La industria musical se organiza contra el fraude de los streams generados por IA
La expansión de la música generada mediante inteligencia artificial ha abierto un nuevo frente para las plataformas de streaming: el uso de pistas creadas automáticamente y cuentas robot para desviar regalías que deberían llegar a artistas, compositores y sellos discográficos.
La magnitud del problema ha impulsado el lanzamiento de la Streaming Integrity Initiative (SII), un marco de actuación promovido por la Federación Internacional de la Industria Fonográfica (IFPI). La iniciativa establece cinco compromisos para los distribuidores musicales y cuenta ya con el respaldo inicial de Sony Music Group y Universal Music Group.
90.000 canciones generadas por IA cada día
Los datos publicados por Deezer reflejan la velocidad a la que está creciendo este fenómeno. En junio de 2026, más de la mitad de la música nueva entregada a la plataforma estaba generada íntegramente por inteligencia artificial. La cifra equivalía a unos 90.000 temas diarios.
Sin embargo, el volumen de producción no se corresponde con una audiencia real. Estas grabaciones solo concentraban entre el 1% y el 3% de las escuchas. Además, hasta el 85% de los streams registrados por música completamente generada por IA durante 2025 fueron considerados fraudulentos.
El dato apunta a que buena parte de estas pistas no se crea para responder a una demanda musical, sino para alimentar sistemas automatizados capaces de inflar las reproducciones y generar ingresos. El modelo funciona especialmente bien con música ambiental, lo-fi o funcional, géneros en los que resulta más difícil detectar de forma inmediata una actividad anómala.
Cinco obligaciones para los distribuidores
La SII pretende actuar antes de que los contenidos lleguen a los servicios de streaming. Para ello, los distribuidores que se adhieran al marco deberán aplicar una serie de controles destinados a dificultar la entrada de operadores fraudulentos en el sistema.
- Verificar la identidad y los derechos: deberán comprobar quién es el cliente y si cuenta con la titularidad necesaria sobre las grabaciones que distribuye.
- Revisar los contenidos: tendrán que analizar posibles infracciones, señales de fraude y riesgos vinculados al uso de inteligencia artificial.
- Investigar la actividad sospechosa: deberán detectar, estudiar y limitar las operaciones irregulares, incluyendo medidas contra los infractores reincidentes.
- Compartir información: podrán intercambiar datos sobre comportamientos fraudulentos cuando la legislación lo permita, para evitar que los responsables salten de una plataforma a otra.
- Mejorar los sistemas de control: tendrán que medir de forma continua la eficacia de sus mecanismos contra el fraude y reforzarlos cuando sea necesario.
Qué es el fraude de streaming
El fraude de streaming no es un fenómeno nuevo. Consiste en utilizar cuentas automatizadas, conocidas como bots, para reproducir una canción de forma artificial y aumentar sus cifras. Como las regalías se distribuyen en función de las escuchas, esas reproducciones pueden traducirse en pagos.
La inteligencia artificial generativa ha elevado la escala del problema. Un operador puede crear miles de pistas en poco tiempo, distribuirlas bajo nombres de artistas ficticios y activar redes de cuentas automatizadas para producir escuchas. Las variaciones entre canciones también pueden dificultar que los sistemas de detección las identifiquen como un conjunto coordinado.
El presidente de la IFPI, Kostas Mavrelis, estima que cerca del 10% de todos los streams musicales son fraudulentos. Si la estimación se confirma, aproximadamente una de cada diez unidades monetarias destinadas a regalías podría terminar en manos de cuentas que no representan a artistas reales.
Un problema económico y también tecnológico
La consecuencia directa es una redistribución injusta del dinero. Cuando una red de bots genera escuchas falsas, aumenta artificialmente su proporción dentro del total de reproducciones y reduce la parte correspondiente a quienes sí cuentan con una audiencia legítima.
La SII no resuelve por sí sola la detección técnica de la música generada por IA. Una herramienta habitual es el audio fingerprinting, una huella digital que identifica características de una grabación para compararla con otras. Este sistema puede ayudar a localizar copias o patrones repetidos, pero resulta menos eficaz cuando los contenidos son nuevos, variados o han sido generados con modelos de alta calidad.
Por ese motivo, la iniciativa apuesta por combinar tecnología y responsabilidad contractual. Los distribuidores no solo tendrán que detectar señales sospechosas, sino también demostrar que aplican controles adecuados frente a sus clientes y los contenidos que entregan a las plataformas.
La coordinación será clave
El éxito del marco dependerá de su adopción generalizada. Si algunos distribuidores aplican procesos estrictos de verificación y otros mantienen controles débiles, los actores fraudulentos podrían trasladar sus operaciones a los servicios menos exigentes.
En este contexto, el intercambio de información entre distribuidores es uno de los elementos más relevantes de la SII. Sin una cooperación eficaz, un responsable podría cerrar una cuenta y reaparecer poco después con otra identidad o a través de un intermediario diferente.
La iniciativa también puede complementarse con el etiquetado de contenidos generados mediante IA en los metadatos de las canciones. Si los distribuidores indican el origen de una pista y las plataformas utilizan esa información en sus sistemas de recomendación y control, será más fácil analizar su distribución y detectar patrones anómalos.
La industria afronta así un problema que ya no pertenece al futuro. La producción masiva de música sintética y las redes automatizadas están poniendo presión sobre un sistema de regalías diseñado para un mercado en el que cada lanzamiento requería una intervención humana mucho mayor. La SII busca elevar el coste del fraude desde el primer eslabón, aunque su eficacia dependerá de que la verificación, la vigilancia y la colaboración se apliquen a escala global.
