Cuando la IA Consigue un Contrato Musical, lo que Estalla no es un Hit… Sino un Conflicto de Copyright

Hace dos semanas, Hallwood Media firmó en Estados Unidos con Telisha “Nikki” Jones, la letrista detrás de Xania Monet. El proyecto suena a R&B, se mueve bien en redes y parece una artista real, pero casi todo proviene de algoritmos. El detalle que falta para entender el acuerdo es el que más pesa en la cuenta: la protección legal de esa música generada por IA.

En Spotify, su tema más popular ya supera el millón de reproducciones, y sus Reels en Instagram suelen pasar de 100.000 visualizaciones. A primera vista, hay tracción y público. Si te fijas, el avatar y las portadas parecen creados con modelos generativos y, en algunos vídeos, se ven dedos deformados, una señal típica de síntesis visual. El producto funciona y engancha.

El contrato lo firmó Hallwood con Jones, no con la imagen de Monet. Según fuentes del sector, en la negociación apareció incluso una oferta de 3 millones de dólares antes del acuerdo final. ¿Qué ha comprado exactamente la discográfica si la imagen, la voz y la música son sintéticas? Aquí empiezan las dudas serias para cualquier catálogo basado en música generada por IA.

La ley de derechos de autor en EE. UU. sigue en transición, y hoy marca un límite claro: no puedes registrar como autoría lo creado íntegramente por un sistema automático sin intervención humana. Con todo, sí puedes proteger los elementos expresivos que tú aportas. En este caso, la única parte humana son las letras escritas por Telisha “Nikki” Jones.

La Oficina de Copyright lo reiteró en su guía de enero: el “prompt” no convierte a nadie en autor, y más de un millar de obras mixtas se han registrado solo en la parte humana. Nora Scheland, portavoz del organismo, viene a decir lo mismo con otras palabras: si hay persona, hay protección; si es puramente algorítmico, no. A partir de ahí, el encaje de esta música generada por IA se complica para los titulares.

¿Qué derechos protege hoy la ley para música generada por IA?

Si toda la composición y la voz de Xania Monet salen de un sistema como Suno, esos fonogramas y melodías no estarían amparados por copyright. Lo que sí podría registrarse son las letras de Jones, porque hay autoría humana. Kevin Madigan, de Copyright Alliance, lo resume con una advertencia útil para ti: “La ausencia de copyright no impide vender, pero limita cómo defenderte si te copian”.

Esto impacta directamente en el valor del acuerdo. Hallwood puede explotar las letras como activo, pero el resto de la música generada por IA quedaría abierta a réplicas sin una vía clara de reclamación. Un comprador informado podría preguntarse para qué pagar por un producto sobre el que no existe derecho exclusivo. Y esa pregunta, hoy, no tiene una respuesta cómoda.

Hay más señales de cautela. El mánager de Jones, Romel Murphy, dice que otras discográficas se apartaron al saber que Suno intervino en la producción. La propia Suno ha reconocido en un proceso judicial que entrenó su modelo con música “encontrada por toda internet”, y afronta demandas de tres majors por presuntas infracciones masivas. El abogado de Jones declinó responder a The Verge sobre posibles vulneraciones. Los datos citados proceden de documentos judiciales y comunicaciones públicas del organismo de copyright, junto con métricas visibles en plataformas.

Qué riesgo asume una discográfica al fichar a un artista generado por IA

• Pagar por algo sin exclusividad fuerte si la obra es íntegramente sintética.
• Enfrentar disputas por el entrenamiento del modelo que generó la música.
• Ver cómo terceros replican el estilo sin herramientas legales claras.

En Apple Music, Monet figura como cantante e ingeniera/productora, y Jones como letrista. Esas acreditaciones no tienen valor legal si no hay registro en la Oficina de Copyright. Hoy no aparece ningún asiento online a nombre de “Telisha Jones” ni “Xania Monet”. Queda por aclarar si Jones ha puesto su voz o si solo ha usado plantillas de Suno para musicalizar sus letras, algo que cambia poco el encaje jurídico si la interpretación final es automática.

El debate no es un truco de estudio. El representante de Jones compara la IA con el autotune, pero especialistas en industria lo consideran una analogía pobre. George Howard, profesor en Berklee, señala que la preocupación reside en el origen de los datos de entrenamiento. Y tiene lógica: si un modelo aprende de obras protegidas sin permiso, el problema nace antes de que pulses “generar”. La música generada por IA “suena aceptable” porque bebe de muchísimo material previo.

La política empieza a moverse. En julio, el senador Peter Welch presentó una propuesta de ley para dar a los titulares de derechos acceso a los registros de entrenamiento de modelos. Si prospera, podrías ver auditorías obligatorias que aclaren si tu obra ha sido usada sin permiso. Es una pieza clave para reducir la incertidumbre actual y dar oxígeno a sellos y creadores.

Keith Kupferschmid, de Copyright Alliance, lo expresa sin rodeos: lo hecho por humanos está protegido, lo hecho por IA, no. Señales a vigilar en los próximos meses: avances en las demandas contra Suno, nuevas guías de la Oficina de Copyright y si más discográficas se animan o frenan fichajes basados en música generada por IA.

El caso Xania Monet condensa la pregunta del momento: ¿cuánto vale un catálogo con letras registrables y el resto en terreno abierto? Si tú inviertes, vas a poder explotar textos, imagen de marca y presencia social, pero cargarás con riesgos sobre la música generada por IA, su entrenamiento y su defensa. Si cambian las reglas, cambiará el mercado; hasta entonces, prudencia y buena letra.