Estudio estima impacto de la IA en la música en pérdidas de casi 2.700 mdd hasta 2028

Un estudio presentado este viernes muestra que la industria musical podría afrontar daños potenciales para 2028

Un estudio de la consultora alemana Goldmedia presentado este viernes en Madrid, muestra que la industria musical podría afrontar daños potenciales de 2.500 millones de euros (2.700 millones de dólares) entre 2023 y 2028, debido a la inteligencia artificial (IA).

En el estudio elaborado por encargo de las empresas de gestión de derechos de autor alemanas y francesas, GEMA y SACEM, se estima que la facturación de la inteligencia artificial generativa en 2023 ascendió a 3.400 millones, mientras que a la música se le atribuye el 8% (275 millones de euros).

Según sus cálculos, para 2028 el mercado de soluciones de IA para la música se multiplicará por diez, con un crecimiento medio anual del 60%, hasta superar los 2.755 millones sólo en el caso de la música.

Esto significa que este mercado alcanzará el 28% del mercado mundial de colecciones de derechos de autor musicales de 2022, explicó Klaus Goldhammer, director general de Goldmedia durante la segunda jornada de la conferencia "Propiedad intelectual e industrias culturales hacia la inteligencia artificial", organizada por la SGAE.

También recordó que aunque las obras protegidas por derechos de autor se utilizan como datos de entrenamiento para modelos generativos de IA y, por lo tanto, forman la base para el surgimiento y desarrollo del mercado, los autores y creadores no participan en las perspectivas de crecimiento.

“Hasta ahora, ahí no hay un sistema de compensación que cubra el vacío financiero que la IA genera para los creadores”, enfatizó.

El 64% de los autores musicales entrevistados en el estudio cree que los riesgos superan las oportunidades potenciales y el 71% teme que ya no podrán ganarse la vida con su trabajo debido al uso de la IA.

No obstante, el estudio muestra que el 63% cree que la inteligencia artificial probablemente se utilizará en el proceso creativo de composición y escritura de letras, pero también en la grabación, edición y masterización (58%), y el 44% asegura que se utilizará para crear canciones completas.

Actualmente existen incluso herramientas para predecir el éxito potencial de una canción. La empresa canadiense Hitlab utiliza su herramienta "Music Digital Nuance Analysis" para dividir pistas musicales en 83 atributos diferentes y compararlas con los patrones de sonido de éxitos populares.

Según un estudio de la Universidad de Stanford citado en este informe, ningún desarrollador ofrece suficiente transparencia y el modelo mejor valorado sólo obtiene 54 puntos sobre 100.

Sin embargo, al menos un desarrollador cumple 82 de las métricas, lo que significa que hay margen de mejora.