragmento audible, sino una contribución probabilística incorporada en el modelo.
Para que esto funcione, es necesaria una revolución en metadatos
La música ya opera con dos códigos internacionales clave:
- ISWC (International Standard Musical Work Code): identifica la composición (melodía, armonía, letra).
- ISRC (International Standard Recording Code): identifica la grabación específica.
Para rastrear contribuciones en obras generadas por IA, habría que:
- Registrar qué ISRCs y qué ISWCs entran al “sistema de entrenamiento”.
- Crear un nuevo código—llamémoslo IAWC o ISAC—que identifique cada obra generada por IA.
- Registrar automáticamente qué partes del modelo (y por extensión, qué obras originales) influyeron en la generación de la nueva pieza.
- Volver a registrar continuamente cada nueva generación cuando los modelos se reentrenan sobre sus propios outputs.
Aquí es donde el volumen de datos se dispara.
La IA no trabaja con “primera generación”. Ya está creando obras basadas en obras generadas por sí misma, en una cadena de:
obra humana → entrenamiento → obra IA 1 → reentrenamiento → obra IA 2 → reentrenamiento → obra IA n…
Cada paso generaría:
- nuevos metadatos,
- nuevos códigos,
- nuevas asociaciones entre obras.
El resultado sería un crecimiento exponencial de registros. Sociedades de gestión como ASCAP, BMI, SACEM o SOCAN tendrían que manejar millones o incluso miles de millones de líneas adicionales de datos.
La pregunta es obvia: ¿Cómo se gestionará y pagará esta complejidad sin romper la infraestructura de la industria?
Aún no existe una respuesta clara.
4. ¿Qué significa esto para los creadores?
La industria se encuentra en un punto de inflexión. La industria discográfica ya ha demostrado que puede licenciarse para IA: Kobalt, Merlin y Universal son ejemplos de actores que ya están firmando acuerdos con empresas tecnológicas. El mensaje es claro: la música es licenciable, y el argumento de las tecnológicas de “move fast and break things” ya no tiene justificación.
Pero la decisión final no la toman los editores ni las discográficas. La toman los creadores. ¿Quieren los autores y compositores licenciar sus obras para IA?
Si aceptan, pueden beneficiarse de:
- nuevos flujos de ingresos,
- nuevas formas de participación en modelos emergentes,
- potencial exposición en un futuro donde la música generada por IA será ubicua.
Si no aceptan, estarían rechazando participar en un ecosistema que podría volverse tan inevitable como lo fue el sampling en los 80 o el streaming en los 2010.
Precisamente, el paralelismo con el sampling es útil
En los primeros años de la música electrónica y el hip hop, muchos samples se utilizaban sin permiso. Era difícil, caro y confuso licenciar fragmentos de audio. Pero con los años:
- se establecieron procedimientos,
- surgieron tarifas estándar,
- se implantó un ecosistema legal claro,
- y los litigios se volvieron un mecanismo eficaz de enforcement.
Hoy, nadie publica una canción con un sample sin obtener antes permiso. El sistema funciona.
La IA podría seguir un camino similar: pasar de un “salvaje oeste” legal a un proceso regulado, claro y económicamente sostenible.
5. Un futuro inevitable… y lleno de preguntas
A pesar del caos actual, hay algo que la industria tiene claro: la colaboración con empresas de IA es necesaria, y el futuro de la música pasa por encontrar un equilibrio entre innovación y protección.
Pero aún quedan enormes desafíos:
- ¿Quién creará los nuevos estándares de metadatos?
- ¿Quién almacenará y procesará los volúmenes masivos de información?
- ¿Cómo se repartirán los ingresos cuando haya millones de micro contribuciones?
- ¿Se puede evitar que la IA reduzca el valor de las obras individuales por la híper-fragmentación de regalías?
- ¿Cómo se verificará quién aportó qué en un modelo opaco por naturaleza?
Lo que sí parece indiscutible es que no habrá vuelta atrás. La IA ya forma parte de la cadena de valor de la música. La cuestión no es si la industria debe aceptar esta realidad, sino cómo quiere moldearla y quién quiere beneficiarse de ella.
La industria musical está en un momento histórico. Los tres modelos de licencias explicados por Saraiva representan distintas etapas de madurez en la relación entre música e inteligencia artificial.
El sector ya ha demostrado que sabe adaptarse: sobrevivió a la piratería, reinventó sus modelos en el streaming, y reguló el uso del sampling. La IA es el próximo capítulo.
Pero será responsabilidad de los compositores, artistas, editoriales y discográficas decidir cuánto quieren formar parte de este nuevo ecosistema. La IA generativa puede ser una fuente de nuevos ingresos o una amenaza para los ya existentes. Puede abrir oportunidades creativas sin precedentes o diluir completamente el valor de la autoría.
Lo único seguro es que el futuro de la música no podrá escribirse sin la IA… ni sin los creadores que decidan cómo quieren que la tecnología utilice su obra.
