Universal Music Group y Nvidia acaban de firmar una alianza que suena a futuro: usar inteligencia artificial para descubrir música no solo por género, sino por emoción, arco narrativo y hasta resonancia cultural. No es una mejora cosmética; es un intento de redefinir cómo se encuentra música en un ecosistema saturado.
El corazón del acuerdo es Music Flamingo, un modelo creado por Nvidia junto a la Universidad de Maryland, que promete entender canciones “como lo haría una persona”. Y esto llega en un momento clave para la industria, que lleva meses con el agua al cuello por la avalancha de canciones genéricas generadas por IA, subidas en masa a plataformas de streaming.
Pero aquí no va solo de tecnología bonita. Va de quién controla el catálogo, quién cobra y quién decide qué es “original” cuando una máquina puede producir mil temas al día sin despeinarse.
UMG presenta esta colaboración como una forma de impulsar la creación musical humana y garantizar una compensación justa para los titulares de derechos. Nvidia, por su parte, insiste en que habrá medidas de seguridad, atribución clara y respeto al copyright.
Evidentemente, este tipo de promesas ya las hemos leído muchas veces. La diferencia aquí es que Nvidia no llega solo con herramientas, sino con un modelo concreto y una ambición clara: cambiar el descubrimiento musical a escala global.
Richard Kerris, vicepresidente y director general de medios en Nvidia, lo dijo sin rodeos: mezclar Music Flamingo con el catálogo de UMG puede transformar cómo los fans descubren, entienden e interactúan con la música. No es un plugin más; es una capa nueva sobre el negocio.
Presentado en noviembre de 2025, Music Flamingo está diseñado para emular la comprensión musical humana, no limitarse a clasificaciones superficiales como “pop” o “rock alternativo”.
El modelo puede analizar pistas de hasta 15 minutos, lo que le permite trabajar con piezas complejas, sesiones largas o canciones con cambios estructurales que suelen romper los sistemas de etiquetado tradicionales. Además, reconoce estructura, armonía, progresiones de acordes y arcos emocionales, detectando cómo evoluciona una canción y qué intenta transmitir en cada fase.
Pero UMG aún no ha detallado cómo se integrará exactamente este modelo en su catálogo, y ahí está uno de los puntos sensibles. Una cosa es tener un sistema capaz, y otra muy distinta es conectarlo a uno de los catálogos más grandes del mundo sin abrir la puerta a usos no autorizados o sustitución creativa.
Todo apunta a que los artistas podrán usar estas herramientas para analizar, describir y comunicar su música con más profundidad. Generar metadatos ricos —estructura, intención, tensión, referencias— sin tener que escribir textos interminables puede convertirse en una ventaja real.
Y esos metadatos son oro puro: para marketing, sincronizaciones, recomendaciones más precisas y para que el propio artista entienda cómo está siendo percibida su obra en un entorno cada vez más algorítmico.
La promesa más atractiva para el público es poder descubrir música por emoción o sensación, no solo por etiquetas de género o playlists genéricas. Buscar algo como “melancolía con final esperanzador” o “tensión que explota en el último minuto” deja de sonar a poesía vaga y pasa a ser una consulta viable.
Esto puede cambiar cómo se construyen playlists y cómo se posicionan los lanzamientos, pero también abre un debate incómodo: si la IA decide qué suena triste, épico o nostálgico, quién define esos criterios y con qué sesgos culturales.
La alianza llega en pleno choque entre discográficas y empresas de IA por el entrenamiento de modelos con música sin permiso. El sector ya ha presentado demandas por derechos de autor contra compañías como Suno y Udio, dejando claro que la fase “experimental” ha terminado.
Al mismo tiempo, las plataformas lidian con otro problema: la proliferación de contenido genérico generado por IA que se cuela en el streaming y compite por reproducciones sin aportar valor artístico real.
La industria lo sabe: los artistas ya usan IA y prohibirla sería inútil. La batalla no es contra la herramienta, sino contra la degradación del catálogo y la pérdida de valor creativo.
UMG y Nvidia también han anunciado la creación de una incubadora de artistas para diseñar y probar herramientas creativas basadas en IA con músicos reales en el centro del proceso.
El mensaje es claro: innovar sí, pero sin imponer soluciones desde Silicon Valley que no entiendan cómo se trabaja en un estudio o qué significa construir una identidad artística. Al mismo tiempo, es una jugada estratégica: quien define los estándares primero, condiciona el mercado.
En paralelo, las grandes discográficas han licenciado sus catálogos a Klay, una start-up que prepara un servicio de streaming con IA. Según fuentes cercanas, ya tiene acuerdos con Universal, Sony y Warner, y planea anunciarlo en breve.
El producto se parecerá a Spotify, pero permitirá modificar y recrear canciones en distintos estilos. Klay ha licenciado miles de éxitos para entrenar su modelo y promete que artistas y sellos mantendrán cierto control.
La pregunta es inevitable: cuando el usuario pueda “rehacer” un tema famoso a su gusto, qué pasa con la autoría, la identidad del artista y el valor de la versión original. No es casualidad que Spotify y YouTube ya estén explorando funciones similares.
La música se mueve hacia un terreno híbrido: escuchar, sí, pero también interactuar y manipular. Veremos si la alianza entre UMG y Nvidia logra lo más difícil: usar IA para entender mejor la música sin convertir el catálogo en una fábrica infinita de copias con distinto envoltorio. El futuro dependerá de dónde se pongan los límites… y de si el público decide respetarlos.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
La Newsletter Diaria Sobre Inteligencia Artificial. Además: Portal de Noticias, Tutoriales, Tips y Trucos de ChatGpt, Openai e Inteligencia Artificial.
Nuestra web está alojada en:
