Imagínate que estás escuchando tu lista de reproducción favorita y alguien te pregunta: “¿Cuál de estas canciones está hecha solo por una máquina?”. Suena fácil, ¿verdad? Pero, cuando te toca decidir, las cosas se complican. Eso es justo lo que pasó en un estudio de Deezer con Ipsos, del que ha salido el famoso titular de que el 97 % de la gente no sabe detectar música de IA.
A primera vista, parece que nadie distingue ya entre una canción de un humano y una generada por inteligencia artificial. Cuando miras con calma cómo se hizo la prueba, la historia cambia bastante. En este artículo vas a poder entender qué se midió realmente, qué sienten los oyentes ante la música generada por IA y cómo reaccionan plataformas como Deezer y Spotify ante esta avalancha de temas creados por algoritmos.
Lo primero que te preguntarás es: ¿qué hizo exactamente Deezer para llegar a ese 97 %? En el estudio participaron 9.000 personas, que escucharon tres pistas distintas y tenían que marcar cuál o cuáles estaban totalmente generadas por IA. No se trataba de detectar solo que había IA por algún lado, sino que la canción fuera íntegramente artificial.
El truco está en la forma de contar los resultados. Si una persona no identificaba correctamente las tres pistas, se consideraba que “fallaba” al distinguir música de IA de música humana. Eso quiere decir que incluso alguien que acertaba dos de tres entraba en el grupo que “no sabe diferenciar”. Esa persona no es precisamente un desastre identificando canciones de IA.
Con esa metodología tan estricta, alguien que se acerca bastante a la respuesta correcta sigue apareciendo como incapaz de distinguir música generada por IA de música real. Por eso, el titular del 97 % impresiona, pero no refleja del todo la capacidad que tenemos en el día a día para intuir si un tema suena más a humano o más a máquina.
Para comprobar si el resultado era tan dramático, el autor del análisis repitió el experimento con un grupo pequeño de personas. Usó las mismas tres pistas que Deezer y pidió a 10 personas que adivinaran qué canciones eran totalmente generadas por IA. Aquí también se miró si alguien lograba el “pleno” de tres aciertos.
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Lo más curioso es que varias personas pensaron que una de las canciones sonaba tan mala y tan obviamente generada por IA que parecía una trampa. Justo por eso, marcaron que era humana. Este detalle enseña algo importante: cuando hablamos de música generada por IA, no solo cuenta el oído, también influyen las sospechas, las expectativas y la sensación de que “esto está preparado para engañarme”.
Más allá de los aciertos y los fallos, el estudio de Deezer e Ipsos también preguntó a la gente cómo se sentía con todo esto. El 71 % de los participantes se mostró sorprendido por lo mal que había identificado las canciones generadas por IA. Es decir, pensaban que iban a poder distinguirlas mejor y el resultado les dejó tocados.
Esa sorpresa se mezcla con incomodidad. La mitad de los encuestados, un 51 %, afirmó que se siente incómodo al no poder diferenciar entre arte creado por IA y arte creado por humanos. Tiene sentido: cuando no sabes qué hay detrás de lo que escuchas, pierdes una parte de la relación personal que sueles tener con tus artistas.
Cuando se les preguntó por el impacto en la calidad, otro 51 % cree que la IA llevará a que haya más música de baja calidad y sonido genérico. Solo el 40 % dijo que se saltaría una canción de IA sin escucharla si supiese de antemano que es generada por IA. Eso significa que una mayoría todavía está dispuesta a darle una oportunidad, aunque tenga dudas.
Ante esta mezcla de curiosidad, incomodidad y desconfianza, hay un punto donde casi todo el mundo está de acuerdo: la transparencia. El 80 % de los encuestados quiere que la música generada por IA esté claramente etiquetada como tal en las plataformas de streaming. Tú probablemente también querrías saber si lo que escuchas viene de un estudio tradicional o de un modelo como Suno.
Esta petición no tiene que ver solo con odiar la IA. Muchos oyentes quieren poder elegir y entender cómo se ha hecho una canción. A veces te dará igual, otras veces preferirás apoyar a un artista humano concreto. Sin una etiqueta clara, no vas a poder tomar esa decisión, y ahí es donde entra el debate de cómo debería mostrarse la música de IA en streaming.
Para responder a esa demanda, Deezer ha desarrollado un sistema propio capaz de detectar y etiquetar automáticamente contenido 100 % generado por IA. Este sistema se centra en temas procedentes de modelos populares como Suno y Udio, que permiten a cualquiera crear pistas completas con unos pocos textos o indicaciones.
Una vez que una canción está etiquetada como generada por IA, Deezer no solo la marca, sino que la retira de sus recomendaciones algorítmicas. Es decir, esas pistas quedan excluidas de las listas que el sistema te sugiere de forma automática. No desaparecen de la plataforma: siguen ahí, pero no te las cuelan sin que tú las busques o las elijas.
Este enfoque se basa en una idea sencilla: la IA puede estar presente, pero el usuario debe tener clara su presencia y no recibir contenido artificial disfrazado de recomendación neutra. Con todo, este modelo también tiene límites cuando la canción mezcla partes humanas e IA, algo cada vez más habitual en la producción musical profesional.
Mientras Deezer apuesta por un etiquetado visible de la música generada por IA, Spotify está siguiendo un camino algo distinto. La plataforma ha anunciado medidas para combatir lo que llama “AI slop”, es decir, contenidos basura generados a gran escala por IA, pero sin comprometerse a marcar de forma explícita toda la música creada por IA.
Spotify ha establecido nuevas políticas sobre suplantación mediante IA, un problema serio cuando alguien copia la voz o el estilo de un artista sin permiso. También ha introducido un filtro de spam para frenar a los actores más problemáticos que suben miles de pistas genéricas solo para intentar ganar dinero con las reproducciones automáticas.
En vez de un simple “es IA / no es IA”, Spotify trabaja en un sistema estandarizado de créditos que detalle cómo se ha usado la IA en la producción de una canción. La idea es que se registre si un modelo ha compuesto la melodía, ha generado la voz o solo ha ayudado en tareas como la mezcla o la masterización.
El problema es que este sistema de créditos depende casi totalmente de que sellos y artistas declaren honestamente cuándo se ha utilizado IA. Incluso si solo se ha usado en pequeños ajustes de sonido, se espera que alguien lo indique. Si no hay controles externos, es fácil que parte de ese uso de IA quede oculto, y tú como oyente solo veas una parte de la historia.
Manuel Moussallam, director de investigación de Deezer, reconoce abiertamente que existe una zona gris en los contenidos híbridos que combinan elementos humanos y de IA. No es lo mismo una canción escrita y cantada por una persona que otra donde la IA compone el fondo y el productor humano se limita a ordenar y editar.
Según Moussallam, este problema de los contenidos híbridos no es principalmente técnico, sino de transparencia y ética. Detectar que hay IA es cada vez más posible, pero decidir cómo contárselo al usuario y cómo repartir el mérito creativo es otra historia. Aquí entran en juego los valores de la industria, no solo los algoritmos.
Para Moussallam, la gestión de esta transparencia requiere la responsabilidad conjunta de creadores, servicios de distribución y plataformas de streaming. Eso incluye empresas como DistroKid, que sirven de puente entre los artistas y servicios como Deezer o Spotify. Si cada eslabón de la cadena hace trampas o se calla el uso de IA, el oyente acaba completamente a oscuras.
Una de las cifras que más impacto causa es el volumen de temas que llegan cada día. Deezer afirma que recibe más de 50.000 pistas generadas por IA al día. Eso supone más del 34 % de la música que se añade a su servicio. Es decir, un tercio de lo nuevo que entra tiene, como mínimo, un origen completamente artificial.
Cuando miras las reproducciones, la historia cambia. Moussallam indica que la música generada por IA solo representa el 0,5 % de las escuchas en Deezer. Es una fracción diminuta si la comparas con el ruido de fondo que genera el número de subidas. La gente, en general, no se pasa el día oyendo listas llenas de IA.
La gran mayoría de ese pequeño 0,5 % de escuchas corresponde a contenido fraudulento, creado para explotar el sistema de pagos por reproducción, no para gustar realmente al público. Moussallam admite que el volumen masivo de subidas de IA plantea problemas operativos gordos, porque hay que filtrarlo y analizarlo todo, pero insiste en que no altera de forma drástica la experiencia del usuario normal.
Con tanto titular apocalíptico, es fácil pensar que la IA está a punto de borrar al artista humano. Moussallam, sin embargo, se muestra bastante menos pesimista. Defiende que los humanos siguen creando música y que los oyentes siguen prefiriendo, en su mayoría, la música hecha por artistas reales, con historias y carreras que puedes seguir.
Según él, no nos dirigimos hacia un futuro en el que se elimine al humano del proceso creativo. Lo que ve más probable es que la IA se integre en los procesos creativos como una herramienta más. Igual que un sintetizador cambió la producción en los ochenta sin borrar a los músicos, los modelos actuales se usarán para explorar ideas, probar arreglos o generar bocetos rápidos.
En esa visión, la clave está en la intención. Una cosa es usar la música generada por IA para producir millones de temas genéricos que saturan las plataformas. Otra, muy distinta, es que un compositor se apoye en la IA para acelerar ciertas partes del trabajo y luego dé forma personal al resultado. Lo que marque la diferencia será el criterio artístico, no el simple acceso a la tecnología.
La artista Holly Herndon, conocida por trabajar con modelos de IA personalizados en su propia música, ofrece una perspectiva interesante desde dentro del proceso creativo. Ella misma aprovecha la tecnología para experimentar con voces sintéticas y estructuras nuevas, pero no cree que eso anule la importancia del trabajo humano.
Herndon señala que el hecho de que cualquiera pueda crear “cosas kitsch pulidas” con IA no significa que el público vaya a interesarse por esas canciones. Puedes generar una pista que suene limpia y correcta, pero si no hay una idea detrás, una emoción o una identidad, suele quedarse en ruido de fondo.
Para ella, la práctica artística es mucho más sofisticada que la mera capacidad técnica de producir piezas pulidas con IA. Componer implica tomar decisiones, elegir qué se queda fuera, construir un relato y asumir riesgos. La IA puede proponer mil opciones, pero alguien tiene que decidir qué merece la pena y cómo se conecta con las personas que escuchan.
Aun con estas visiones más matizadas, las preocupaciones de los profesionales son muy reales. En el estudio de Deezer, el 70 % de los encuestados considera que las canciones completamente generadas por IA suponen una amenaza para el sustento económico de los músicos. Si plataformas y sellos llenan los catálogos de temas baratos hechos por máquinas, es lógico temer que haya menos espacio y menos ingresos para artistas humanos.
El miedo no es solo económico. Un 64 % de los participantes cree que la inteligencia artificial podría llevar a una reducción de la creatividad en la música. La idea es sencilla: si todo el mundo se apoya en los mismos modelos entrenados con los mismos datos, el resultado puede acabar sonando siempre parecido, con melodías previsibles y estructuras clonadas.
Moussallam, aun reconociendo estos riesgos, insiste en que no vamos hacia un mundo donde se borre la figura del creador humano. En su opinión, las herramientas de IA se integrarán en el proceso creativo, pero sin sustituir por completo la intervención humana en la creación musical. En cualquier caso, esa promesa solo se cumplirá si hay reglas claras, transparencia y responsabilidad compartida entre plataformas, distribuidores y artistas.
Aun con el enorme volumen de subidas, la música de IA apenas representa un 0,5 % de las escuchas y, en gran parte, es contenido fraudulento, mientras los oyentes siguen prefiriendo canciones de artistas reales. El reto está en cómo integrar la IA en la creación sin vaciarla de sentido humano, cuidando tanto la calidad como la ética, para que tú puedas seguir eligiendo qué escuchas y por qué lo escuchas.
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