La otra cara de la IA en la música: cada vez más artistas la usan como herramienta de inspiración
Un estudio de Berklee College of Music revela que un 32,5% utiliza inteligencia artificial para generar ideas iniciales, melodías o pistas de referencia que luego son reelaboradas
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El arte, y particularmente la música, es uno de los terrenos más sensibles cuando se habla de la inteligencia artificial (IA). Voces utilizadas sin autorización, vacíos legales en materia de derechos de autor y artistas falsos que inundan a diario las plataformas de streaming son solo algunos de los desafíos que enfrenta la industria hoy.
Pero mientras asociaciones y discográficas dan batalla a estos obstáculos, existe una tendencia incipiente de la que poco se habla: el uso de IA como herramienta de inspiración para los artistas. En números concretos, un 32,5% utiliza dicha tecnología para generar ideas iniciales, melodías o pistas de referencia que luego son reelaboradas. Por otro lado, un 26,2% la implementa para crear pistas instrumentales completas que luego forman parte de trabajos finalizados.
Los datos surgen de un reciente estudio realizado por Berklee College of Music, una de las instituciones de música más prestigiosas a nivel mundial, en el que participaron 1003 músicos, especialistas en marketing, supervisores musicales y creadores de video de Estados Unidos.
Los resultados sorprendieron a los responsables de la investigación. “Si hubiéramos realizado este estudio hace 18 meses, estos números habrían sido mucho más bajos. Desde esa perspectiva, es bastante impactante”, señala a The Hollywood Reporter Mark Ethier, director ejecutivo de Berklee Emerging Artistic Technology Lab.
“Todas las grandes innovaciones tecnológicas ampliaron el horizonte creativo en la música. Pero la IA cambia las reglas del juego porque, por primera vez, el interlocutor tecnológico no es puramente pasivo”, explica a LA NACION Carlos Arana, profesor de la Universidad del CEMA, UBA y Berklee College of Music.
En ese sentido, apunta que la tecnología funciona como una “herramienta de prototipado”, y no como sustituto de una voz artística: “La IA baja el costo de exploración. Un músico puede generar diez bocetos melódicos en minutos y elegir la dirección que le interesa desarrollar”.
Sin embargo, remarca que el criterio para decidir si un material sirve o no sigue siendo humano. “Requiere entrenamiento y un conocimiento real de la disciplina. Al fin y al cabo el gusto es todo: si no tenés el criterio para distinguir lo que funciona, es difícil que termines teniendo esa sensación de satisfacción que tiene el artista cuando pudo expresarse mediante su obra musical”, precisa.
El riesgo real de utilizar IA, indica el experto, no es técnico, sino pedagógico: “Si un músico, compositor o productor musical en formación usa la IA para saltear el proceso de aprendizaje, pierde exactamente la habilidad de discernimiento que lo haría capaz de usarla correctamente”.
La investigación también revela que un 31% de los músicos utiliza IA para la “generación de letras”, presumiblemente en obras que luego son publicadas. Al respecto, Arana señala que la escritura de letras siempre se valió de insumos externos, como diccionarios de rima y sinónimos, clichés del género, y citas. La IA surge como “un insumo más”, aunque con una escala diferente.
Por este motivo, no pasa por alto los grises que pueden surgir de estas herramientas: “Entramos en el territorio de los derechos de autor y todo su andamiaje legal asociado. Si la letra que generamos posee fragmentos tomados de obras de artistas que no dieron su consentimiento, hay un problema ético y legal concreto”.
Y añade que, mientras un letrista haga uso de la IA como una herramienta para refinar sus ideas y tome decisiones finales sobre cada línea con “todos los recaudos necesarios”, puede considerarse un “soporte o asistente válido”. Bajo esa línea, la transparencia para con las audiencias es fundamental, según Arana.
Adopción y confianza
Por fuera del proceso creativo, el informe indica que los músicos lideran el uso de IA para asistencia en tareas de masterización y mezcla (32,8%, frente al 26,9% de los creadores de video), aunque también presentan una mayor tasa de evitación activa de estas herramientas (18,9%, frente al 16,1%).
En ese sentido, fueron el grupo que reportó el menor nivel de confianza al momento de utilizar estas herramientas—es decir, si se consideran capaces de utilizarlas con soltura—, con una puntuación de 3,37 sobre 5.
“Los datos muestran una brecha entre la adopción y la confianza: las personas recurren a las herramientas de IA con mayor rapidez de la que se consideran capaces de utilizarlas con soltura. Esa diferencia es más marcada entre los músicos, quienes son precisamente los que más emplean la IA para tareas de asistencia, como la separación de pistas, el masterizado y el apoyo en la mezcla”, especifica el estudio.
En este escenario, Arana sostiene que la reconfiguración artística radica en que el eje del músico se desplaza desde la ejecución técnica hacia la curaduría, la dirección estética y la evaluación crítica. “El valor ya no reside únicamente en la capacidad de generar el material, sino en la agudeza para seleccionar, moldear y contextualizar dicho material dentro de una narrativa humana”, concluye.
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