DeepSeek: una nueva amenaza para la industria de la música

Un nuevo jugador dentro del espacio de la IA generativa con origen en China está haciendo sonar todas las alarmas. El 26 de diciembre, DeepSeek lanzó su modelo V3, DeepSeek-R1 y DeepSeek-R1-Zero, junto con un documento explicando su innovadora tecnología. Apenas un mes después, el 20 de enero, presentó su versión DeepSeek-R1-Distill, un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) de código abierto y bajo costo. En poco tiempo, otras compañías chinas introdujeron modelos como KIMI 1.5 y Qwen 2.5 VL, demostrando que China se está consolidando como líder en la carrera de la inteligencia artificial.

En una pieza reciente publicada en Music Ally, Virginie Berger, una de las voces líderes dentro de la industria, nos presenta un análisis del impacto global de estos desarrollos. La IA ya no es una promesa futurista, sino una realidad que está transformando la manera en que se crea, distribuye y consume música. Con herramientas como DeepSeek, la generación de contenido basado en IA se está convirtiendo en un recurso accesible y omnipresente, lo que plantea desafíos significativos para los artistas y la propiedad intelectual.

DeepSeek R1 representa el futuro inevitable de la IA: modelos cada vez más baratos, eficientes y accesibles para cualquier persona con los recursos adecuados. Con una inversión relativamente baja —aproximadamente $2,000 en hardware con 512 GB de RAM— cualquier individuo o empresa puede ejecutar estos modelos de forma local, sin necesidad de conexión a la nube y sin depender de infraestructura tecnológica centralizada.

Esto supone una gran ventaja para el desarrollo de herramientas en ámbitos como la medicina, la investigación y la educación, pero también plantea una crisis en sectores creativos como la música. La posibilidad de entrenar modelos en colecciones privadas de datos sin necesidad de compartirlos externamente facilita el desarrollo de IA sin restricciones ni regulaciones claras sobre derechos de autor.

Uno de los aspectos más preocupantes de DeepSeek es su entrenamiento basado en datos obtenidos de manera cuestionable. En el documento de su modelo de visión-lenguaje (VL), se menciona el uso de Anna’s Archive, una plataforma de archivos pirateados. Esto confirma que muchas de las IAs actuales están construidas sobre bases de datos que incluyen contenido protegido por derechos de autor, generando una paradoja ética en la industria tecnológica.

En el caso de la música, esto significa que los modelos pueden ser entrenados con décadas de repertorio sin el consentimiento de los artistas o los propietarios de derechos. Esto lleva a una explosión de contenido generado por IA que inunda plataformas de streaming, desplazando a los músicos reales y manipulando los algoritmos de recomendación a favor de producciones sintéticas.

Además, con la proliferación de modelos de IA de código abierto, cualquiera puede modificar estos sistemas para evadir mecanismos de detección de copyright. Esto complica aún más la fiscalización y regulación de la IA en la industria musical.

El desarrollo de modelos como DeepSeek también está acelerando la automatización de la música a una escala sin precedentes. La combinación de IA generativa, computación cuántica y agentes autónomos de IA está revolucionando la manera en que se produce y distribuye la música. Estas tecnologías pueden:

1. Generar música en cantidades masivas: Con la capacidad de producir miles de pistas al día, los modelos de IA pueden dominar los catálogos de las plataformas de streaming, desplazando a artistas humanos.
2. Manipular algoritmos de recomendación: Las IA pueden optimizar canciones para que se ajusten mejor a los criterios de popularidad de los algoritmos de plataformas como Spotify y Apple Music, reduciendo la visibilidad de la música creada por humanos.
3. Dificultar la aplicación de derechos de autor: La precisión con la que los modelos de IA pueden replicar estilos musicales hace que sea casi imposible diferenciar entre contenido original y contenido generado por IA.
4. Eliminar intermediarios de la industria: Con agentes de IA capaces de actuar como productores, distribuidores e incluso ejecutivos discográficos, la cadena de valor de la industria musical podría transformarse radicalmente.

La reacción de la industria y los gobiernos

Ante esta crisis inminente, algunos actores de la industria están tomando medidas. En EEUU, las principales discográficas han iniciado acciones legales contra plataformas de IA como Suno y Udio, mientras que en Alemania, la sociedad de gestión de derechos GEMA ha demandado a Suno asi como a OpenAI. Sin embargo, estas respuestas han sido reactivas y limitadas, sin una estrategia clara para enfrentar la transformación estructural que está ocurriendo.

Los gobiernos también están reaccionando con legislaciones que buscan limitar la influencia de la IA china. En EEUU, el Congreso está debatiendo la ley “Decoupling America’s Artificial Intelligence Capabilities from China Act of 2025”, que prohibiría la importación de tecnología de IA china y restringiría la colaboración con instituciones del país asiático. Sin embargo, estas iniciativas pueden ser insuficientes para frenar la expansión de la IA generativa en la música y otros sectores creativos.

La industria musical se enfrenta a una encrucijada. Si no toma medidas ahora, el futuro de la música podría quedar en manos de modelos de IA que dominan el mercado con contenido generado automáticamente. Es imperativo que se desarrollen tecnologías defensivas para proteger los derechos de los creadores, incluyendo:

– Herramientas de bloqueo de entrenamiento de IA: Implementación de medidas para evitar que los modelos de IA puedan aprender de contenido protegido sin autorización.
– Regulación global de la IA generativa: Un esfuerzo coordinado para establecer normas claras sobre el uso de datos y derechos de autor en el entrenamiento de modelos de IA.
– Mecanismos de detección y fiscalización: Desarrollo de sistemas capaces de identificar contenido generado por IA y garantizar que los artistas reciban una compensación justa.
– Educación y concienciación: La industria debe movilizarse para que los creadores comprendan los riesgos y oportunidades de la IA y puedan defender sus derechos de manera efectiva.

Según Berger, el tiempo para debatir está llegando a su fin. La industria debe actuar con decisión, o de lo contrario las máquinas terminarán por tomar el control de la música, dejando a los artistas en una posición de vulnerabilidad sin precedentes. La elección es clara: resistir y adaptarse, o permitir que la IA dicte las reglas del juego sin restricciones. La era de la música generada por IA ha llegado, y la industria debe decidir si luchará por su futuro o se resignará a la automatización total del arte.