En 1927 se estrenó El cantor de jazz, una de las primeras películas con sonido sincronizado. Los estudios de Hollywood argumentaron entonces que la innovación técnica era tan disruptiva que no les correspondía pagar regalías a los creadores cuyas obras utilizaban. Casi cien años después, en la asamblea general con la que CISAC celebró su centenario en París, el director general Gadi Oron señaló que las empresas de inteligencia artificial repiten el mismo razonamiento. Argumentan que lo que hacen es transformador, que no corresponde pagar por las obras con las que entrenan sus modelos, y que buscan generar ganancias a partir de creaciones humanas sin compartir ese valor con quienes las produjeron.
La analogía sirve como marco para entender el resto de la jornada. El conflicto entre SGCs y plataformas tecnológicas no es nuevo en su estructura. Cambia el actor, pero se repite el mecanismo. Una tecnología nueva se presenta como una categoría distinta a la que no le caben las reglas anteriores.
El caso que puede definir el estándar
El presidente de CISAC, Björn Ulvaeus, puso el foco en un litigio concreto y con fecha cierta. La disputa es entre GEMA y Suno, en Múnich. Según Ulvaeus, el resultado de ese juicio funciona como bisagra para toda la industria musical. Si Suno gana, los acuerdos de licenciamiento en música generada con IA pierden sustento legal. Si pierde, el licenciamiento se consolida como el estándar de facto para el sector.
Es un punto de referencia útil para cualquier SGC que esté evaluando cómo posicionarse frente a plataformas de IA generativa, porque el fallo va a establecer jurisprudencia mucho más allá de Alemania.
El frente regulatorio en Francia
Dean Ormston, presidente del board de CISAC, pidió apoyo público para el Darcos Bill, un proyecto de ley francés que introduciría una presunción de uso de contenido creativo por parte de plataformas de IA. En la práctica, esto invierte la carga de la prueba. En lugar de que el titular de derechos tenga que demostrar que su obra fue utilizada sin autorización, sería la plataforma la que debería probar que no la usó.
Es un modelo regulatorio distinto al que predomina hoy, donde la dificultad para acceder a los datos de entrenamiento suele dejar a los creadores en desventaja para reclamar.
El impacto que ya se está sintiendo
El aspecto más operativo de la jornada lo trajo el compositor Simon Franglen. Advirtió que la IA generativa va a eliminar el tercio inferior de su negocio en un plazo de dos o tres años, específicamente el segmento de jingles, música comercial y contenido para TV infantil. Ese segmento funcionó históricamente como terreno de entrenamiento y primer ingreso para compositores jóvenes.
Franglen también planteó un problema de descubribilidad. Si el catálogo disponible en las plataformas de streaming se satura con música generada por IA, se vuelve más difícil para el oyente encontrar trabajo humano relevante entre el volumen de contenido generado automáticamente.
No todos los creadores presentes compartieron ese tono de alarma. El cantautor Jacopo Ettorre planteó una lectura más pragmática, comparando la IA con otras herramientas que los músicos adoptaron con el tiempo, como los sintetizadores o los samplers.
Un dato para la mesa de negociación
El economista Will Page, ex economista jefe de Spotify, aportó una cifra que usa como herramienta de lobby ante gobiernos. El valor total del copyright musical global asciende hoy a 47.200 millones de dólares, contra 25.000 millones cuando hizo el mismo cálculo hace una década. Según Page, ese es el número que hay que llevar a una reunión con un primer ministro o un presidente, no argumentos abstractos sobre proteger la creatividad.
El otro punto que planteó tiene que ver con el poder de negociación. Históricamente, en los acuerdos de licenciamiento las discográficas se llevaban la mayor parte y los editores musicales quedaban con lo que sobraba. Con la IA, los editores se movieron primero y más rápido que las discográficas para cerrar acuerdos, y como resultado están consiguiendo deals de paridad en lugar de la asimetría habitual. Es una señal de que la velocidad para sentarse a negociar define quién capta valor, no solo el tamaño del catálogo.
"If our work is creating value for you, then value us"
La artista visual Adelaide Damoah resumió el reclamo central de la jornada en una frase que terminó dando título a la cobertura oficial del evento. El planteo es simple en su formulación, pero exige algo que hoy no existe en la mayoría de los sistemas de entrenamiento de IA, que es transparencia real sobre qué datos se usan y de dónde provienen.
Esa exigencia conecta el caso GEMA-Suno, el Darcos Bill y el testimonio de Franglen. Los tres apuntan al mismo lugar. La discusión ya no es si la IA va a convivir con los sistemas de gestión colectiva, sino bajo qué reglas de transparencia y remuneración lo va a hacer. La analogía de Oron con 1927 sirve para recordar que el argumento de que la tecnología es tan nueva que las reglas viejas no aplican ya se usó antes y en ese momento tampoco prosperó como excusa para no pagar.
Fuente: CISAC