«v6 está diseñado para expandir lo que es creativamente posible y sentar las bases para lanzar nuevos productos que abran oportunidades de ingresos en todo el ecosistema musical», escribió el cofundador y consejero delegado de Suno, Mikey Shulman, en una entrada de blog. La generación v6 se compone de tres modelos: v6, el buque insignia para suscriptores Pro y Premier; v6-wild, «pensado para la exploración» y más impredecible; y v6-mini, disponible para todos y que, según la empresa, «ofrece mejores y más rápidos resultados que cualquier modelo gratuito».

El director de producto de Suno, Jack Brody, subrayó un punto sensible: los datos con los que se ha entrenado v6 «no incluyen datos de Universal ni de Sony». Ambas discográficas siguen siendo demandantes en el caso coordinado por la RIAA presentado en Boston en junio de 2024, donde alegan infracción de derechos en el entrenamiento de los modelos anteriores de Suno. De hecho, las majors ampliaron su demanda el 25 de agosto para añadir que Suno sorteó la tecnología antidescargas de YouTube, y la compañía admitió el 1 de septiembre que «obtuvo datos de audio de YouTube» con la herramienta YT-DLP, aunque cuestiona la legitimación de los sellos para reclamar y los acusa de «actividades anticompetitivas».

Brody quiso desligar la operación de la mera obtención de datos: «Creo que la forma equivocada de entender estas alianzas es verlas como la adquisición de datos para entrenar nuestros modelos. Se trata de establecer asociaciones que nos permitan construir experiencias de producto totalmente nuevas junto a la industria y los artistas». Según explicó, v6 «se entrenó por completo desde cero» con una combinación de datos licenciados por los socios, datos de preferencia de los usuarios —qué versión de una canción eligen, no audio subido— y los avances técnicos del propio equipo. Warner, precisó, «ha decidido qué música ceder» para el entrenamiento, y desde el primer día «una parte de los ingresos se compartirá con los socios».

El lanzamiento llega en plena tormenta judicial. Suno perdió un caso frente a la alemana GEMA en Múnich el 31 de julio; la danesa Koda la demandó en noviembre de 2025 y la canadiense SOCAN el 2 de septiembre; la editorial Round Hill reclamó el 17 de agosto indemnizaciones que podrían acercarse a los 1.000 millones de dólares; y el cantautor Jason Isbell, junto a otros tres artistas, presentó el 1 de septiembre una demanda colectiva por el uso comercial de sus nombres e imagen sin permiso (un contexto que ya venía marcado por la polémica sobre el rastreo de datos de Suno).

La jugada de Suno contrasta con la de su rival Udio, que tras cerrar con UMG en octubre de 2025 ha firmado con Universal, Warner, Merlin y Kobalt y ha adoptado el modelo de «jardín amurallado» defendido por UMG, en el que la música generada no puede descargarse ni distribuirse fuera de la plataforma. Suno, en cambio, se resiste a ese esquema: su director musical, Paul Sinclair, reclamó en febrero «estudios abiertos, no jardines amurallados». El mismo día del acuerdo de v6, además, UMG anunciaba su propia alianza con ElevenLabs (ver UMG firma un acuerdo global de IA con ElevenLabs), lo que evidencia la velocidad a la que se recomponen las alianzas.

Shulman adelantó que v6 es «la primera de dos fases» y que lo próximo será «un nuevo tipo de producto: experiencias opt-in construidas en torno a artistas individuales, donde los artistas pueden elegir participar y cobrar por ello». En esencia, Suno intenta transitar del conflicto a la colaboración sin renunciar a su filosofía abierta. Si lo consigue, habrá dibujado un modelo alternativo al de UMG; si no, tendrá que hacerlo mientras los tribunales de medio mundo deciden cuánto le costará su pasado.

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Con esta acción, las divisiones editoriales de las tres grandes compañías musicales litigan ya contra la firma tecnológica. Universal Music Publishing, Concord y ABKCO habían demandado en Nashville en octubre de 2023 por unas 500 canciones —caso trasladado después a California— y presentaron una segunda demanda en enero de 2026 por más de 20.000 obras, reclamando más de 3.000 millones de dólares. A ellas se sumaron BMG en marzo y Round Hill Music en agosto. Sony y Warner reclaman indemnizaciones legales de hasta 150.000 dólares por obra infringida deliberadamente, más 25.000 dólares por cada supuesta eliminación de información de gestión de derechos.

La demanda identifica «decenas de miles» de composiciones presuntamente infringidas, una cifra que situaría la exposición teórica de Anthropic en el rango de los miles de millones de dólares. Entre los títulos citados figuran clásicos como Ain’t No Mountain High Enough, All I Want for Christmas is You, Eye of the Tiger, Livin’ On a Prayer, September, Hallelujah, Uptown Funk y Paper Rings, de Taylor Swift. Las editoriales sostienen que Anthropic copió esas composiciones «múltiples veces», tanto para entrenar sus modelos como en los resultados que estos generan, y piden la destrucción de todas las copias infractoras y una rendición de cuentas sobre los datos de entrenamiento de Claude.

El escrito, que reclama juicio con jurado, articula cuatro cargos: infracción directa por torrenting contra los tres demandados; infracción contributiva contra Amodei y Mann; e infracción directa y eliminación de información de gestión de derechos contra Anthropic. Según la demanda, en junio de 2021 Mann utilizó BitTorrent para descargar al menos cinco millones de libros pirateados de Library Genesis, y en julio de 2022 empleados de la compañía habrían descargado al menos dos millones más de Pirate Library Mirror. Ambas cifras proceden de Bartz contra Anthropic, el caso de varios autores en el que otro juez del mismo distrito describió la conducta de la empresa como «piratería pura y dura, pero a escala masiva».

Las editoriales también alegan que Anthropic rastreó letras de sitios con licencia como MusixMatch y LyricFind, y que Claude reproduce esas letras de forma literal, con salvaguardas «fácilmente sorteables» reformulando las peticiones al modelo. El texto se apoya, además, en el acuerdo de 1.500 millones de dólares que Anthropic alcanzó en septiembre de 2025 con autores de libros por la misma conducta de torrenting. «Anthropic considera claramente que eso es solo el coste de hacer negocios, dado que todo su modelo de negocio se sigue construyendo sobre el robo de derechos de autor», afirma la demanda, que cifra la valoración de la empresa en dos billones de dólares, atribuida a una información de Forbes sobre una posible salida a bolsa en octubre.

La ofensiva judicial contrasta con la otra cara de la relación entre discográficas e inteligencia artificial: la de los acuerdos. Las mismas majors que litigan contra los modelos entrenados sin permiso han empezado a invertir en desarrolladores de IA «con licencia» y han firmado alianzas para crear herramientas de creación musical responsables, un doble movimiento que define la estrategia del sector (en la misma línea de la polémica por el rastreo de datos de Suno).

Las editoriales insisten en que no rechazan la tecnología: «Reconocemos el potencial de una IA ética y hemos firmado licencias que permiten el uso autorizado de nuestras composiciones», señala el escrito, que reclama que el desarrollo «se produzca de forma responsable y en términos aceptables para los titulares de derechos». La conclusión resume el pulso que atraviesa a toda la industria: «Incluso las tecnologías más revolucionarias deben desarrollarse dentro de los límites de la ley, y los modelos Claude de Anthropic no son una excepción». Anthropic, que se define como «la compañía de IA ética», no se había pronunciado sobre la demanda en el momento de su presentación.

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El código fue obtenido por un hacker que se identifica como ellie.191 y que aseguró haber accedido a los sistemas de Suno infectando a un empleado con Shai-Hulud, un gusano de cadena de suministro que roba credenciales de GitHub y de servicios en la nube. Según 404 Media, el atacante también accedió a información de cientos de miles de clientes de Suno —correos electrónicos, números de teléfono y datos de pago de Stripe—, aunque afirmó no tener una motivación concreta: «Me gusta hackear cualquier cosa».

Los archivos no solo nombran las fuentes de las que bebió Suno, sino que registran el volumen de material capturado. Un fichero llamado youtube_music anotó la ingesta de 2.013.545 clips musicales. En conjunto, los conjuntos de datos sumaban 113.879 horas etiquetadas como youtube_music y otras 152.162 horas como ytm_tagged, además de 62.117 horas de la biblioteca de stock Pond5, 19.514 horas del International Music Score Library Project, 17.615 horas de Genius y 12.287 horas de Deezer. En total, décadas de audio. Otros fragmentos mostraban a Suno buscando versiones a capella en YouTube para aislar voces, usando proxies de la empresa Bright Data, y recopilando unos 420.000 podcasts a través del servicio PodcastIndex.

Suno ya había reconocido en un escrito judicial que sus datos de entrenamiento procedían de música «a lo largo de internet abierto». La compañía se defiende de la demanda por infracción de derechos de autor interpuesta por Universal Music Group y Sony Music Entertainment, coordinada por la RIAA, y sostiene que entrenar con obras protegidas está amparado por el fair use (uso legítimo). En su escrito, Suno afirmó que su material «incluye esencialmente todos los archivos de música de calidad razonable accesibles en internet abierto, respetando muros de pago, contraseñas y similares». Sin embargo, tanto Deezer como Pond5, citados en el código, requieren pago para acceder a sus contenidos.

El rastreo de YouTube ya forma parte del litigio. En una demanda ampliada presentada en septiembre de 2025, la RIAA acusó a Suno de stream ripping —extraer copias de grabaciones desde YouTube— y de sortear el cifrado rolling cipher diseñado para impedir descargas no autorizadas. Las discográficas reclaman indemnizaciones legales de hasta 150.000 dólares por obra infringida, más 2.500 dólares por cada acto de elusión. En mayo pidieron al tribunal ampliar el caso de 560 a 61.026 obras identificadas mediante huella acústica, un salto que elevaría el tope teórico de indemnización desde unos 84 millones hasta más de 9.000 millones de dólares. El juez aún no se ha pronunciado.

Un portavoz de Suno declaró a 404 Media que la compañía detectó en noviembre de 2025 «un incidente de seguridad limitado que fue rápidamente contenido», que afectó «principalmente a código fuente obsoleto que ya no se utiliza» y que no comprometió información personal sensible ni los números completos de tarjeta en Stripe. La empresa concluyó que las notificaciones individuales de la brecha «no eran necesarias» según la legislación de privacidad aplicable, si bien algunos afectados aseguraron no haber sido avisados.

El caso llega en un momento delicado para Suno, que captó más de 400 millones de dólares y alcanzó una valoración de 5.400 millones (ver Suno capta 400 millones y se valora en 5.400 millones). La firma ya había protagonizado polémicas por el uso de datos ajenos, como en su control de los datos de usuarios de Songkick. Otra de las plataformas señaladas, Jamendo, demandó a Suno el 29 de junio y reclama al menos 17,8 millones de euros. Warner Music, antigua codemandante, abandonó el litigio tras pactar con Suno en noviembre de 2025.

Deezer, mencionada en el código, se ha posicionado como referente en la identificación de música sintética: asegura detectar temas de modelos como Suno con un 99,8% de precisión y haber etiquetado más de 13,4 millones de pistas de IA durante 2025. La filtración refuerza el pulso legal en un sector donde la música generada por IA ya se ha disparado en las plataformas, y donde la procedencia de los datos de entrenamiento se ha convertido en el gran campo de batalla.

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De menos del 1% al 40% en menos de dos años

En enero de 2024, la música generada por IA representaba menos del 1% de los nuevos lanzamientos semanales en Spotify. En noviembre de 2025, ese porcentaje había superado el 40%. Los investigadores cruzaron metadatos de Spotify con las etiquetas de IA que aplica Deezer en su catálogo —la única plataforma que detecta y etiqueta públicamente este tipo de contenido— e identificaron 40,7 millones de canciones como generadas por IA. La música IA ya ocupa el 5,1% del catálogo total de Spotify, una plataforma con 750 millones de usuarios, y el ritmo de crecimiento sugiere que en 2026 los lanzamientos de IA habrán superado en volumen a los de música humana.

El patrón de crecimiento responde en gran medida a la llegada de generadores comerciales accesibles: Suno y Udio permiten crear canciones completas con letra e instrumentación en menos de un minuto, a un coste inferior a los 0,02 dólares por canción. Con una suscripción anual de 100 dólares en Suno, un usuario puede generar hasta 6.000 canciones. No es casual: Suno captó recientemente 400 millones de dólares y se valora en 5.400 millones, una señal de que la inversión en generadores de música IA a escala industrial sigue acelerándose.

La estrategia dominante entre los productores de slop es la conocida como spray and pray: publicar un volumen masivo de canciones en el mayor número de géneros posibles, confiando en que alguna se convierta en un éxito. El artista IA promedio publica 27 canciones frente a las 13 de un artista humano activo, a una frecuencia cinco veces mayor y con un intervalo de apenas seis días entre lanzamientos, frente a más de 50 días de media en los artistas humanos. El caso extremo detectado: un solo artista IA con más de 60.000 canciones subidas a Spotify. La cobertura de géneros es la señal más clara: mientras los músicos humanos tienden a especializarse en uno o dos géneros, los artistas slop llegan a cubrir hasta 57 géneros distintos, algo que ningún músico real podría dominar con calidad.

Y sin embargo, el 93% de esa música no supera las 1.000 reproducciones, el umbral mínimo de monetización de Spotify. En los cinco primeros meses de 2026, el 92,7% de las canciones IA tuvieron reproducciones negligibles, frente al 67,5% de las canciones humanas. Pero la economía del slop no exige que cada pieza funcione: basta con que una pequeña fracción genere royalties suficientes para cubrir el coste total de la operación, exactamente como funcionan las campañas masivas de correo basura o el fraude farmacéutico online.

Las distribuidoras no detectan nada, y las plataformas tampoco

Para mapear cómo llega la música IA a las plataformas, los investigadores dieron un paso más allá del análisis de datos: generaron sus propias canciones con Suno, Udio y dos modelos de código abierto (DiffRhythm y ACE-Step), crearon perfiles de artista ficticios y las distribuyeron a través de 11 distribuidoras musicales independientes. Los resultados son elocuentes. Cuatro de las cinco distribuidoras que prohíben explícitamente la música generada por IA aprobaron igualmente las canciones y las enviaron a Spotify, Apple Music, Deezer, Amazon Music, YouTube Music y Tidal. Solo dos distribuidoras —Amuse y Landr— identificaron parte del contenido como IA, y de manera incompleta.

Una vez aprobadas por las distribuidoras, las plataformas de streaming no ejercen ningún control adicional efectivo. Spotify, YouTube Music y Tidal aceptaron la totalidad de las canciones. Apple Music y YouTube Music rechazaron únicamente dos canciones cada una, aparentemente por criterios técnicos de calidad sin relación con su origen artificial. La detección sigue siendo el eslabón más débil de toda la cadena.

Los detectores automatizados evaluados tampoco ofrecen la robustez necesaria. El más preciso de los analizados —el de Deezer, basado en transformada de Fourier sobre espectrogramas— alcanza un 99,6% de precisión en condiciones normales. Sin embargo, cuatro técnicas de modificación de audio básicas lograron evadirlo con una tasa de éxito del 100%: comprimir el archivo a MP3, aplicar un cambio de tono, añadir reverberación o reconstruir el audio mediante un autoencoder. El entrenamiento adversarial del clasificador mejora la robustez hasta el 95% aproximadamente, pero no resuelve el problema de fondo. Los investigadores comunicaron sus hallazgos al equipo de Deezer, que respondió que está trabajando en mejorar su sistema.

El panorama contrasta con los esfuerzos puntuales que algunas plataformas han emprendido. Spotify eliminó más de 75 millones de canciones «spam» en 2025 y trabaja en un sistema de etiquetado transparente con 15 distribuidoras. La plataforma también ha apostado por integrar la IA de forma controlada dentro de su ecosistema Premium junto a sellos como UMG, marcando una línea entre el uso creativo legítimo y la generación masiva de slop. Deezer identifica y desmonetiza el contenido fraudulento. Pero el ritmo al que se genera nuevo slop supera con creces la capacidad de respuesta actual.

El estudio también detecta un efecto colateral preocupante en los sistemas de recomendación: el 93% de las canciones IA recomiendan otras canciones IA, mientras que el 84% de las canciones humanas no incluye ninguna canción de IA en sus recomendaciones. El slop está construyendo su propio ecosistema dentro del grafo de recomendaciones de Spotify, amplificando su visibilidad de forma artificial y perjudicando tanto a artistas humanos como a creadores que utilizan IA de manera legítima.

Los investigadores concluyen que la única vía efectiva de contención pasa por actuar en dos frentes simultáneos: mejorar la detección técnica mediante entrenamiento adversarial, y aplicar medidas económicas de disuasión sobre las distribuidoras. Entre las propuestas figuran costes por track escalables según la frecuencia de publicación, tarifas más elevadas para subidas masivas, verificación obligatoria de identidad —hoy solo 3 de las 18 principales distribuidoras la exigen— y cargos por álbum que desincentiven las colecciones de cientos de canciones. Sin estas medidas, la música IA slop tiene todas las condiciones para convertirse en una industria sombra autosostenible, capaz de crecer indefinidamente con tasas de éxito mínimas.

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La tecnología que crea un «ADN musical» para cada obra

El sistema desarrollado por Sureel se basa en tecnología multipatenteada que descompone cada obra en sus elementos constitutivos y rastrea cómo los modelos de IA utilizan esos componentes. La compañía denomina este proceso la creación de un «ADN de IA» para cada trabajo musical. Más allá del rastreo básico, Sureel ofrece un conjunto completo de servicios: trazabilidad de propiedad intelectual, informes de auditoría y cumplimiento normativo, optimización de modelos, inteligencia de negocio relacionada con la IA y una suite de atribución de NIL (nombre, imagen y semejanza). Esta última monitoriza cómo las voces, identidades visuales y estilos interpretativos de los artistas son empleados en el entrenamiento y la generación mediante IA, incluyendo clones de voz, avatares generados artificialmente y replicación de estilos.

El registro de Sureel ya contiene millones de activos musicales y, según WMG, cuenta con la arquitectura necesaria para expandir su sistema de atribución multicapa a los ámbitos del vídeo y la imagen a gran escala. A pesar de la adquisición, Sureel seguirá operando como plataforma independiente al servicio del ecosistema musical y de la IA en su conjunto.

Robert Kyncl, consejero delegado de Warner Music Group, subrayó el valor estratégico de la operación: «La IA representa una gran oportunidad de captación de fans y creación de valor para nuestra industria, al mismo tiempo que hace que la procedencia humana de la música sea más importante que nunca. Incorporar Sureel a WMG refuerza nuestra capacidad de protección, control y monetización, y garantiza que la comunidad creativa mantenga el control de su propiedad intelectual, su nombre, imagen, semejanza y voz.»

El doctor Tamay Aykut, fundador y CEO de Sureel AI —y exprofesor visitante en Stanford—, añadió: «Los titulares de derechos merecen saber cómo la IA interactúa con su trabajo y participar equitativamente en el valor que genera. Sureel fue creado para hacer eso posible, y con el respaldo de WMG podemos cumplir nuestra misión a escala, construyendo un futuro más transparente y justo.»

El historial de Sureel y la estrategia de WMG en IA

La startup no llega a esta adquisición desde la oscuridad. En septiembre de 2025, la sociedad de gestión colectiva sueca STIM designó a Sureel como su «proveedor de atribución preferido» para la que presentó como la primera licencia colectiva de IA para música del mundo. En abril de 2025, Sureel también había sellado un acuerdo con BeatStars para bloquear el acceso de sistemas de IA no autorizados al catálogo de beats y canciones de la plataforma.

La compra de Sureel se enmarca en una estrategia más amplia de Warner Music Group para posicionarse en la intersección entre la industria musical y la inteligencia artificial. En noviembre de 2025, WMG alcanzó un acuerdo de licencia con el generador de música Suno y resolvió el litigio por derechos de autor que mantenía con la empresa. En paralelo, también llegó a un acuerdo con Udio, otro generador de música mediante IA. En abril de 2026, WMG acordó además la compra de Revelator, la plataforma B2B especializada en distribución, gestión de derechos y contabilidad de regalías para sellos independientes.

Con la integración de Sureel, Warner Music Group da un paso más en su esfuerzo por liderar los debates sobre compensación, atribución y control en torno al uso de la música por parte de los sistemas de IA. En un momento en que el sector aún busca marcos regulatorios claros, contar con tecnología propia de rastreo sitúa a WMG en una posición privilegiada para negociar con las grandes plataformas tecnológicas y garantizar que sus artistas reciban una retribución justa cada vez que su obra inspire o alimente a una máquina.

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La novedad llega en un momento en que YouTube refuerza sus herramientas de resolución de conflictos entre creadores y titulares de derechos. Hasta ahora, cuando un vídeo era reclamado por Content ID —la tecnología de reconocimiento de huellas digitales de audio que YouTube utiliza para identificar contenido protegido—, el creador disponía de tres opciones básicas: impugnar la reclamación, silenciar la pista o buscar manualmente en la biblioteca de audio libre de YouTube una alternativa. Ninguna de ellas era especialmente ágil ni eficaz para creadores con poco tiempo o recursos.

Cuatro opciones de música con IA en un solo clic

Con la nueva función, el proceso se simplifica radicalmente. Al acceder a la sección de reclamaciones en YouTube Studio desde el escritorio, el creador selecciona el vídeo afectado, entra en «Reemplazar canción» y pulsa el nuevo botón «Crear». El sistema genera entonces cuatro opciones de música instrumental, adaptadas en duración y estilo al tipo de contenido, que el usuario puede previsualizar antes de aplicar la sustitución. La música generada es completamente libre de derechos y no producirá nuevas reclamaciones.

De momento, la función está disponible únicamente para usuarios en Estados Unidos y en la versión de escritorio de YouTube Studio. La plataforma ha confirmado que su expansión a otros países y dispositivos está prevista para más adelante en 2026.

Content ID y el coste invisible para los creadores

La herramienta llega en respuesta a una problemática que lleva años generando fricciones dentro de la plataforma. Content ID procesa más de 2.000 millones de reclamaciones anuales, según datos de la propia compañía, y la precisión del sistema —diseñado para proteger los derechos de la industria musical— ha generado situaciones paradójicas: vídeos reclamados porque se escucha una canción de fondo durante apenas unos segundos en un restaurante, en un evento público o emitida por el televisor de un salón. Para muchos creadores, la experiencia de recibir una reclamación de Content ID sobre un vídeo que apenas incluye música ha resultado profundamente frustrante.

Cuando se produce una reclamación, el titular de los derechos puede optar por monetizar el vídeo del creador, lo que significa que todos los ingresos publicitarios generados por ese contenido pasan a manos del dueño del copyright, no de quien lo produjo. Esta dinámica ha sido una fuente constante de tensión, especialmente para los canales más pequeños que no disponen de presupuesto para licencias musicales de pago. YouTube, por su parte, ha pagado más de 70.000 millones de dólares a la industria musical desde 2016, lo que la convierte en uno de los mayores canales de ingresos para sellos y distribuidores.

El lanzamiento, sin embargo, no está exento de implicaciones para el ecosistema musical. Empresas especializadas en música de producción libre de derechos orientada a creadores —como Epidemic Sound o Artlist— podrían ver reducida parte de su demanda si YouTube ofrece gratuitamente una alternativa funcional e integrada en el flujo de trabajo del editor. La pregunta que se abre es hasta qué punto una herramienta de este tipo puede competir en calidad y personalización con catálogos curados por humanos.

El debate de fondo sigue siendo el mismo que atraviesa toda la industria: ¿la música generada por IA resuelve un problema real, o simplemente desplaza el valor que antes creaban los músicos? YouTube, que se ha posicionado como plataforma pro-creadores con iniciativas como YouTube Music o su programa de reparto de ingresos, presenta esta herramienta como un avance en conveniencia. La industria musical tendrá que decidir si lo interpreta como una amenaza o como la evolución inevitable de un ecosistema que lleva años transformándose a gran velocidad.

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El informe Global de Música 2026 de la IFPI, publicado esta semana, ha puesto cifras a un problema que la industria musical digital lleva meses intentando atajar. El fraude en el streaming mediante contenido generado por inteligencia artificial se ha convertido en una de las mayores amenazas para los ingresos de artistas y titulares de derechos en todo el mundo, desviando millones de dólares en royalties hacia actores fraudulentos que inundan las plataformas con música producida en masa por algoritmos.

Las cifras del fraude: una avalancha de contenido artificial

Los datos son contundentes. Deezer, la plataforma francesa de streaming, reveló a principios de 2026 que recibe más de 60.000 pistas completamente generadas por IA cada día, lo que equivale aproximadamente al 39% de todo el contenido que se sube diariamente a la plataforma. En total, más de 13,4 millones de pistas generadas por IA fueron detectadas y etiquetadas en la plataforma durante 2025. Lo más alarmante es que hasta el 85% de todas las reproducciones de música generada por IA fueron identificadas como fraudulentas y, en consecuencia, desmonetizadas y eliminadas del pool de royalties.

El mecanismo del fraude es relativamente sencillo pero enormemente dañino: actores malintencionados utilizan herramientas de IA para generar miles de pistas musicales de forma masiva y luego emplean bots y granjas de reproducciones para inflar artificialmente sus cifras de streaming. Cada reproducción fraudulenta que reciben estos contenidos artificiales reduce proporcionalmente el pago que reciben los artistas legítimos, ya que los modelos de reparto de royalties en streaming se basan en la cuota de mercado de reproducciones totales.

Según un estudio realizado por CISAC y PMP Strategy, hasta el 25% de los ingresos de los creadores podrían estar en riesgo para 2028, lo que podría suponer pérdidas de hasta 4.000 millones de euros en ese momento.

Deezer y Qobuz: tolerancia cero contra el contenido artificial

Deezer se ha posicionado como la plataforma más agresiva en la lucha contra el fraude por IA. No solo etiqueta y excluye el contenido generado por inteligencia artificial de sus recomendaciones, sino que ha dado un paso más allá al comercializar su tecnología de detección de IA, ofreciendo al resto de la industria una herramienta para identificar y combatir este tipo de contenido fraudulento. La compañía ha sido pionera en desmonetizar las pistas detectadas como artificiales, eliminándolas directamente del cálculo de royalties para proteger los ingresos de los artistas reales.

Qobuz, el servicio francés de streaming de alta resolución, se ha unido a esta lucha con una política igualmente firme. La plataforma ha comenzado a eliminar las pistas generadas por IA que parecen haber sido subidas de forma fraudulenta, incluyendo aquellas que suplantan la identidad de artistas existentes o manipulan la actividad de streaming. Además, Qobuz ha anunciado que excluirá el «contenido de IA industrial» de sus recomendaciones editoriales para garantizar la visibilidad y una compensación justa para los artistas reales.

Mientras tanto, plataformas como Suno y Udio, especializadas en la generación de música con IA, sostienen que su actividad está amparada por la excepción de «uso justo» del derecho de autor estadounidense, un argumento que enfrenta creciente oposición tanto de la industria como de los legisladores. La regulación de la IA en la creación musical se ha convertido en una prioridad legislativa en múltiples jurisdicciones, y la próxima ola de regulación podría definir de forma determinante el equilibrio entre innovación tecnológica y protección de los derechos de los creadores.

El debate está lejos de resolverse, pero las cifras del informe de la IFPI y las acciones de Deezer y Qobuz envían un mensaje claro: la industria musical no está dispuesta a quedarse de brazos cruzados mientras el fraude por IA erosiona los ingresos de sus artistas.

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La demanda, presentada el 6 de marzo de 2026 ante un tribunal federal, alega que Google copió al menos 44 millones de clips y 280.000 horas de música de su propia plataforma YouTube para alimentar el modelo Lyria 3, lanzado el 18 de febrero como el sistema de generación musical por IA «más avanzado» de la compañía. El modelo opera dentro de la aplicación Gemini de Google y permite a los usuarios crear pistas de 30 segundos a partir de indicaciones de texto o imágenes.

De distribuidor a competidor

El argumento central de los demandantes es particularmente relevante para la industria: Google, que a través de YouTube actúa como una de las mayores plataformas de distribución musical del mundo, habría utilizado su posición privilegiada para «pasar de distribuidor a competidor». Los artistas sostienen que la empresa extrajo elementos de audio de los vídeos de YouTube y los introdujo en el conjunto de datos de entrenamiento de Lyria sin pagar a los creadores ni obtener su consentimiento.

La demanda incluye cargos por infracción de derechos de autor sobre grabaciones sonoras y composiciones musicales, eliminación de información de gestión de derechos de autor, elusión de controles de acceso tecnológicos y publicidad engañosa bajo la Ley Lanham. Además, se invocan varias leyes de privacidad y protección al consumidor del estado de Illinois, incluida la Ley de Privacidad de Información Biométrica (BIPA), por la supuesta extracción y almacenamiento de huellas vocales utilizadas para desarrollar el modelo.

Cuarta demanda contra la IA musical

Este caso convierte a Google en el cuarto objetivo legal importante en el ámbito de la IA musical, sumándose a las acciones legales previas contra otras empresas tecnológicas por el uso no autorizado de música protegida para entrenar modelos de inteligencia artificial. Los demandantes argumentan que Google «tuvo todas las oportunidades de entrenar su IA legalmente, pero eligió hacerlo de la manera más barata».

El caso tiene implicaciones significativas para toda la industria musical, especialmente en un momento en que el fraude por streaming vinculado a la IA está en aumento. Según datos recientes de Deezer, la plataforma recibía más de 60.000 pistas generadas por IA cada día durante enero de 2026, y el 85% de las reproducciones de música generada por IA en 2025 fueron fraudulentas.

Para los mercados hispanohablantes, donde la adopción de plataformas digitales crece a un ritmo acelerado, este caso sienta un precedente importante sobre cómo se regularán las herramientas de IA generativa y cómo se protegerán los derechos de los artistas independientes frente a las grandes tecnológicas. La resolución de esta demanda podría definir las reglas del juego para el futuro de la creación musical en la era de la inteligencia artificial.

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